AFCL专访菲塔雷利:落地30国,#中国#信息战项目「纸墙」是怎样建成的https://www.bannedbook.org/b

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AFCL专访菲塔雷利:落地三十国,中国信息战项目”纸墙”是怎样建成的https://www.bannedbook.org/bne

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信息战的基本步骤 ——

信息战的基本步骤——每个人和群体都有弱点。信息战的有效性第一步就取决于定位目标人/群体的弱点,即“漏洞”,从而实现操纵。那么如何识别“漏洞”?对此并没有明确的和通用的算法。但有一些可用于分析的框架:1⃣第一步是根据目标受众的生活条件来确定目标受众的需求。这里需要一些政治学和社会学的理论知识和分析能力。2⃣第二步是确定目标受众需求的优先次序。目的是确定哪些需求最重要、应尝试哪些信息战战术,以实现行动目标。3⃣第三步是确定目标受众中是否有存在冲突的需求。然后,心理战分析师预测目标受众将如何尝试解决这种冲突,这可能会让分析师洞察到如何最好地“满足”特定的需求,以实现诱导。4⃣第四步是确定适合实现行动目标的已识别需求。需求即弱点。5⃣最后是第五步,对每项需求/弱点进行探讨,以确定激活这些需求/弱点的必要行动,从而实现心理战计划。#信息战#心理战#InfoWars#PSYOP

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机器学习模型检测在线信息战 ——

机器学习模型检测在线信息战——随着社交媒体越来越多地被用来作为人们获取知识的主要来源,恶意的和虚假的信息传播所带来的威胁越来越大。随着新闻源中人工编辑的缺失和在线活动的增长,各种恶意行为者操纵人们的认知已经变得非常容易。找到一种有效的方法来检测网上的恶意信息是解决这一问题的重要一环。兰德开发了一种检测在线信息恶意使用的方法。今天的在线社区越来越多地受到垃圾新闻、网络欺凌、恐怖主义宣传、政治斗争信息战等威胁的影响。这些威胁是由机器人用户和人类用户共同进行的,包括Trolls、民粹主义政治嘴炮、极右或极左个人、国家级竞争对手和极端主义团体。研究团队在已知的俄罗斯Trolls数据库中成功应用了一个机器学习模型,以识别真实的政治支持者和Trolls之间的差异。研究团队使用文本挖掘来提取特定的搜索词,收获了190万用户账户的推文,然后使用算法来识别不同的在线社区。分析确定了775个伪装成自由派和保守派支持者的完全虚假的Trolls账户,以及190万真实的自由派和保守派支持者。下一步就是将该模型用于其他典型的信息战局面,比如英国脱欧,比如中国和美国之间的帝国争霸战。下面上传这份研究报告。请注意,这类研究报告很有用,是对防御和攻击的双重作用——您可以用它来揭露信息战操纵,操纵者也可以将其用作规避标准,以改变战略避免被识别。不要错过关于信息战揭露的相关报告和技巧知识:《看清信息战:2019全球有组织社交媒体操纵清单》《诈:在线信息战操纵战略的多样化》《所有信息都是战略性的:信息地缘政治》《选举如何成为一门生意:私人情报市场和现实的有偿操纵者》《如何在网上兜售谎言? — —他们承诺可以”按照你的意愿改变任何现实”》《心理操纵的秘密:”行为经济学”+PR=?》《互联网霸主的时间线——他们将互联网视为间谍、破坏和战争的主场》《当恶意者掌握技术:信息战的未来究竟有多可怕?》《如何分辨:机器人、僵尸网络和trolls》更多内容见:“心理战和信息战”https://www.iyouport.org/%e7%9c%8b%e6%b8%85%e4%bf%a1%e6%81%af%e6%88%98%ef%bc%9a2019%e5%85%a8%e7%90%83%e6%9c%89%e7%bb%84%e7%bb%87%e7%a4%be%e4%ba%a4%e5%aa%92%e4%bd%93%e6%93%8d%e7%ba%b5%e6%b8%85%e5%8d%95/

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中情局领衔:谍战,信息战。。美国拿出全套「冷战工具箱」#方菲时间

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徐雪春反共救国信息战频道

联系徐雪春 @xuxuechun2 《世纪审判》专门讨论政府刻意掩盖和政治不正确的话题,我们需要解决问题而不是标榜自己有多伟大 解决问题的方法首先就是承认问题,然后讨论问题,最后才有可能解决问题。 不承认问题就永远无法解决问题。 讨论请进群 https://t.me/jiefazhonggong 本人网站:https://www.centurysentence.com 网站中有《世纪审判》下载链接和十几年来所有日记 《世纪审判》下载: https://t.me/xuxuechunfile

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全球信息战:美国会关注如何对抗中俄虚假信息

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