Алекcандр Доронин - Бизнес-разведка

• Название: Бизнес-разведка
• Автор: Алекcандр Доронин
• Издательство: Ось-89
• Жанр: Деловая литература
• Год: 2003
• ISBN: 5-86894-744-4

Предлагаемое пособие содержит материал, в котором обобщен и систематизирован многолетний опыт автора по организации обеспечения безопасности деятельности предприятий.

Книга может служить руководством как по организации разведдеятельности, так и по выявлению «пристального интереса» со стороны конкурирующих организаций.

Второе издание значительно переработано. Более детально рассмотрены проблемы теории и практики разведывательной информации, организации систем экономической разведки и контрразведки предприятия, проведения информационно-поисковой, информационно-аналитической и кадровой работы.

Кроме того, включены новые главы, рассматривающие вопросы теории и практики дезинформационных мероприятий, формирования системы безопасности холдинга, использования возможностей сторонних организаций в информационно-поисковой работе.

Приведены сравнительные характеристики и основные параметры отечественных и зарубежных средств автоматизированной обработки текстовой информации.

Даны конкретные примеры применения рассмотренных методик информационно-аналитической работы, показаны выводы, полученные при применении рассмотренных методов сбора и обработки информации.

Книга содержит обширнейший (около 400 наименований) библиографический перечень источников.

---

Помимо этого существуют самостоятельные исследовательские центры, специализирующиеся на «выуживании» нужных данных в «цифровом океане». В Западной Европе и США сбор информации средствами Интернета уже давно превратился в весьма прибыльный бизнес. По сообщениям открытой прессы, только во Франции в настоящее время работает более десятка компаний, задачей которых является изучение документов, в том числе таблиц и рисунков, существующих в Интернет-пространстве. Как пример можно привести компанию лингвистической инженерии MAAG, которая ориентирована на информационно-аналитическое обеспечение таких ключевых отраслей французской экономики, как аэрокосмическая промышленность, транспорт и энергетика.

Для глобальных исследований в Интернете используются специальные «процессоры сбора данных». В данном контексте термин «процессор» не имеет ничего общего с микропроцессором, это часть программы, которая определяет, каким образом сама программа управляет и манипулирует данными. Процессор сбора данных использует программное обеспечение, получившее название «робот»: «робот» извлекает нужную информацию, используя целый арсенал средств лингвистического, семантического и статистического анализа. Действуя автономно, процессоры сбора данных перехватывают любую запрашиваемую информацию, как только она появится в Интернете.

Самым первым был рассекречен французский процессор «Taiga» (Traite-ment automatique d'information geopolitique d'actualite — «автоматическая обработка актуальной геополитической информации»). Этот программный комплекс первоначально разрабатывался для нужд французской разведки, где он потом ударно трудился в течение 11 лет, после чего был передан для коммерческого использования. Задачи, которые перед ним ставят теперь уже гражданские специалисты, остались теми же: «шарить» по Интернету для извлечения ценной информации из баз данных о патентах, сообщений информационных агентств и публикаций о научных конференциях.

Методика ведения аналитической разведки с помощью данного программного обеспечения следующая: обрабатывая материалы открытого доступа, имеющиеся в Интернет-пространстве, программа статистического анализа составляет так называемые карты работы в различных отраслях науки. В свою очередь, это позволяет аналитикам устанавливать наиболее перспективные научные разработки в областях, где конкуренция пока что сравнительно невелика. Результаты количественного и качественного анализа результатов работы научных лабораторий позволяют оценить степень творческой атмосферы исследовательских коллективов. Это также может быть весьма полезным при выявлении «перспективных летунов», т.е. исследователей, которые за сравнительно короткий срок успевают поменять ряд представляющих интерес научных центров, а тем самым знакомы со многими результатами их работы.

Стоит упомянуть еще одну французскую разработку. Для проведения семантического анализа крупных информационных массивов компания «Acetic» совместно с учеными Парижского университета разработала пакет прикладных программ «Tropes». Отбор требуемой информации происходит в соответствии с ключевыми словами и понятиями, связанными по смыслу. Так, например, название типа самолета «Мираж» соотносится со словами «самолет», «истребитель», а сочетание слов «госсекретарь США» автоматически ассоциируется со словами «министр», «политик». Данное программное обеспечение позволяет одновременно анализировать два текстовых информационных фрагмента объемом в несколько десятков книжных томов. Помимо этого «Tropes» предоставляет возможность создавать необходимые для работы информационные «сценарии», на основе которых автоматически осуществляется не только поиск, но и целевое группирование требуемых данных.

Технический прогресс не стоит на месте, и весьма очевидно, что если государственные спецслужбы отдают для коммерческого использования подобные разработки, то это может означать только одно — они получили в свое распоряжение что-то гораздо более мощное.

«Noemic», сменивший «Taiga» на боевом посту, не только сканирует, но и автоматически осуществляет «объединение источников», обрабатывая полученную информацию со скоростью 1 млрд. знаков в секунду независимо от того, существуют ли она в виде готовой базы данных или, например, передается электронным агентством новостей на любом языке в виде целостного текста. Этот семантический процессор сбора данных способен также подвергать обработке заслуживающие его внимания концепции, метафоры и совокупности идей. Если перед ним поставить задачу выявить, например, все случаи установления связей между гонконгскими и американскими фирмами, действующими в области микроэлектроники, за последние пять лет, то для ее выполнения ему хватит всего нескольких часов.

Американский аналог этих программных комплексов, который называется «Topic», также первоначально разрабатывался для нужд разведки. Данная система появилась на свет в результате длительных исследовательских работ, осуществлявшихся под контролем ЦРУ. Сегодня он также передан в коммерческое использование, и все права на него принадлежат калифорнийской фирме «Verity», мировому лидеру по сбору документальных данных.

Не отстают от «Verity» и ее конкуренты. Так, например, американская фирма «Intelligent Search Solutions» выпустила на рынок пакет программного обеспечения «InfoTracer», предназначенный для сбора разведывательной информации экономического характера в сети Интернет. Для «фильтрования» информации указанное программное обеспечение использует ключевые слова и фразы, после чего автоматически составляются сообщения необходимого пользователям содержания. В них могут быть, например, данные о деловых операциях конкретной компании и ее партнерах, используемых ими технологиях и выпускаемой продукции, а также фамилии руководящего персонала.

В данной связи хотелось бы отметить, что появление новых сетевых информационных технологий практически уравняло возможности конкурентов в получении необходимой исходной информации. Теперь основное значение имеют быстрота поиска и правильный анализ. В этом как раз и могут помочь процессоры сбора данных, позволяющие «извлекать» и анализировать необходимую информацию из крупных информационных массивов. Профессионалы прекрасно понимают, что экономическую разведку можно вести без компьютерных взломов, просто обрабатывая по специальному алгоритму огромные массивы информации, доступные каждому пользователю Интернета.

По оценкам специалистов, в настоящее время только в США насчитывается около 150 фирм, которые специализируются на анализе данных, полученных из Интернета. Причем новые фирмы растут как грибы после дождя.

Но следует отметить, что аналитическая разведка средствами Интернета — это палка о двух концах. Дело в том, что если отследить и проанализировать тематику интересующих конкретный хозяйствующий субъект данных, имеющихся в Интернете, то достаточно просто можно построить причинно-следственную цепочку и выявить перспективные намерения предприятия, уровень его притязаний, по которым, в свою очередь, можно будет оценить его уровень развития. Для этого разработаны специальные «роботы роботов», которые позволяют перехватывать данные о работе системы, занимающейся целенаправленным сбором информации.

Наиболее продвинутые корпорации с целью введения в заблуждение о своих деловых контактах, разработках, финансовых и маркетинговых планах активно используют дезинформационные технологии (более детально они будут рассмотрены в главах «Активные мероприятия»: информационно-психологическое воздействие» и «Информационно-аналитическая работа: дезинформация»). При участии экспертов-отраслевиков и при помощи специальных программных комплексов, также функционирующих на принципах лингвистического и статистического анализа, из кусочков уже опубликованных текстов и отдельных заумных терминов создаются и публикуются в Интернете различные материалы, мягко говоря, не соответствующие истинному положению дел: информационные сообщения, отраслевые обзоры, «научные» статьи, а иногда целые базы и банки данных.

Эффективность проведения дезинформационных мероприятий оценивается путем заказа через подставные компании у провайдеров «сетевой разведки» аналитических отчетов на самих себя. В дальнейшем контролируемая утечка этих отчетов в прессу выполняет роль «кругов на воде» и является материалом «вторичного закрепления» требуемых стереотипов у объектов дезинформационной атаки.

А теперь давайте вернемся в российскую действительность и попытаемся рассмотреть национальные особенности ведения аналитической разведки, причем остановимся на тех, что не требуют значительных финансовых вложений. Я думаю, что предыдущий материал смог убедить большинство читателей в том, что использование методик аналитической разведки открывает огромные возможности по оперативному получению необходимых данных как из профессиональных баз и банков данных, так и из неструктурированной информации, имеющейся в Интернете.