提示工程：开源情报中的策略与技巧（22页，2024年）

分类：军工专题

标签：开源情报、OSINT、提示工程、大语言模型、生成式人工智能、情报分析、情报教育培训、学术期刊

摘要：《提示工程：开源情报中的策略与技巧》是捷克布拉格经济大学信息统计学院信息技术系J·切尔尼（J Černý）撰写的学术论文，发表于《信息战杂志》（Journal of Information Warfare）2024年第23卷第3期（第115-135页），中文译本全文22页。论文考察大语言模型（LLM）在开源情报（OSINT）中的应用前景，重点讨论信息获取过程的整合与提示工程对分析师的日益增长的重要性，并提出一个整合LLM的OSINT信息模型。论文首先回顾OSINT的界定与历史效能：外国广播监测服务于20世纪40年代初启动，曾分析德国、日本等宣传广播，冷战时期成为总统每日简报的来源之一，并用于验证人力情报（HUMINT）。依据北约2001年定义，开源实体分为四类——开源数据（OSD，照片、录音、商业卫星图像等原始信息）、开源信息（OSIF，经编辑过滤验证的信息）、开源情报（OSINT，经有目的发现、甄别、提炼并向特定受众传播的信息）与经验证的开源情报（OSINT-V，可归因于极高确定性、由全源情报专业人员产出的信息）。文献综述部分梳理了2022年以来AI与OSINT融合的研究：AI用于网

来源：zuudee | 日期：2026-10-21 | 格式：PDF | 页数：22