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命名在情报收集方面是个重大挑战。虽然过去命名的重点放在别名和涵盖术语上，但在今天，该领域与情报收集和命名惯例的不同性质相结合。每个公司、每个情报分析小组以及每个情报机构都有各自的威胁组织名称。对所有这些名称的收集很重要，因为忽视使用特定名称的报告可能导致关键数据丢失。

情报质量主要依赖于两个方面：收集来源和分析。很多时候在网络威胁情报中，数据处理不下去往往是因为我们没有收集自身的数据，因此了解这些信息对我们来说至关重要。当我们生成自身的情报时，同时也需要确保我们了解数据源头，并在分析中解决偏见。这里有一些应该考虑的事情，以确保产生有质量的情报：

收集方法和日期在一定程度上可以为数据提供上下文内容，可用的上下文越多，分析就越容易。上下文可以包括其他细节，例如与信息相关的具体活动以及信息片段之间的关系。

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从本质上讲，所有人都可以访问并获得自身所需的开源情报信息，因为它是公开可用的。但是，开源情报却并不等同于在搜索引擎上简单的信息检索。专业的开源情报工作需要进行严格的“需求分解”和“任务规划”，需要对已知的关键信息进行反复迭代；对工作人员的逻辑思维能力、批判性思维能力以及自身知识的深度和广度都有一定要求。

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其次要求情报分析人员对于计算机网络的操作技术专业化。新兴的人工智能技术可以助力情报分析工作，自然语言处理技术、机器学习技术、密码破译技术、可视化技术等都需要专业人员才能更有效地使用。此外还需要多语种人才，需要培养他们的翻译和编译能力，从而更准确地在不同语境下正确识别、验证信息的含义，确定情报的价值。