不實資訊(disinformation)分析架構AMITT，以假帳號為例

在研究假新聞的過程中，有一個不斷出現的難題，淺層的特徵，在平台與假帳號的攻防之下，很不穩定，例如說，早期假帳號非常粗糙，就是一個沒有大頭貼、好友也沒幾個、不斷分享的新帳號，但隨著平台與操作者的攻防，但出現了更細緻的作法，像是到某些興趣社團，完整複製個人的圖片，完整複製個人的生活軌跡，或是以AI的deepfake深偽技術，生成大頭貼。

每個操作者、組織使用的手法百百種，再加上平台的偵測，淺層的特徵會常常變動，必須有一個覆蓋假帳號更源頭的架構，找出穩定、操作者難以避免的特徵，讓研究時的得以溯源，了解假帳號從創立到最後的行動，整體的來龍去脈。

【資訊戰新手法】 「垃圾郵件龍」AI生成大頭照 親中假帳號成反美怪獸

1. 分析背景

而AMITT(Adversarial Misinformation and Influence Tactics and Techniques)就是其中一種分析框架，由 SJ Terp 與研究線上資訊的真實性、品質與可信度的社群 Credibility Coalition，所共同創立。這個分析框架，可追溯到資安領域分析駭客時，為了歸納不同的攻擊階段與技術，有TTPs(Tactics, techniques and procedures)的概念。

SJ Terp(Sara-Jayne Terp)是一名AI與不實資訊(disinformation)的學者，背景非常多元，包含：

• Bodacea Light Industries的創辦人，一間專注於認知安全(不實資訊機制、資訊操作與反制, disinformation mechanisms, information operations, countermeasures)的組織，特別專注於分析與資料科學。
• 大西洋理事會(Atlantic Council)的資深顧問；聯合國啟動全球脈動計畫(UN Global Pulse, 利用大數據來協助人類發展以及預測行為) 的CTO。

2. 不實資訊(disinformation)分析架構AMITT

其實不管是假帳號或假新聞的例子，都是整個行動的末端，已經是行動的最後一環，必須往前溯源，了解前置作業，讓整體的分析可以套用到更多的案例，識別更多操作手法。

由於AMITT 整體架構細分下去過於龐大，先抓到兩個層級 Phrases(P), Tactics Stage (TA)

AMITT由粗到細分三階：

1. Phrases (P) 階段：最上層的階層，從計畫、準備、執行，到最終的評估，代表完整行動所涵蓋的階段。

2. Tactic stages (TA)：在上層的階段區隔出來後，會有對應的策略階段，代表要達到成功的行動，所定義出的許多目標，例如在準備的phrase，我們需要經營社群(develop networks)。

3. Tactics, techniques and procedures (T)：這裡是依據上面的定義出的目標，衍伸出的實際執行方式，如經營社群上，可以使用 #hashtag，來強化社群的認同感。

ps. 由於整體架構細分下去過於龐大，先抓到tatics stage (TA)，最細的層級，可參考下面網址。

cogsec-collaborative/AMITT

3. 以假帳號作為範例

首先我們看的假帳號在不同的 Phrase (P) 會涉及哪些策略階段(tactic stages, TA)，通常我們直接看到的是曝光(exposure)階段，不過曝光之前會有什麼前置步驟呢？

大概包含了目標設定、帳號建立與社群經營，才會到我們所見的曝光，例如在社群平台上按讚分享留言等等，最後則是行為者進行效益評估，類似一個完整的行銷活動。但大家不知道的是，的確假帳號是一個完整的商業生態。

在 TA09 Exposure 的前後，有更多無法直接觀察到的行動

在拍賣網站隨便搜尋一下社群平台的帳號，就會有諸多商家可供選擇，在搜尋引擎上尋找也是琳瑯滿目，顯現出這是另一種非正規的行銷方式，而且效果應該是比在平台上下廣告效益更好，才能支撐這麼多商家。

販售帳號的商家

4. 可能的操作步驟

對應到下列步驟說明

1. P01 Planning > TA02 Objective Planning：從最一開始的目標設定，會許可能是要幫某個商家的產品曝光，那就是提高產品曝光率。
2. P02 Preparation > TA03 Develop People：透過低成本的方式，例如大量製造假帳號。
3. P02 Preparation > TA04 Develop Networks：甚至是經營興趣社團，例如戶外活動愛好社團。
4. P03 Execution > TA09 Exposure：然後才是出現在大眾視野的，如大量留言分享轉發，為客戶帶來曝光，甚至是帶風向。
5. P04 Evaluation > TA12 Measure Effectiveness：最後就是要review成效了，曝光有沒有增加，有沒有帶來好的流量，甚至是商品銷售有沒有增加，有沒有帶起輿情的風向。

5. 總結

透過 AMITT的分析架構，可以比較有結構的分析不同disinformation的攻擊手法，進而在事件歸納與成因的溯源推理上，可以更有結構，也易於不同研究團隊的分享。

6. Reference

1. Sara-Jayne Terp’s PPT：AMITT and Disinformation Framework
2. AMITT github
3. SJ Terp’s blog
4. SJ Terp’s Twitter
5. NorthSec 2020 — Roger Johnston & Sara-Jayne Terp — AMITT — Adversarial Misinformation Playbooks

6. AMITT Design guide