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大多数收集来的网络威胁数据是很容易过期的，这些数据的使用寿命从几分钟到几个月甚至几年不等，但总归有一个生命周期。了解数据什么时候被收集可以帮助防御者理解如何采取行动。当你不知道何时收集数据时，很难正确分析或利用任何数据。

在未来，开源情报的价值将更加突出，对于决策的辅助作用也日益显著。基于此，面对复杂的网络环境和分析技术，报告提到在理想情况下，情报界将数据源和分析平台转移到分类系统，在引入一个分类系统之前，应充分了解机构及其平台，并建立起可信关系，缩短审查时间。如果情报界选择开发本地工具将伴随着高昂的代价。这启示其他国家第三代开源情报分析处理工作应采取公私合作的方式，通过签订合同建立联系，改变现状。实际上，已经有许多私营部门逐渐发展成美国情报界技术和咨询服务的供应商，他们为美国政府军队提供情报搜集、情报分析、情报预测、风险评估、自动化数据库系统技术等服务。结合当前发展趋势，加强国家开源情报能力与高科技企业的联合，在保证信息安全的基础上，充分发挥民间高科技成果的优势，促进国家开源情报的高效、安全、智能发展。报告中提到的众多人工智能技术，如自然语言处理技术、自动推理、智能识别技术、机器学习技术等都应该与开源情报融合，成为情报工作所匹配的工具，帮助开源情报实现新发展。

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当然，后期应用相关知识，熟悉题型，抓准解题方法，并做对应练习是必不可少的。

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最后做时间的那个，小娃因为对时间的知识掌握的不好，也没有听的很明白， 她就用听到的排除法选了一个。

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