يقدم المؤلف IntelShed، وهو نظام مفتوح المصدر للاستخبارات المفتوحة المصدر (OSINT) يجمع 50 مصدر بيانات عام لإنتاج موجز أمني تلقائي على مدار 24 ساعة. تدمج البنية الاسترجاع الهجين، وحل الكيان القائم على GNN، والتعلم الموحد مع الخصوصية التفاضلية، وتنسيق الوكلاء المتعددين المُجمَّع بواسطة LLM.
- يستخدم الاسترجاع الهجين pgvector HNSW، وtsvector GIN، والدمج المتبادل للترتيب (reciprocal rank fusion)، ومُعيد ترتيب متقاطع من BGE على حوالي 2,000 قطعة مفهرسة في PostgreSQL 16.
- يعتمد حل الكيان على مخطط FollowTheMoney مع حوالي 142k كيان و173k حافة، مستخدماً Splink للمطابقة الاحتمالية والروابط المتوقعة بواسطة GNN.
- يتضمن خط أنابيب GNN استخدام GAT للارتباط، ومتنبئ T-GCN للتوقعات على مدار 24 ساعة، وGNNExplainer للنسب.
- يطبق التعلم الموحد FedAvg مع DP-SGD، حيث تم اختباره حالياً على عقدة GPU واحدة ولكن يُخطط لتبادل بين عقدتين.
- تطبق طبقة الثقة حكم المصدر البايزي ثنائي الجانب مع حدود التأكيد، مما يقلل المعدل من 100% إلى 16.8%.
- يتميز التنسيق متعدد الوكلاء بسير عمل مكون من 8 مراحل مع كشف الحلقات ووحدات "Vibe Graphing" التي تُجمِّع الاستعلامات بلغة طبيعية إلى رسوم بيانية للتنفيذ.
يسعى المؤلف للحصول على ملاحظات المجتمع والمساهمات، ويطلب تحديداً معايير استرجاع مستقلة لجودة الاسترجاع، ومراجعات أمنية لسطح أداة MCP، والتحقق من صحة التعلم الموحد مع تبادل التدرجات متعدد العقد، والتقييم الإحصائي لمنهجية تقييم الثقة البايزية.