Кейс о том, как завышенная самооценка, понты и нелепые ошибки выдали цифровой след и реальное местоположение OSINT-методами скамеров укравших 243 млн. $ у кредитора Genesis...
Анализ данных на уровне муниципалитетов осложняется преобразованиями структуры территориальных единиц: меняются не только границы, но и типы муниципалитетов, названия, код ОКТМО. Это нужно учитывать в ходе исследований и при использовании информации, например, при работе с Базой данных показателей муниципальных образований Росстата. Открытых машиночитаемых данных о таких преобразованиях нет.
Меня зовут Артём Кушлевич, я геоаналитик из команды СберИндекса. В этой статье расскажу, о каких нюансах муниципальных данных нужно знать аналитикам, как мы сделали пространственный слой муниципалитетов с историей версий и разработали справочник преобразований, который можно использовать для построения непрерывных временных рядов. Эта информация может помочь:
— геоаналитикам, заинтересованным в данных о границах муниципальных образований;
— исследователям, которые работают с муниципальными данными (в первую очередь с Базой данных показателей муниципальных образований Росстата (БДПМО));
— при проектировании БДПМО 2.0.
OSINT (Open Source Intelligence) — это разведка на основе открытых источников информации. В США OSINT играет важную роль в деятельности разведывательного сообщества, включая такие организации, как ЦРУ, ФБР и Агентство национальной безопасности (NSA). Основные цели OSINT:
Сбор информации из открытых источников: СМИ, социальные сети, публичные базы данных, форумы, правительственные отчёты и другие общедоступные ресурсы.
Анализ и корреляция данных: Превращение собранной информации в полезную разведывательную информацию через анализ, сопоставление и выявление паттернов.
Поддержка принятия решений: Обеспечение актуальной информацией для стратегических и тактических решений в области национальной безопасности.
Инструменты и методы, используемые в OSINT:
1. Социальные сети и мониторинг СМИ:
Maltego - https://www.maltego.com
TweetDeck - https://tweetdeck.twitter.com
Hootsuite - https://hootsuite.com
Social Searcher - https://www.social-searcher.com
CrowdTangle - https://www.crowdtangle.com
BuzzSumo - https://buzzsumo.com
Brandwatch - https://www.brandwatch.com
Talkwalker - https://www.talkwalker.com
Mention - https://mention.com
Netvibes - https://www.netvibes.com
Meltwater - https://www.meltwater.com
Dataminr - https://www.dataminr.com
Twint - https://github.com/twintproject/twint
Screaming Frog - https://www.screamingfrog.co.uk
Tineye - https://tineye.com
OSINT Framework - https://osintframework.com
Spyse - https://spyse.com
Pipl - https://pipl.com
Shodan - https://www.shodan.io
Foca - https://elevenpaths.com
В статье на сегодня пойдёт разговор про OSINT на территории Европы.
Тема обширная, европа разношерстная, стран много, людей много, менталитет местами разный.
Перед прочтением этой статьи скажу, что это только начало и даже не верхушка айсберга, а его самая верхняя точка.
Итак, начнем с GEOINT и его основ.
Часовые пояса
Континент Европа разделен на следующие часовые пояса:
Часовой пояс Азорских островов (UTC-1);
Западноевропейский часовой пояс / Часовой пояс по Гринвичу/
Ирландский часовой пояс (UTC+0);
Центрально европейское время (UTC+1);
Восточноевропейское время (UTC+2);
Калининградский часовой пояс (UTC+2);
Восточноевропейский часовой пояс и Московский часовой пояс (UTC+3).
Часовой пояс достаточно сильно сужает объем мест поиска.
Так например, если вам попалась фотография с метаданными (что с одной стороны редкость, а с другой реальность), то в ней может быть прописано дата её создания или редактирования. Эта дата обычна указана в формате timestamp - это формат хранения даты и времени с учетом часового пояса.
Кстати, чтобы вы знали, для метаданных есть куча онлайн и офлайн утилит для их просмотра.
К примеру exiftool, вот пример её работы.
Когда разработчики автономных транспортных средств доказывают безопасность своих беспилотных автомобилей, они часто делают упор на тестирование в симуляции. Типичные заявления звучат примерно так: «Наш автомобиль проехал X миллиардов миль в симуляции». Из таких абстрактных фраз трудно понять, что такое симулятор и как он работает.
Узнать истину, пролить свет на таинственные прошлые события и разгадать сложные загадки – вот что вдохновляет OSINT-исследователей. Одним из таких загадочных событий является выброс спор сибирской язвы в Свердловске.
— Этот инфекционный всплеск привел к смерти множества невинных жизней, оставив за собой множество неотвеченных вопросов. Однако, благодаря методам OSINT у нас есть возможность проникнуть в мир детективных расследований и разгадать тайну...
Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Пустынников, я руководитель команды геоаналитики в банке ВТБ. Сегодня я хочу рассказать вам об интересном проекте, в котором участники конкурса «Большие Вызовы» решали сложные задачи в сфере геоаналитики и машинного обучения.
Представьте: лето, Сочи, море... А вы старшеклассник, которого внезапно приглашают не просто отдохнуть, а взяться за работу. Причём не за простую работу — вас ждут задачи с графовыми нейросетями, сложными моделями машинного обучения и анализом данных.
В этой статье я расскажу, как школьники справились с этим непростым испытанием и доказали, что молодежь способна удивлять.
В этом материале речь пойдёт о методике и наборе инструментов для определения местонахождения, маршрутов, владельца и проверок торгового судна за четыре простых шага.
Когда говоришь о крупном горнодобывающем предприятим, представляешь, что где‑то глубоко под землей есть полезное ископаемое, которое выкапывают, поднимают на поверхность, как‑то обрабатывают и везут в вагонах на другое предприятие. Если очень упрощать, то все верно, но это только вершина айсберга. Существует огромное количество вспомогательных, но от этого не менее важных процессов.
При оценке индекса доступности (школы, медицина, спорт и т. д.) теперь используются изохроны по пешеходным и автомобильным маршрутам. Это пожалуй самое большое изменении с момента запуска, но не единственное на сегодня для city-indexes.online.
Самый конец 2007 года. Моя первая работа. В зоне ответственности — служба поддержки и мобильные сотрудники в пяти филиалах в разных областях. Объехать всех и проконтролировать — невозможно. Оставалось одно: доверять. Доверять всем: самим сотрудникам (часть из которых за штатом), менеджерам, региональным менеджерам, руководителям филиалов. Надо ли говорить, что цепочка доверия рвалась на раз-два и приводила к потерям сил, а главное, денег компании. Компания была большая, по-настоящему амбициозная и 400-500 тыс. руб. потерь на филиал в квартал немножко очень сильно лишали меня премии и остатков самоуважения. Ну а мобильные сотрудники тем временем спокойно филонили, увлекались схематозом и умудрялись эти самые премии получать — до первого попавшегося. Мы были бессильны.
Сегодня все эти ситуации можно предотвратить при достаточно скромных затратах. И главное, как-то сразу возвращается доверие к людям.
GEOINT часто отнимает много времени, исследователи часами проводят время за просмотром фотографий, изучением спутниковых снимков и просмотром видов улиц.
Но, относительно недавно появился инструмент, позволяющий сузить область поиска — Shadow Finder (используя высоту объекта и длину его тени (или угол к солнцу), а также дату и время, этот код оценивает возможное местоположение по всему земному шару)
Начну с громкого заявления: я придумал способ найти точку пересечения двух отрезков, заданных координатами концов. Придумал давно, лет 7 назад, в 2017 году, примерно, да, путь к этой публикации был долог, в основном из-за лени.
И да, я его придумал потому что не смог нагуглить, может он где-то и без меня описан был, может за эти 7 лет кто-то написал что-то похожее, а может я придумал какую-то фигню, которую умные люди изобретать не станут...
Введение в растровую модель геоданных и работу с ней средствами GDAL в Python.
Растровая модель геоданных, наряду с векторной, является одним из наиболее распространенных и важных способов представления пространственной информации в цифровом виде. Она помогает описывать состояние и характеристики территории в компактном и хорошо подходящем для хранения, обработки и анализа виде. В этом материале мы познакомимся с ключевыми понятиями растровой модели геоданных, а также разберемся с базовыми приёмами управления растровыми геоданными с помощью GDAL в Python.
В детстве меня всегда завараживали игры с динамическим ландшафтом: The Castle и Worms Armageddon. В то время я не понимал, как реализована эта удивительная механика разрушения и изменения мира. Позже я узнал, что секрет заключался в использовании растровой графики, но интерес к теме не исчез. В этой статье я хочу рассказать о векторном решении аналогичной задачи.
Всем привет! Мы рассмотрим библиотеку для построения карт OpenLayers (версии 8.2.х). Вы узнаете о том, какие возможности она предоставляет, как ей пользоваться и почему в команде НСПД мы выбрали именно её. В статье будет много примеров кода, которые также доступны на GitHub и StackBlitz.
Для чтения статьи необходимо иметь хотя бы базовые знания HTML, CSS и JavaScript; иметь представление о сборщиках кода (в примерах использую Vite).
Приятного чтения! 🙂
Итак, продолжаю делиться с вами интересными подкастами из мира OSINT(инфобез, конкурентная разведка и др.) Весь контент на английском языке, надеюсь вы прокачали свои навыки со времён прошлой подборки 🤔
1. Cloak & Dagger — проект журналиста Дж.Баниаса об OSINT, технологиях, глобальных конфликтах, а также практиках и следователях, которые работают в мире разведки.
2. The Privacy, Security, & OSINT Show — случайная порция новостей и мнений о конфиденциальности, цифровой безопасности и поиске информации в открытых источниках (OSINT).
3. The Business of Intelligence — специалисты по OSINT рассказывают, как разведка помогает руководству компаний обойти конкурентов.
4. Breadcrumbs — подкаст канадской некоммерческой организации, специализирующейся на краудсорсинге сбора информации из открытых источников.
5. The OSINT Curious Project — техники, приемы и новости OSINT.
Ещё больше познавательного контента из мира OSINT в Telegram-канале — @secur_researcher
Мы все отлично знаем, где у нас в городе парки, а где университеты. Но если мы хотим узнать, где больше школ и меньше баров. Для двух параметров большинство людей смогут выполнить такую операцию оценки в пространстве в голове, но как быть если надо 4-5 параметров объединить и еще с разной важностью (детские сады важны, но школы важнее в два раза, а парки это вообще приоритет). Для этого был создан новый слой на карте.
Термин «краудсорсинг» используется нами уже достаточно давно и в целом означает взаимодействие с общественностью для получения всего, что вам нужно.
— Под катом мы коллективом NP рассмотрели применение данного подхода в OSINT-исследованиях и примеры, когда это шло на пользу, а когда могло привести к непоправимым последствиям.
В этой статье речь пойдёт о OSINT-инструменте, использующий API Telegram для определения местоположения пользователя в заданном диапазоне (от 500 метр.) благодаря включенной функции "Люди рядом" разработанный Alb310 из Project FOX.
— Рассмотрим три кейса: Аэродром в Чаплынке, Украина; военный городок в Фуэрте Тиуна, Венесуэла и ядерную программу Ирана(в частности, Бушерскую АЭС) определим что за лица там находятся, их биографию и происхождение.
