- Katılım
- 17 Şub 2007
- Mesajlar
- 678
- Tepkime puanı
- 1,026
- Puanları
- 93
Каждое изображение, которое вы публикуете в сети, дает информацию о вас.
Вот как любой человек может найти ваше местоположение с помощью Open Source Intelligence (OSINT).
OSINT на практике — геолокация фотографии
OSINT — это практика использования общедоступной информации или информации из «открытых источников», доступной в Интернете, для сбора данных и получения информации о заданных целях (людях). Комбинируя источники данных, доступные в Интернете, вы можете найти ответы на множество вопросов, которые большинство людей просто не увидят.Например, фотография заката выше — это фотография, которую я сделал пару лет назад, когда путешествовал по работе. Это не сразу узнаваемое место. Скорее всего, даже люди, живущие поблизости не узнают это место. Но с помощью OSINT, любой человек может найти точное место, где я стоял, когда я его запечатлел, используя эту фотографию и информацию, свободно доступную в Интернете.
До конца этой статьи, я буду делать вид, что впервые вижу эту фотографию. Я покажу вам, как я подхожу к задаче определения положения любой камеры на Земле при съемке любого снимка. Хотя методы и результаты могут различаться, это пример того, как выглядит процесс OSINT для такого типа сценария.
Первоначальная оценка
Первое, что я вижу, глядя на это изображение, — это фотография, сделанная с возвышенности с видом на водонапорную башню, несколько зданий слева и справа, пару автостоянок и очень "плоский" пейзаж. Учитывая высоту солнца, изображение было снято либо рано утром, либо поздно вечером. Положение солнца в кадре указывает на то, что камера смотрит либо на восток, либо на запад, в зависимости от времени суток.Первое, что я ищу, рассматривая изображение, — это ориентиры. Уникальные функции, которые дают подсказки о том, где может быть сделано это фото. Наиболее очевидным является водонапорная башня с фрагментом текста и изображением на ней, похожим на городской пейзаж. Начну поиск с этого.
Я не узнаю городской пейзаж, но буквы — отличная подсказка. Поиск «NERS GROVE» в поиске Google дает интересные результаты.
Google предполагает, что мы допустили опечатку, и предлагает исправление.
Возможно вы имеете в виду:
- downers grove
- myers grove
- runners grove
- meyers grove
Копаем глубже с Google
Затем я запускаю поиск изображений в Google по запросу «Downers Grove water tower», который дает мне именно то, что я ищуСуществует множество изображений разных башен, но все башни Даунерс-Гроув имеют брендинг, соответствующий нашему изображению. Также кажется, что по обе стороны от слов «Downers Grove» на всех башнях есть значок большого зеленого дерева, которого не видно на нашей фотографии. Это может быть еще одной подсказкой на будущее.
Хорошей новостью является то, что мы, вероятно, сузили местоположение до конкретной страны, штата, города и поселка. Плохая новость заключается в том, что на всех водонапорных башнях нарисована одна и та же наклейка. Мне все еще нужно найти точную башню. Второй результат изображения связан с видео водонапорных башен в Даунерс-Гроув, которое кто-то загрузил на YouTube.
Через пять секунд видео на долю секунды появляется водонапорная башня.
На изображении водонапорная башня с правильным брендингом рядом с парковкой, дорогой, а судя по окнам — 8- или 9-этажный дом. Это здание могло быть местом расположения камеры, с которой было снято исходное изображение. Давайте посмотрим на совпадения между нашей оригинальной фотографией и этой.
Водонапорная башня имеет ту же форму, что и исходное изображение, с соответствующими выступами спереди/слева. У основания башни находится ряд деревьев с промежутком для фонарного столба в обоих. В углу парковки есть группа деревьев рядом с главной дорогой, и сама стоянка примерно подходящего размера. (Я отрегулировал яркость образцов исходного изображения, чтобы упростить сравнение.) Мы можем с высокой степенью уверенности сказать, что это одно и то же место. Если это правда, это означает, что здание справа почти наверняка является местом расположения нашей камеры.
Мы до сих пор не знаем, где задумано это здание… вернемся к поиску картинок в Google!
Судя по внешнему виду строения, это либо офисное здание, либо жилой дом. На мой взгляд, офисное здание более вероятно, поэтому я начну с него.
Поиск по запросу «downers grove office buildings» выдает множество различных зданий в этом районе. Два из полученных изображений показывают структуру, похожую на ту, что в нашем видео на YouTube. На нижнем правом изображении есть тег «3333 Finley Road», который, как мы можем предположить, является номером и названием улицы здания.
Поиск этого адреса в картинках Google подтверждает, что мы нашли наше здание:
На заднем плане мы можем видеть водонапорную башню и два здания за ней на оригинальной фотографии. Теперь мы также знаем, что здание слева в нашем оригинале — это магазин Fry's Electronics (при условии, что вы узнали логотип). Гугл карты это подтверждают:
Переключившись на спутниковый вид Google Maps, мы можем видеть здание и прилегающую территорию. На нем хорошо видны водонапорная башня, магазин электроники Frys, деревья с щелью у основания башни и другие узнаваемые близлежащие здания.
Слева от самого последнего изображения Google, снятого с дрона, мы видим мощеную террасу на юго-восточной стороне здания (левая сторона на фотографии). Сверху мы видим такую же мощеную площадку в юго-западном углу. Скорее всего, это место нашей камеры, учитывая, что оно предназначено для пешеходов и выходит на достопримечательности на исходной фотографии.
Увеличив масштаб, мы можем увидеть детали пола и, возможно, белые перила/тень перил на краю мощения. Теперь я уверен, что это то самое место, откуда была сделана фотография.
Совместив исходное изображение со скриншотом Google Maps, мы можем проверить расположение ориентиров в кадре. Красные линии показывают приблизительное поле зрения камеры. Обратите внимание, что часть башни закрыта от обзора стеной здания, что является дополнительным подтверждением того, что смотровая площадка не является самой высокой точкой здания.
Что нам это дает?
OSINT невероятно мощен. Я могу отследить точное место на земле, где была сделана фотография, используя данные, находящиеся в свободном доступе в Интернете. В этом сценарии использовались только поиск Google, изображения Google, YouTube и карты Google. Я могу сделать это за тысячи миль, используя только свой ноутбук.Я могу применить тот же процесс буквально к любой фотографии, размещенной в Интернете. Нам доступны тысячи других источников данных. Если мы объединим достаточное количество информации вместе, мы в конечном итоге найдем то, что ищем (чаще всего).
Что это означает для нашей конфиденциальности?
Мы не такие анонимные, как мы можем думать в Интернете. Даже простая фотография, сделанная за пределами нашего дома, может быть использована для определения нашего домашнего адреса с использованием методов, подобных описанным выше. Обрывки информации можно комбинировать с огромными наборами данных, чтобы отслеживать следы доказательств, которые ведут к определенному месту на Земле.Фрагменты дорожных знаков, регистрационные номера автомобилей, автомобили с фирменными знаками и достопримечательности, видимые на фоне анонимных фотографий, могут быть идентифицированы лично в сочетании с правильными источниками в Интернете. Хотя ни одна часть информации не позволит мне сказать «это он», набор точек данных даст совпадение с высокой степенью уверенности.
Если я могу сделать это за 10 минут с помощью ноутбука и веб-браузера, что, по вашему мнению, могут сделать спецслужбы с имеющимися в их распоряжении инструментами?
ОРИГИНАЛ СТАТЬИ
Ekli dosyalar
Original message
Каждое изображение, которое вы публикуете в сети, дает информацию о вас.
Вот как любой человек может найти ваше местоположение с помощью Open Source Intelligence (OSINT).
OSINT на практике — геолокация фотографии
OSINT — это практика использования общедоступной информации или информации из «открытых источников», доступной в Интернете, для сбора данных и получения информации о заданных целях (людях). Комбинируя источники данных, доступные в Интернете, вы можете найти ответы на множество вопросов, которые большинство людей просто не увидят.Например, фотография заката выше — это фотография, которую я сделал пару лет назад, когда путешествовал по работе. Это не сразу узнаваемое место. Скорее всего, даже люди, живущие поблизости не узнают это место. Но с помощью OSINT, любой человек может найти точное место, где я стоял, когда я его запечатлел, используя эту фотографию и информацию, свободно доступную в Интернете.
До конца этой статьи, я буду делать вид, что впервые вижу эту фотографию. Я покажу вам, как я подхожу к задаче определения положения любой камеры на Земле при съемке любого снимка. Хотя методы и результаты могут различаться, это пример того, как выглядит процесс OSINT для такого типа сценария.
Первоначальная оценка
Первое, что я вижу, глядя на это изображение, — это фотография, сделанная с возвышенности с видом на водонапорную башню, несколько зданий слева и справа, пару автостоянок и очень "плоский" пейзаж. Учитывая высоту солнца, изображение было снято либо рано утром, либо поздно вечером. Положение солнца в кадре указывает на то, что камера смотрит либо на восток, либо на запад, в зависимости от времени суток.Первое, что я ищу, рассматривая изображение, — это ориентиры. Уникальные функции, которые дают подсказки о том, где может быть сделано это фото. Наиболее очевидным является водонапорная башня с фрагментом текста и изображением на ней, похожим на городской пейзаж. Начну поиск с этого.
Я не узнаю городской пейзаж, но буквы — отличная подсказка. Поиск «NERS GROVE» в поиске Google дает интересные результаты.
Google предполагает, что мы допустили опечатку, и предлагает исправление.
Возможно вы имеете в виду:
- downers grove
- myers grove
- runners grove
- meyers grove
Копаем глубже с Google
Затем я запускаю поиск изображений в Google по запросу «Downers Grove water tower», который дает мне именно то, что я ищуСуществует множество изображений разных башен, но все башни Даунерс-Гроув имеют брендинг, соответствующий нашему изображению. Также кажется, что по обе стороны от слов «Downers Grove» на всех башнях есть значок большого зеленого дерева, которого не видно на нашей фотографии. Это может быть еще одной подсказкой на будущее.
Хорошей новостью является то, что мы, вероятно, сузили местоположение до конкретной страны, штата, города и поселка. Плохая новость заключается в том, что на всех водонапорных башнях нарисована одна и та же наклейка. Мне все еще нужно найти точную башню. Второй результат изображения связан с видео водонапорных башен в Даунерс-Гроув, которое кто-то загрузил на YouTube.
Через пять секунд видео на долю секунды появляется водонапорная башня.
На изображении водонапорная башня с правильным брендингом рядом с парковкой, дорогой, а судя по окнам — 8- или 9-этажный дом. Это здание могло быть местом расположения камеры, с которой было снято исходное изображение. Давайте посмотрим на совпадения между нашей оригинальной фотографией и этой.
Водонапорная башня имеет ту же форму, что и исходное изображение, с соответствующими выступами спереди/слева. У основания башни находится ряд деревьев с промежутком для фонарного столба в обоих. В углу парковки есть группа деревьев рядом с главной дорогой, и сама стоянка примерно подходящего размера. (Я отрегулировал яркость образцов исходного изображения, чтобы упростить сравнение.) Мы можем с высокой степенью уверенности сказать, что это одно и то же место. Если это правда, это означает, что здание справа почти наверняка является местом расположения нашей камеры.
Мы до сих пор не знаем, где задумано это здание… вернемся к поиску картинок в Google!
Судя по внешнему виду строения, это либо офисное здание, либо жилой дом. На мой взгляд, офисное здание более вероятно, поэтому я начну с него.
Поиск по запросу «downers grove office buildings» выдает множество различных зданий в этом районе. Два из полученных изображений показывают структуру, похожую на ту, что в нашем видео на YouTube. На нижнем правом изображении есть тег «3333 Finley Road», который, как мы можем предположить, является номером и названием улицы здания.
Поиск этого адреса в картинках Google подтверждает, что мы нашли наше здание:
На заднем плане мы можем видеть водонапорную башню и два здания за ней на оригинальной фотографии. Теперь мы также знаем, что здание слева в нашем оригинале — это магазин Fry's Electronics (при условии, что вы узнали логотип). Гугл карты это подтверждают:
Переключившись на спутниковый вид Google Maps, мы можем видеть здание и прилегающую территорию. На нем хорошо видны водонапорная башня, магазин электроники Frys, деревья с щелью у основания башни и другие узнаваемые близлежащие здания.
Слева от самого последнего изображения Google, снятого с дрона, мы видим мощеную террасу на юго-восточной стороне здания (левая сторона на фотографии). Сверху мы видим такую же мощеную площадку в юго-западном углу. Скорее всего, это место нашей камеры, учитывая, что оно предназначено для пешеходов и выходит на достопримечательности на исходной фотографии.
Увеличив масштаб, мы можем увидеть детали пола и, возможно, белые перила/тень перил на краю мощения. Теперь я уверен, что это то самое место, откуда была сделана фотография.
Совместив исходное изображение со скриншотом Google Maps, мы можем проверить расположение ориентиров в кадре. Красные линии показывают приблизительное поле зрения камеры. Обратите внимание, что часть башни закрыта от обзора стеной здания, что является дополнительным подтверждением того, что смотровая площадка не является самой высокой точкой здания.
Что нам это дает?
OSINT невероятно мощен. Я могу отследить точное место на земле, где была сделана фотография, используя данные, находящиеся в свободном доступе в Интернете. В этом сценарии использовались только поиск Google, изображения Google, YouTube и карты Google. Я могу сделать это за тысячи миль, используя только свой ноутбук.Я могу применить тот же процесс буквально к любой фотографии, размещенной в Интернете. Нам доступны тысячи других источников данных. Если мы объединим достаточное количество информации вместе, мы в конечном итоге найдем то, что ищем (чаще всего).
Что это означает для нашей конфиденциальности?
Мы не такие анонимные, как мы можем думать в Интернете. Даже простая фотография, сделанная за пределами нашего дома, может быть использована для определения нашего домашнего адреса с использованием методов, подобных описанным выше. Обрывки информации можно комбинировать с огромными наборами данных, чтобы отслеживать следы доказательств, которые ведут к определенному месту на Земле.Фрагменты дорожных знаков, регистрационные номера автомобилей, автомобили с фирменными знаками и достопримечательности, видимые на фоне анонимных фотографий, могут быть идентифицированы лично в сочетании с правильными источниками в Интернете. Хотя ни одна часть информации не позволит мне сказать «это он», набор точек данных даст совпадение с высокой степенью уверенности.
Если я могу сделать это за 10 минут с помощью ноутбука и веб-браузера, что, по вашему мнению, могут сделать спецслужбы с имеющимися в их распоряжении инструментами?
ОРИГИНАЛ СТАТЬИ
