Методы киберразведки. Технологии OSINT

Методы киберразведки. Технологии OSINT

Код курса БТ45, 5 дней

Статус

Курсы экспертов

Аннотация

Курс посвящен освоению современных методов киберразведки с фокусом на технологиях Open Source Intelligence (OSINT). Слушатели научатся собирать, анализировать и визуализировать данные из открытых источников: социальных сетей, публичных баз данных, геолокационных сервисов и скрытых сетей. Программа охватывает ключевые направления, включая HUMINT (работа с человеческими источниками), SOCMINT (анализ соцсетей), GEOINT (геопространственная разведка), а также правовые и этические аспекты работы с информацией.

Данный курс поможет превратить хаотичные данные в структурированную информацию, проводить глубокие расследования и принимать обоснованные решения в условиях цифровой эпохи. Это ключевой навык для тех, кто хочет оставаться на шаг впереди в мире, где информация становится главным ресурсом.

Преимущества курса:

• Практическая направленность: Работа с инструментами OSINT (Maltego, Shodan, Google Earth) и написание скриптов на Python.
• Юридическая грамотность: Понимание законодательных ограничений (GDPR, ФЗ-152) и этических норм.
• Реальные кейсы: Разбор расследований Bellingcat, анализ фейковых кампаний, геолокация по метаданным.
• Универсальность: Навыки применимы в кибербезопасности, журналистике, бизнесе и госсекторе (правоохранительные структуры, службы безопасности).

Аудитория

• Специалисты по кибербезопасности и информационной разведке.
• Журналисты-расследователи и аналитики СМИ.
• Сотрудники правоохранительных органов и служб безопасности.
• Маркетологи, HR-специалисты и бизнес-аналитики, работающие с открытыми данными.
• IT-энтузиасты и студенты, желающие освоить востребованные навыки в digital-среде.

Рекомендуемые навыки (не обязательны, но упростят обучение):

• Основы программирования:
  • Базовое знакомство со скриптовыми языками (Bash, Python) поможет в разделе автоматизации (написание простых скриптов).
  • Если опыта нет — курс включает вводные уроки по Bash для OSINT.
• Понимание сетевых технологий:
  • Знание основ DNS, IP-адресации, работы веб-сервисов.
• Опыт работы с социальными сетями:
  • Понимание функционала Facebook, Twitter, Telegram, VK и других платформ.
• Знакомство с инструментами анализа данных:
  • Например, Excel, Google Sheets или аналогичные программы для структурирования информации.

Технические требования:

• Доступ к ПК/ноутбуку с возможностью установки ПО (например, Maltego, Python, EXIFTool).
• Стабильный интернет для работы с облачными сервисами и онлайн-инструментами (Shodan, Wayback Machine).
• Аккаунты в социальных сетях (желательно, но не обязательно) для выполнения практических заданий.

В результате обучения

По окончании курса слушатели будут:

• уметь быстро добывать в интернете нужную информацию, анализировать и интерпретировать ее;
• знать основы машинного обучения и нейронных сетей;
• владеть набором практических методов киберразведки.

Пакет слушателя

Презентации, OSINT kit (набор методологических карт исследований), шаблоны отчетов, некоторые пошаговые кейсы OSINT-расследований.

Программа курса

Модуль 1. Введение в киберразведку.

• История Интернета
• История OSINT
• Правовые аспекты OSINT
• Логика работы поисковых систем
• Как работает Tor

Модуль 2. Как искать информацию в сети

• Как качественно пробить человека
  • Основные этапы OSINT
  • Поиск по реальному имени
  • Поиск по имени пользователя
  • Поиск по email
  • Поиск по доменному имени
  • Поиск геолокации

Модуль 3. Инструменты OSINT.

• Инструменты OSINT
  • OSINT Framework
  • VirusTotal
  • Shoodan
  • OnionScan
  • Phobos TOR66, и Tordex и другие поисковые системы
  • OnionSearch
  • Katana
• CSI Linux
  • CSI Domain OSINT
  • Sublist3r
  • DNSRecon
  • theHarvester
  • CSI Linux Social Media Investigations
  • EyeWitness
  • Hunchly
  • LittleBrother
  • Recon-NG
  • Maryam
  • Maltego

Модуль 4. Big Data

• Big Data
  • История появления термина
  • Железное «Big Data»
• Эволюция Искусственного интеллекта
• Machine Learning

Модуль 5. Введение в глубокое обучение (Deep Learning, DL)

• Персептрон Розенблатта
• Что такое Deep Learning
  • Искусственный нейрон
  • Искусственная нейросеть
  • Архитектуры нейронных сетей
  • Сверточная нейросеть
  • Современные архитектуры
  • Неклассические задачи
  • Свойства нейросетей
  • Архитектура Encoder-Decoder
• CSI Linux

Итоговый зачет