Урок 15: Бонусна лекція — Майбутнє OSINT: агенти, мультимодальність та автоматизація аналізу
Навігація курсу: Хаб: Уроки
Попередній: Урок-14-Візуалізація-OSINT-даних | Наступний: Урок-16-Захист-курсових-робіт
Слайди (Презентаційний текст)
Слайд 1 — Заголовок
Майбутнє OSINT
Агенти · Мультимодальність · Автоматизація аналізу
Бонусна лекція
Слайд 2 — Де ми зараз (2026)
Сьогоднішня реальність:
- AI-агенти виконують 10-15 кроків автономно
- Мультимодальні моделі читають зображення, аудіо, відео
- Swarm Mode: 5 паралельних агентів за 10 хвилин
- RAG дозволяє AI “знати” вашу базу документів
Ринок: 5 млрд (2018) → 29 млрд (2026)
Наступні 3-5 років: ще два порядки складності
Слайд 3 — Три хвилі AI в OSINT
Хвиля 1 (2022-2023): Текстовий AI
→ LLM для аналізу і синтезу документів
→ ChatGPT, Claude, Gemini
Хвиля 2 (2024-2025): Агентний AI
→ AI сам виконує багатокрокові завдання
→ Claude Computer Use, GPT-4o tools, Perplexity Agents
Хвиля 3 (2025-2026+): Мультиагентні системи
→ Координовані команди AI-агентів
→ Swarm Mode, AutoGPT, CrewAI, LangGraph
Слайд 4 — AI-агенти: що вже можливо у 2026
Повністю автономний OSINT-цикл:
Людина: "Дослідж Іван Петренко, CEO TechUA"
AI-агент:
1. Запускає 5 паралельних субагентів
2. Кожен спеціалізований на своїй задачі
3. Підагенти збирають дані незалежно
4. Координатор синтезує в єдиний звіт
5. Рекурсивна оцінка повноти
6. Повертає готове досьє
Людина: перевіряє, затверджує, приймає рішення
Слайд 5 — Мультимодальний OSINT
2026: AI бачить, чує і читає одночасно
| Модальність | AI-можливість | OSINT-застосування |
|---|---|---|
| Текст | Читання, синтез | Вже розглянули |
| Зображення | Розпізнавання облич, геолокація, deepfake | Верифікація фото |
| Відео | Аналіз кадрів, subtitles | Транскрипція, геолокація |
| Аудіо | Транскрипція, ідентифікація голосу | Подкасти, дзвінки |
| Документи | PDF, таблиці, презентації | Фінансова звітність |
| Геопросторові | Супутникові знімки | Переміщення, об’єкти |
Слайд 6 — Geospatial Intelligence: демократизація
Революція супутникових знімків 2024-2026:
- Planet Labs: щоденне покриття всієї Землі у 3m resolution
- Maxar: 30cm resolution комерційно доступно
- Sentinel-2 (EU): безкоштовно, 10m resolution, кожні 5 днів
- AI автоматично виявляє зміни між знімками
Для OSINT: відстеження будівництва, переміщень транспорту, руйнувань — без виїзду на місце
Слайд 7 — Автоматизований аналіз змін
Temporal Difference Analysis (AI-підхід):
# AI порівнює два супутникові знімки
from sentinel import SentinelAnalyzer
analyzer = SentinelAnalyzer()
changes = analyzer.detect_changes(
before="2026-01-01",
after="2026-04-14",
location=(50.4501, 30.5234), # Київ
radius_km=10
)
# Повертає: зони змін, тип (будівництво/руйнування/рух)Слайд 8 — Graph Neural Networks: прогнозування зв’язків
Link Prediction (прогнозування прихованих зв’язків):
Відомо:
A → B (ділові партнери)
B → C (ділові партнери)
A → D (ділові партнери)
GNN передбачає:
C → D: 78% ймовірність зв'язку
→ Перевірити: чи дійсно пов'язані?
Застосування у розслідуваннях:
- Виявлення прихованих офшорних ланцюжків
- Атрибуція анонімних акторів до відомих мереж
- Прогнозування наступного кроку злочинної мережі
Слайд 9 — Federated OSINT і приватність
Проблема: AI-OSINT масштабується настільки що стає інструментом масового стеження
2025-2026 тренди:
- EU AI Act обмежує масову біометрію
- Federated learning — AI навчається без централізації даних
- Privacy-preserving analytics — аналіз без доступу до сирих даних
Питання яке галузь ще вирішує:
Де межа між безпекою і масовим стеженням?
Слайд 10 — Роль аналітика у 2028-2030
Що зникне:
- Ручний пошук і агрегація
- Базова дедуплікація
- Форматування звітів
Що залишиться людині:
- Визначення мети і завдання
- Оцінка етичних і юридичних меж
- Критична перевірка AI-висновків
- Інтерпретація в людському контексті
- Прийняття рішень і відповідальність
“AI знімає рутину. Людина залишається суддею.” — незмінно
Слайд 11 — Навички OSINT-аналітика майбутнього
Технічні:
- Розуміння AI-агентних систем
- Базовий Python для автоматизації
- Геопросторовий аналіз
- Критична оцінка AI-виводу
Аналітичні:
- Структуровані аналітичні методики (ACH, SAT)
- Статистичне мислення
- Розуміння мережевих патернів
Правові та етичні:
- GDPR, AI Act орієнтація
- Etика збору даних
- OpSec для власного захисту
Слайд 12 — Дорожня карта особистого розвитку
Зараз (2026):
□ Оволодіти промптингом для OSINT
□ Налаштувати базову автоматизацію
□ Вивчити 1 інструмент візуалізації (Gephi або Plotly)
□ Zрозуміти GDPR/AI Act основи
Через 1 рік (2027):
□ Побудувати власний RAG-стек
□ Автоматизований моніторинг для 5+ суб'єктів
□ Mультимодальний аналіз (зображення + текст)
Через 3 роки (2028-2029):
□ Координація мультиагентних систем
□ Geospatial OSINT
□ Публікація власної методології
Нотатки доповідача
До слайду 3 — Три хвилі
Контекст для аудиторії: студенти які навчились у 2022 році “як використовувати ChatGPT” — вже відстають, якщо не освоїли агентний AI. Але ті хто навчились агентному AI у 2024-2025 — вже попереду 90% конкурентів. Курс що ви проходите — це хвиля 2-3. Це конкурентна перевага.
До слайду 6 — Geospatial
Покажіть реальне використання: завантажте безкоштовний Sentinel-2 знімок через Copernicus Hub. Промотайте хронологію — видно зміни. Це вражає і демонструє що геопросторовий OSINT доступний без бюджету ЦРУ.
До слайду 12 — Дорожня карта
Кожен студент повинен вийти з особистим планом розвитку. Попросіть написати “мій наступний крок після курсу” — одне конкретне завдання на перший тиждень.
Домашнє завдання
Завдання 1 — Агентний AI (обов’язкове)
Налаштуйте Claude Code або GPT-4 з інструментами (web search).
Дайте завдання: “Дослідж [тема] і підготуй зведений звіт з 5+ джерел”.
Спостерігайте як агент сам робить пошук, читає сторінки, синтезує.
Задокументуйте: скільки кроків зробив агент? Де він помилився?
Завдання 2 — Мультимодальний аналіз (обов’язкове)
Знайдіть публічне відео (YouTube, TikTok) з виступом відомої особи.
- Використайте AI (GPT-4o або Gemini) для аналізу відео
- Порівняйте з текстовим транскриптом
- Що виявляє відео чого немає в тексті?
Завдання 3 — Особистий план розвитку (обов’язкове)
Напишіть 1-сторінковий план:
- Де ви зараз (сильні сторони, прогалини)
- Де хочете бути через рік
- 3 конкретні кроки на наступні 3 місяці
- Ресурси і інструменти для кожного кроку
Матеріали для студентів
Ресурси
Майбутнє OSINT і AI-агенти:
- OSINT Mastery 2026 — 10 Advanced Techniques
- AI-Powered OSINT 2026
- A Framework for Embedding GenAI in OSINT — IEEE 2025
Геопросторові дані:
- Copernicus Open Access Hub: scihub.copernicus.eu — безкоштовний Sentinel
- Planet Labs: planet.com — комерційні знімки
- Google Earth Engine: earthengine.google.com — аналіз змін
Мультиагентні системи:
- CrewAI (GitHub): github.com/joaomdmoura/crewAI
- LangGraph: python.langchain.com/docs/langgraph
- Claude Computer Use — anthropic.com
Огляд AI-інструментів 2026 (роздаткове)
ПОШУК І AI-ВІДПОВІДІ
Perplexity Pro → Агентний пошук з глибоким дослідженням
Exa AI → Семантичний пошук, people/company mode
Tavily → Оптимізований для AI-агентів
МУЛЬТИМОДАЛЬНІ МОДЕЛІ
Claude (Anthropic) → Документи, зображення, тривалий контекст
GPT-4o (OpenAI) → Зображення, аудіо, відео
Gemini Ultra (Google) → Інтеграція з Google, великий контекст
АГЕНТНІ ФРЕЙМВОРКИ
Claude Code → AI в терміналі, інструменти
LangChain/Graph → Python-фреймворк для агентів
CrewAI → Мультиагентна командна робота
ГЕОПРОСТОРОВІ
Sentinel-2 → Безкоштовні знімки (10m, 5 днів)
Google Earth Engine → Cloud-аналіз супутникових даних
СКРЕЙПІНГ
Apify → 55+ платформ, cloud
Bright Data → CAPTCHA bypass, Facebook/LinkedIn
← Урок-14-Візуалізація-OSINT-даних | Наступний урок: Урок-16-Захист-курсових-робіт →