AI для OSINT 2026

Практика

Properties1
tagsmaterials

9 хв читання

Навігація курсу: Категорія: SOCMINT

1️⃣ Пошук метаданих (meta-data)
🔍 Аналіз метаінформації файлу: GPS-координати, час, модель камери.

2️⃣ Використання автоматизованих інструментів
🛠️ Реверсний пошук, аналіз цифрових слідів через AI-інструменти.

3️⃣ Робота із зображенням (об’єктами на фото)
🏙️ Визначення ключових деталей: архітектура, природні орієнтири, вказівники.

4️⃣ Підбір актуальних карт для пошуку
🗺️ Використання Google Maps, OpenStreetMap, SentinelHub для порівняння локацій.

5️⃣ Аналіз об’єктів на зображенні
🔎 Дорожні знаки, рекламні щити, текстури будівель, природні особливості.

6️⃣ Звуження пошуку від країни до вулиці
📍 Визначення регіону, міста, району, вулиці шляхом звірки з картами.

7️⃣ Геолокація
📡 Визначення точної локації з максимальною точністю.

8️⃣ Верифікація
✅ Перевірка отриманої інформації за допомогою незалежних джерел.

9️⃣ Фінальний кейс!
🎯 Підтвердження знайденої локації, складання звіту.

1️⃣ Пошук метаданих (meta-data)
🔍 Аналіз метаінформації файлу: GPS-координати, час, модель камери.

3️⃣ Робота із зображенням (об’єктами на фото)
🏙️ Визначення ключових деталей: архітектура, природні орієнтири, вказівники.

Покращення зображень.

https://letsenhance.io

Видалення непотрібних обьектів

https://cleanup.pictures

🔍 Панорамування (360° огляд) – це техніка, яка використовується для отримання повного огляду місцевості. У розвідці та OSINT-аналізі це дозволяє відновити контекст зображення, оцінити оточення об’єкта, а також ідентифікувати нові геопросторові орієнтири.

📌 Чому панорамування важливе?

✅ Аналіз повного оточення місця – корисно при роботі з фотографіями, де є обмежений кут огляду.
✅ Порівняння різних ракурсів – допомагає уточнити геолокацію.
✅ Реконструкція сцени – використовується для OSINT, слідчих та військових завдань.
✅ Аналіз змін місцевості – історичні панорами дозволяють відстежити зміни у просторі.

🛠️ Інструменти для панорамного аналізу

1️⃣ Google Street View (Maps, Earth)

🌍 Google Street View – один з основних інструментів для панорамного перегляду місцевості.

🔹 Функціонал:

  • Дозволяє переміщатися в просторі та змінювати кут огляду.
  • Можна переглядати історичні дані (якщо доступні).
  • Містить великі міста та основні дороги по всьому світу.

📌 Як використовувати:

  1. Відкрийте Google Maps.
  2. Перетягніть жовтого чоловічка (Pegman) на карту.
  3. Переміщуйтеся та аналізуйте оточення.

2️⃣ Mapillary – Альтернативний інструмент для панорам

📸 Mapillary – краудсорсинговий аналог Google Street View.

🔹 Функціонал:

  • Покриває менш популярні райони та пішохідні зони.
  • Дозволяє переглядати користувацькі 360° фото.
  • Можливість аналізу регіонів, які відсутні в Google Street View.

📌 Як використовувати:

  • Введіть координати або місто та перегляньте доступні панорами.
  • Використовуйте фільтри для вибору типу фото.

3️⃣ OpenStreetCam – Панорами на основі OSM

🗺️ OpenStreetCam – інструмент, схожий на Mapillary, який використовує OpenStreetMap (OSM).

🔹 Функціонал:

  • Містить фото з GPS-даними, зібрані користувачами.
  • Інтегрується з Overpass Turbo для пошуку об’єктів.
  • Відмінний для виявлення змін інфраструктури.

📌 Корисний для перевірки місцевості, яку рідко фіксують Google та інші сервіси.

4️⃣ DualMaps – Порівняння панорам

🔗 DualMaps – сервіс для одночасного порівняння двох картографічних джерел.

🔹 Функціонал:

  • Одночасно відображає Google Maps + Street View.
  • Корисний для порівняння історичних та сучасних даних.
  • Відмінний інструмент для супутникового та панорамного аналізу.

📌 Як використовувати:

  1. Введіть координати або адресу.
  2. Порівняйте зображення з різних джерел.

5️⃣ 360° Відео та зображення

🎥 YouTube 360° & Facebook 360° – використовуються для пошуку відео із панорамним оглядом.

🔹 Інструменти для аналізу 360° контенту:

  • FFMPEG – експорт окремих кадрів з відео.
  • Hugin – обробка панорамних знімків.
  • Deep AI Image Processing – покращення якості зображень для аналізу.

📌 Приклад команди FFMPEG для розбиття 360° відео на окремі кадри:

bash
CopyEditffmpeg -i video.mp4 -vf "fps=1" frames/frame_%04d.jpg

(Отримання 1 кадру в секунду для аналізу кожного моменту відео.)

📊 Застосування панорамування у розвідці та OSINT

✅ Аналіз місцевості перед проведенням операцій
✅ Перевірка достовірності фото та відео
✅ Порівняння історичних змін у міському середовищі
✅ Виявлення нових будівель та об’єктів
✅ Реконструкція місця зйомки за допомогою супутникових панорам

https://hugin.sourceforge.io

Гори

https://www.peakfinder.com

🛠️ Інструменти для аналізу гір

1️⃣ PeakFinder – точне визначення гірських хребтів

🌍 PeakFinder – інструмент, що дозволяє ідентифікувати гірські піки за фото або координатами.

🔹 Функціонал:

  • Визначає всі гори в межах 360° навколо заданої точки.
  • Дозволяє порівняти реальне зображення з цифровою моделлю рельєфу.
  • Містить 3D-візуалізацію рельєфу для порівняння.
  • Працює онлайн та офлайн (мобільний додаток).

📌 Як використовувати:

  1. Введіть координати або назву регіону.
  2. Порівняйте реальне фото з візуалізацією рельєфу.
  3. Визначте конкретні вершини на горизонті.

2️⃣ PeakVisor – альтернативний сервіс

🏔️ PeakVisor – ще один потужний сервіс для ідентифікації гір.

🔹 Особливості:

  • Включає розширену 3D-карту гірських хребтів.
  • Автоматично визначає назви піків на зображеннях.
  • Включає інформацію про висоту та характеристики кожної вершини.

📌 Корисний для виявлення локацій у високогірних районах.

3️⃣ Google Earth – супутниковий аналіз гір

🌐 Google Earth – дозволяє переглядати рельєф місцевості в 3D та імітувати вигляд з різних точок.

🔹 Як використовувати:

  1. Включити режим 3D-рельєфу.
  2. Переміститися в точку, яка відповідає фото.
  3. Порівняти силуети гір з реальним знімком.

📌 Ідеальний для перевірки відповідності фото та відео.

4️⃣ OpenTopoMap – топографічний аналіз

🗺️ OpenTopoMap – карта для детального аналізу висот місцевості.

🔹 Функціонал:

  • Показує контурні лінії висоти.
  • Дозволяє аналізувати гірський рельєф на великих площах.
  • Включає дані висотного профілю.

📌 Корисний для роботи з супутниковими знімками.

📊 Методологія аналізу гір у GEOINT

1️⃣ Отримання фото або відео з горами

  • Визначаємо силуети та характерні особливості (скелясті хребти, рівні вершини, різкі перепади).
  • Використовуємо FFMPEG для отримання кадрів із відео, якщо необхідно.

2️⃣ Визначення геолокації через PeakFinder або PeakVisor

  • Порівнюємо контур гір з базою даних сервісу.
  • Визначаємо ймовірні локації.

3️⃣ Перевірка через Google Earth / OpenTopoMap

  • Аналізуємо реальне розташування гір.
  • Перевіряємо, чи збігається перспектива на фото з супутниковими даними.

4️⃣ Верифікація результатів

  • Використовуємо OpenStreetMap та Overpass Turbo для підтвердження місцевих POI.
  • Додатково перевіряємо місцевість за історичними картами.

🔎 Чому аналіз тіней є ключовим у розвідці?

Тіні на фото або відео – це унікальний геопросторовий фактор, який дозволяє:
✅ Визначити точний час зйомки за довжиною та напрямком тіні.
✅ Звузити область пошуку, особливо якщо інші дані обмежені.
✅ Порівняти сонячне положення з іншими зображеннями для перевірки автентичності.
✅ Виявити можливі фальсифікації або підробку контенту.

🛠️ Інструменти для роботи з тінями

1️⃣ SunCalc – Аналіз положення сонця

🌞 SunCalc – один із найпотужніших інструментів для визначення напрямку сонця та довжини тіней.

🔹 Функціонал:

  • Визначає кут сонця на конкретну дату та час.
  • Дозволяє розрахувати довжину тіні від об’єкта.
  • Візуалізує положення сонця в будь-якій точці світу.

🔹 Як використовувати:

  1. Вводимо GPS-координати або місто.
  2. Встановлюємо дату та час (якщо відомі).
  3. Аналізуємо напрямок сонячного світла на зображенні.

📌 Приклад:
Якщо на фото видно тінь, спрямовану на північний схід, а SunCalc показує, що опівдні в цій локації тінь падає на північ, тоді фото знято ближче до ранку або після полудня.

2️⃣ Shadow Calculator – Довжина тіні

🌐 Shadow Calculator – точний калькулятор довжини тіні.

🔹 Як працює:

  • Вводимо висоту об’єкта (наприклад, будівлі або дерева).
  • Встановлюємо час доби та геолокацію.
  • Отримуємо довжину тіні, яку можна порівняти з фото.

📌 Приклад використання:
Якщо на фото видно стовп, який має висоту 5 м, і його тінь дорівнює 15 м, за допомогою Shadow Calculator можна визначити час зйомки.

3️⃣ ShadeMap – Вплив рельєфу на тіні

🌍 ShadeMap – інструмент, що дозволяє аналізувати тінь у міських або гірських умовах.

🔹 Функціонал:

  • Враховує висоту рельєфу.
  • Показує тіньові області протягом дня.
  • Допомагає при аналізі супутникових знімків.

📌 Застосування:

  • Якщо будівля на фото відкидає довгу тінь у певному напрямку, можна перевірити, чи відповідає це реальному середовищу.
  • Для гірських регіонів можна виявити час сходу або заходу сонця для точного аналізу часу зйомки.

4️⃣ PeakFinder – Аналіз тіней у гірських регіонах

🏔️ PeakFinder – корисний для місцевостей із горами та пагорбами.

🔹 Чому важливо?
Гірські тіні допомагають визначити географічну локацію фото, якщо на фоні видно гори або пагорби.

📌 Як використовувати:

  1. Завантажити зображення, де видно гірський пейзаж.
  2. Ввести приблизну геолокацію.
  3. Порівняти отриманий контур гір із тим, що є на фото.

5️⃣ FFMPEG – Витяг тіней з відео

🎥 FFMPEG – інструмент для роботи з відео, що дозволяє витягати окремі кадри для аналізу тіней.

📌 Приклад команди для отримання окремих кадрів:

bash
CopyEditffmpeg -i video.mp4 -vf "select=not(mod(n\,10))" -vsync vfr frames/frame_%03d.jpg

(Ця команда зберігає кожен 10-й кадр відео у форматі .jpg для подальшого аналізу тіней.)

📊 Методологія використання тіней у розслідуванні

1️⃣ Отримання зображення або відео

  • Виділяємо ключові об’єкти (будівлі, дерева, вуличні знаки).
  • Звертаємо увагу на довжину та напрямок тіней.

2️⃣ Визначення геолокації

  • Використовуємо Google Maps, OpenStreetMap або Overpass Turbo.
  • Порівнюємо тіньові зони з реальними даними.

3️⃣ Розрахунок часу зйомки

  • Визначаємо довжину тіні за допомогою Shadow Calculator.
  • Порівнюємо з SunCalc, щоб знайти можливий час зйомки.

4️⃣ Верифікація даних

  • Використовуємо ShadeMap або PeakFinder, якщо на фото є гори або високі будівлі.
  • Порівнюємо з супутниковими знімками Google Earth та Sentinel-2.

2️⃣ Використання автоматизованих інструментів
🛠️ Реверсний пошук, аналіз цифрових слідів через AI-інструменти.

Geospy

Geolocation Estimation

🗺️ Інструменти для роботи з OpenStreetMap (OSM) та аналізу геоданих

🔍 Overpass Turbo – потужний інструмент для пошуку та аналізу даних у базі OpenStreetMap (OSM) за допомогою запитів.
📌 Використовується для знаходження POI (points of interest), об’єктів інфраструктури та інших картографічних елементів.

Приклад запиту в Overpass Turbo:

plaintext
CopyEdit[out:json];
(node["amenity"="hospital"](50.4501,30.5234,50.4701,30.5434);
out;

(Цей запит знайде всі лікарні у вказаному радіусі.)

🤖 SearchOnMapBot – Telegram-бот для пошуку об’єктів у базі OpenStreetMap.
📌 Дозволяє швидко знаходити місця, будівлі, дороги, заправки та інші об’єкти за тегами OSM.

🔗 Бот у Telegram

🗺️ OSM Tagfinder – пошуковий інструмент для роботи з тегами OpenStreetMap.
📌 Дозволяє знайти потрібний тег для об’єкта, щоб використовувати його в Overpass Turbo або інших інструментах.

🔗 OSM Tagfinder

🚀 Застосування цих інструментів у GEOINT-розвідці:
✅ Виявлення стратегічних об’єктів на карті.
✅ Аналіз змін місцевості за допомогою OpenStreetMap.
✅ Використання OSM API для OSINT-розслідувань.

🗺️ Інструменти для роботи з картами

📌 Ефективний аналіз місцевості за допомогою картографічних сервісів

🔹 Dual Map – одночасний перегляд різних картографічних сервісів на одному екрані.
🔹 Instant Street View – швидкий доступ до Google Street View без додаткового пошуку.
🔹 ViewerMap Compare – порівняння карт різних джерел для аналізу змін місцевості.
🔹 Quad Map – одночасне відображення 4 карт для глибокого аналізу місцевості.

💡 Застосування:
✅ Порівняння знімків різних років для виявлення змін
✅ Верифікація місцевості за різними джерелами
✅ Використання історичних картографічних даних

🚀 Максимально ефективне використання карт для GEOINT-аналізу!

Актуальні супутникові знімки 🌍🛰️

🔎 Малий список джерел:

📌 Чи потрібні знімки у форматі .raw?
➡️ Так:

  • Maxar Imager Mosaics
  • Airbus OneAtlas
  • Planet Basemaps
  • Nearmaps Orthographics

➡️ Ні:
📌 Чи будуть знімки використані в комерційних цілях?
✔️ Так:

  • Google Earth
  • Bing Maps Aerial
  • Mapbox Satellite Live
  • HERE WeGo Satellite
  • Zoom Earth
  • Maxar, Airbus, Hexagon Geospatial, Eagle View, Nearmap

✔️ Ні:
📌 Чи готові ви платити за доступ?
✔️ Так:
➡️ Чи потрібне високе розділення?

  • Planet (платно)
  • Maxar, Airbus, Hexagon Geospatial

✔️ Ні:
➡️ Чи потрібно високе якість зображення?
✔️ Так:

  • Sentinel-2
  • Landsat 8
  • MODIS

✔️ Ні:

  • OpenAerialMap
  • NAIP

📌 Ключові позначки:
🔹 Супутникові знімки / 🛩️ Аерофотозйомка
💰 Платні джерела / 🆓 Безкоштовні джерела

🎯 GEOINT-Аналіз: Підсвічування Об’єктів для Визначення Локації

🔎 Методика:
На зображенні продемонстровано використання підсвічування річки як ключового орієнтира для автоматичного та ручного порівняння супутникових знімків із відкритими джерелами.

📌 Етапи Аналізу

1️⃣ Завантаження супутникового знімка

  • Джерело: SAR-зображення (Synthetic Aperture Radar) або звичайні супутникові фото.

2️⃣ Виділення ключових географічних особливостей

  • Підсвічено річку, оскільки вона має унікальний звивистий контур, що легко ідентифікується.
  • Використано графічні інструменти для підвищення видимості елементів.

3️⃣ Порівняння з відкритими картами

  • Google Reverse Image Search використано для автоматичного пошуку схожих картографічних зображень.
  • Результат: Виявлено схоже зображення, яке містить геолокаційні дані.

4️⃣ Зіставлення форми річки з топографічними картами

  • Використані OpenStreetMap, Google Earth, Bing Maps.
  • Порівняння вигину річки допомогло підтвердити місце.

5️⃣ Фінальна перевірка

  • Використано Overpass Turbo для перевірки місцевих POI (мости, дороги, міські об’єкти).
  • Підтверджено географічне розташування.

Перехід з великого до малого

🛠️ Основні маркери для аналізу:

✅ Розмітка біля бордюру

  • Колір та стиль дорожньої розмітки можуть вказувати на країну або навіть конкретне місто.
  • Наприклад, жовті подвійні лінії часто зустрічаються у Сінгапурі, Великобританії, Малайзії.

✅ Основа стовпа

  • Спосіб кріплення дорожніх знаків та освітлення може бути унікальним для різних країн.
  • Аналізуємо матеріал, спосіб встановлення та форма кріплення.

✅ Рослини на фоні

  • Флора та зелень можуть вказувати на кліматичний пояс або навіть регіон.
  • Наприклад, тропічні дерева характерні для Південно-Східної Азії.

✅ Позначення на знаках

  • Аналіз шрифтів, мов та піктограм допомагає звузити область пошуку.
  • Наприклад, знаки англійською + азійськими мовами часто зустрічаються у Сінгапурі, Гонконзі.

✅ Колір будівлі

  • Стиль забудови та використані кольори можуть дати підказку щодо географічного регіону.

✅ Особливості архітектури

  • Чи є відкриті коридори, вентиляційні шахти, стиль фасаду?
  • Такі деталі можуть звузити пошук до конкретного району або навіть вулиці.

📊 Як провести розширений аналіз?

1️⃣ Визначення країни за номером авто

  • Використовуємо  Google Reverse Image Search.
  • Порівнюємо з базами номерних знаків для визначення країни.

2️⃣ Аналіз дорожньої розмітки

  • Використовуємо Google Street View для порівняння зображення з реальними дорогами.
  • Використання Mapillary або OpenStreetCam для знаходження подібної розмітки.

3️⃣ Аналіз тексту на знаках

  • Використовуємо OCR-інструменти (Tesseract, Google Vision AI) для розпізнавання тексту.
  • Перекладаємо текст, якщо він іншою мовою, і звіряємо з базами регіональних знаків.

4️⃣ Використання кольору будівлі для пошуку вулиці

  • Перевіряємо місцеві архітектурні особливості через Google Earth або Bing Maps.
  • Використовуємо SunCalc для перевірки напрямку сонця, щоб визначити орієнтацію будівлі.

Геолокація базової станції 5G за фото
:pushpin: Як використовувати Overpass Turbo
:pushpin: Genymotion Cloud – емулятор Android для OSINT

Вигляд графа

УрокиДЗМатеріалиПроєктиКейсиМетаПоточна сторінка
УрокиДЗМатеріалиПроєктиКейсиМетаПоточна сторінка

Зворотні посилання