AI для OSINT 2026

AI and WEB3 tech documentation

Properties1
tagsmaterials

9 хв читання

Навігація курсу: Категорія: SOCMINT

Популярні платформи «AI»

Я рідко використовую популярні платформи «AI», оскільки майже всі вони або погано підходять, або є невідповідними для збору інформації. Як уже згадувалося, майже всі вони збирають ваші запити та дані під час використання, а багато з них також генерують некоректні результати. Нижче наведено кілька популярних платформ, які ви можете протестувати, але будьте обережні при використанні їх у розслідуваннях або для роботи з чутливою інформацією. Наразі існують тисячі «AI» інструментів та сайтів, тож цей список є лише невеликою частиною загальної екосистеми.

Текстовий аналіз та генерація

Аналіз текстових даних та підготовка звітів

ChatGPT (https://platform.openai.com/docs/overview)

Можна використовувати для генерації звітів, аналізу тексту та переформулювання інформації, але варто уникати введення конфіденційних даних, оскільки OpenAI зберігає історію запитів.

Microsoft Copilot (https://copilot.microsoft.com/)

Вбудований у Windows та Edge AI-асистент, який може допомагати у структуризації OSINT-звітів.

Google Bard (Gemini) (https://gemini.google.com/)

Може використовуватися для аналізу новинних джерел та збору інформації, але варто пам’ятати про збір даних Google.

Claude (https://claude.ai)

Безпечніший у плані обробки текстових запитів, оскільки розробники (Anthropic) акцентують увагу на етиці.

Perplexity AI (https://www.perplexity.ai/)

Модель, що відповідає на запити з посиланнями на джерела, що робить її корисною для перевірки інформації.

Hugging Face (https://huggingface.co/models)

Дозволяє завантажувати та тестувати AI-моделі для аналізу тексту, включаючи NLP-алгоритми, що можуть бути корисними для OSINT.

You.com AI (https://you.com/)

AI-пошуковик, який надає більше контролю над запитами та менше слідкує за користувачами.

DeepL Write (https://www.deepl.com/write)

Корисний для покращення текстів OSINT-звітів, виправлення граматики та стилю.

Quillbot (https://quillbot.com/)

Перефразатор, який може допомогти з адаптацією текстів для OSINT-документів.

Аналіз коду та кіберрозвідка

Codeium (https://www.codeium.com/)

Безкоштовний AI-асистент для розробників, який може допомогти з аналізом коду знайдених зразків шкідливого ПЗ.

Tabnine (https://www.tabnine.com/)

AI-інструмент, що може передбачати та пояснювати код, корисний для OSINT-аналізу кіберзагроз.

CodeGeeX (https://codegeex.com/)

Допомагає у розумінні складних скриптів та може бути корисним для реверс-інжинірингу коду.

Sourcegraph Cody (https://sourcegraph.com/cody)

Дозволяє швидко шукати аномальні патерни в коді та виявляти можливі вразливості.

Аналіз зображень та OSINT-розвідка візуальних даних

Реверсивний пошук зображень та генерація

DeepAI (https://deepai.org)

Може бути використаний для аналізу зображень та їх модифікації, не вимагає реєстрації.

Craiyon (https://craiyon.com)

Генерує художні зображення, що може бути корисним для OSINT-операцій зі створення діпфейків та профілів.

Runway ML (https://runwayml.com/)

Має можливість обробки зображень та відео, може допомагати у OSINT-розвідці цифрових медіа.

Stable Diffusion (https://stablediffusionweb.com/)

Може використовуватись для маніпуляції зображеннями та генерації OSINT-візуалізацій.

Leonardo.AI (https://leonardo.ai/)

Дозволяє створювати та редагувати візуальні матеріали, корисно для OSINT-операцій із контентом у соцмережах.

NightCafe (https://creator.nightcafe.studio/)

Генератор художніх зображень, може бути використаний для аналізу фейкових профілів.

Аналіз відео та відеорозвідка

Pika Labs (https://pika.art/)

Може використовуватись для створення OSINT-візуалізацій та модифікації відео.

Runway Gen-2 (https://runwayml.com/)

AI-інструмент для аналізу та генерації відео, корисний для розвідки діпфейків.

Kaiber AI (https://kaiber.ai/)

Дозволяє змінювати відео, може бути використаний для аналізу зміненого контенту.

Synthesia (https://www.synthesia.io/)

Генерація AI-відео з віртуальними персонажами, корисний для аналізу діпфейків та OSINT-операцій у соцмережах.

Аналіз аудіо та розпізнавання голосу

Suno AI (https://suno.com/)

Може бути використаний для аналізу аудіофайлів та їх модифікації.

Boomy (https://boomy.com/)

Генератор AI-музики, може допомогти у створенні синтетичних аудіофайлів для OSINT.

ElevenLabs (https://elevenlabs.io/)

Клонування голосу, що може бути корисним для аналізу голосових даних або викриття підроблених записів.

Uberduck AI (https://uberduck.ai/)

Інструмент для створення синтетичних голосів, який може бути корисним для OSINT-операцій у сфері голосової розвідки.

AI-аналіз та детекція

Існує безліч сервісів для виявлення штучно створеного контенту, але іронія в тому, що вони працюють за тими ж принципами, що й самі AI-генератори. Багато таких сервісів вимагають реєстрації або входу через Google перед тим, як показати результати.

Варто зазначити, що ці інструменти не завжди точні та можуть давати суперечливі результати. Вони можуть вказати на ймовірність того, що текст або зображення були згенеровані AI, але не є заміною повноцінної цифрової експертизи.

Сервіси для виявлення AI-контенту

Детекція зображень та тексту

  • Illuminarty AI | Простий детектор AI-контенту, який не вимагає створення акаунту. Мінімальний рівень деталізації. Також є функція виявлення AI-тексту.
  • Hive Moderation | Аналізує зображення, потрібно створити безкоштовний акаунт. У тестах показав точніші результати, ніж Illuminarty.

Детекція AI-тексту

  • Quillbot AI Content Detector | Безкоштовний детектор тексту без необхідності реєстрації.
  • Copyleaks AI Content Detector | Також не потребує реєстрації, але часто нагадує про оновлення до преміум-версії.
  • Scribbr AI Detector | Безкоштовний сервіс без реєстрації для виявлення AI-згенерованого тексту.

Налаштування та базове використання Jan

Jan – це хороший варіант для досліджень, оскільки це відкритий код, локальне розгортання та конфіденційність(запити не передаються розробникам чи стороннім сервісам). Онлайн-альтернативи можуть бути зручнішими, але зазвичай збирають дані та активність у браузері.

Для швидкого кодування або тестів можна використовувати MS Copilot чи інші безкоштовні AI-інструменти, але для конфіденційних OSINT-завдань краще працювати з Jan локально.

Кроки встановлення Jan

1️⃣ Завантаження програми
🔗 Jan Desktop
🔗 Завантажити Jan

2️⃣ Встановлення програми
🔗 Інструкція

3️⃣ Завантаження моделей
🔗 Менеджер моделей
💡 Рекомендована модель: Codestral 22B Q4 – використовується для генерації та коригування коду.

📌 Управління моделями в Jan:
У застосунку є іконка у вигляді блоку з меншими блоками – це кнопка відкриття менеджера моделей.

4️⃣ Локальне збереження даних
🔗 Локальне сховище даних

5️⃣ Історія запитів (Threads)
🔗 Робота з Threads
📌 Threads – це історія ваших запитів, яка зберігається локально.

Корисні ресурси

📖 Документація: Jan AI Docs
💬 Discord: Приєднатися
🛠 GitHub: Репозиторій
📥 Hugging Face Models: Моделі Jan

Jan – це один із небагатьох AI-інструментів, які дозволяють повністю контролювати конфіденційність і працювати без збору даних.

Приклади запитів (Prompts) для OSINT

У контексті OSINT комунікації означають обмін інформацією перед, під час та після розслідувань або аналітичних операцій. При виборі інструментів завжди є компроміс між конфіденційністю, безпекою, функціональністю та вартістю.

Нижче наведено зразки запитів для роботи з AI в OSINT, які можна адаптувати під свої потреби.

Аналіз текстів та дослідження

📌 Створення короткого підсумку тексту (Test platform: Copilot)
Створи короткий підсумок наступного тексту.
🔹 Використовується для швидкого аналізу великих текстів.

📌 Аналіз OSINT-джерел про AI (Test platform: Copilot)
Конспективно підсумуй "Open source intelligence and AI: a systematic review of the GELSI framework".

📌 Збір актуальних статей про AI у розвідці (Test platform: Copilot)
Створи список статей про використання AI в OSINT, опублікованих за останній рік.
🔹 Запит фільтрує інформацію за часом публікації.

Витяг посилань та даних із тексту

📌 Екстракція URL-адрес із тексту (Test platform: Jan AI)
Створи список усіх URL, які містяться у наступному тексті: <вставте текст>
🔹 Використовується для вилучення веб-посилань із великих текстових блоків.

Генерація коду

📌 Автоматизація встановлення програмного забезпечення (Test platform: Jan AI)
Напиши PowerShell-скрипт для встановлення Chocolatey та використання його для встановлення наступних програм: microsoft-windows-terminal, vscode, joplin, obsidian, curl, exiftool, exiftoolgui, ffmpeg, firefox, git, googlechrome, googleearthpro, httrack, mediainfo, python3, ripgrep, sed, streamlink, brave, unzip, vlc, wget, yt-dlp.
🔹 Корисно для OSINT-операторів, які налаштовують робоче середовище.

Генерація OSINT-контенту для досліджень соцмереж

📌 Створення фейкового профілю для OSINT-операцій (Test platform: Jan AI)
Згенеруй приклад профілю у соцмережах, що включає: ім'я, прізвище, ім'я акаунту, фото профілю, біографію та приклад посту про колекціонування бейсбольних карт.
🔹 Використовується для тестування цифрової розвідки або для навчальних цілей.

Візуалізація блокчейн-транзакцій

📌 Відстеження криптовалютних переказів (Test platform: Jan AI)
Створи список кроків для відстеження та візуалізації криптовалютних транзакцій між кількома адресами.
🔹 Допомагає OSINT-аналітикам у розслідуваннях фінансових потоків.

Кібербезпека та симуляція атак

📌 Приклад фішингового листа (для демонстрацій у кібербезпеці) (Test platform: Jan AI)
Напиши приклад електронного листа-вимагання. Вкажи Bitcoin-адресу та вимогу надіслати $800 в BTC для розблокування даних.
🔹 Використовується для демонстрацій кіберзагроз.

Структура ефективного OSINT-запиту

📌 Компоненти запиту:

  1. Task (Завдання) – Що потрібно зробити?
  2. Topic (Тема) – Наприклад, “OSINT”.
  3. Role (Роль AI) – Відповідай як OSINT-аналітик, кіберексперт тощо.
  4. Style (Стиль) – Діловий, науковий, формальний.
  5. Tone (Тон) – Настрій відповіді (не обов’язково критично).
  6. Audience (Аудиторія) – Наприклад, просте пояснення для новачка.
  7. Length (Довжина) – Стисла відповідь або розгорнута аналітика.
  8. Format (Формат) – HTML, Markdown, таблиця тощо.

📌 Приклад структурованого OSINT-запиту:
Відповідай як аналітик розвідки. Створи список ресурсів з OSINT, опублікованих після 2023 року. Список повинен містити 20 пунктів у форматі Markdown.

Ресурси для побудови ефективних запитів

Погані запити дають погані результати. Навіть хороші запити можуть не завжди давати очікувану відповідь. Найкращий спосіб покращити якість результатів – це експериментувати та вдосконалювати формулювання.

Додаткові ресурси та статті для OSINT + AI

Цей розділ містить корисні матеріали для поглибленого вивчення використання AI у розслідуваннях з відкритих джерел (OSINT).

🔹 Статті та дослідження

📖 103 OSINT ChatGPT Prompt Ideas (LinkedIn)
🔗 Читати

📖 103 OSINT ChatGPT Prompt Ideas (PDF)
🔗 Завантажити

📖 OSINT Combine – Prompting AI for Intelligence Gathering
🔗 Читати

📖 FreeCodeCamp – Getting Started with Hugging Face AI Models
🔗 Читати

📖 Документація Open Interpreter (AI-асистент для OSINT)
🔗 Читати

🎥 Відео про AI та OSINT

📹 Як використовувати AI для OSINT (YouTube)
🔗 Дивитися

📹 Підхід до AI у розвідці (OSINT)
🔗 Дивитися

📹 Генерація AI-промптів для OSINT
🔗 Дивитися

🛠 Генератори промптів та навчальні матеріали

📌 GPT for Work – AI Prompt Generator
🔗 Перейти

📌 Як писати ефективні запити до AI
🔗 Перейти

💬 Спільноти та підтримка

🗨️ Jan AI (офіційний Discord)
🔗 Приєднатися

🗨️ Jan AI (GitHub – відкритий код)
🔗 Код на GitHub

🗨️ Hugging Face (Моделі Jan AI)
🔗 Перейти

📂 Jan AI – Посилання для встановлення та налаштування

💾 Завантажити Jan AI
🔗 jan.ai/download

📌 Швидкий старт Jan AI
🔗 jan.ai/docs/quickstart

📌 Керування AI-моделями
🔗 jan.ai/docs/models/manage-models

📌 Локальне сховище Jan AI
🔗 jan.ai/docs/data-folder

📌 Історія запитів у Jan (Threads)
🔗 jan.ai/docs/threads

📌 Документація Jan AI
🔗 jan.ai/docs

WEB3

https://github.com/Anugrahsr/Awesome-web3-Security

https://www.cypherhunter.com/en/

Технічна документація та методологія Web3 OSINT

Визначення цілей дослідження: ідентифікація підозрілих гаманців, транзакцій, власників активів або зв’язків між суб’єктами у Web3.
2. Збір первинних даних:

  • Використання блокчейн-експлорерів:
  • Приклад використання:
import requests
address = "0x123456789abcdef..."
url = f"https://api.etherscan.io/api?module=account&action=balance&address={address}&apikey=YOUR_API_KEY"
response = requests.get(url)
print(response.json())
import requests
ens_name = "example.eth"
url = f"https://api.ens.domains/v1/names/{ens_name}"
response = requests.get(url)
print(response.json())
  1. Аналіз ончейн-активності:
  • Отримання історії транзакцій гаманця.
  • Визначення токенів (ERC-20, ERC-721, ERC-1155) у володінні.
  • Аналіз використання міксерів:
  • Приклад отримання транзакцій гаманця:
url = f"https://api.etherscan.io/api?module=account&action=txlist&address={address}&apikey=YOUR_API_KEY"
response = requests.get(url)
print(response.json())
  1. Аналіз позачергових (off-chain) даних:
  • Пошук зв’язків через соціальні мережі:
  • Використання OSINT-інструментів:
  • Приклад використання Sherlock для пошуку профілю користувача:
python3 sherlock.py username
  1. Виявлення шаблонів поведінки:
  • Кореляція транзакцій за часовими мітками.
  • Визначення мережевих взаємодій між гаманцями.
  • Кластеризація гаманців на основі взаємодій.
  1. Верифікація особистості:
  1. Використання автоматизованих OSINT-інструментів:
  1. Документування результатів:
  • Створення звітів про виявлені підозрілі активності.
  • Архівація та збереження доказів.
  1. Забезпечення OPSEC під час досліджень:
  • Використання анонімних облікових записів.
  • Захист мережевого підключення через VPN та Tor.
  • Використання окремого робочого середовища.
  1. Завершення розслідування:
  • Оцінка рівня довіри до отриманих даних.
  • Визначення подальших дій: передача правоохоронним органам, повідомлення постраждалих.
  • Аналіз ефективності проведеного розслідування та покращення методів збору даних.

Більше тут ) : https://github.com/OffcierCia/On-Chain-Investigations-Tools-List

Вигляд графа

УрокиДЗМатеріалиПроєктиКейсиМетаПоточна сторінка
УрокиДЗМатеріалиПроєктиКейсиМетаПоточна сторінка

Зворотні посилання