Die künstliche Intelligenz (IA) wurde durch Open Supply Intelligence (OSINT) mit vielen Sätzen erweitert. L’OSINT ist reich an Informationen und Analysen über bewährte Quellen aus den Bereichen Net, soziale Medien, Foren, Blogs und mehr, alles in allem muss ein für ein bestimmtes Argument geeignetes Verständnis vorhanden sein. Die IA-Integration in OSINT bietet neue Möglichkeiten, Daten auf effiziente und wirksame Weise zu erstellen, auszuarbeiten und zu interpretieren.
Ricerca automatizzata delle Fonti
Mit der Hilfe der IA ist es möglich, die Ausgabe der OSINT-Schriftarten zu automatisieren. Mit dem automatischen Apprendimentalgorithmus können Sie schnell eine enorme Menge an Net-, Social-Media- und anderen On-line-Web sites erkunden und anzeigen, um relevante Informationen zu identifizieren. Dieser Prozess reduziert das Tempo und die erforderliche Leistung, um die entsprechenden Schriftarten individuell zu bestimmen, und stimmt der Analyse zu, sich auf die Analyse zu konzentrieren.
Filterung der Informationen
Aufgrund der enormen Menge an Informationen, die on-line verfügbar sind, ist die Filterung der Schriftarten für den Einzelnen von entscheidender Bedeutung und Zuverlässigkeit. Ich kann diesen Prozess automatisieren, indem ich maschinelle Lernalgorithmen verwende, die in der Lage sind, die für die Analyse erforderlichen Kriterien zu erfassen. Diese Algorithmen können die Schriftarten, die sie definieren, automatisch anhand der Web site-Berechtigung, des Rufs des Autors oder der Qualität des Inhalts identifizieren, sie müssen sich auf die Verwendung hochwertiger Schriftarten konzentrieren und das Risiko von falschen oder fehlerhaften Informationen beseitigen .
Verifica delle Fonti
Auf dem OSINT-Feld ist die Überprüfung der Schriftarten erforderlich, um die Zuverlässigkeit der übermittelten Informationen zu gewährleisten. Ich kann die Analysten unterstützen und eine genauere und effizientere Überprüfung der Schriftarten durchführen. Zum Beispiel können die IA-Algorithmen die Chronologie und die On-line-Ansicht der Schriftarten analysieren, eventuelle Manipulations- oder Desinformationsmanipulationen identifizieren und die Informationspflicht für die ganze Nacht auswerten. Dies führt dazu, dass die Informationsfehler oder Absichtserklärungen gemindert werden.
Identifizierung der Tendenzen und Gefühle
Ein weiterer Vorteil der Nutzung der IA durch die Analyse der OSINT-Schriftarten ist die Fähigkeit, die Tendenz zu erkennen und mit verschiedenen Informationsquellen in Kontakt zu treten. Automatische Analysealgorithmen können große Mengen an Daten für einzelne Korrelationen, Muster und Assoziationen analysieren, die nicht sofort erkennbar sind, wenn sie analysiert werden. Sie können einen bedeutungsvollen Umfang haben, wie z. B. die Identifizierung von Grippeviren, Vereinigungen von Einzelpersonen oder Organisationen oder die Entstehung neuer Szenarien oder Bedrohungen.
Überwachung der Schriftarten
Sie können die kontinuierliche Überwachung der OSINT-Schriftarten in Echtzeit nutzen. Algorithmen können automatisch Änderungen vornehmen, Änderungen vornehmen oder relevante Ereignisse innerhalb der zu überwachenden Schriftarten vornehmen. Wir stimmen den Analysten zu, die neuesten Informationen ständig zu erweitern, stimmen ihnen umgehend zu und passen die richtige Analysestrategie an.
Analyse der natürlichen Sprache (NLP)
Ich, insbesondere die Technik der Analyse der natürlichen Sprache (NLP), kann die Bedeutung der großen Menge des von OSINT verfassten Textes verstehen und interpretieren. NLP-Algorithmen können wichtige Informationen liefern, Themen identifizieren, Gefühle ausdrücken und wichtige Elemente von Personen, Menschen und Organisationen auswerten. Dieser Prozess erleichtert die Bereitstellung von Informationen zur individuellen Kontaktaufnahme und zur Kontaktaufnahme mit verschiedenen Daten.
Ausarbeitung der Bilder und Movies
Mit der Hilfe von IA kann OSINT seine Fähigkeit zur Analyse nicht nur im Check verbessern, sondern auch alle Bilder und ein Video. Algorithmen künstlicher Visionen können Bilder und Movies analysieren, um Bilder, Movies, Emotionen und persönliche Emotionen zu vermitteln. Zum Beispiel kann man sie nutzen, um bestimmte Personen in Bildern oder Movies zu identifizieren, die dann von den Geheimdienstmitarbeitern genutzt werden können.
Anschließend ein Kodexbeispiel für die Analyse der Gesichtsausdrücke.
Nutzen Sie die Funktion analyze_facial_expression Um den Ausdruck zu analysieren, der durch eine bestimmte Bilddatei entsteht, wird der Benutzer davon abgehalten image_path. Die Ausgabe der Gesichtsausdrucksanalyse muss in der kommentierten Folge eingefügt werden. Nutzen Sie maschinelle Lernalgorithmen oder andere Techniken, um den Ausdruck innerhalb der Interessenregionen (ROI) zu verbessern.
Sie müssen die Datei herunterladen shape_predictor_68_face_landmarks.dat Für den Berichterstatter an den Sichtpunkten und in der Datei haarcascade_frontalface_default.xml für den Classificatore di Volti. Außerdem müssen Sie die OpenCV-Bibliothek und die Dlib in Python installieren.
Dies ist nur ein Grund, mit der Analyse des Gesichtsausdrucks eines Bildes zu beginnen.
import cv2
import dlib# Carica il riconoscitore di punti del viso pre-addestrato
predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)
# Carica il riconoscitore di espressioni facciali pre-addestrato
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
# Carica il classificatore di espressioni facciali pre-addestrato
classifier_path = 'haarcascade_frontalface_default.xml'
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(classifier_path)
# Funzione per l'analisi delle espressioni facciali
def analyze_facial_expression(image_path):
# Carica l'immagine
picture = cv2.imread(image_path)
# Converti l'immagine in scala di grigi
grey = cv2.cvtColor(picture, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Rileva i volti nell'immagine utilizzando il riconoscitore di volti
faces = detector(grey)
for face in faces:
# Distingui le regioni di interesse (ROI) per il riconoscitore di punti del viso
landmarks = predictor(grey, face)
# Estrai le coordinate dei punti del viso
landmarks_points = []
for n in vary(0, 68):
x = landmarks.half(n).x
y = landmarks.half(n).y
landmarks_points.append((x, y))
# Applica il riconoscitore di espressioni facciali alle ROI
for (x, y, w, h) in face_cascade.detectMultiScale(grey, 1.1, 4):
roi_gray = grey[y:y + h, x:x + w]
roi_color = picture[y:y + h, x:x + w]
# Effettua l'analisi delle espressioni facciali sulla ROI
# Aggiungi qui il tuo codice per l'analisi delle espressioni facciali
# Disegna un rettangolo intorno al volto nell'immagine originale
cv2.rectangle(picture, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# Visualizza l'immagine con i rettangoli intorno ai volti
cv2.imshow("Facial Expressions Evaluation", picture)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# Esempio di utilizzo della funzione di analisi delle espressioni facciali
image_path = 'instance.jpg' # Percorso dell'immagine da analizzare
analyze_facial_expression(image_path)
Analyse der sozialen Medien
In den sozialen Medien finden Sie eine Quelle grundlegender Informationen von OSINT. Sie können Ihre Social-Media-Konversationen effizient überwachen und analysieren. IA-Algorithmen können Developments erkennen, Influencer identifizieren und individuelle Gefühle verbreiten, die über bestimmte Argumente bestimmt werden. Dieser Analysetyp kann den Analysten helfen, ein vollständiges Bild der Meinungen und Tendenzen einer bestimmten On-line-Gruppe zu erhalten.
Es besteht auch die Möglichkeit, einen personalisierten Code zu verwenden, der in IA integriert wird, um die Bewährungsfrist zu verkürzen oder die Strafe zu optimieren.
Nachdem Sie die folgenden Codes gelesen haben, können Sie die Funktionen nutzen search_twitter, search_facebook e search_tiktok Um sicherzustellen, dass die Parole speziell auf Twitter, Fb und TikTok spezifiziert wird. Die Ausgabe der Funktionen lautet: Ich teste einen Tweet, einen Beitrag auf Fb und beschreibe ein Video mit TikTok-Inhalten, die ich hier finden werde.
# Importa le librerie necessarie
import tweepy
from facebook_scraper import get_posts
from TikTokApi import TikTokApi# Configura le credenziali per l'accesso alle API di Twitter
consumer_key = 'your_consumer_key'
consumer_secret = 'your_consumer_secret'
access_token = 'your_access_token'
access_token_secret = 'your_access_token_secret'
# Configura le credenziali per l'accesso alle API di Fb
fb_username = 'your_facebook_username'
fb_password = 'your_facebook_password'
# Configura le credenziali per l'accesso alle API di TikTok
tt_username = 'your_tiktok_username'
tt_password = 'your_tiktok_password'
# Funzione per l'analisi delle parole chiave su Twitter
def search_twitter(key phrase):
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
tweets = api.search(q=key phrase, tweet_mode='prolonged')
for tweet in tweets:
print(tweet.full_text)
# Funzione per l'analisi delle parole chiave su Fb
def search_facebook(key phrase):
posts = get_posts(key phrase, pages=1)
for submit in posts:
print(submit['text'])
# Funzione per l'analisi delle parole chiave su TikTok
def search_tiktok(key phrase):
api = TikTokApi()
trending = api.by_hashtag(key phrase, depend=10)
for tiktok in trending:
print(tiktok['desc'])
# Esempio di utilizzo delle funzioni di analisi delle parole chiave
search_twitter('AI')
search_facebook('AI')
search_tiktok('AI')
Identifizierung von Modellen und Verhaltensanomalien
Ich hätte ein entscheidendes Argument für den Umfang von Modellen und anomalen Komponenten benötigen, die ich im Laufe des Tages durch die Analyse der OSINT-Daten löschen konnte. Beispielsweise können maschinelle Lernalgorithmen dazu führen, dass einzelne Personen so aktiv sind oder ihre Web site oder soziale Medien nicht nutzen, da das Konto falsch oder automatisiert ist. Diese Analysten identifizierten potenzielle potenzielle oder kriminelle Aktivitäten in stürmischer und effizienter Weise.
