Und was wäre, wenn wir eine KI mit der Untersuchung beauftragen würden? | von Alessandro Del Bianco | Juni 2023

0
25


OSINT und KI, mögliche Integrationen und Implementierungen

AKünstliche Intelligenz (KI) revolutioniert viele Bereiche, darunter auch Open Supply Intelligence (OSINT). Unter OSINT versteht man das Sammeln und Analysieren von Informationen aus offenen Quellen wie Web sites, sozialen Medien, Foren, Blogs und mehr, um ein tiefes Verständnis für ein bestimmtes Thema zu erlangen. Die Integration von KI in OSINT bietet neue Möglichkeiten, Daten effizienter und effektiver zu extrahieren, zu verarbeiten und zu interpretieren.

Automatisierte Quellenerkennung

Mit Hilfe von KI ist es möglich, die Suche nach OSINT-Quellen zu automatisieren. Algorithmen für maschinelles Lernen können schnell eine große Menge an Web sites, sozialen Medien und anderen On-line-Quellen durchsuchen und indizieren, um relevante Informationen zu identifizieren. Dieser Prozess reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Suche nach relevanten Quellen erheblich und ermöglicht es den Analysten, sich auf ihre Analyse zu konzentrieren.

Informationsfilterung

Angesichts der enormen Menge a web based verfügbaren Informationen ist die Quellenfilterung unerlässlich, um relevante und zuverlässige Quellen zu identifizieren. KI kann dabei helfen, diesen Prozess zu automatisieren, indem sie maschinelle Lernalgorithmen verwendet, die aus den von menschlichen Analysten bereitgestellten Kriterien lernen können. Diese Algorithmen können automatisch Quellen identifizieren, die bestimmte Parameter erfüllen, wie z. B. Web site-Autorität, Fame des Autors oder Inhaltsqualität. Dadurch können sich Analysten auf qualitativ hochwertige Quellen konzentrieren und das Risiko irreführender oder falscher Informationen verringern.

Quellenüberprüfung

Im Bereich OSINT ist die Quellenüberprüfung von entscheidender Bedeutung, um die Zuverlässigkeit der gesammelten Informationen sicherzustellen. KI kann Analysten dabei unterstützen, eine genauere und effizientere Quellenüberprüfung durchzuführen. KI-Algorithmen können beispielsweise die Historie und Glaubwürdigkeit von On-line-Quellen analysieren, Hinweise auf Manipulation oder Desinformation erkennen und die Konsistenz der bereitgestellten Informationen beurteilen. Dies trägt dazu bei, das Risiko ungenauer oder absichtlich irreführender Informationen zu mindern.

Development- und Verbindungserkennung

Ein weiterer Vorteil des Einsatzes von KI bei der OSINT-Quellenanalyse ist die Möglichkeit, aufkommende Traits und Verbindungen zwischen verschiedenen Informationsquellen zu identifizieren. Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren, um Korrelationen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die für menschliche Analysten möglicherweise nicht sofort erkennbar sind. Dies kann zu bedeutenden Entdeckungen führen, etwa zur Identifizierung von Einflussnetzwerken, Verbindungen zwischen Einzelpersonen oder Organisationen oder zur Entstehung neuer Szenarien oder Bedrohungen.

Quellenüberwachung

KI kann zur kontinuierlichen Echtzeitüberwachung von OSINT-Quellen eingesetzt werden. Algorithmen können Änderungen, Aktualisierungen oder relevante Ereignisse innerhalb der überwachten Quellen automatisch erkennen. Dadurch bleiben Analysten stets über die neuesten Informationen informiert und können zeitnah reagieren und ihre Analysestrategien anpassen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP

Analyse-KI, insbesondere Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), können dabei helfen, die Bedeutung großer Textmengen, die von OSINT gesammelt wurden, zu verstehen und zu interpretieren. NLP-Algorithmen können wichtige Informationen extrahieren, wiederkehrende Themen identifizieren, Stimmungen erkennen und relevante Entitäten wie Personen, Orte und Organisationen erkennen. Dieser Informationsextraktionsprozess erleichtert die Identifizierung versteckter Verbindungen und Beziehungen zwischen verschiedenen Daten.

Bild- und Videoverarbeitung Mithilfe von KI kann OSINT seine Analysefähigkeiten nicht nur auf Texte, sondern auch auf Bilder und Movies erweitern. Laptop-Imaginative and prescient-Algorithmen können Bilder und Movies analysieren, um Objekte, Gesichter, Orte und sogar Emotionen zu erkennen. Sie können beispielsweise dazu verwendet werden, bestimmte Personen in Bildern oder Movies zu identifizieren, was bei nachrichtendienstlichen Ermittlungen nützlich sein kann.

Unten finden Sie einen Beispielcode für die Gesichtsausdrucksanalyse.

Benutzen Sie die analyze_facial_expression Funktion zum Analysieren von Gesichtsausdrücken aus einer bestimmten Bilddatei mithilfe der image_path Parameter. Die Ausgabe der Gesichtsausdrucksanalyse sollte im kommentierten Abschnitt „Fügen Sie hier Ihren Code für die Gesichtsausdrucksanalyse hinzu“ platziert werden. Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen oder andere Techniken, um Gesichtsausdrücke innerhalb relevanter Regionen (ROI) zu erkennen.

Stellen Sie sicher, dass Sie die Datei herunterladen shape_predictor_68_face_landmarks.dat Datei für den Gesichts-Landmark-Prädiktor und die haarcascade_frontalface_default.xml Datei für den Gesichtsklassifikator. Stellen Sie außerdem sicher, dass in Ihrer Python-Umgebung OpenCV- und dlib-Bibliotheken installiert sind.

Dies ist nur ein einfaches Beispiel für den Einstieg in die Analyse des Gesichtsausdrucks anhand eines Bildes.

import cv2
import dlib

# Load the pre-trained face landmarks predictor
predictor_path = 'shape_predictor_68_face_landmarks.dat'
predictor = dlib.shape_predictor(predictor_path)

# Load the pre-trained face detector
detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# Load the pre-trained facial features classifier
classifier_path = 'haarcascade_frontalface_default.xml'
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(classifier_path)

# Operate for analyzing facial expressions
def analyze_facial_expression(image_path):
# Load the picture
picture = cv2.imread(image_path)

# Convert the picture to grayscale
grey = cv2.cvtColor(picture, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Detect faces within the picture utilizing the face detector
faces = detector(grey)

for face in faces:
# Determine the areas of curiosity (ROI) for the face landmarks predictor
landmarks = predictor(grey, face)

# Extract the coordinates of the facial landmarks
landmarks_points = []
for n in vary(0, 68):
x = landmarks.half(n).x
y = landmarks.half(n).y
landmarks_points.append((x, y))

# Apply the facial features classifier to the ROIs
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]

# Carry out facial features evaluation on the ROI
# Add your code for facial features evaluation right here

# Draw a rectangle across the face within the authentic picture
cv2.rectangle(picture, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# Show the picture with rectangles across the faces
cv2.imshow("Facial Expressions Evaluation", picture)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# Instance utilization of the facial features evaluation perform
image_path = 'instance.jpg' # Path to the picture to research
analyze_facial_expression(image_path)

Social-Media-Analyse

Soziale Medien sind zu einer wichtigen Informationsquelle in OSINT geworden. Mithilfe von KI können Gespräche in sozialen Medien effizient überwacht und analysiert werden. KI-Algorithmen können Traits erkennen, Influencer identifizieren und vorherrschende Stimmungen zu bestimmten Themen erkennen. Diese Artwork der Analyse kann Analysten dabei helfen, einen umfassenden Überblick über Meinungen und Traits innerhalb einer bestimmten Gruppe oder On-line-Group zu gewinnen.

Benutzerdefinierter Code kann auch zur Stichwortsuche oder Suchoptimierung in die KI integriert werden.

Im folgenden Beispielcode sind die Funktionen search_twitter, search_facebookUnd search_tiktok werden verwendet, um auf Twitter, Fb bzw. TikTok nach den angegebenen Schlüsselwörtern zu suchen. Die Ausgabe dieser Funktionen ist der Textual content von Tweets, Fb-Posts und TikTok-Videobeschreibungen, der die gesuchten Schlüsselwörter enthält.

import tweepy
import fb
from TikTokApi import TikTokApi

# Twitter API credentials
consumer_key = 'your_consumer_key'
consumer_secret = 'your_consumer_secret'
access_token = 'your_access_token'
access_token_secret = 'your_access_token_secret'

# Fb API credentials
app_id = 'your_app_id'
app_secret = 'your_app_secret'
access_token = 'your_access_token'

# TikTok API credentials
username = 'your_username'
password = 'your_password'

# Operate for analyzing key phrase mentions on social media platforms
def analyze_keyword_mentions(key phrase):
# Twitter key phrase evaluation
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, rely=100)
twitter_mentions = len(tweets)

# Fb key phrase evaluation
graph = fb.GraphAPI(access_token)
posts = graph.search(q=key phrase, kind='put up')
facebook_mentions = len(posts['data'])

# TikTok key phrase evaluation
api = TikTokApi.get_instance()
tiktoks = api.by_hashtag(key phrase, rely=100)
tiktok_mentions = len(tiktoks)

return twitter_mentions, facebook_mentions, tiktok_mentions

# Instance utilization of the key phrase evaluation perform
key phrase = 'synthetic intelligence'

twitter_mentions, facebook_mentions, tiktok_mentions = analyze_keyword_mentions(key phrase)

# Print the variety of key phrase mentions on every platform
print(f"Key phrase mentions for '{key phrase}':")
print(f"Twitter: {twitter_mentions} mentions")
print(f"Fb: {facebook_mentions} mentions")
print(f"TikTok: {tiktok_mentions} mentions")

Identifizierung von Mustern und anormalem Verhalten

KI kann eine entscheidende Rolle bei der Entdeckung von Mustern und anomalen Verhaltensweisen spielen, die bei der OSINT-Datenanalyse für das menschliche Auge möglicherweise unbemerkt bleiben. Beispielsweise können Algorithmen des maschinellen Lernens verdächtige oder ungewöhnliche Aktivitäten auf Web sites oder sozialen Medien erkennen, etwa Faux-Accounts oder automatisierte Bots. Dadurch können Analysten potenzielle Bedrohungen oder kriminelle Aktivitäten schneller und effizienter erkennen.



Source link

HINTERLASSEN SIE EINE ANTWORT

Please enter your comment!
Please enter your name here