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Open Source INTelligence (OSINT)


Die vielfältigen Möglichkeiten der Datenkorrelation

Ein wesentlicher Aspekt der Open-Source-Intelligenz ist die Fähigkeit, Daten aus verschiedenen öffentlichen Quellen wie Telegram, Twitter, Discord, Reddit und Pastebin zu sammeln und miteinander zu verknüpfen. Durch die Korrelation dieser (rein öffentlich verfügbaren) Daten können wir tiefere Einblicke in Trends, Meinungen und Ereignisse gewinnen, die unsere Welt beeinflussen.

Telegram und Discord bieten zum Beispiel Echtzeit-Kommunikationsplattformen, auf denen Menschen ihre Meinungen, Ideen und Informationen teilen. Twitter und Reddit sind soziale Netzwerke, die eine Fülle von Meinungen, Diskussionen und Nachrichten bieten. Pastebin hingegen ist eine Plattform, auf der Benutzer Textdokumente teilen und speichern können, die oft wertvolle Informationen enthalten.

Durch die Kombination und Analyse dieser verschiedenen Datenquellen können wir ein umfassendes Bild von einem bestimmten Thema oder einer bestimmten Fragestellung erhalten.

Hier einige Beispiele, wie Datenkorrelation in der Open-Source-Intelligenz eingesetzt werden kann:

  • Marktforschung: Unternehmen können öffentliche Meinungen und Diskussionen auf Twitter und Reddit analysieren, um die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden besser zu verstehen. Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die genau auf die Bedürfnisse der Verbraucher zugeschnitten sind.
  • Bedrohungsanalyse: Sicherheitsexperten können Daten aus Telegram, Discord und Pastebin nutzen, um potenzielle Bedrohungen für die Cybersicherheit oder die physische Sicherheit zu identifizieren. Durch die Analyse von Kommunikationsmustern und dem Teilen von Informationen können Experten frühzeitig Bedrohungen erkennen und Gegenmaßnahmen ergreifen.
  • Soziopolitische Analysen: Forscher und Analysten können die öffentliche Meinung auf Plattformen wie Twitter und Reddit untersuchen, um ein besseres Verständnis für politische und soziale Entwicklungen zu gewinnen. Die Korrelation dieser Daten kann dazu beitragen, Trends und Stimmungen in der Bevölkerung zu erkennen, die möglicherweise politische Entscheidungen oder soziale Bewegungen beeinflussen.
  • Krisenmanagement: Im Falle von Naturkatastrophen oder anderen Krisensituationen können Informationen aus verschiedenen Quellen wie Telegram und Twitter dazu beitragen, ein besseres Verständnis für die Lage vor Ort zu erhalten. Diese Informationen können von Behörden und Hilfsorganisationen genutzt werden, um schnell und effektiv auf die Krise zu reagieren.Indem wir die Möglichkeiten der Datenkorrelation in der Open-Source-Intelligenz nutzen, können wir wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Gleichzeitig müssen wir jedoch darauf achten, die Privatsphäre der Benutzer zu schützen und ethische Grundsätze einzuhalten.

Die Automatisierung

Die Automatisierung der Datenerhebung und der automatisierten Auswertung mittels Indikatoren bietet zahlreiche Vorteile in der Open-Source-Intelligenz. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

1.            Effizienz: Durch den Einsatz von automatisierten Systemen und Algorithmen können große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen schnell und effizient gesammelt und analysiert werden. Dies spart Zeit und Ressourcen im Vergleich zu manuellen Methoden und ermöglicht es, schneller auf Veränderungen und Trends zu reagieren.

2.            Skalierbarkeit: Automatisierte Lösungen sind leicht skalierbar und können problemlos an wachsende Datenmengen und komplexe Anforderungen angepasst werden. Dies ist besonders wichtig in der heutigen Zeit, in der das Datenvolumen ständig zunimmt und Unternehmen und Organisationen immer mehr Daten verarbeiten müssen.

3.            Genauigkeit: Automatisierte Systeme sind in der Regel weniger anfällig für menschliche Fehler und können bei korrekter Implementierung konsistente und präzise Ergebnisse liefern. Dies führt zu einer höheren Qualität der gesammelten und analysierten Daten und ermöglicht bessere Entscheidungen auf der Grundlage dieser Informationen.

4.            Objektivität: Automatisierte Auswertung mittels Indikatoren kann dazu beitragen, die Objektivität der Analyse zu erhöhen, da sie weniger anfällig für menschliche Voreingenommenheit und subjektive Interpretationen ist. Dies kann dazu führen, dass verlässlichere und unvoreingenommene Informationen generiert werden.

5.            Kontinuierliches Monitoring: Automatisierte Systeme können rund um die Uhr arbeiten und so eine kontinuierliche Überwachung von Datenquellen ermöglichen. Dies kann dazu beitragen, Ereignisse und Veränderungen in Echtzeit zu erkennen und entsprechend darauf zu reagieren.

6.            Anpassungsfähigkeit: Moderne KI- und Machine-Learning-Techniken ermöglichen es automatisierten Systemen, sich im Laufe der Zeit an Veränderungen und neue Herausforderungen anzupassen. Dies bedeutet, dass sie kontinuierlich lernen und ihre Leistung verbessern können, um bessere Ergebnisse bei der Datensammlung und -analyse zu erzielen.

7.            Personalisierung: Durch die Automatisierung können Benutzer spezifische Indikatoren und Filter festlegen, um die gesammelten und analysierten Daten auf ihre individuellen Bedürfnisse zuzuschneiden. Dies ermöglicht eine gezielte und effektive Nutzung von Open-Source-Intelligenz für verschiedene Zwecke und Anwendungen.

Trotz dieser Vorteile ist es wichtig, sich der potenziellen Nachteile und ethischen Bedenken im Zusammenhang mit der Automatisierung von Datenerhebung und -analyse bewusst zu sein, wie zum Beispiel Datenschutz, Privatsphäre und die mögliche Verstärkung von Voreingenommenheit durch automatisierte Systeme. Eine sorgfältige Abwägung und verantwortungsvoller Umgang mit diesen Aspekten sind entscheidend, um die Vorteile der Automatisierung in der Open-Source-Intelligenz optimal zu nutzen.

Die Technik

Mittels adaptierter Programme und Schnittstellen eheben wir bereits heute aus mehr als 200 handverlesenen Telegram-, Pastbin-, reddit-, Discord und VK-Gruppen wichtige Informationen im Bezug auf Cyber- und Securityrelevanter Korrelationen zu Firmen- und Branchenbetroffenheiten.

Die Daten werden, ungeachtet ihrer eigentlichen Verwertbarkeit aus den jeweiligen Quellen erhoben und als sog. Alpha-Daten gespeichert. Erst nach einer automatisierten Analyse der Datenstrukturen und Inhalten werden die dann gewonnenen Informationen (Beta-Daten) gespeichert. Die Alpha-Daten werden zur Einhaltung der datenschutzkonformen Verarbeitung gelöscht.

Die Beta-Daten werden nach der Übereinstimmungen mit Indikatoren korreliert und entsprechend dem Reporting zugeführt.

Bereits in der aktuellen Phase dieser Testreihe war es möglich dedizierte Aussagen zu treffen:

  • Mehr als 2000 geleakte Benutzerdaten zu verschiedenen DAX-Firmen
  • Angekündigte und eingetroffene DDoS Angriffe auf Behörden- und Regierungseinrichtungen der BRD
  • Interne API-Schlüssel Veröffentlichungen in öffentlichen Repositorys
  • Schwachstellen PoCs zu diversen 0-Days

Der kommende Meilenstein wird durch weiteres Einbinden von weiteren Quellen und ein umfangreiches Monitoring für die Stakeholder des Projektes komplettiert.