Інформаційна система формування соціального профілю особистості завдяки OSINT-технології
Анотація
Зростання обсягу даних, доступних в онлайн-джерелах, створює нові можливості в різних сферах діяльності та сприяє виявленню закономірностей, трендів та знань, що є підставою для розробки. У статті представлена розроблена інформаційна система формування соціального профілю особистості завдяки OSINT-технології, яка забезпечує комплексний підхід до збору, обробки, захисту даних з популярного месенджера Telegram. Використання бібліотеки WTelegramClient дозволило забезпечити надійний та зручний спосіб взаємодії з Telegram API для ефективного збору різних типів даних, включаючи текстові повідомлення, медіа файли та вебпосилання. Для забезпечення конфіденційності та безпеки даних впроваджено кілька рівнів захисту. Використано криптографічний протокол SSL для шифрування даних, що забезпечує захищений канал зв'язку між клієнтом і сервером. Власний протокол месенджера MTProto гарантує безпечну передачу даних у межах Telegram. Для зберігання даних використано базу даних MSSQL, яка також підтримує захищене з’єднання, автентифікацію/авторизацію, шифрування даних. Інтерфейс, створений на основі Angular та spartan.ng, інтуїтивно зрозумілий, дозволяє легко візуалізувати та аналізувати зібрані дані, надає доступ до всіх функціональних можливостей розробленої системи. Загалом, інформаційна система формування соціального профілю особистості забезпечує зручну та ефективну роботу з великими обсягами інформації, надаючи користувачам можливість працювати з конфіденційною інформацією у безпечному середовищі
Посилання
2. Cascavilla, G., Beato, F., Burattin, A., Conti, M., & Mancini, L. V. (2016). OSSINT-Open Source Social Network Intelligence An efficient and effective way to uncover" private" information in OSN profiles. arXiv preprint arXiv:1611.06737.
3. Walkow, M., & Pöhn, D. (2024). Systematically Searching for Identity-Related Information in the Internet with OSINT Tools. arXiv preprint arXiv:2407.16251.
4. Panagiotou, A., Ghita, B., Shiaeles, S., & Bendiab, K. (2019). A machine-learning approach to Detect users' suspicious behaviour through the Facebook wall. arXiv preprint arXiv:1910.14417.
5. Mukhopadhyay, A., Venkatagiri, S., & Luther, K. (2024). OSINT Research Studios: A Flexible Crowdsourcing Framework to Scale Up Open Source Intelligence Investigations. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 8(CSCW1), 1-38.
