GEOINT có thật sự nhàm chán?

tathoa0607

Moderator
Thành viên BQT
14/01/2021
19
85 bài viết
GEOINT có thật sự nhàm chán?
Xin chào các bạn mình là Hòa đây, mới bữa nào chia sẻ cho các bạn về các chủ đề trong OSINT thì bây giờ chúng ta cùng đến với 1 mảng khá quen thuộc mỗi khi nhắc đến đó là GEOINT.

Anh-whitehat-vn.png

GEOINT bắt nguồn từ đâu?​

Theo bản ghi tháng 10 năm 2005 của Clapper đưa ra định nghĩa về GEOINT - Geospatial intelligence như sau: “GEOINT bao gồm tất cả các khía cạnh của hình ảnh và thông tin không gian địa lý và dịch vụ. Nó bao gồm, nhưng không giới hạn ở việc phân tích hình ảnh theo nghĩa đen; dữ liệu không gian địa lý; và thông tin về mặt kỹ thuật thu được từ quá trình xử lý, khai thác, phân tích theo nghĩa đen và không theo nghĩa đen của các sản phẩm hợp nhất quang phổ, không gian và thời gian.

Những loại dữ liệu này có thể được thu thập trên các mục tiêu cố định và di động bằng quang điện tử, radar khẩu độ tổng hợp (SAR), các chương trình cảm biến liên quan và các phương tiện phi kỹ thuật (bao gồm thông tin không gian địa lý do nhân viên tại hiện trường thu được).

MSGEOINT10.2020.png

Ứng dụng trong thực tế​

GEOINT rất gần gũi với chúng ta và đôi khi nó đang được các bạn sử dụng hằng ngày mà không hay biết. Có thể lấy một số ví dụ chẳng hạn như:

Bạn tìm kiếm một địa điểm nào đó trên googlemap và kiểm tra các cung đường ngắn nhất tới đó, hay đơn thuần là việc bạn xem các bức ảnh về địa điểm đi chơi ở ví dụ này có thể như là nhà tù Hỏa Lò.

Ở đây trước khi thăm quan nơi này mình thường tìm kiếm thông tin trên google map- xem các cung đường tới đó hay đọc review từ những người đi trước, hoặc kênh truyền thông phổ biến nhất hiện nay có lẽ đó là tiktok- mình có thể xem video gần nhất được quay tại đó, đọc review từ những bạn trẻ đã đi ở trong bình luận… có khá nhiều cách để tìm kiếm hoặc xem xét 1 địa điểm.

Và đó chính là kết hợp với một số các nguyên tắc đầu tiên để xác định vị trí địa lý trở nên chuyên nghiệp và thông tin thu thập được hiệu quả:
  • GEOINT, bắt nguồn từ khoa học không gian địa lý, công nghệ không gian địa lý và lợi thế của kỹ năng tìm kiếm thủ công là yếu tố quyết định chính.
  • Phân tích bao quát dựa trên 1 nhóm người, hoặc tích hợp nhiều công cụ phân tích.
  • Tìm kiếm những bài viết, bài chia sẻ về cảnh quan.
  • Tìm kiếm dựa trên sự thay đổi theo thời gian.
a.png

Thông thường chủ yếu các dạng GEOINT sẽ có 2 loại chính: đa chiều và đơn chiều

Dữ liệu đa chiều​

Với dạng dữ liệu đa chiều thường được xây dựng từ một câu chuyện xoay quanh một địa điểm hay một nhân vật nào đó hướng tới 1 vị trí địa lý bất kỳ, dữ liệu phân tích có thể nằm ở ảnh, ở status hay là đôi khi đọc trên F12- bật chế độ cho nhà phát triển. Để chứng minh cho việc kết hợp dữ liệu đa chiều, hãy cùng mình đi phân tích kỹ thuật GEOINT như thử thách của KCSC.

1681782387036.png

Cùng phân tích một chút về đề bài, có thể nói nó mang tính thời sự, khắp các trang báo chí gần đây đều đưa tin về các cuộc gọi giả mạo để nhằm chiếm đoạt tài sản, vậy là người thông minh chúng ta cần làm gì để tránh khỏi điều đó, chắc hẳn chỉ có thể là tự bản thân mình đi xác định, đúng hay sai và đó cũng có thể là mục đích tác giả mở ra câu chuyện về việc đi tìm kiếm cô gái tên là Kachy Anna và vùng đất mà cô ấy đã tới. Bài này mình đã hoàn thành nhưng hơi đen là submit muộn

i.png

Thường thì để giải quyết tên người mình hay có 1 số guess nhất định ví dụ như mạng xã hội tìm ngày trên các web phổ biến: Facebook, Instagram, Twitter, các hỏi đáp thì chọn redit hay công việc thì linkid… cách nào cũng được guess hay tool thì mục đích cuối vẫn là xác định người dùng ở đâu. Vì bài viết thuộc chủ đề Geoint cho nên tạm bỏ quan vấn đề tìm thông tin người dùng

Các thử thách GEOINT hên xui?​

Hên xui ở chỗ chúng ta có thể tìm một ảnh chính là hoàn thành :))) nhưng ở đây có rất nhiều những gợi ý từ các bức ảnh khác thì sao và làm sao để xác mình được ảnh này sẽ cung cấp cho chúng ta nội dung gì và ảnh nào chỉ được tải lên một cách spam nhìn chung tùy nền tảng chúng ra đang OSINT là gì, và một chút guess ở đây.

a.png

Mình bắt đầu thử thách này từ việc tìm thông tin dựa trên video, các bạn sẽ làm gì với một video được tải lên??? với mình thì việc đầu tiên đặt ra câu hỏi sau:
  • Nó đang quay cái gì? - quay người hay quay động vật hay chỉ là video funny hoặc cái này thì chắc chắn là ….
  • Nó có quan trọng hay không? - Dựa vào các mô tả hay nội dung đính kèm để phán đoán
  • Âm thanh, sự vật, môi trường đang sử dụng ? - Nhiều biến thể cho việc chèn mã morse hoặc âm thanh nào đó mà chúng ta sẽ lướt vội rồi bỏ qua hint HÃY CẨN THẬN
b.png

Thật bất ngờ đúng không chỉ với tìm kiếm “otto with snow day” hay bất kỳ một cái gì đó cũng được miễn key word gần nhất với video của chúng ta. Thử thách mới bắt đầu và tôi đã lượm được một video lên đc cả tháng. Như thế đã ban đầu xác định được địa điểm bằng Youtube, thường nhiều bạn sẽ chủ động lọc ảnh và sử dụng các công cụ tìm kiểm để đối soát, cũng đúng nhưng Youtube cũng là một nguồn thông tin hữu ích hãy lưu ý!

c.png

Sau tất cả cùng suy nghĩ và chúng ta cần 1 chiếc googlemap để phân tích.

e.png

Không biết có ai giống mình ở khoản này không nhỉ với GEOINT chắc cũng không còn xa lạ lắm. Với dữ kiện thứ 2 này chúng ta cần để ý thời gian được mô tả gần 30p, các bạn tìm kiếm trực tiếp trên googlemap và có thể thấy thời gian luôn kết quả sẽ như này

f.png

Nhưng cũng khó nhất là ở chỗ làm cách nào để có thể tra cứu lịch bay và các thứ khác có thể ở đây hoặc ở đây:

g.png

Cuối cùng để đưa ra được câu trả lời cũng như hoàn thành thử thách này cần sử dụng đến các dấu hiệu từ các ảnh cho trước để tìm ra các mốc thời gian của chuyến bay. Các bạn có thể đọc thêm tại bài chia sẻ của tác giả tại đây…. cuối cùng cũng ra

a.png

Từ thử thách này các bạn thấy được sự logic của các ảnh với nhau, và đó cũng là sự kết hợp đa dữ liệu. Cám ơn KCSC đã tạo ra sân chơi bổ ích và đem đến thử thách khá hay và hữu ích cho mọi người mặc dù có tận 2 cơ hội mà mình không chộp được cái nào

Đối với đơn ảnh

Đây là một ví dụ cho thử thách GEOINT của một trường đại học nào đó tổ chức mình cũng quên rồi, nhưng đại loại để nói về việc tìm ra địa điểm này ở VN và cụ thể hint là ở tỉnh Tuyên Quang.

Untitled.png

Nếu bạn gặp 1 chiếc ảnh này và loay hoay không biết làm gì thì mình cũng từng như các bạn trước đây bỏ cuộc. Nhưng hãy giữ cho mình một cái đầu lạnh và bình tĩnh phân tích những gì các bạn thấy được, những gì ảnh hưởng hay tác động đến chính bức ảnh. Chắc chắn rồi đó là tách biệt các sự vật cần lưu ý theo thứ tự từ xa tới gần hoặc ngược lại tùy các bạn bao gồm cả việc zoom chiếc ảnh thật to và suy luận nhé

Untitled.png

Sau khi phân tích thì có những gì:
  • Vị trí 1 là con sông chứ không phải cái lan can đâu nhé.
  • Vị trí 2 là con đường hoặc cái cầu
  • Vị trí 3 là tòa nhà lớn có thể nhà nghỉ, nhà khách, khách sạn hoặc trường học….
  • Vị trí 4 là đồi núi
  • Cuối cùng chủ thể chính là đặc điểm dễ nhận dạng, đoán thử xem các bạn.
Các bạn hãy thử áp dụng các cách trên để thử tìm xem đây là vị trí nào? +1 comment phía dưới cùng mình nhé.

Tổng kết​

Có thể nói GEOINT là thử thách mở bằng việc kết hợp nhiều phương pháp khác nhau, để tiết kiệm thời gian hay tạo những thử thách hay hơn có thể kết hợp việc phân tích nhiều ảnh 1 lúc hoặc nhiều đoạn mô tả ngắn để làm bàn đạp cho các bước tiếp theo.

Bài viết dưa trên phương pháp, kinh nghiệm mình đã học được từ các giải CTF muốn chia sẻ cho các bạn, các bạn có ý tưởng gì mới, hay cách làm nào hay hãy để lại cho mình một bình luận cùng giúp cộng đồng OSINT phát triển hơn nhé. Chúc các bạn tự tin trong các thử thách sắp tới hẹn gặp mọi người ở Wargame.
 
Chỉnh sửa lần cuối bởi người điều hành:
Mời các bạn tham gia Group WhiteHat để thảo luận và cập nhật tin tức an ninh mạng hàng ngày.
Lưu ý từ WhiteHat: Kiến thức an ninh mạng để phòng chống, không làm điều xấu. Luật pháp liên quan
Thẻ
geoint kcsc osint osint geoint
Bên trên