Wie kann KI OSINT-Forschern helfen?

Open-Source-Intelligence (OSINT) gewinnt aufgrund der riesigen Menge an digitalen Daten, die täglich von Computergeräten, IoT-Sensoren und den Interaktionen der Menschen auf sozialen Medien generiert werden, zunehmend an Aufmerksamkeit. Regierungsbehörden und Unternehmen haben sich beeilt, OSINT zur Sammlung und Analyse öffentlicher Daten zu nutzen, da sie kostengünstig ist und den Anwendern einen wertvollen Informationswert bietet.

Wie jede Technologie ist jedoch auch OSINT mit einigen Nachteilen und Herausforderungen verbunden. Die beiden offensichtlichsten sind die schiere Menge an digitalen Daten und die damit verbundenen Ressourcen (z. B. Zeit und Fachwissen), die zur Analyse der gesammelten Daten benötigt werden. Glücklicherweise gibt es künstliche Intelligenz (KI), die diese Herausforderungen lösen kann. Darauf werden wir uns in diesem Artikel konzentrieren.

Wie kann KI-Technologie genutzt werden, um OSINT-Sammler zu unterstützen? 

KI kann die Fähigkeiten von OSINT-Forschern erheblich verbessern, indem sie Aufgaben automatisiert, große Mengen digitaler Daten analysiert, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthalten, und Erkenntnisse aufdeckt, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen. Dies sind die wichtigsten Möglichkeiten, wie KI OSINT-Forscher unterstützen kann:

Datenerfassung

Die erste Aufgabe von OSINT-Sammlern besteht darin, Daten aus öffentlich zugänglichen Quellen auf der Grundlage eines vordefinierten Plans zu sammeln. Wir werden in diesem Artikel zwar nicht auf einen bevorzugten OSINT-Plan eingehen, aber das Sammeln von Daten nimmt für OSINT-Sammler viel Zeit in Anspruch, da es je nach Ermittlungsfall viele Online-Ressourcen umfassen kann. KI-Technologie kann helfen, indem sie intelligente Daten-Web-Scraper bereitstellt, die die Technologie des maschinellen Lernens (ML) nutzen, um Daten auf der Grundlage von Benutzeranfragen intelligent zu sammeln. Zum Beispiel können KI-gestützte Web-Scraper Folgendes leisten:

• Verarbeiten dynamischer Inhalte mühelos und ohne menschliches Eingreifen. Viele Websites verwenden beispielsweise JavaScript, um Inhalte dynamisch zu generieren, wenn Benutzer mit der Website interagieren. KI-gestützte Scraper können solche Inhalte abrufen und sammeln, indem sie das menschliche Surfverhalten nachahmen
• KI-gestützte Web-Scraper können die von einigen Websites implementierten Anti-Scraping-Maßnahmen durch adaptive Verhaltensmuster und rotierende Netzwerksignaturen umgehen
• Automatisches Korrelieren von Daten aus verschiedenen Quellen und Herstellen von Verbindungen zwischen scheinbar nicht zusammenhängenden Informationen
• Sammeln unstrukturierter Daten wie Freitext, Text in PDF-Dokumenten und TXT-Dateien und ihr Einfügen je nach Benutzeranforderung in ein bestimmtes Datenformat, beispielsweise eine Microsoft Excel-Tabelle
• Extrahieren von Daten nach einem vordefinierten Zeitplan und erneutes Aktualisieren mit neuen Informationen, wenn sich die Quelle ändert
• Analysieren der Stimmung und des Kontexts hinter den erfassten Daten mithilfe der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und entsprechendes Kategorisieren von erfassten Daten

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

NLP ist ein Teilbereich der KI-Technologie, der menschlichen Text verstehen kann. Durch die Nutzung der NLP-Technologie können OSINT-Sammler Folgendes tun:

• Extrahieren von Schlüsselentitäten aus Textinhalten, z. B. Namen, Standorte, Städte, Ländernamen und Datumsangaben
• Erstellen von Beziehungskarten zwischen benannten Entitäten, die Verbindungen zwischen Personen, Organisationen und Standorten anzeigen, die in den gesammelten Daten erwähnt werden
• Übersetzen fremdsprachiger Inhalte in jede andere Sprache, z. B. vom Arabischen oder Chinesischen ins Englische, damit OSINT-Forscher ausländische Ressourcen für ihre Forschung nutzen können
• Zusammenfassen umfangreicher Textdokumente und Bereitstellen der wichtigsten Informationen in einer prägnanten Zusammenfassung

Ermöglichen einer Bild- und Videoanalyse

Während ihrer Untersuchungen müssen OSINT-Forscher häufig Multimediadateien, wie Bilder und Videodateien, analysieren. KI kann die Analyse von Multimedia-Inhalten durch Folgendes erleichtern und optimieren:

• Automatisches Erkennen von Objekten in Bildern und Videos. KI-gestützte Tools können Objekte wie menschliche Gesichter, Tiere, Gebäude oder andere Objekte in Bildern und Videos identifizieren und sie automatisch extrahieren
• Erweiterte OCR-Funktionen (Optical Character Recognition), die Text aus komplexen visuellen Medien extrahieren können, einschließlich handgeschriebener Dokumente und Bilder mit niedriger Auflösung
• Umfassende Metadatenanalyse zum Extrahieren versteckter Informationen über Bilderstellung, Änderungsdatum und GPS-Koordinaten, sofern verfügbar
• KI-gestützte Tools zur Gesichtserkennung können das Gesicht einer bestimmten Person in einer großen Anzahl von Bildern und Videos identifizieren
• Überprüfung gesammelter Bilder und Videos, einschließlich der Erkennung verschiedener Arten von Manipulationen über Deepfakeshinaus

Social-Media-Intelligenz

KI-gestützte Tools können riesige Mengen an Inhalten sammeln und analysieren, die auf Social-Media-Plattformen veröffentlicht werden. Die Arbeit von OSINT-Sammlern lässt sich wie folgt erleichtern:

• Identifizierung komplexer Verhaltensmuster über mehrere Social-Media-Plattformen hinweg, um koordinierte Aktivitäten zu erkennen
• Erstellung detaillierter Netzwerkbeziehungskarten, um den Informationsfluss und die wichtigsten Einflussnehmer in einer bestimmten Online-Community, wie einer Facebook-Gruppe oder einem Subreddit, zu verstehen
• Erkennung und Analyse von Bot-Accounts
• Identifizieren von Trendthemen, Hashtags oder Konversationen auf einer großen Anzahl von Social-Media-Plattformen

Threat Intelligence

KI-gestützte Tools sind zu einer wichtigen Komponente im Arsenal der Cyber-Bedrohungsaufklärung geworden, die die OSINT-Fähigkeiten verbessert.

• KI-Technologie ist in der Lage, große Mengen an Bedrohungsdaten zu analysieren, um Muster zu erkennen, die auf neue Angriffsmethoden oder -techniken hinweisen können
• KI kann automatisch Indikatoren für Kompromittierungen (z. B. IP-Adressen, Domänennamen, Datei-Hashes) aus verschiedenen Quellen wie Bedrohungs-Feeds, sozialen Medien und Darknet-Foren extrahieren.
• KI kann historische Daten analysieren, um zukünftige Bedrohungen vorherzusagen
• KI kann Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Threat Intelligence Feeds, Social-Media-Websites, Dark Web, interne Logs wie Sicherheitslösungen und Netzwerkgeräteprotokolle) korrelieren, um die Glaubwürdigkeit und Schwere einer Bedrohung festzustellen

Erweiterte Suchfunktionen

KI-gestützte Suchwerkzeuge können die Suchanfragen von OSINT-Forschern anhand ihres Kontextes verstehen, was Forschern hilft, genauere Ergebnisse von Suchmaschinen zu erhalten. KI-Lösungen können auch in weniger zugänglichen Teilen des Internets navigieren und Daten extrahieren, z. B. im Deep Web und Dark Web.

Vereinfachung und Unterstützung bei der Verifizierung und Überprüfung von Fakten 

Ein Teil der gesammelten Daten könnte Desinformation oder falsche Daten enthalten. OSINT-Forscher können Daten erst dann in ihre Untersuchungen einbeziehen, wenn sie sicher sind, dass sie korrekt und vertrauenswürdig sind. KI-gestützte Lösungen können bei der Verifizierungs- und Faktenprüfungsphase hilfreich sein. Beispielsweise können KI-gestützte Lösungen Datenquellen überprüfen, um festzustellen, welche Quellen zuverlässig sind und welche nicht. Diese Lösungen können auch online recherchieren, um Daten mit anderen Quellen abzugleichen und ihren Wahrheitsgehalt zu überprüfen.

Georäumliche Analyse

Ein großer Vorteil von KI-gestützten Lösungen ist ihre Fähigkeit, Inhalte wie Bilder und Videos zusätzlich zu ihren Metadaten zu analysieren, um ihren geografischen Standort zu lokalisieren. So kann KI beispielsweise mit Geotags versehene Daten auf Social-Media-Plattformen analysieren, um Bewegungen zu verfolgen oder Aktivitäts-Hotspots zu identifizieren. Von Satelliten aufgenommene Bilder können automatisch analysiert werden, um Veränderungen im Gelände, der Infrastruktur oder anderen Merkmalen zu erkennen.

Automatisierte Berichterstellung

Die letzte Phase jeder OSINT-Erfassungsaufgabe ist die Berichterstattung. KI-Technologie kann OSINT-Berichte besser vorbereiten und erstellen, die die wichtigsten Erkenntnisse auf organisierte Weise enthalten. Beispielsweise kann KI dabei helfen, Daten in strukturierte Berichte zusammenzustellen, komplett mit Visualisierungen und Zusammenfassungen.

Die KI-Technologie revolutioniert die OSINT-Forschung, indem sie die zentralen Herausforderungen bei der Erfassung großer Mengen digitaler Daten und deren Analyse angeht. KI-Technologie verbessert OSINT-Funktionen durch intelligente Datenerfassung, erweiterte Verarbeitung natürlicher Sprache und automatisierte Multimediaanalyse. KI-gestützte Tools zeichnen sich durch die Verarbeitung von Social-Media-Inhalten, die Generierung von Bedrohungsinformationen und die Durchführung genauer georäumlicher Analysen aus. Diese Tools können komplexe Muster erkennen, wichtige Informationen aus verschiedenen Quellen extrahieren und Daten zur Überprüfung abgleichen. KI rationalisiert auch den Ermittlungsprozess durch die Automatisierung von Berichterstattungsaufgaben und die Verbesserung der Suchfunktionen über Oberflächen-, Deep- und Dark-Web-Quellen. Diese technologische Integration ermöglicht es OSINT-Forschern, sich auf hochwertige analytische Aufgaben zu konzentrieren und gleichzeitig zeitaufwändige manuelle Prozesse zu automatisieren.