🤖 Автоматизация OSINT. От ручного поиска к умному мониторингу

 1Сценарий соревнования (5 минут):
 2
 3Задача: отследить упоминания "физико-математическое образование" в новостях за последнюю неделю
 4
 5Команда "Manual Researchers":
 6
 7- Используют ручной поиск в Google News
 8- Применяют операторы поиска по датам
 9- Проверяют несколько новостных сайтов
10- Собирают результаты в таблицу
11
12Демонстрация "Automated System":
13
14- Google Alerts уже собрал все упоминания
15- RSS-агрегатор показывает структурированные данные
16- Автоматическая фильтрация по релевантности
17- Готовый дашборд с аналитикой
18
19Результат анализа:
20
21- Машина: 47 упоминаний за 3 минуты
22- Люди: 12 упоминаний за 5 минут
23- Машина работает 24/7, люди - только во время поиска

 1Ключевые инсайты:
 2
 3- Ручной OSINT ограничен временем исследователя
 4- Автоматизация позволяет непрерывный мониторинг
 5- Машина обрабатывает больше источников одновременно
 6- Но требуется человек для настройки и анализа результатов
 7
 8Проблемные вопросы:
 9
10- Как автоматизировать повторяющиеся OSINT-задачи?
11- Можно ли научить машину "думать" как OSINT-аналитик?
12- Где границы между помощью и заменой исследователя?
13- Как сохранить этичность при автоматизации?
14
15Цель урока: "Превратить себя из OSINT-оператора в OSINT-архитектора"

 1Архитектура системы (объяснение через аналогию "цифровой детективной сети"):
 2
 31. Сборщики данных (Data Collectors) - "агенты на местах"
 4   - Google Alerts как "информаторы" в интернете
 5   - RSS-мониторы как "наблюдатели" за сайтами
 6   - Social media scrapers как "слухачи" в соцсетях
 7   - Веб-камеры и IoT как "датчики" в реальном мире
 8
 92. Обработчики данных (Data Processors) - "аналитики в штабе"
10   - Фильтрация по ключевым словам
11   - Классификация по типам источников
12   - Извлечение метаданных и геолокации
13   - Дедупликация повторяющейся информации
14
153. Аналитики (Data Analyzers) - "старшие детективы"
16   - Поиск паттернов и трендов
17   - Корреляция между разными источниками
18   - Scoring релевантности и достоверности
19   - Выявление аномалий и важных событий
20
214. Оповещатели (Alerting Systems) - "курьеры с донесениями"
22   - Email/SMS уведомления о важных событиях
23   - Dashboard с визуализацией данных
24   - Автоматические отчеты по расписанию
25   - API для интеграции с другими системами

 1Практический пример: мониторинг экологической ситуации
 2
 3Входные данные:
 4
 5- Новости с ключевыми словами: "загрязнение", "экология", "выбросы"
 6- Данные с датчиков воздуха (имитация)
 7- Посты в социальных сетях с геотегами
 8- Официальные сводки Росгидромета
 9
10Процесс обработки:
11
12ШАГ 1: Сбор → RSS + Alerts + API вытягивают данные каждый час
13ШАГ 2: Фильтрация → исключаем дубли и нерелевантную информацию  
14ШАГ 3: Геокодирование → привязываем события к карте
15ШАГ 4: Корреляция → связываем новости с данными датчиков
16ШАГ 5: Scoring → оцениваем важность от 1 до 10
17ШАГ 6: Оповещение → если score > 7, отправляем alert
18
19Выходные данные:
20- Карта с цветовой индикацией проблемных зон
21- Timeline событий с автоматической привязкой к источникам
22- Еженедельный дайджест с трендами
23- Мгновенные алерты при критических ситуациях

 1Google Alerts - "OSINT для начинающих":
 2
 3Практическая настройка (демонстрация):
 4
 5- Ключевые слова: "кибербезопасность школы" OR "цифровая безопасность образование"
 6- Источники: Новости + Блоги + Веб
 7- Язык: Русский
 8- Регион: Россия
 9- Частота: Раз в день
10- Результат: автоматические email-дайджесты
11
12IFTTT/Zapier - "умные связи":
13
14- ЕСЛИ новая статья в RSS → ТО сохранить в Google Sheets
15- ЕСЛИ упоминание в VK → ТО отправить в Telegram
16- ЕСЛИ новая публикация автора → ТО добавить в закладки
17- Демонстрация простого "рецепта" автоматизации
18
19RSS + Feedly - "персональная разведсводка":
20
21- Подписка на 20+ тематических источников
22- Автоматическая категоризация по темам
23- Smart recommendations на основе чтения
24- Экспорт в другие системы для анализа

 1Социальные сети - автоматизированный мониторинг:
 2
 3TweetDeck/Hootsuite (демонстрация):
 4
 5- Настройка колонок с ключевыми словами
 6- Мониторинг хэштегов в реальном времени
 7- Автоматическая фильтрация по геолокации
 8- Экспорт результатов для анализа
 9
10Mention.com/Brand24 (концептуально):
11
12- Отслеживание упоминаний бренда/темы
13- Анализ тональности упоминаний
14- Влиятельные пользователи по теме
15- Competitor intelligence
16
17Google Trends - автоматизированная аналитика:
18
19- API для программного доступа к трендам
20- Сравнение популярности ключевых слов
21- Региональный анализ интересов
22- Прогнозирование на основе поисковых данных

 1Web Scraping - "роботы-исследователи":
 2
 3Принципы ответственного скрапинга:
 4
 5- Соблюдение robots.txt
 6- Rate limiting (не более 1 запроса в секунду)
 7- User-Agent identification
 8- Уважение к Terms of Service
 9
10Простые примеры (псевдокод):

1
2API Integration - "подключение к разведсетям":
3- News API для агрегации новостей
4- Social media APIs для мониторинга упоминаний
5- Government open data APIs
6- Academic publication APIs (arXiv, PubMed)

 1Кейс-анализ ситуаций:
 2
 3Ситуация 1: "Массовый мониторинг социальных сетей"
 4Сценарий: Школа хочет отслеживать упоминания своего имени в соцсетях учеников
 5Дилемма: Публичные посты vs право на приватность
 6Вопросы для обсуждения:
 7- Можно ли автоматически собирать публичные посты учеников?
 8- Где граница между заботой о репутации и слежкой?
 9- Нужно ли уведомлять учеников о таком мониторинге?
10
11Решение: Этичные принципы
12- Прозрачность: всегда сообщать о мониторинге
13- Пропорциональность: цели должны оправдывать масштаб сбора
14- Минимизация: собирать только необходимые данные
15- Согласие: получать разрешение там, где это возможно
16
17Ситуация 2: "Автоматическая проверка фактов"
18Сценарий: AI-система автоматически помечает новости как "фейковые"
19Дилемма: Эффективность vs цензура
20Проблемы автоматизации:
21- Алгоритмы могут ошибаться
22- Кто решает, что правда, а что ложь?
23- Как учитывать контекст и иронию?
24- Может ли машина заменить человека в анализе?
25
26Ситуация 3: "Сбор данных с публичных веб-камер"
27Сценарий: Мониторинг экологической ситуации через городские камеры
28Этические вопросы:
29- Можно ли анализировать публичные видеопотоки?
30- Как защитить приватность людей в кадре?
31- Нужно ли разрешение властей на такой мониторинг?

 1Кодекс автоматизированного OSINT-исследователя:
 2
 3🎯 Целенаправленность:
 4
 5- Автоматизируй только для конкретных, обоснованных целей
 6- Не собирай данные "про запас"
 7- Регулярно пересматривай необходимость мониторинга
 8
 9🔒 Приватность by Design:
10
11- Минимизируй сбор персональных данных
12- Анонимизируй данные при обработке
13- Используй агрегированную статистику вместо индивидуальных профилей
14
15⚖️ Пропорциональность:
16
17- Масштаб автоматизации должен соответствовать важности задачи
18- Не используй "кувалду для забивания гвоздей"
19- Предпочитай ручной анализ для чувствительных тем
20
21🤝 Прозрачность:
22
23- Документируй методы автоматического сбора
24- Будь открыт в отношении источников данных
25- Позволяй людям знать, что их данные могут быть собраны
26
27🧠 Человеческий контроль:
28
29- Всегда оставляй финальные решения за человеком
30- Используй автоматизацию как инструмент, не как замену мышления
31- Регулярно проверяй и корректируй алгоритмы

 1Контекст: Спроектировать автоматизированную OSINT-систему для школьных нужд
 2
 3Команды выбирают специализацию:
 4
 5Команда "Безопасность школы":
 6
 7Цель: Мониторинг киберугроз образовательным учреждениям
 8
 9Источники данных:
10- Новости о кибератаках на школы
11- Уязвимости в образовательном ПО
12- Обсуждения хакеров в открытых форумах
13- Отчеты о фишинговых атаках на учителей
14
15Автоматизация:
16
17КАЖДЫЙ ДЕНЬ:
18  Собрать новости с ключевыми словами: "школа" + "кибератака"
19  Проверить CVE базу на уязвимости образовательного ПО
20  Мониторить OK/VK на хэштеги: #schoolhack #edtech
21  ЕСЛИ найдена критическая угроза → отправить alert IT-администратору
22
23Команда "Научные достижения":
24
25Цель: Отслеживание научных открытий для обновления учебных программ
26
27Источники данных:
28
29- arXiv препринты по физике и математике
30- Научные журналы с открытым доступом
31- Нобелевские премии и другие научные награды
32- Популяризаторские каналы ученых
33
34Автоматизация:
35
36КАЖДУЮ НЕДЕЛЮ:
37
38  Собрать новые статьи по тегам: "physics education", "math pedagogy"
39  Мониторить упоминания школьной программы в научных дискуссиях
40  Отслеживать выступления ученых о образовании
41  ЕСЛИ появился революционный метод → добавить в список для изучения
42
43Команда "Экология города":
44
45Цель: Мониторинг экологической обстановки для школьных эко-проектов
46
47Источники данных:
48- Данные с датчиков качества воздуха
49- Новости об экологических инцидентах
50- Социальные сети с геотегами города
51- Официальные отчеты природоохранных организаций
52
53Автоматизация:
54
55КАЖДЫЙ ЧАС:
56  Получить данные AQI для города
57  Сканировать новости на слова: "загрязнение" + название_города
58  Мониторить Instagram/VK посты с локальными геотегами об экологии
59  ЕСЛИ уровень загрязнения > норма → предупредить о смоге
60
61Команда "Карьерные перспективы":
62
63Цель: Отслеживание трендов рынка труда для профориентации
64
65Источники данных:
66- Вакансии на job-сайтах по IT-специальностям
67- Зарплатные ожидания и требования работодателей
68- Новые профессии и технологические тренды
69- Отзывы работников об образовании в профессии
70
71Автоматизация:
72
73КАЖДУЮ НЕДЕЛЮ:
74
75  Собрать статистику вакансий: программист, аналитик, кибербезопасник
76  Анализировать требуемые навыки и технологии
77  Мониторить LinkedIn/Habr на обсуждения карьеры в IT
78  ЕСЛИ появился новый востребованный навык → добавить в рекомендации

 1Этап 1: Архитектура (2 минуты)
 2Команды заполняют схему:
 3
 4[ИСТОЧНИКИ] → [СБОРЩИКИ] → [ОБРАБОТЧИКИ] → [АНАЛИЗАТОРЫ] → [АЛЕРТЫ]
 5
 6Источники: _________________
 7Частота сбора: _____________
 8Ключевые слова: ___________
 9Фильтры: __________________
10Критерии важности: ________
11Получатели алертов: _______
12
13Этап 2: Псевдокод алгоритма (3 минуты)
14Простой алгоритм на естественном языке:
15
16НАЧАЛО программы_мониторинга:
17  УСТАНОВИТЬ расписание: каждые _____ 
18  
19  ПОКА программа_активна:
20    ДЛЯ КАЖДОГО источника В списке_источников:
21      данные = СОБРАТЬ_ДАННЫЕ(источник, ключевые_слова)
22      данные = ОТФИЛЬТРОВАТЬ(данные, критерии_фильтрации)
23      важность = ОЦЕНИТЬ_ВАЖНОСТЬ(данные)
24      
25      ЕСЛИ важность > пороговое_значение:
26        ОТПРАВИТЬ_АЛЕРТ(данные, получатели)
27        СОХРАНИТЬ_В_БД(данные)
28    
29    ПОДОЖДАТЬ до следующего_запуска
30КОНЕЦ
31
32Этап 3: Этическая экспертиза (2 минуты)
33Чек-лист этичности:
34□ Собираем только публичные данные
35□ Имеем обоснованную цель для мониторинга  
36□ Минимизируем сбор персональных данных
37□ Планируем человеческий контроль результатов
38□ Соблюдаем частотные ограничения сайтов
39□ Готовы объяснить методы заинтересованным лицам

 1Структура мини-презентации (30 секунд на команду):
 2- "Мы мониторим _____ для цели _____"
 3- "Источники данных: _____"
 4- "Частота сбора: _____, алерты при _____"
 5- "Этичность обеспечиваем через _____"
 6
 7Быстрая обратная связь от класса:
 8- Какая система кажется наиболее полезной?
 9- Какие этические проблемы заметили?
10- Что бы добавили или изменили в проектах?

 1Трансформация роли исследователя:
 2
 3OSINT-оператор (ручной поиск):
 4
 5- Выполняет поисковые запросы
 6- Анализирует результаты вручную
 7- Ограничен временем и вниманием
 8- Работает с информацией в моменте
 9
10OSINT-архитектор (автоматизированный):
11
12- Проектирует системы сбора данных
13- Настраивает алгоритмы анализа
14- Масштабирует исследования во времени
15- Работает с потоками информации
16
17Ключевые инсайты урока:
18
19- Автоматизация не заменяет мышление, а усиливает его
20- Хорошая OSINT-система требует понимания предметной области
21- Этика становится еще важнее при масштабировании
22- Будущее за гибридными human-AI системами
23
24Практическое применение:
25
26- Мониторинг новостей по интересующим темам
27- Отслеживание научных публикаций для проектов
28- Автоматическое обновление исследовательских баз данных
29- Создание персональных информационных дашбордов

 1Уровень 1 - No Code:
 2
 3- Google Alerts: базовый мониторинг ключевых слов
 4- IFTTT/Zapier: простые автоматизации без программирования  
 5- RSS + Feedly: агрегация обновлений с сайтов
 6- TweetDeck: мониторинг социальных сетей
 7
 8Уровень 2 - Low Code:
 9
10- Mention.com: отслеживание упоминаний бренда
11- Social Blade: автоматическая аналитика соцсетей
12- Import.io: визуальный web scraping
13- Zapier webhooks: интеграция различных сервисов
14
15Уровень 3 - Code Required:
16
17- Python + BeautifulSoup: web scraping
18- APIs: программный доступ к данным
19- Database integration: хранение и анализ данных
20- Custom dashboards: визуализация результатов
21
22Этические принципы:
23
24- Уважать robots.txt и Terms of Service
25- Лимит запросов: не более 1 запроса в секунду
26- Минимизация персональных данных
27- Прозрачность методов сбора
28- Человеческий контроль финальных решений

 1Планирование:
 2
 3□ Четко определена цель мониторинга
 4□ Выбраны релевантные источники данных
 5□ Установлены критерии важности информации
 6□ Определена частота сбора данных
 7
 8Техническая реализация:
 9
10□ Выбраны подходящие инструменты автоматизации
11□ Настроены фильтры для снижения шума
12□ Реализована дедупликация повторяющихся данных
13□ Созданы механизмы оповещения о важных событиях
14
15Этическая экспертиза:
16
17□ Используются только публичные источники
18□ Соблюдаются ограничения сайтов (robots.txt, rate limits)
19□ Минимизирован сбор персональных данных
20□ Обеспечена прозрачность методов
21
22Контроль качества:
23
24□ Настроена проверка качества собираемых данных
25□ Реализован человеческий контроль важных решений
26□ Созданы механизмы корректировки алгоритмов
27□ Документированы все процессы для воспроизводимости

 1Строгие ограничения для школьного урока:
 2
 3- Никаких реальных систем автоматического сбора персональных данных
 4- Только демонстрации на публичных источниках
 5- Обязательное обсуждение этических аспектов каждого инструмента
 6- Акцент на образовательном и исследовательском применении
 7
 8Этические гарантии:
 9
10- Все примеры используют только открытые данные
11- Демонстрация уважения к Terms of Service различных платформ
12- Обучение принципам ответственного использования автоматизации
13- Формирование понимания социальных последствий массового сбора данных

 1Базовый уровень:
 2
 3- Фокус на Google Alerts и простых RSS-подписках
 4- Концептуальное понимание автоматизации без технических деталей
 5- Больше внимания этическим аспектам
 6- Упрощенные проектные задания
 7
 8Продвинутый уровень:
 9
10- Знакомство с IFTTT/Zapier автоматизациями
11- Понимание принципов web scraping (без практики)
12- Более сложные многоступенчатые проекты
13- Анализ ограничений различных подходов
14
15Для увлеченных:
16
17- Дополнительные материалы о программировании для OSINT
18- Изучение реальных case studies автоматизированного анализа
19- Участие в создании простых мониторинговых скриптов
20- Исследование карьерных возможностей в области автоматизированной аналитики

 1Понимание автоматизации OSINT (35%):
 2
 3- Различение ручных и автоматизированных подходов
 4- Понимание компонентов OSINT-систем (сбор, обработка, анализ, алерты)
 5- Знание инструментов автоматизации разного уровня сложности
 6- Представление о масштабируемости исследований
 7
 8Проектные навыки (35%):
 9
10- Качество архитектуры спроектированной системы
11- Реалистичность и практичность предложенного решения
12- Учет технических ограничений и возможностей
13- Креативность и инновационность подхода
14
15Этическая компетентность (30%):
16
17- Понимание этических проблем автоматизированного сбора данных
18- Способность проектировать этичные системы мониторинга
19- Знание принципов ответственного использования автоматизации
20- Готовность к человеческому контролю автоматических процессов

 1Домашний проект "Мой персональный OSINT-ассистент":
 2
 3Задача: Спроектировать и частично реализовать систему автоматизированного 
 4мониторинга для личных образовательных целей
 5
 6Требования:
 7
 8- Выбрать конкретную образовательную задачу (подготовка к олимпиаде, изучение профессии, мониторинг научных новостей и т.п.)
 9- Спроектировать архитектуру системы с указанием источников, частоты сбора, критериев фильтрации
10- Настроить 2-3 реальных инструмента автоматизации (Google Alerts, RSS, etc.)
11- Вести дневник работы системы в течение недели
12- Подготовить анализ эффективности и предложения по улучшению
13
14Формат отчета:
15
16- Техническая документация проекта (схемы, алгоритмы)
17- Скриншоты настроенных инструментов
18- Дневник мониторинга с примерами собранных данных
19- Рефлексивный анализ опыта автоматизации
20- Этическая оценка созданной системы
21
22Критерии оценки:
23
24- Техническая грамотность проекта
25- Практическая польза системы
26- Соблюдение этических принципов
27- Качество анализа и рефлексии
28- Креативность и самостоятельность