- 重要人际关系切勿在互联网上以任何形式体现！
再次强调 安全101：重要的人际关系切勿在互联网上以任何形式体现！是*任何*。否则您和您的同伴都有可能陷入危险。
我们曾经介绍过这种追踪方式，见《如何挖掘目标人隐藏的人际关系？》。这里是 osintcombine 介绍的一种也许是更有效的追踪方法。
在社交媒体世界中，确定一个人的真正社交关系网可能是一个挑战，因为要追踪的平台太多了，而且其中很多平台并不限制谁可以关注您、或默认情况下你可以关注的人（例如 Twitter 和 Instagram）。👉这意味着朋友列表和关注者/被关注列表不能准确描绘真实的合作/私人关系。
在这种情况下可以使用的一种方法是分析社会互动指标，以计算出个人所处的真实群体。
这意味着什么？ —— 意味着捕获用户发表的帖子的点赞或评论，并根据用户与他人互动的频率将用户集群分为几类。
⚠️ 仅分析 Facebook 上一个用户的6张照片以确定谁通常点赞这些照片，基本就可以非常准确地确定目标人的共同圈子。
有时，在分析伪造的个人资料时也有用，它可以揭示个人资料背后的真实人物，因为不专业的伪装会展示出较差的情报技术、并且其兴趣通常会显得很假。
⚠️特别提醒使用袜子木偶掩护真实身份时的注意事项：不要穿帮！在这里看到全部：《分身术完整指南：妥善管理您的在线身份并获得安全的方法》。
OSINT Combine 介绍了这种方法的操作《Connecting the dots – social engagement clusters on Facebook & Instagram》您可以尝试一下，采取对抗性思考方式，以了解您在使用这些社交媒体平台时应该如何保护自己。
What & Why?
How? — 概念解释
首先介绍该概念，然后详细说明如何在每个平台上执行该操作。这将为调查过程奠定基础，因为这一过程几乎可以在具有用户交互指标（例如，点赞和评论）的任何社交媒体平台上重复进行。
高级流程：
使用上面的概念，可以发现一种简单且可重复的方法就是：
- 刮取帖子的点赞和评论，并将用户名的结果放在电子表格的单个列中。
- 对尽可能多的照片/评论重复此操作，并继续将用户名添加到列表中，以创建一个名字的长列表，其中将包含很多重复项。
- 利用这些重复项来计算同一用户出现的频率，以识别常规社交圈子/普通组织的集群。
特殊公式：要计算名字从第一列出现的频率，只需将此公式放在第二列的第一个单元格中，复制即可：“=COUNTIF(A:A, A1)”
可以通过在A列中写入名字列表，然后在B列中放入特殊公式来模拟此步骤。
您应该最终得到如下所示的电子表格：
然后：
您会注意到，它已经计算出每个用户出现的频率，并且 “John Doe” 和 “ Andrew Blogs” 出现了两次。
👉 您可以简单地在Excel中对其进行过滤，也可以将其导入 Maltego、CaseFile、Gephi 或其他侦查工具。
Maltego 示例：—— 请注意，大规模完成任务后，您可以根据他们与目标 “接触” 的频率快速将相关人组合在一起。
关于 Maltego 的使用方法见这里的介绍：《社交工程工具用于开源情报调查：0基础初学者指南》。
上图中这本书在这里下载：https://t.me/iyouport/6618
继续这个教程。现在已经建立了概念，来专门看一下 Facebook 和 Instagram 的示例。
Facebook ——
这里使用手动技术概述以下过程，因此它可以不依赖于工具。您始终可以使用工具来提高效率，但是要知道，Facebook 现在更加苛刻了，它会屏蔽工具的使用，于是了解手动访问数据的方法变得越来越重要。
Facebook 上一个鲜为人知的子域是其网站的静态HTML版本：https://mbasic.facebook.com。
在下面的过程中，我们将访问此特定站点，因为您可以简单地从页面中复制搜索结果，并且可以将其很好地粘贴到电子表格中，而无需设置更改格式。
识别出感兴趣的照片后，您将看到一个标记为 “查看更多” 的链接—— 单击此按钮，然后修改 URL，将 “limit = 10” 更改为 “limit = xxxx”，其中 xxxx 是您想一次性查看的点赞总数。这与为表格等设置 “每页显示100个结果” 的概念相同。
您应该最终得到一个像这样的电子表格：
您会注意到上图中将 = COUNTIF 公式放在D列而不是B列中。无需过多解释，只需将 A：A，A1 修改为 C：C，C1 即可。
重要的是，您看到右上角有一个绿色框，那是将该用户标识为参与度最高的用户，具有3个参与。可以从这些见解出发，看看此人是否真的是目标人的私人亲密关系。
Instagram ——
Technisette 撰写了一篇很棒的文章关于 Instagram 搜索，其中提供了有关如何使用 Instagram Helper 工具的详细信息，从此处下载该工具。
实际上，我们要做的是使用一种工具来进行与 Facebook 部分相同的调查工作，但规模更大。一旦分析了感兴趣的用户，就可以根据点赞的次数对这些列进行排序。
可以导出它并进行相同的聚类分析，以下概述了简单的过程：
好处是什么？
这种调查方法有许多用例 —— 不论是公民挖掘信息战、还是政府追踪抗议者团体，本文介绍它是为提醒您防御的。
这里仅快速看一下它如何在寻找失踪人员案件中提供帮助：
如果您知道失踪人员的一位近亲，则可以在他们的个人资料上使用该技术来挖掘更多的私人关系：
- 从已确定的联系人列表中与之交谈的关键人员为线索找到该人或确定其他要调查的关键点
- 在集群中查看模式或个人资料图像可能会识别出失踪人员曾经与之互动的虚假个人资料
您可以使用该技术来了解：
- 基于互动的社交网络，以识别与目标人进行交流的其他人是否可确认为圈子、同伴/同事
- 掌握与关键目标人互动的频率，以了解个人之间的生活模式
- 识别最近的已知活动、以及目标人与谁在一起
声明：本文中详述的所有技术仅用于教育目的，为了帮助您构建更好的防御，不可伤害无辜的人。⚪️
《Connecting the dots – social engagement clusters on Facebook & Instagram》