新生情报工具（6）：广泛搜集、地理定位、我知道你的猫住在哪

继续我们的不定期更新系列

这里是“新生情报工具”第6部分内容。

如果您忘记了此前的内容，或者忘记了本栏目的来源，可以在这里回顾：

来看看今天有什么好玩的东西。

Th3inspector

这是个相对比较知名的信息收集工具，现在有了更新版，速度更快了。

如果您还不了解这个工具，下面是一些简单的介绍；关于它能干什么，以及视频操作演示。

用法 ——

电话号码信息：-n （-number）
查找IP地址和电子邮件服务器：-mx（-mailserver）
域名Whois查询：-w （-whois）
查找网站/ IP地址位置：-l （-location）
域名年龄检查器：-a （-age）
用户代理信息：-ua（useragent）
信用卡 Bin Checker：-b（bin）
子域扫描程序：-s（-subdomain）
电子邮件地址检查：-e（-email）
内容管理系统检查：-cms（-cms）
显示帮助消息并退出：-h（-help）

示例 ——

列出所有基本选项和开关：

perl Th3inspector.pl -h

获取网站信息：

perl Th3inspector.pl -i example.com

获取电话号码信息：

perl Th3inspector.pl -n xxxxxxx

查找IP地址和电子邮件服务器：

perl Th3inspector.pl -mx example.com

查找网站或IP地址位置：

perl Th3inspector.pl -l example.com

安装 —— （ Linux）

git clone https://github.com/Moham3dRiahi/Th3inspector.git
cd Th3inspector
chmod +x install.sh && ./install.sh

（ Windows）

Download Perl
Download Th3inspector
cpan install JSON
Extract Th3inspector into Desktop
Open CMD and type the following commands:
cd Desktop/Th3inspector-master/
perl Th3inspector.pl

以下是视频演示：

快速地理定位的另一种方法：OSM overpass API

地理定位是检验信息真伪、追踪目标线索、以及了解更多背景信息的关键步骤。我们曾经介绍过多种地理定位的方法，以下是部分回顾；

本文将介绍另一种方法。

下面这两张照片是在哪里拍摄的？—— 要具体位置。

这两张照片都是来自荷兰电视台的剧照；它们都没有携带某种可以说明位置的细节，例如街道标志、地标、门牌号码等。

但是，通过简单的技术和 openstreetview 的使用，具体位置仍然是可验证的。下面来看看这件事怎么做。

寻找位置1：

视频中的介绍信息显示，照片2拍摄于照片1附近的村庄。

因此找到照片1的位置就可以了。为了找到位置，必须识别该照片中能起到定位作用的唯一元素。

照片1有几个独特的元素，即：

桥梁
5个风车（用于发电）
运河
公路，有4个车道

虽然荷兰是一个非常小的国家，但仅仅这四个元素仍然会包含大量的可能地点。

为了最小化搜索区域，这里将使用 Openstreetmap（OSM）的 overpass API。OSM地图在这里：https://overpass-turbo.eu/

这是一个数据开源的地图，用户可以获取地图的所有地理数据，包括街道路网、建筑轮廓、建筑类型、建筑高度等等。OSM 地图在全球范围内已经有非常详尽的资料，相比下中国目前的数据较少，但是主要城市道路等信息已经基本完善。

这里将使用已识别的独特元素（运河、桥梁、风车和高速公路）查询OSM数据集，从现在开始，它们被称为*特征*。

风车

风车沿着高速公路分布并靠近运河。这些工厂用于通过风力发电。所以现在你知道要从数据库搜索什么了：荷兰的所有风力发电工厂。

https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_Features 这是一个包含所有可用特征的列表。您可以通过搜索这个列表找到目标特征（桥梁、运河、高速公路、工厂）。

风力发电是一个典型特征；所以现在前往‘power’部分：https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Map_Features#Power

通过滚动和查看照片，您可以了解正在寻找的特征类型：找风车….

单击链接时。您将在页面上找到 ‘how to tag a power plant’. 的描述。单击“generator：source”查看所有类型的来源。https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Key:generator:source

通过查找源类型（风），可以确定 Overpass API的查询代码。点击“wind”链接：(https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Tag:generator:source%3Dwind).

现在为风车找到一个独特的值……generator:source=wind 这个值对于每个风车来说都是独一无二的。

Overpass API

回到 overpass API，点击：wizard → generator:source=wind → build query

在左侧部分中，将 timeout 更改为120左右，然后单击“运行”。

因此，数据库中的所有可用标记都将显示在地图上。请记住，搜索查询是在屏幕上显示的地图上完成的（即所谓的 bbox）。

到目前为止，可以手动搜索所有选定的特征，并比较 google streetview 和照片中的特征。继续搜索运河和高速公路（公路）附近的特征。

然而这样依然会带给你很大的数据量。所以需要再精细一下：让立交桥在高速公路100米范围内返回风车。

JavaScript Coding:

[out:json][timeout:800];

// Get all mills in current bounding box (Netherlands)
( way[“generator:source”=”wind”]({{bbox}});
node[“generator:source”=”wind”]({{bbox}});
relation[“generator:source”=”wind”]({{bbox}});
)->.mills; // store in variable ‘mills’

// Get all highways in current bounding box and store them in the variable streets
way(around.mills:100)[highway=motorway]->.motorways;

// get mills in 100m distance for all identified relevant motorways
( node.mills(around.motorways:100);
way.mills(around.motorways:100);
rel.mills(around.motorways:100);
)->.matchingmills;

// return results, mills and motorways
(.matchingmills; .motorways;);
out geom;

这就清楚很多了。

接下来要过滤掉距离运河500米以外的所有工厂。

New code

[out:json][timeout:800];

// Get all mills in current bounding box (Netherlands)
( way[“generator:source”=”wind”]({{bbox}});
node[“generator:source”=”wind”]({{bbox}});
relation[“generator:source”=”wind”]({{bbox}});
)->.mills; // store in variable ‘mills’

// Get all highways in current bounding box and store them in the variable motorways
way(around.mills:250)[highway=motorway]->.motorways;

// get all canals near windmills (500m) in current bbox
way(around.mills:500)[waterway=canal]->.canals;

// get mills in 100m distance for all identified relevant motorways
( node.mills(around.motorways:250) ;
way.mills(around.motorways:250);
rel.mills(around.motorways:250);
)->.matchingmills;

// get mills in 500 distance for all identified relevant canals
// get mills in 500 distance of canals and motorways
( node.matchingmills(around.canals:500);
way.matchingmills(around.canals:500);
rel.matchingmills(around.canals:500);
)->.matchingmills;

// return results, mills and motorways
(.matchingmills;);
out geom;

好了。下面这张图就显示了靠近高速公路（250米）和运河（500米）附近的所有工厂。

第一个位置就是答案：

第2张照片

下一张照片是一条街。是的，在这条街上还有一个非常独特的标识符，也就是特征。

这是一座电力建筑。这些建筑物已经列在上述地图的特征列表中了。

显然他们被称为“变电站”。可以使用查询向导找到这些建筑物：’power = substation’

从这里开始，您可以使用 google streetview 搜索正确的位置。有13个可能的位置。

结论

这种方法能够帮你在短时间内缩小许多可能性。但是有一些警告：

这里是在假设OSM数据库是准确、完整、正确和最新的
过程中必须准确定位特征

OSM 数据库并非在世界上任何地方都能准确或完整。它在荷兰的表现非常出色，但是在马里，就只有部分城市和几条街道。

此外，数据需要足够新，换句话说，数据集必须与照片相匹配。

特征列表是个很强大的功能；但您必须选择正确的特征，否则结论错误就不是工具本身的问题了。

在这里看到视频演示：

“我知道你的猫住在哪”

⚠️请注意：这里的“猫”可以换成任何东西！—— 包括你的孩子。

你是晒娃爱好者、还是晒猫爱好者，或者晒任何东西的爱好者？

这个网站的存在既是警报器，也是对隐私权倡导者的敲打。

因为它之所以能存在，正是因为隐私权倡导者多年来关于自我保护的警告失败了 —— 依旧有太多人乐于在互联网上暴露自己最致命的部分。

“如果你在社交媒体网站上启用了基于位置的服务 —— 你只是在邀请罪犯到你家” —— 塔斯卡卢萨警长办公室 Lt. Andy Norris

欢迎来到今天的互联网 — 您可以购买任何东西，每个网站都在跟踪您的一举一动，任何地方您都可以找到猫的视频和图像。

目前，在公共图像托管网站上有1500万个标有“猫”字样的图像，每天还有数千个图像从地球上的任意位置上传上来。

iknowwhereyourcatlives.com 是一个数据可视化实验，它通过嵌入在元数据中的纬度和经度坐标，在世界地图上定位一百万只猫的公开图像样本。

该项目探讨了互联网的两种用途：一种是促进对驯化猫科动物的社交和幽默欣赏的共享；而另一种是，监视资本主义的现实。

构建：

HTML5, CSS3, Twitter Bootstrap 3, Javascript / jQuery, history.js, Google Map API, MarkerClustererPlus, MarkerWithLabel, PHP 5, MySQL, Apache, Python, SciPy K-means clustering

对于开源情报调查来说：如果你的追踪目标是个喜欢晒的人，你就有福了。

视频：

新的图谱搜索工具

Facebook 关闭其图谱搜索后，全球的开源情报社区开发者都在尽各种努力补救这一损失。

最近一些越南开发人员已经创建了一个新的 Facebook 搜索工具，实际上看起来效果很好，并以 JSON 格式返回查询。

旧的图谱搜索中采取的运算符，在这里基本都可以使用。

您需要构建的URL如下：

graphsearch.thao.pw/api/graphSearch?q={ID}/{operator}&amount=10

其中{ID}是您要查询的用户的 Facebook ID，{operator}是您要执行的特定搜索；’amount = x’ 指定了需要返回的结果数量。

例如，如果想找出在壳牌公司工作的前100名员工（id = 200969413280005），只需要请求’employees’，这样：

https://graphsearch.thao.pw/api/graphSearch?q=200969413280005/employees&amount=100

就是这么简单！

查询工具：https://graphsearch.thao.pw

GUI版本：https://fbinsight.thao.pw/

富有创造力的开发者社区总是如此令人激动。如果您也对开源情报工具开发感兴趣，欢迎与我们联系。

今天的内容就是这样。关于 OSM，此后还有更多详细的介绍和演示案例。欢迎关注。⚪️

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