Добро пожаловать обратно, мои начинающие цифровые исследователи!
В стремительно развивающемся мире открытых источников разведки Twitter (теперь переименованный в X) долгое время считался одной из самых ценных платформ для сбора информации в режиме реального времени, отслеживания социальных движений и проведения цифровых расследований. Однако трансформация платформы под руководством Илона Маска коренным образом изменила ландшафт OSINT, создав беспрецедентные трудности для исследователей, ранее полагавшихся на сторонние инструменты и доступ к API для проведения своих расследований.
Золотой век инструментов OSINT для Twitter фактически завершился. Такие приложения, как Twint, GetOldTweets3 и бесчисленные расширения для браузеров, которые когда-то предоставляли исследователям мощные возможности для поиска исторических твитов, анализа пользовательских сетей и извлечения метаданных, стали практически бесполезными из-за новых ограничений API и требований аутентификации платформы. То, что когда-то было сокровищницей доступных данных, превратилось в огороженную территорию, вынуждая специалистов OSINT адаптировать свои методологии и использовать более сложные, косвенные подходы к сбору разведывательной информации.
Этот фундаментальный сдвиг представляет собой одновременно вызов и возможность для серьёзных цифровых исследователей. Хотя времена лёгкого сбора огромных массивов данных остались позади, платформа по-прежнему содержит огромный объём информации для тех, кто умеет получать к ней доступ альтернативными способами. Ключ к успеху заключается в понимании того, что современный OSINT в Twitter — это уже не сбор данных методом прямого перебора, а стратегический, целенаправленный анализ с использованием методов, работающих в рамках новых ограничений платформы.
Отмена старых значков верификации и введение платной верификации также усложнили процесс проверки источников. Раньше синие галочки служили надёжным подтверждением подлинности аккаунтов для публичных лиц, журналистов и организаций. Теперь же любой желающий может пройти верификацию за плату, что обусловило необходимость разработки новых методов оценки достоверности и подлинности источников.
Политики модерации контента также существенно изменились: изменились приоритеты в области контроля и правила сообщества, определяющие, какая информация остаётся видимой и доступной. Часть ранее доступного контента была удалена или ограничена, в то время как другие типы контента, которые ранее модерировались, теперь стали более доступными. Кроме того, компания обновила свои условия обслуживания , официально заявив, что использует публичные твиты для обучения своего ИИ.
Доступ к расширенному интерфейсу поиска можно получить через веб-версию X, но знание операторов позволяет создавать сложные запросы непосредственно в строке поиска.
Вот некоторые из наиболее ценных поисковых операторов для целей OSINT:
from:username– Показывает твиты только определенного пользователя
to:username– Показывает твиты, адресованные конкретному пользователю.
since:YYYY-MM-DD– Показывает твиты после определенной даты
until:YYYY-MM-DD– Показывает твиты до определенной даты
near:location within:miles– Показывает твиты рядом с местоположением
filter:links– Показывает только твиты, содержащие ссылки
filter:media– Показывает только твиты, содержащие медиафайлы
filter:images– Показывает только твиты, содержащие изображения
filter:videos– Показывает только твиты, содержащие видео.
filter:verified– Показывает только твиты от проверенных аккаунтов.
-filter:replies– Исключает ответы из результатов поиска
#hashtag– Показывает твиты, содержащие определенный хэштег
"exact phrase"– Показывает твиты, содержащие точную фразу
Например, чтобы найти твиты конкретного пользователя о кибербезопасности, опубликованные в первой половине 2025 года, вы можете использовать:
from:username cybersecurity since:2024-01-01 until:2024-06-30
Сила этих операторов становится очевидной при их комбинировании. Например, чтобы найти твиты с изображениями, опубликованными рядом с определённым местом во время определённого события:
near:Moscow within:5mi filter:images since:2023-04-15 until:2024-04-16 drone
Это поможет вам найти изображения, опубликованные на X во время атаки беспилотников на Москву.
Подпись времени создания учетной записи
Модели создания учётных записей часто раскрывают скоординированные действия с поразительной точностью. В ходе расследования корпоративной кампании по дезинформации исследователи обнаружили 23 учётные записи, созданные в течение 48 часов в марте 2023 года, — все они были направлены против одной и той же фармацевтической компании. Учётные записи были тщательно проверены на предмет возраста в течение шести месяцев до активации, но их синхронизированные даты создания указывают на централизованное создание, несмотря на использование разных IP-адресов и различной информации в профилях.
Археология эволюции имени пользователя : компания, специализирующаяся на кибербезопасности и отслеживающая операторов программ-вымогателей, обнаружила, что ключевой игрок менял имя пользователя 14 раз за два года, но каждый переход оставлял следы. Задокументировав эволюцию @crypto_expert → @blockchain_dev → @security_researcher → @threat_analyst, следователи выявили попытку оператора учётной записи завоевать доверие в разных сообществах, сохраняя при этом те же базовые сетевые соединения.
Визуальная идентификация : Анализ изображений профиля стал невероятно сложным. Расследуя предполагаемую операцию по иностранному влиянию, исследователи использовали обратный поиск изображений и обнаружили, что восемь разных аккаунтов использовали профессиональные портреты из одной и той же фотосессии, но обрезали их по-разному, чтобы они не казались связанными между собой. Исходные метаданные стокового фото показали, что оно было приобретено на сервере в Восточной Европе, что противоречит заявлениям аккаунтов о проживании в США.
Противоречия в географическом часовом поясе : исследователи, отслеживающие международные сети киберпреступников, выявили закономерности координации между предположительно не связанными между собой аккаунтами. Пять аккаунтов, утверждающих, что работают из разных городов США, публиковали сообщения по центральноевропейскому времени, несмотря на использование сленга и культурных отсылок, соответствующих местоположению. Дальнейший анализ показал, что публикации публиковались в рабочие часы по европейским стандартам, в то время как американские аккаунты обычно демонстрируют активность вечером и в выходные дни.
Обнаружение автоматизации с помощью микротайминга : в ходе расследования манипуляций в социальных сетях использовался точный анализ временных меток для выявления поведения ботов. Подозреваемые аккаунты публиковали посты с необычной регулярностью — ровно каждые 3 часа 17 минут в течение нескольких недель. Публикации, сделанные людьми, демонстрируют естественную вариативность, но эти аккаунты продемонстрировали алгоритмическую точность, которая выявила автоматическое управление, несмотря на убедительный в остальном контент.
Принцип ранних подписчиков : при расследовании анонимных аккаунтов, замешанных в политических манипуляциях, исследователи фокусируются на первых 50 подписчиках. Эти ранние связи часто раскрывают настоящие личности или организационную принадлежность, прежде чем операторы осознают необходимость обеспечения оперативной безопасности. В одном случае среди первых подписчиков анонимного аккаунта, занимавшегося политическими атаками, были три сотрудника того же PR-агентства, что раскрывает истинный источник операции.
Анализ схем взаимосвязей : Аналитики разведки, расследующие иностранное вмешательство, обнаружили сложную схему взаимосвязей. Подозреваемые аккаунты демонстрировали тщательно выстроенные схемы подписки: они подписывались на легитимных журналистов, активистов и политических деятелей, чтобы казаться подлинными, но при этом поддерживали тонкие связи друг с другом посредством общих подписок на малоизвестные аккаунты, которые служили сигналами координации.
Экспертиза цепочки ответов : Расследование финансового мошенничества выявило координацию действий посредством анализа шаблонов ответов. Семь аккаунтов использовали искусственные цепочки сообщений для продвижения определённого инвестиционного контента. Хотя разговоры выглядели естественно, временной анализ показал, что ответы появлялись стабильно в течение 30–45 секунд — значительно быстрее, чем при естественном чтении и времени отклика для обсуждаемого сложного финансового контента.
Установление базового поведенческого уровня : исследователи тратят 2–4 недели на установление нормальных поведенческих моделей, прежде чем проводить анализ аномалий. Этот базовый уровень включает частоту публикаций, модели взаимодействия, тематические предпочтения, использование языка и особенности сетевого взаимодействия. Отклонения от установленных базовых уровней указывают на потенциально значимые изменения.
Многовекторный корреляционный анализ : углублённые исследования сочетают временной, лингвистический, сетевой и контентный анализ для повышения уровня достоверности выводов. Отдельные индикаторы могут указывать на возможные варианты, но совокупность данных, полученных по нескольким векторам анализа, обеспечивает уровень достоверности данных, пригодных для применения, выше 85%.
Краткое содержание
Моделирование предиктивного поведения : наиболее опытные следователи используют анализ исторических моделей поведения для прогнозирования вероятного будущего поведения и оптимальных стратегий мониторинга. Понимание индивидуальных моделей поведения позволяет следователям предвидеть, когда жертвы с наибольшей вероятностью опубликуют ценную информацию или будут участвовать в значимых действиях.
Современный метод OSINT в Twitter требует от исследователей развития навыков кроссплатформенной корреляции и коллективного сбора разведывательной информации. Несмотря на значительное увеличение технических барьеров, платформа остаётся ценной для тех, кто понимает, как использовать оставшиеся доступные функции, используя творческие и систематические методы расследования.
В стремительно развивающемся мире открытых источников разведки Twitter (теперь переименованный в X) долгое время считался одной из самых ценных платформ для сбора информации в режиме реального времени, отслеживания социальных движений и проведения цифровых расследований. Однако трансформация платформы под руководством Илона Маска коренным образом изменила ландшафт OSINT, создав беспрецедентные трудности для исследователей, ранее полагавшихся на сторонние инструменты и доступ к API для проведения своих расследований.
Золотой век инструментов OSINT для Twitter фактически завершился. Такие приложения, как Twint, GetOldTweets3 и бесчисленные расширения для браузеров, которые когда-то предоставляли исследователям мощные возможности для поиска исторических твитов, анализа пользовательских сетей и извлечения метаданных, стали практически бесполезными из-за новых ограничений API и требований аутентификации платформы. То, что когда-то было сокровищницей доступных данных, превратилось в огороженную территорию, вынуждая специалистов OSINT адаптировать свои методологии и использовать более сложные, косвенные подходы к сбору разведывательной информации.
Этот фундаментальный сдвиг представляет собой одновременно вызов и возможность для серьёзных цифровых исследователей. Хотя времена лёгкого сбора огромных массивов данных остались позади, платформа по-прежнему содержит огромный объём информации для тех, кто умеет получать к ней доступ альтернативными способами. Ключ к успеху заключается в понимании того, что современный OSINT в Twitter — это уже не сбор данных методом прямого перебора, а стратегический, целенаправленный анализ с использованием методов, работающих в рамках новых ограничений платформы.
Понимание нового ландшафта Twitter
Новая модель монетизации платформы создала отдельные классы пользователей с разными возможностями и уровнями видимости. Верифицированные подписчики получают расширенный охват, более длительные лимиты публикаций и приоритетное размещение в ответах и результатах поиска. Это создало новую динамику, при которой информация с платных аккаунтов часто становится более заметной, чем контент бесплатных пользователей, независимо от её точности или релевантности. Для специалистов по OSINT это означает, что понимание этих алгоритмических предубеждений необходимо для комплексного сбора разведывательной информации.Отмена старых значков верификации и введение платной верификации также усложнили процесс проверки источников. Раньше синие галочки служили надёжным подтверждением подлинности аккаунтов для публичных лиц, журналистов и организаций. Теперь же любой желающий может пройти верификацию за плату, что обусловило необходимость разработки новых методов оценки достоверности и подлинности источников.
Политики модерации контента также существенно изменились: изменились приоритеты в области контроля и правила сообщества, определяющие, какая информация остаётся видимой и доступной. Часть ранее доступного контента была удалена или ограничена, в то время как другие типы контента, которые ранее модерировались, теперь стали более доступными. Кроме того, компания обновила свои условия обслуживания , официально заявив, что использует публичные твиты для обучения своего ИИ.
Операторы поиска
Основа эффективного анализа данных в открытых источниках (OSINT) в Twitter — умение составлять точные поисковые запросы с помощью расширенных операторов поиска X. Эти операторы позволяют фильтровать и таргетировать конкретную информацию с исключительной точностью.Доступ к расширенному интерфейсу поиска можно получить через веб-версию X, но знание операторов позволяет создавать сложные запросы непосредственно в строке поиска.
Вот некоторые из наиболее ценных поисковых операторов для целей OSINT:
from:username– Показывает твиты только определенного пользователя
to:username– Показывает твиты, адресованные конкретному пользователю.
since:YYYY-MM-DD– Показывает твиты после определенной даты
until:YYYY-MM-DD– Показывает твиты до определенной даты
near:location within:miles– Показывает твиты рядом с местоположением
filter:links– Показывает только твиты, содержащие ссылки
filter:media– Показывает только твиты, содержащие медиафайлы
filter:images– Показывает только твиты, содержащие изображения
filter:videos– Показывает только твиты, содержащие видео.
filter:verified– Показывает только твиты от проверенных аккаунтов.
-filter:replies– Исключает ответы из результатов поиска
#hashtag– Показывает твиты, содержащие определенный хэштег
"exact phrase"– Показывает твиты, содержащие точную фразу
Например, чтобы найти твиты конкретного пользователя о кибербезопасности, опубликованные в первой половине 2025 года, вы можете использовать:
from:username cybersecurity since:2024-01-01 until:2024-06-30
Сила этих операторов становится очевидной при их комбинировании. Например, чтобы найти твиты с изображениями, опубликованными рядом с определённым местом во время определённого события:
near:Moscow within:5mi filter:images since:2023-04-15 until:2024-04-16 drone
Это поможет вам найти изображения, опубликованные на X во время атаки беспилотников на Москву.
Анализ профиля и поведенческий интеллект
Каждый аккаунт Twitter оставляет цифровые отпечатки пальцев, которые рассказывают историю, выходящую далеко за рамки того, что пользователи намеревались раскрыть.Подпись времени создания учетной записи
Модели создания учётных записей часто раскрывают скоординированные действия с поразительной точностью. В ходе расследования корпоративной кампании по дезинформации исследователи обнаружили 23 учётные записи, созданные в течение 48 часов в марте 2023 года, — все они были направлены против одной и той же фармацевтической компании. Учётные записи были тщательно проверены на предмет возраста в течение шести месяцев до активации, но их синхронизированные даты создания указывают на централизованное создание, несмотря на использование разных IP-адресов и различной информации в профилях.
Археология эволюции имени пользователя : компания, специализирующаяся на кибербезопасности и отслеживающая операторов программ-вымогателей, обнаружила, что ключевой игрок менял имя пользователя 14 раз за два года, но каждый переход оставлял следы. Задокументировав эволюцию @crypto_expert → @blockchain_dev → @security_researcher → @threat_analyst, следователи выявили попытку оператора учётной записи завоевать доверие в разных сообществах, сохраняя при этом те же базовые сетевые соединения.
Визуальная идентификация : Анализ изображений профиля стал невероятно сложным. Расследуя предполагаемую операцию по иностранному влиянию, исследователи использовали обратный поиск изображений и обнаружили, что восемь разных аккаунтов использовали профессиональные портреты из одной и той же фотосессии, но обрезали их по-разному, чтобы они не казались связанными между собой. Исходные метаданные стокового фото показали, что оно было приобретено на сервере в Восточной Европе, что противоречит заявлениям аккаунтов о проживании в США.
Временная поведенческая дактилоскопия
Модели человеческих сообщений так же уникальны, как отпечатки пальцев, и следователи разработали методы, позволяющие извлекать выдающуюся информацию только из временных данных.Противоречия в географическом часовом поясе : исследователи, отслеживающие международные сети киберпреступников, выявили закономерности координации между предположительно не связанными между собой аккаунтами. Пять аккаунтов, утверждающих, что работают из разных городов США, публиковали сообщения по центральноевропейскому времени, несмотря на использование сленга и культурных отсылок, соответствующих местоположению. Дальнейший анализ показал, что публикации публиковались в рабочие часы по европейским стандартам, в то время как американские аккаунты обычно демонстрируют активность вечером и в выходные дни.
Обнаружение автоматизации с помощью микротайминга : в ходе расследования манипуляций в социальных сетях использовался точный анализ временных меток для выявления поведения ботов. Подозреваемые аккаунты публиковали посты с необычной регулярностью — ровно каждые 3 часа 17 минут в течение нескольких недель. Публикации, сделанные людьми, демонстрируют естественную вариативность, но эти аккаунты продемонстрировали алгоритмическую точность, которая выявила автоматическое управление, несмотря на убедительный в остальном контент.
Сетевая археология и анализ взаимоотношений
Социальный граф Twitter остается одним из самых ценных источников разведывательной информации, требуя от следователей стать экспертами в области аналитики взаимоотношений.Принцип ранних подписчиков : при расследовании анонимных аккаунтов, замешанных в политических манипуляциях, исследователи фокусируются на первых 50 подписчиках. Эти ранние связи часто раскрывают настоящие личности или организационную принадлежность, прежде чем операторы осознают необходимость обеспечения оперативной безопасности. В одном случае среди первых подписчиков анонимного аккаунта, занимавшегося политическими атаками, были три сотрудника того же PR-агентства, что раскрывает истинный источник операции.
Анализ схем взаимосвязей : Аналитики разведки, расследующие иностранное вмешательство, обнаружили сложную схему взаимосвязей. Подозреваемые аккаунты демонстрировали тщательно выстроенные схемы подписки: они подписывались на легитимных журналистов, активистов и политических деятелей, чтобы казаться подлинными, но при этом поддерживали тонкие связи друг с другом посредством общих подписок на малоизвестные аккаунты, которые служили сигналами координации.
Экспертиза цепочки ответов : Расследование финансового мошенничества выявило координацию действий посредством анализа шаблонов ответов. Семь аккаунтов использовали искусственные цепочки сообщений для продвижения определённого инвестиционного контента. Хотя разговоры выглядели естественно, временной анализ показал, что ответы появлялись стабильно в течение 30–45 секунд — значительно быстрее, чем при естественном чтении и времени отклика для обсуждаемого сложного финансового контента.
Систематическое документирование и развитие разведданных
Наиболее успешные расследования по анализу профиля используют систематические методы документирования, которые со временем формируют всестороннюю разведывательную информацию, а не полагаются на единичные оценки.Установление базового поведенческого уровня : исследователи тратят 2–4 недели на установление нормальных поведенческих моделей, прежде чем проводить анализ аномалий. Этот базовый уровень включает частоту публикаций, модели взаимодействия, тематические предпочтения, использование языка и особенности сетевого взаимодействия. Отклонения от установленных базовых уровней указывают на потенциально значимые изменения.
Многовекторный корреляционный анализ : углублённые исследования сочетают временной, лингвистический, сетевой и контентный анализ для повышения уровня достоверности выводов. Отдельные индикаторы могут указывать на возможные варианты, но совокупность данных, полученных по нескольким векторам анализа, обеспечивает уровень достоверности данных, пригодных для применения, выше 85%.
Краткое содержание
Моделирование предиктивного поведения : наиболее опытные следователи используют анализ исторических моделей поведения для прогнозирования вероятного будущего поведения и оптимальных стратегий мониторинга. Понимание индивидуальных моделей поведения позволяет следователям предвидеть, когда жертвы с наибольшей вероятностью опубликуют ценную информацию или будут участвовать в значимых действиях.
Современный метод OSINT в Twitter требует от исследователей развития навыков кроссплатформенной корреляции и коллективного сбора разведывательной информации. Несмотря на значительное увеличение технических барьеров, платформа остаётся ценной для тех, кто понимает, как использовать оставшиеся доступные функции, используя творческие и систематические методы расследования.
