Анализ личности через профиль соцсетей. Интернет-разведка - Вадим Борисович Челпанов
Жалоба
Напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.
Анализ личности через профиль соцсетей. Интернет-разведка - Вадим Борисович Челпанов краткое содержание
Социальные сети давно стали неотъемлемой частью нашей жизни. Мы делимся фотографиями, публикуем и комментируем посты, подписываемся на интересующие нас сообщества, добавляем новых друзей и знакомых. Анализ информации, которую человек транслирует обществу через профиль в социальных сетях, позволяет сделать выводы о его личности. И даже закрытый профиль может кое-что рассказать о своём владельце.
«Анализ личности через профиль соцсетей. Интернет-разведка» раскрывает различные методы, инструменты для поиска и дальнейшего использования полученных данных в профайлинге для оценки людей в обыденной жизни и деловых отношениях, проверки контрагентов, поиска подозреваемых лиц.
На реальных примерах эксперты Международной академии исследования лжи Вадим Челпанов и Антон Рыбаков рассказывают об этапах диагностического поиска, демонстрируя практическое применение методов разведки на основе открытых источников (англ. Open source intelligence, OSINT). Книга также содержит ресурсы, ссылки и рекомендации для дальнейшего изучения и обучения.
Анализ личности через профиль соцсетей. Интернет-разведка читать онлайн бесплатно
Антон Рыбаков, Вадим Челпанов
Анализ личности через профиль соцсетей. Интернет-разведка
В тексте упоминаются сервисы Facebook и Instagram, принадлежащие компании Meta, признанной экстремистской организацией, деятельность которой на территории Российской Федерации запрещена.
В блоке текста использованы изображения из коллекции Shutterstock, в том числе созданные Shutterstock.AI.
© Международная академия исследования лжи, 2023
© ООО «Издательство АСТ», 2023
Введение
С повсеместным распространением глобальной сети Интернет широкое распространение получили социальные сети и сервисы для мгновенного обмена сообщениями. Причем характер данных сервисов, будь то социальная сеть (например, «ВКонтакте», «Одноклассники» или Facebook) или сервис для обмена сообщениями (например, Viber, Telegram или Whatsapp), подразумевает определённую идентичность пользователя, начиная от выбора логина (никнейма) и заканчивая выбором фотографии профиля – аватара. Под социальной сетью понимается «платформа, онлайн-сервис и веб-сайт, предназначенные для построения, отражения и организации социальных взаимоотношений в интернете» [43].
Выделяют следующие функции социальных сетей: социально-психологическую, информационную, социализирующую, идентифицирующую, самоактуализирующую [40].
Садыгова Т.С. определяет социальные сети как «…хранилище результатов творческой деятельности её пользователей. Там публикуются высказывания, стихи, рассказы и даже научные статьи, фотографии, аудио- и видеозаписи, сделанные пользователями» [Там же, с. 193].
Немаловажную роль играет возможность публикации личных материалов с функцией публичной оценки и комментирования, равно как и оценки чужих публикаций и комментариев. Данные действия позволяют внутреннему механизму социальной сети понимать, какие есть интересы у пользователя, и таким образом составлять его «цифровой отпечаток личности» аналогично с техническими отпечатками, давно используемыми для идентификации браузера сайтом, который посещает человек.
Как известно (из контекстной рекламы в поисковых системах), данные о том, какие поисковые запросы человек использует и чем интересуется (в том числе в социальных сетях), давно собираются крупными компаниями (Google, Яндекс). Имеет место и следующий пример: Президент Российской Федерации Владимир Путин во время итоговой пленарной сессии Международного дискуссионного клуба «Валдай» рассказал о сверхзадачах, которые будут стоять перед гражданами страны в 2018–2024 гг. В частности, он отметил важность развития технологий: «Когда мы обсуждали технологии, Джек Ма говорил о больших данных, а мы даже не отдаем себе отчет, что это такое. Он рассказал историю девочки, которой в Сети неожиданно стали предлагать необычную контекстную рекламу. Дело в том, что подростку 14 лет, а ему показывают товары для будущих мам. Недавно в Соединённых Штатах компания начала присылать 14-летней девочке рекламу товаров для беременных. Родители узнали и пожаловались. Компания извинилась. Но девочка действительно оказалась беременна, о чём сама не знала».
Российский лидер отметил, что реклама такого рода стала появляться в связи с изменением интересов подростка: «Оказывается, машина, исходя из большого количества данных, пришла к выводу, что, в связи с изменением её интересов, предпочтений, запросов, машина имеет дело с беременной женщиной. Тогда она дала команду другой машине – давать рекламу товаров для беременных. Это же какой контроль возникает со стороны техники в вопросах контроля человека?!» [16].
Для того чтобы представить себе, насколько данная проблема глобальна и значима в будущем, следует обратить внимание на привлекательное событие 14 июня 2014 года, произошедшее в Китае. Дело в том, что Государственный Совет Китая опубликовал документ под названием «Проект плана по созданию системы социального кредита доверия». Как и все государственные документы Китая, он представляет собой довольно длинный и сухой текст, но в нём содержится одна радикальная идея: «Что, если бы каждому гражданину страны присваивался на государственном уровне рейтинг доверия?» [17].
Несложно представить мир, где многие повседневные занятия постоянно отслеживаются и оцениваются: покупки в магазинах и в интернете, местоположение в конкретное время, круг друзей и знакомых, количество времени, затраченное на просмотр различного контента (социальные сети, YouTube, Coub и пр.) и на видеоигры, какие счета и налоги оплачиваются, а какие нет, и т. д. Для этого в Китае по технологии организации Sesame Credit тестируется система оценки человека. При подсчёте «кредита доверия» этой системой пока учитываются пять факторов:
Кредитная история человека (своевременно ли оплачиваются счета).
Исполнительность (возможность пользователя исполнять обязательства по контракту).
Персональные данные (степень подтверждённости личной информации, например телефонного номера и адреса).
Поведение и предпочтения – такая, казалось бы, безобидная вещь, как предпочтения в плане покупок, становится характеристикой человека. Alibaba признает, что судит о людях по тому, что они покупают. Со слов директора технологии Sesame Credit Ли Инян: «Если человек играет по десять часов в день в видеоигры, он считается малоподвижным. Если кто-то часто покупает подгузники, система будет считать, что он, скорее всего, родитель. Люди, чей баланс счёта постоянно в плюсе, будут считаться более ответственными». Таким образом, система не просто изучает поведение людей – она его определяет, «вынуждает» граждан отказываться от покупок и действий, нежелательных для государства.
Отношения. Друзья тоже играют роль в системе. Что говорят о человеке выбор друзей в сети и его взаимодействие с ними? Если вы излучаете в сети «позитивную энергию», как говорят в Sesame Credit, и пишете про правительство в положительном ключе, то ваш рейтинг станет выше [Там же].
Следующий пример из истории прекрасно иллюстрирует аспекты идентификации «свой – чужой». Во время англо-аргентинской «фолклендской» войны 1982 года (военный конфликт в Южной Атлантике) с обеих сторон было потоплено несколько военно-морских судов, в том числе английский эсминец «Шеффилд». История его гибели, согласно материалам советского еженедельника «За рубежом», такова: за много миль от «Шеффилда» аргентинский пилот выпустил в его направлении самонаводящуюся ракету. Бортовые локаторы эсминца немедленно обнаружили ракету, замерили её параметры и привели в действие компьютер, управляющий системой корабельной противовоздушной обороны (ПВО). Но компьютер, проанализировав полученные данные, дал команду «Отбой». Таким образом, участь эсминца «Шеффилд» была решена. Ракета оказалась французской типа «Экзосет», а компьютер был твёрдо обучен тому, что сбивать ракеты своих союзников по НАТО не следует. Поэтому своевременно отличить своих от чужих – задача очень важная [35].
Как можно заметить из вышеприведённых примеров, научный интерес представляет исследование возможности применения технических методов, а именно интернет-разведки (в том числе разведки в социальных сетях) с целью анализа электронной информации и дальнейшего её применения в процедуре классического профайлинга.
В связи с этим, по мнению авторов, представляется логичным предположение о том, что если машина профилирует проекцию человека в сети Интернет, то аналогичные действия доступны и другому человеку.
Актуальность работы состоит в изучении возможности привнесения в классический профайлинг комплекса методов