ImTranslator.net : Переведи свои мысли
| ||||||||||||||
| ||||||||||||||
| Переводчик | Проверка орфографии | |||||||||||||
| Online Translator выполняет мгновенный перевод слов, фраз и текстов в режиме реального времени между более чем 90 языками. Перевод осуществляется с помощью Google Translate, Microsoft Bing Translator и других механизмов машинного перевода. | Spelllink — это сервер проверки орфографии, который специализируется на проверке орфографии многоязычного текста. Spelllink Server предоставляет полнофункциональный высококачественный инструмент проверки орфографии для 8 европейских языков. | |||||||||||||
|
| |||||||||||||
| Виртуальная клавиатура | Словарь | |||||||||||||
Виртуальная клавиатура — это веб-приложение для ввода текста на иностранных языках, которое обеспечивает дополнительную многоязычную поддержку, а также повышает безопасность входа в систему. Виртуальная клавиатура имеет настраиваемые параметры макета и размера, а также несколько методов ввода текста для 58 алфавитных систем. | Dictionary Server предоставляет веб-версию двуязычных словарей для 8 европейских языков и их комбинаций. Dictionary Server обеспечивает перевод слов, общеупотребительных фраз и идиоматических выражений для 20 языковых пар. | |||||||||||||
|
| |||||||||||||
| Декодер | Руководство по решениям | |||||||||||||
Декодер — это серверное приложение, которое решает проблему некорректного отображения русских символов в электронных письмах, определяя 5 самых распространенных кодировок и конвертируя эти кодировки в русские символы. | Руководство по решениям представляет ряд интеллектуальных решений и советов для продуктов, перечисленных на этой странице. Простая и логичная навигационная система проведет вас через функциональные возможности продуктов и возможные варианты реализации. | |||||||||||||
|
| |||||||||||||
С 2000 года компания сосредоточилась на разработке полного, но доступного бизнес-решения для многоязычного общения путем разработки и интеграции инновационных языковых технологий в Интернет и интранет-среды.Гео-мониторинг пользователей Telegram, сбор данных из Твиттера и изучение учетных записей Яндекса
Завершая еще две недели тестирования инструмента OSINT, мы представляем вам, наши уважаемые читатели, последнюю статью OSINT Toolbox Talk.
Безусловно, это наша лучшая статья, поскольку мы представляем вам три очень эффективных инструмента. Самым впечатляющим из протестированных инструментов была Telegram Nearby Map, фантастическое приложение на основе NodeJS, которое позволяет цифровым исследователям визуализировать и отслеживать пользователей Telegram в любой точке мира. Безусловно, мы рекомендуем этот инструмент! Следующим в нашем списке инструментов является TweetScraper, легкая утилита Python, которая позволяет пользователям очищать твиты от определенных учетных записей Twitter — конечно, этот инструмент можно использовать только в сочетании с Twitter Developer API. Тем не менее, мы считаем, что это, безусловно, инструмент, который стоит использовать. Наконец, мы представляем YaSeeker, еще одну утилиту Python, которая позволяет Digital Investigators искать пользователей Яндекса и получать результаты в отношении активности в связанных с Яндексом сервисах. Поскольку мы считаем, что Яндекс является недооцененным ресурсом в отношении цифровых расследований, мы считаем, что YaSeeker заслуживает большой похвалы за свои возможности.
Следите за нашей следующей статьей OSINT Toolbox Talk в преддверии Рождества! В очередной раз представляем вам новейшие и самые эффективные OSINT-инструменты для цифровых расследований!
Гео-мониторинг активности пользователей Telegram с помощью «Telegram Nearby Map» https://github.com/tejado/telegram-nearby-map
Ссылка на инструмент: https://github.com/tejado/telegram-nearby-map. поле OSINT, которое привлекло наше внимание к этому инструменту.
Кроме того, не каждый день мы слишком впечатлены различными утилитами OSINT, хотя мы можем с уверенностью сказать, что Telegram Nearby Map находится в своей собственной лиге.
Итак, что такое Карта поблизости Telegram? Это приложение на основе NodeJS, разработанное очень талантливым пользователем Github. Приложение использует Telegram API для запросов к библиотеке Telegram, извлечения местоположения ближайших пользователей и отображения их в интерфейсе OpenStreetMap. Приложение позволяет цифровым исследователям опрашивать пользователей, находящихся на определенном расстоянии от заданной позиции. После того, как приложение настроено на запуск, оно будет инициировать поиск каждые 25 секунд, наносить на карту новых и существующих пользователей и сообщать цифровым исследователям расстояние пользователя по отношению к указанной позиции. Здесь следует упомянуть одно очень важное примечание: приложение может обнаруживать только тех пользователей Telegram, которые активировали функцию «рядом» в своем приложении Telegram — по умолчанию эта функция отключена.
Установка приложения не так проста, пользователям сначала нужно будет создать ключ API для своей учетной записи Telegram, а затем ввести необходимые ключи в файле config.js инструмента. После загрузки приложение можно установить через интерфейс командной строки NodeJS, вызвав npm install . После того, как все необходимые зависимости установлены и настроены, приложение можно развернуть, вызвав команду npm start в том же интерфейсе командной строки NodeJS. При первом запуске интерфейс командной строки попросит пользователя ввести номер телефона, связанный с его учетной записью Telegram, в дополнение к коду входа, используемому Telegram для аутентификации. Теперь, когда приложение запущено, к нему можно получить доступ через браузер по адресу 9.0351 http://локальный:3000 .
Итак, когда приложение полностью работает, мы протестировали его, настроив инструмент для визуального отображения активных пользователей Telegram, находящихся в радиусе 3 км от польско-белорусской границы, в частности, в окрестностях польского пограничного города Кузница.
. После запуска приложения для поиска в этой области в течение нескольких часов результаты показали нам волну вероятной активности мигрантов, происходящую на белорусской стороне границы, в дополнение к перемещениям других пользователей в радиусе 3 км от границы. граница. В общем, результаты были просто фантастическими!
Однако мы знаем, что геолокация извлеченных данных не является на 100% точной из-за множества факторов, в том числе от того, подключены ли устройства пользователей Telegram к Интернету через локальный Wi-Fi или через их операторов мобильной связи. Кроме того, высота над уровнем моря и местные условия (находится ли место в сельской или застроенной местности) также могут определять точность (или ее отсутствие) в этом отношении. Однако если три или более геолокаций одного пользователя идентифицированы в непосредственной близости друг от друга, эта информация может использоваться для определения местоположения этого пользователя с большей степенью точности.
Наш тест Telegram Nearby Map для отслеживания развития ситуации на белорусско-польской границе — лишь один из многих примеров, когда это приложение может оказаться полезным.
Например, его можно использовать для мониторинга активности в непосредственной близости от террористического акта или отслеживания пользователей в местах, связанных с организованной преступной деятельностью. Однако, как бы ни был хорош этот инструмент, у него есть ограничения. Например, он может найти только до 100 пользователей за поиск, а Telegram применяет ограничение скорости в отношении количества предпринятых поисков, что означает, что долгосрочный мониторинг не может быть достигнут. Кроме того, мы также посчитали, что этот инструмент значительно выиграет, если предоставит пользователям возможность загружать извлеченные данные геолокации в нескольких типах файлов, включая CSV и GeoJSON. В то же время было бы полезно разрешить пользователям создавать файл, совместимый с Google Earth, такой как KML или KMZ, что позволит исследователям цифровых технологий визуализировать собранные данные в Google Earth и применять различные методы для получения более точного местоположения для извлеченные пользовательские местоположения.
При всем при этом Telegram Nearby Map — очень мощное приложение, которое имеет большие потенциальные возможности для использования цифровыми следователями. Хотя приложение может быть очень сложно установить для любого начинающего пользователя NodeJS, развертывание приложения и его запуск для поиска пользователей в любой заданной области невероятно просты. Безусловно, это приложение заслуживает пять звезд за свои возможности, а также должно быть ключевой утилитой в наборе инструментов каждого Digital Investigator.
Сбор постов и количества подписчиков в Твиттере с помощью «TweetScraper»
https://github.
com/Дархамстер/TweetScraper
Ссылка на инструмент: https://github.com/Durhamster/TweetScraper
Несомненно, существует множество инструментов OSINT, ориентированных на извлечение данных из Twitter, каждый инструмент имеет свой уникальный набор возможностей и результатов. В этом последнем обзоре инструмента OSINT мы представим «TweetScraper», легкий скрипт Python, который можно использовать для простого извлечения информации из одной и нескольких учетных записей Twitter в дополнение к запросу общего количества подписчиков для заданных пользователей. Как и в случае с большинством инструментов OSINT, ориентированных на Twitter, цифровым следователям, которые намереваются использовать TweetScraper, потребуется учетная запись разработчика Twitter, чтобы получить необходимые ключи, необходимые для развертывания инструмента.
Получение учетной записи разработчика Twitter лучше всего описать как утомительный процесс из-за процесса должной осмотрительности Twitter, который может занять до недели от начала до конца. Однако после создания учетной записи разработчика и получения ключей установка и развертывание TweetScraper становятся невероятно простыми. Как и в случае с большинством сценариев на основе Python, необходимые модули устанавливаются путем вызова pip install -r requirements.txt. После этого можно вызвать TweetScraper, запустив python app.py, что приведет к ряду опций, которые может выбрать пользователь:
- Очистка одной учетной записи
- Очистка списка учетных записей
- Получить количество подписчиков для списка учетных записей
- Проверьте список дескрипторов на наличие приостановленных, частных или неправильных
Очистить отдельные учетные записи можно непосредственно в интерфейсе командной строки, просто указав целевую учетную запись, которую вы хотите очистить.
Для нескольких учетных записей пользователь должен перечислить целевые учетные записи в файле handles.txt, расположенном в том же каталоге — затем файл следует вызывать из интерфейса командной строки. По умолчанию инструмент настроен на очистку первых 500 твитов, хотя это можно легко изменить в скрипте app.py. Наконец, инструмент также настроен на паузу между очисткой аккаунта, это предназначено для снижения риска того, что пользователи превысят механизмы ограничения скорости Twitter. С точки зрения вывода, TweetScrape предоставляет каждой очистке файл Microsoft Excel (.xlsx) с подробной информацией о каждом твите, включая дату создания, имя учетной записи, идентификатор Twitter, URL-адрес, количество лайков, количество ретвитов и общее содержание твита.
В целом, TweetScraper — это хороший и простой инструмент, который могут использовать специалисты по цифровым расследованиям для быстрого извлечения твитов и аккуратного вывода их в удобочитаемом формате. Несмотря на то, что существуют другие скрипты и утилиты на основе Python, которые могут предложить более интегрированный набор функций, таких как экспорт данных в SQL и анализ настроений, TweetScraper уникален благодаря своей простоте.
К сожалению, как и другие инструменты OSINT, ориентированные на Twitter, получение учетной записи Twitter Develop для использования TweetScraper может быть разочаровывающим процессом. Тем не менее, при наличии необходимых предварительных условий развертывание TweetScraper невероятно просто, а его результаты весьма эффективны.
Исследование аккаунтов Яндекса с помощью «Я Искатель» https://github.com/HowToFind-bot/YaSeeker
Ссылка на инструмент: https://github.
com/HowToFind-bot/YaSeeker
Яндекс по понятным причинам является недооцененным ресурсом в отношении цифровых расследований, тем более что большинство людей склонны полагаться на западную электронную почту и цифровые сервисы. провайдеры, такие как Outlook, Google и, в меньшей степени, Yahoo. Тем не менее, есть много причин, почему поиски должны быть расширены на Яндекс, особенно когда такие расследования могут быть сосредоточены на подозреваемом, имеющем связи с Россией или Беларусью.
После всего сказанного мы должны представить нашим читателям «Ya Seeker», очень легкий и простой скрипт на основе Python, который позволяет Digital Investigators выполнять поиск по имени пользователя или адресу электронной почты Яндекса и получать ряд сведений об учетной записи. в том числе:
- ФИО
- Фото пользователя
- Пол пользователя
- Яндекс UID
- Публичный идентификатор Яндекса
- Связанные социальные аккаунты
- Активность пользователей (количество отзывов, комментариев; подписчиков и подписок)
- Особенности учетной записи (независимо от того, проверена ли учетная запись, заблокирована, удалена и т.
д.)
д.)Кроме того, учетная запись будет запрашивать несколько сервисов Яндекса, чтобы определить, подписан ли целевой аккаунт на такие сервисы. К видам услуг относятся:
- Музыка
- Коллекции (сервис, где пользователи могут делиться идеями и вдохновением — аналог Pinterest)
- Bugbounty (где пользователи могут сообщать об уязвимостях в сервисах Яндекса)
- отзывов (аналогично отзывам Google)
- Q/Знатоки (служба вопросов и ответов)
- О (российская служба объявлений)
- Дзен (служба рекомендаций)
- Маркет (услуга по продаже товаров)
- Посланник
Установка Ya Seeker очень проста через интерфейс командной строки. Развернуть инструмент так же просто, вызвав python3 yaseeker.py <ваше целевое имя пользователя/адрес электронной почты> . Что нам особенно нравится в этом инструменте, так это то, что для проведения поиска не требуется API. Тем не менее, некоторые из поисковых запросов на основе услуг требуют, чтобы пользователи вошли в Яндекс, извлекли файлы cookie сеанса в формате Netscape, а затем сохранили файлы cookie в файле с именем 9.
0351 cookies.txt в каталоге инструмента. Подводя итог этой статье, «Я Искатель» — это очень хороший простой инструмент, который можно использовать для получения информации о пользователях Яндекса, и мы рекомендуем его.
Автор
Джозеф Джонс | Основатель OS2INT и директор по развитию потенциала в Paliscope
Джозеф Джонс — бывший оператор британской военной разведки и бывший офицер разведки Национального агентства по борьбе с преступностью с более чем 16-летним опытом сбора разведывательной информации и проведения расследований. Он имеет степень бакалавра (с отличием) в области разведки и кибербезопасности Стаффордширского университета, а также является внешним экспертом Агентства Европейского Союза по подготовке сотрудников правоохранительных органов (CEPOL), Европейского агентства пограничной и береговой охраны (FRONTEX), Агентства Европейского Союза по кибербезопасности.