🌍 OSINT для ленивых. Часть 20: Статистический анализ | Привет, друг. На связи Эллиот.

Как превратить огромный массив открытых данных в доказательные выводы? В новой части цикла разбираем статистический анализ в OSINT — от поиска закономерностей до выявления подозрительной активности.

В статье рассматриваются:

1. Анализ поведения: поиск ботов, координированных кампаний и аномалий в социальных сетях.
2. Инструменты: Python, R, Maltego, Gephi, SpiderFoot, Power BI и Tableau.
3. Статистические методы: корреляции, временные ряды, кластеризация и сетевой анализ.
4. Источники данных: государственные реестры, финансовая отчётность, Shodan, Censys и публичные данные соцсетей.
5. Практические кейсы: Panama Papers и Pandora Papers — примеры работы с большими массивами документов и связями между людьми и компаниями.

— Отдельное внимание уделяется ограничениям статистики: корреляция сама по себе не доказывает связь, а неполные данные могут приводить к ошибочным выводам.

⏺ Ссылка на чтиво

#OSINT #Data #Analysis #Python #Recon | Mr. Robot