Гайд руководство по поиску человека в сети пробив

Обновлено: 25.01.2025

В прошлой статье, посвященной интернет-разведке, был кратко рассмотрен процесс сбора и анализа данных по конкретному человеку. Так как тема вызвала большой интерес, продолжаем начатое дело и в этой статье рассмотрим, как можно собирать информацию о целой группе пользователей.

Рассмотрим следующую ситуацию: новый пользователь Хабра, получив «минус в карму» еще до первого своего поста/комментария на ресурсе, решает узнать, а кто же скрывается за изощренно придуманными никами пользователей Хабра и задается вопросом: who is Mr./Ms. Habraman?

Будем следовать разведывательному циклу:

Шаг 1. Постановка задачи
Задача может быть сформулирована так: требуется составить портрет среднестатистического пользователя Хабра.

Шаг 2. Планирование

Для эффективного сбора информации нам потребуются рабочие гипотезы, исходя из которых мы поймем, какие данные нам нужны и где их искать. Чтобы сформулировать гипотезы зачастую необходимо некое предварительное знание о предмете.

Для получения предварительной информации о пользователях Хабра наш неискушенный пользователь обращается к сайту Lurkmore, который, как известно отличается многосторонним освещением любого явления в современном мире. Озадаченный негативным настроем автора заметки наш интернет-разведчик формулирует следующие гипотезы относительного того, кем все таки является среднестатистический пользователь Хабра:

Гипотеза 1. Суровый IT-специалист в возрасте, проживающий в одной из наших столиц, озлобленный давками в метро или многокилометровыми пробками;
Гипотеза 2. Инопланетянин, оставшийся на нашей планете до окончательной починки системы управления своего корабля, которую он надеется закончить по руководствам, размещенным на Хабре другими инопланетянами;
Гипотеза 3. Молодой образованный человек с широким кругом интересов, которого интересуют не только компьютеры.

2.2 Данные и их источники

Исходя из набора сформулированных гипотез, мы теперь можем определить, какие данные нам понадобятся, чтобы их можно было проверить.

Соответственно нам интересны следующие данные:

Интересы (увлечения, кино, книги и т.п.);
Пол;
Возраст;
Местоположение (город, страна).

Шаг 3. Сбор данных

Для доступа к данным подписчиков группы в сети «ВКонтакте» нам понадобятся:

Маркер доступа к данным сети (access token); — язык программирования для статистической обработки данных и их визуализации графикой;
Библиотека для доступа к VK API: vkR;
Среда разработки для R: RStudio;
MS Excel и LibreOffice.

Для выгрузки данных пользователей социальной сети «ВКонтакте» необходимо использовать VK API. Благодаря Дмитрию Сорокину, создавшему библиотеку vkR, работа с VK API из среды R доступна теперь любому уверенному (да и неуверенному) пользователю.

Для того, чтобы иметь возможность обращаться VK API необходимо сгенерировать так называемый маркер доступа (access token).

3.3 Процесс сбора данных

Интернет-разведка должна быть эффективной и результативной, поэтому «перелопачивать» все 670 тысяч пользователей – не очень хорошая идея. Нам нужна достаточно большая выборка, сформированная случайно. Нашему герою нравится цифра 3000 и он останавливается на ней. Учитывая рекомендации социологов, такого объема хватит даже в случае, если не все профили будут полностью заполнены.

Шаг 4. Обработка данных

Благодаря R, обработка данных оказалась довольно простой. Единственная проблема, с которой столкнулся наш разведчик оказалась проблема с кодировкой: после выгрузки данных из сети «ВКонтакте» в консоли RStudio текст корректно не отображался, но проблему удалось решить следующим образом:

Выгружаем полученные из соцсети данные в переменную;
Сохраняем в CSV-файл;
Открываем в LibreOffice – проверяем, что все читается, как надо;
Сохраняем CSV-файл, устанавливая кодировку unicode UTF-8;
Загружаем обратно в R c использованием read.csv с указанием кодировки UTF-8.

Шаг 5. Анализ информации

Приступим к анализу полученных данных.

5.1 Парни, девушки и инопланетяне

Если посмотреть на распределение по половым признакам можно увидеть следующую картину:

Мы видим, что примерно 2/3 составили парни, 1/3 — девушки, а вот инопланетян, которые не смогли определиться с принадлежностью к какому-либо определенному полу, в нашей выборке оказалось всего двое. Гипотезу 2 можем смело отбросить.

5.2 Города и страны

Проверяя первую гипотезу, включающую предположение, что среди пользователей Хабра преимущественно жители наших двух столиц, посмотрим на распределение по городам.
Данное поле в своей анкете указали всего 2092 пользователя из нашей выборки. Список из топ-15-городов получился таким:

Две столицы занимают первые позиции, но общее количество пользователей, указавших Москву и Санкт-Петербург – менее четверти от 2092. Соответственно, чисто столичным Хабр назвать сложно.

Что же касается стран, в которых проживают наши пользователи, то видно, что в основном речь идет о России, Украине, Казахстане и Беларуси.

5.3 Возраст аудитории

Интересно посмотреть на распределение по годам рождения пользователей Хабра из выборки и увидеть, что возраст основной массы пользователей находится в диапазоне 20-30 лет.

Предположение о возрасте из первой гипотезы можно смело исключить, а вот соответствующее предположение из третьей гипотезы подтверждается.

Посмотрим, чем живут наши пользователи. Это можно сделать, как минимум, проведя анализ следующих полей, указанных в профилях: interests,movies,tv,books,games,about. Дополнительно можно провести анализ групп, в которых наши пользователи состоят, благо у нас есть замечательный метод getGroupsForUsers(). С анализа групп и начнем. Ниже представлены топ-15 групп сети «ВКонтакте», в которых любят состоять пользователи Хабра.

Как видим, информационные технологии и программирование занимают не последнее место в жизни пользователей Хабра, но явно только на них никто не зацикливается.

Строить гистограммы по значениям полей interests,movies,tv,books,games,about имеет смысл после долгого сопоставления того, что указали пользователи, с общими категориями, но на это времени, к сожалению, нет. Поэтому пройдемся по некоторым моментам, которые бросились в глаза.

1. По всей видимости значительное число аудитории Хабра не жалует телевизор, но это не факт, а предположение, так как мы видим всего порядка 20 чел, и мы не знаем, сколько людей предпочли не сообщать об этом, хотя поступают именно так.

2. Литература – самая разнообразная, и что характерно, произведения Дональда Кнута включены в список любимых книг на ночь далеко не всеми.

3. Интересы отличаются исключительным разнообразием, и, что особенно радует, – спорт занимает не последнее место.

5.5 Просто любопытство: ТОП-25 имен

Проводя анализ собранных данных, стало интересно посмотреть, а какие самые распространенные имена у пользователей Хабра, в большинстве своем старающихся выбрать загадочный nickname. Получилась вот такая таблица из ТОП-25 имен из нашей выборки:

Шаг 6. Подготовка отчета и презентация результатов

Таким образом, подводя итоги проведенного небольшого исследования, можно смело описать портрет среднестатистического Мr. или Ms. Habraman:

Возраст от 20 до 30 лет;
Живет в крупном городе на территории России, Украины, Казахстана или Беларуси;
Ведет активный образ жизни, интересуется ИТ, современной наукой и много чем еще;
Вероятность того, что перед нами парень – 2/3, а что милая девушка – 1/3, и точно не инопланетянин.

Проверка данных

Когда кто-нибудь представляет свой анализ, да еще и сообщает свои выводы, настоящий разведчик всегда перепроверит. Давайте это сделаем и мы – сопоставим полученные результаты с уже доступными данными из альтернативных источников.

Сверим с данными, которые представлены в разделе «Пользователи», доступного любому пользователю Хабра.

Всего пользователей: 739 159, а в группе «ВКонтакте» почти 670 тыс – порядок одинаковый.
Очередность стран по количеству пользователей почти совпадает: Россия, Украина, Беларусь, Казахстан, США.
Очередность городов: первые 5 совпадают.

76% — мужчины, 24% — женщины, что очень близко к нашему результату;
Распределение по возрасту совпадает;
Топ-4 страны те в таком же порядке.

Вот мы и разобрались как разведывательный цикл можно применить и для анализа информации о сообществах, что будет полезно и блогеру для понимания аудитории читателей, и маркетологу, анализирующему, кто покупает продукцию у конкурентов.

У ряда читателей появились сомнения в том, что группа «Хабрхабр» в сети «ВКонтакте» значительно пересекается с группой пользователей самого Хабра. Чтобы проверить этот тезис, предлагаю небольшой опрос.

Доступной моделью работы любой разведывательной службы является так называемый разведывательный цикл. Ниже представлена иллюстрация цикла, взятая с сайта ФБР.

Мы можем творчески перевести и сгруппировать немного по-своему и получить следующие этапы:

Постановка задачи/формулировка проблемы;
Планирование;
Сбор данных;
Обработка данных;
Анализ информации;
Подготовка отчета и презентация результатов.

Шаг 1. Постановка задачи

Обычно задача про проверке какого-либо человека ставится примерно так: “Надо собрать всю информацию об этом человеке!” По факту чаще всего нам интересно знать его биографию, психологический портрет, круг знакомств.

Шаг 2. Планирование

Не имея плана поиска и анализа данных, мы будем долго и грустно смотреть в экран и отправлять в поисковики различные запросы, содержащие крупицы известных нам данных о нашей цели. Если нам повезет, то мы сможем что-нибудь выловить, если нет – то зря потратим время в попытках перетрясти весь интернет.

Как спланировать наши действия?

1) Нам нужно собрать все, что известно на текущий момент: имя, фото, тел, сфера деятельности, друзья и т.д. и т.п. Как правило, самой ценной информацией является ник, используемый человеком в интернете (чаще всего его можно получить, зная личный адрес электронной почты).

2) Нам нужно сформулировать рабочие гипотезы для поиска данных на основе имеющейся информации. Например:

Человек работает в компании, занимающей продажей комбикормов, название которой заканчивается на «ва»: мы видели фотографию с выставки и смогли рассмотреть часть названия компании.
Возраст от 30 до 40: оценили по голосу или описанию.
Дружит с таким-то человеком.
и т.п.

3) Имея рабочие гипотезы, продумываем какие источники данных нам могут быть полезны в этом легком деле по выводу на чистую воду.

На поверхности лежат следующие источники интересной информации:

Мощным источником информации может стать поисковик, но чтобы извлечь максимальную пользу начинающему разведчику необходимо освоить так называемые операторы продвинутого поиска, среди которых одними из самых полезных являются: “”, -, cache, site:, filetype:, но это тема для отдельной статьи.

Шаг 3. Сбор данных

В рассматриваемом случае сбор данных будет заключаться в формировании запросов к рассмотренным источникам и сохранении результатов для текущего и последующего сопоставления и анализа. Бывает очень полезно в процессе подобного упражнения открыть текстовый редактор и последовательно сохранять в него обнаруженные данные (скриншоты, текст, фото и т.п.).

Шаг 4. Обработка данных

Иногда чтобы получить ценную информацию нужно покопаться в сырых данных. Примерами обработки могут быть:

Извлечение метаданных из документов (авторство, GPS-координаты).
Приведение выгрузки данных из социальных сетей к виду, с которым можно работать, например, в том же Excel.
и т.п.

Шаг 5. Анализ информации

1. Тестируем гипотезы. Собирая по крупицам информацию, мы сразу же проводим ее анализ и тут снова могут быть полезны гипотезы и их тестирование на жизнеспособность. Сопоставляя с ними выявленные факты, косвенные признаки, логические заключения из фактов, можно определить наиболее вероятную гипотезу.

Факты/Суждения	Гипотеза 1	Гипотеза 2	Гипотеза 3	Гипотеза 4
Факт 1	+	+	+	+
Факт 2	-	+	+	+
Суждение 1	-	-	+	+
Факт 3	-	-	-	+

2. Элементарные операции с данными: сортировка, сопоставление элементов и т.п. могут открыть массу интересного. Например, можно выгрузить списки друзей друзей интересующего человека и, сопоставив их, определить сообщества, структуры, к которым может иметь и интересующее нас лицо. В этом нелегком деле нам может помочь Excel с его возможностью условного форматирования в случае совпадения элементов.

3. Анализ фото- и видео-изображений. От опытного глаза начинающего интернет-разведчика не уйдут не только случайно попавшие в кадр: вид из окна, часть названия географического пункта или пикантное отражение в зеркале на заднем плане, но и различные невербальные сигналы, которые позволят судить о человеке:

складки на лице, открывающие превалирующую эмоцию человека;
любимые жесты;
характер взаимоотношений с другими людьми и т.п.

Тема анализа информации очень обширная и интересная, и мы к ней еще не раз вернемся в будущих статьях.

Шаг 6. Подготовка отчета и презентация результатов

Настоящие разведчики много пишут, так как работают на государство. Нам же, так как мы занимаемся подобными вещами исключительно в личных целях и в рамках закона, отчеты строчить не нужно. Тем не менее упражняться в письменном изложении процесса анализа и его результатов очень полезно, так как мы можем тем самым развивать логическое мышление и приобретать навыки анализа текстовой и числовой информации.

Вместо заключения

Итак, мы рассмотрели процесс сбора и анализа информации о конкретном человеке в интернете, воспользовавшись моделью разведывательного цикла и знанием о том, где в интернете есть интересные данные.

Следующая статья посвящена том, как «пробить» целую группу пользователей социальной сети (на практическом примере): Интернет-разведка в действии: who is Mr./Ms. Habraman?

Тема поиска информации о человеке никогда не теряла своей актуальности. Эта наука даже уже даже имеет свое название — OSINT (Open-source intelligence) а по русски — разведка на основе открытых источников данных. Т.е. для этого не нужно ничего взламывать и совершать какие либо противоправные действия. Вся информация лежит на поверхности. А вот как ее найти, мы вам время от время рассказываем. Вот и сегодня мы расскажем как пробить человека через Telegram

Содержание скрыть

Как пробить человека через Telegram c помощью ботов

Теневые боты помогут найти практически любую информацию о человеке на основе минимальных данных. Необычные боты для индетификации человека, пробив по базам и другие полезные инструменты месседжера.

Ну, что, бро и систер, погнали!)

Список ботов (пока все работают на момент публикации)

EGRUL — пробивает конторы/ИП, по вводу ФИО/фирмы предоставляет ИНН объекта; учредителей бизнеса/партнеров и отчет налоговую декларацию. И наоборот: поиск по ИНН выдаст ФИО/конторы. Базы данных сами понимаете откуда

BMI NP — по номеру телефона определяет регион и оператора. Если повезет то бот определяет даже новые номера и определяет номера, которые были перенесены совершенно недавно

WHOIS DOMAIN — пробивает всю основную информацию о нужном домене (адрес сайта), IP и другое.

MAILSEARCH — по запросу пробива e-mail выдает открытый пароль от ящика если тот есть в базе. Очень серьезная база данных. Висит давно, 1.5 млрд учёток, год актуальности

<2014г.. Удобно составлять/вычислять персональные чарсеты с помощью, например, JTR. Функционал условно бесплатный.

GETFB — по запрашиваемому номеру телефона выдает ссылку на личность в FaceBook. Функционал бесплатный.

BUZZIM ALERPTS — неплохая поисковая система по платформе Telegram. Ищет упоминания ников/каналов в чатах статьях. Присутствует функция оповещения, если что-то где-то всплывёт. Например, можно посмотреть какие каналы разнесли твои посты с Хабра, проверить ник юзера, где он еще трепался.

HOWTOFIND — робот разведчик. Подскажет секреты и приемы OSINT.

SMART SEARCH — отличный бот, очень полный. Помогает найти дополнительную информацию, относительно телефонного номера, id ВКонтакте, email, или ИНН юр./физ. лица.

Звёздочка (*)+ID пользователя (*id12345678) вставить в поиск вк и если на его комменты кто-нибудь отвечал, то эти темы выдаст поиск. Только нужен именно цифровой id, а не тот что юзер сам установил. Взять можно, например, в ссылке из аватарки после слова photo.

Если данные не сфальсифицированы — нетрудно будет по ним найти профили в соцсетях. Также стоит дополнительно поискать в Skype, очень часто к нему прикреплен номер телефона, а если не указан город, можно посмотреть в настройках местное время анонима и тем самым сузить местоположение по часовому поясу.

1) Действителен ли паспорт?

Заходим на сайт (Главное управление по вопросам миграции МВД России — Проверка по списку недействительных российских паспортов) Федеральной Миграционной Службы РФ.

Для проверки на валидность нам понадобиться:

Серия паспорта
Номер паспорта
Дата выдачи (необязательный параметр)

2) Какой номер ИНН?

Идентификационный номер налогоплательщика (ИНН) — цифровой код, упорядочивающий учёт налогоплательщиков в Российской Федерации.

Переходим на сайт (Узнать ИНН) Федеральной Налоговой Службы РФ.

3) Место прописки.

Найти место прописки и телефон не составляет труда. Для этого заходим на сайты:

4) Проверяем дела в судах.

Для того чтобы проверить были ли СУДЫ у человека или есть ли текущие, надо знать где живет тот, кого вы проверяете. Хотя бы город. Соответственно, если человека живет, например, в Перми, то заходим на Google/Yandex и вбиваем поисковый запрос: «Пермский районный суд» и заходим на их официальный сайт. На порталах СУДов, практически всегда есть пункт «Информация о движении дел» или «Судопроизводство«, переходим туда и вводим Имя человека, которого хотите проверить

5) Вычисляем по IP.

Классика жанра. Пробив по IP. На эту тему есть многоо шуток в сети, но ничего… Они просто не знают, что есть WHOIS Lookup.

Если у тебя есть IP жертвы, то заходим на сайт

и вбиваем IP нашего мистера Х. Здесь возможно два исхода: либо вы очень удачливый, и у проверяемого вами человека, будет статический адрес, либо вы обычный смертный и адрес у него динамический.

Если статический: то узнаем ФИО, телефон, город или еще что-нибудь интересное.

Если динамический: провайдера жертвы:

7) Допустим у Вас есть номер жертвы. Поверяем, к его ли странице привязан номер телефона. Идём сюда пишем его номер,вводим капчу и набираем его фамилию.

А этот сайт позволит вам найти все фотографии пользователя, которые заливались куда-либо,найти которые вручную будет не так просто.

10) Гуглим мыло нашей цели по запросу «intext : нашемыло @ мыло .ру» — без пробелов естественно

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ СПОСОБЫ

NumBuster — первый сайт для поиска информации о владельце телефона, работает как и со странами СНГ, так и с США и другими. Есть своё приложение для OC ANDROID и Windows Phone, в разработке и версия для IOS. В этом приложении пользователи делятся мнениями о владельце телефона, то есть создают базу спаммеров и прочих нежелательных лиц. Есть функция блокировки звонков и SMS по выбору, показывает, как называют номер другие его Пользователи.

Facebook — заходим сюда, вписываем номер телефона или электронную почту желаемого человека, если аккаунт найдётся — радуемся.

Instagram ->Ваш профиль->Параметры->Для подписок->Контакты. Добавляем номер телефона желаемого человека в контакты на своём смартфоне [IOS/ANDROID], выбираем его и, если к номеру привязан аккаунт в инстаграме, он отобразится в списке.

Качаете и Заходите в мобильное приложение «Сбербанка». Жмём «Оплатить домашний телефон»- МГТС — вбиваем номер телефона и видим номер квартиры.

(iOS или Android и только для владельцев казахстанских номеров) Скачиваем приложение «Казпочта» и вводим его номер телефона. Если этот человек делал заказ хоть раз, мы узнаем ФИО и адрес доставки.

Scholar.google — с помощью данного сайта можно найти все связи человека с наукой.

ГИБДД — тут ничего и рассказывать не надо, вводите VIN / КУЗОВ / ШАССИ и радуетесь. Информации о владельце нет, но и на том спасибо.

VapeNews — в колонке справа вводим имя и фамилию желаемого человека, узнаём много нового о нём / нет.

Avinfo.co — узнаём всё о владельце машины по госномеру, телефону или VIN. Очень годно.

NameChk — Находим человека по нику в соц. сетях (122 соц. сети)

3) Вычисляем IP по почте

• В Outlook Express – в меню «Файл» нажмите «Свойства» (либо на клавиатуре нажмите комбинацию Alt+Enter), в открывшемся окне выберите вкладку «Подробно».

• В Яндекс.Почте – в шапке письма найдите меню «Дополнительно», в нем выберите «Свойства письма».

• В почте на Рамблере — в правом верхнем углу нажмите на кнопку «Другие действия», выберите пункт «Заголовки письма».

Просмотрите внимательно полученные служебные заголовки. Найдите строчки вроде:

Последовательности из четырех групп цифр, разделенных точками в квадратных скобках, расположенные в строке, начинающейся со слов “Received:from” – это и есть IP-адреса.

4) Вычисляем IP по Skype

Обычно 95% людей не скрывают свой IP, в таких случаях определить IP по Скайпу легче с помощью онлайн сервисов, которые называются Skype Resolver.

Заходим в Skype, находим нужного пользователя, наводим мышкой на иконку пользователя и кликаем на ней левым кликом мышки.

В появившемся окне копируем логин пользователя. Если скопировать не удается, то просто выписываем на листочке.

Все сайты работают по одному принципу. Заходим на один из сайтов и вводим логин скайпа, который хотим пробить. В некоторых случаях может потребоваться ввод капчи.

После ввода логина нажимаете на кнопку Submit и получаете результат: страна, регион, город, почтовый индекс. провайдер.

Если по каким-то причинам не получается узнать IP-адрес на одном из сайтов определения IP по Скайпу, попробуйте другой. Если на всех сайтах будет отрицательный результат, то можете попробовать способ ссылку, на который я давал выше.

Читайте также: