Intelligencia

Работа над отчетом по результатам исследования — процесс, который часто сопровождается всякими сложностями и неожиданностями. Чем глубже мы погружаемся в детали, тем больше рискуем упустить общую картину происходящего или запутаться в противоречиях.Лично я сталкиваюсь с этим довольно регулярно: несмотря на все усилия по организации работы, процесс всегда стремится к упрощению.Сам знаю, что так работать нельзя, но против природы (иногда) не попрешь: сначала сбор информации, затем попытки как-то эту информацию структурировать, выдвинуть гипотезы, и только потом — пошаговое движение к результату, подготовка отчета и его последующая защита.Если ваш проект вдруг «застрял» и вы все глубже погружаетесь в детали, за которыми, как вам кажется, скрывается истина, а часы летят, как стриж над асфальтом перед грозой, просто скажите себе: «Стоп!» В таких ситуациях важно не зацикливаться на нехватке данных или каких-то противоречиях в деталях, а сконцентрироваться на том, что уже удалось выяснить:✍️ Описывайте факты и найденные связи — не фрагментарно и для себя, а аккуратно, красиво, аргументированно, чтобы потом не тратить время на описание тех фактов, которые уже были достоверно установлены.📊 Визуализируйте информацию. В самый ответственный момент что-то может получиться «некрасиво», а на доведение графа до ума уже не будет времени.🧠 Четко формулируйте гипотезы, даже если они пока не подтверждены. Да, не все клиенты оценят эти трудозатраты, но когда из 5–7 гипотез останутся всего 1–2, эти гипотезы уже будут описаны достаточно подробно.Когда у вас есть 20–30% готового отчета, становится заметно легче: исчезают сомнения и тревога, можно сосредоточиться на действительно сложных моментах. Хуже, когда за день до дедлайна у вас есть безумная схема, в которой никто не может разобраться (местами и вы не понимаете, откуда взялись те или иные предположения/факты): вроде все понятно, а отправить клиенту нечего.

В этом видео Carmen Medina, бывший сотрудник ЦРУ с 32-летним стажем работы аналитиком и руководителем, делится ценными уроками и маленькими хитростями, которые помогли ей избежать ошибок и принимать более взвешенные решения в условиях неопределённости. Основное внимание уделено аналитическому мышлению, работе с информацией и особенностям взаимодействия между аналитиками и лицами, принимающими решения.Carmen Medina подробно разбирает несколько ключевых ловушек мышления, с которыми сталкиваются специалисты по анализу и безопасности:- Эффект уличного фонаря: склонность искать информацию только там, где её легко найти, игнорируя менее очевидные источники.- Ошибка в работе с трендами: тренды отражают только прошлое, а будущее часто определяется неожиданными изменениями и неочевидными индикаторами.- Экспоненциальная причинность: большинство событий не происходят случайно, а являются результатом сложных цепочек причин и следствий, которые трудно предсказать линейно.- Опасность недооценки наихудшего сценария: наименее вероятный, но крайне негативный сценарий может реализоваться, и его нельзя игнорировать.- Важность эмоций и человеческого фактора: при анализе угроз и принятии решений важно учитывать эмоциональную составляющую, так как именно она часто становится причиной ошибок.Также Carmen Medina подчёркивает важность построения аналитического ландшафта — визуального представления всех факторов и рисков, что помогает избегать упущений и эффективнее распределять внимание. Он рассказывает о необходимости категоризации проблем (простая, сложная, комплексная, хаотическая) и о том, как важно работать с разнообразием мнений и способов мышления внутри команды аналитиков.В завершение Carmen Medina советует уважать свою интуицию и постоянно пересматривать подходы к анализу, а также рекомендует находить «партнёра» для проверки идей и гипотез.

Эта невысокая и чудаковатая женщина разбирается в предмете лучше, чем подавляющее большинство грозно выглядящих экспертов с претензией на сакральное знание - на знание, которым эти эксперты никогда ни с кем не смогут поделиться. Очень рекомендую посмотреть видео ⬇️

OSINT на GitHubе.Июнь 2025———————————————-🔎 OSINTrGitHub: github.com/pdudotdev/osintrАвтоматизирует Google Recursive Advanced Search (GRASS) для глубокого поиска по ключевым словам (intitle, intext, inanchor). Подходит для начального этапа расследования (OFM workflow). Поддержка API-ключей для расширенных запросов.🛠 ClatScopeGitHub: github.com/Clats97/ClatScopeУниверсальный инструмент с 70+ функциями (геолокация, WHOIS, утечки данных, проверка email/телефонов). Встроенный парсер соцсетей и интеграция с базами утечек.🕵️‍♂️ Red-Team-OSINTGitHub: github.com/skilfoy/Red-Team-OSINTСкрипт для киберразведки, объединяющий данные из Shodan, Censys и других источников в единый отчет. Автоматическое создание PDF-отчетов.🕷 SpiderFootGitHub: github.com/smicallef/spiderfootДобавлены модули для анализа криптокошельков и Telegram-каналов. Поддержка YARA-правил для поиска IoC (Indicators of Compromise).🦉 BlackbirdGitHub: github.com/p1ngul1n0/blackbirdПоиск аккаунтов по username/email в 500+ соцсетях (включая редкие платформы). Экспорт в PDF/CSV и интеграция с WhatsMyName.📸 UosintGitHub: github.com/fostn/uosintАвтоматический сбор данных из Instagram (посты, комментарии, геотеги) + анализ через ChatGPT. Обход ограничений Instagram API.🌐 SputnikGitHub: github.com/mitchmoser/sputnikБраузерное расширение для быстрого OSINT-поиска (IP, домены, хеши файлов). Интеграция с VirusTotal и Censys.🕸 ReconSpiderGitHub: github.com/bhavsec/reconspiderФреймворк для сканирования IP, доменов, организаций с поддержкой AI-анализа. Автоматическое построение связей между объектами.📱 PhoneInfogaGitHub: github.com/sundowndev/phoneinfogaДобавлены базы номеров Азии и Африки. Проверка через Telegram API и Signal.📲 Osintgram-CLIGitHub: github.com/Osintgram/Osintgram-CLIУлучшенный парсинг Instagram Stories и хештегов. Работает без аккаунта Instagram.🌍 OSINT BrazucaGitHub: github.com/osintbrazuca/osint-brazucaИнструменты для латвийских, бразильских и русскоязычных соцсетей (VK, OK, Telegram). Поиск по госреестрам Бразилии.🦊 MitakaGitHub: github.com/ninoseki/mitakaРасширение для браузера, ищет IoC (Indicators of Compromise) в открытых источниках. Поддержка криптоадресов и Tor-нод.#github

На видео George Firican (The University of British Columbia) предлагает доступное и динамичное объяснение ключевых понятий в области работы с данными: бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI), бизнес-аналитики (Business Analytics, BA) и анализа данных (Data Analytics). Основные темы видео:- Business Intelligence (BI): Описывается как «историк» компании — собирает и анализирует текущие и исторические данные, чтобы показать, где находится бизнес и каковы его прошлые результаты. BI отвечает на вопрос «что произошло?» и является основой для принятия решений.- Business Analytics (BA): Рассматривается как «детектив» и стратег, который задаёт вопрос «почему?». BA анализирует прошлые события, выявляет закономерности и даёт рекомендации для улучшения работы бизнеса. Это помогает глубже понять причины успехов или неудач и спланировать будущие действия.- Data Analytics: Представлен как «предсказатель будущего» — использует статистику, машинное обучение и другие методы для прогнозирования будущих событий и поддержки стратегических решений. Data Analytics помогает предвидеть тренды и выбирать оптимальные пути развития.Три суперсилы, которые появляются у компаний, которые эффективно управляют данными:- Insight (видение настоящего): Показывает текущее состояние бизнеса.- Hindsight (видение прошлого): Помогает понять причины событий.- Foresight (видение будущего): Даёт возможность прогнозировать и планировать.Автор подчёркивает, что для успешного управления бизнесом необходимы все три подхода.