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コース概要

オープンソースインテリジェンス (OSINT) の入門

  • OSINTの概念と原則の理解
  • インテリジェンス収集における公開情報の役割
  • ビジネス、セキュリティ、調査および実証捜査でのOSINTのユースケース
  • 情報収集時の倫理的および法的考慮事項

高度な検索手法

  • 高度な検索演算子を使用して検索効率を向上させる
  • 異なるオンラインソース間で関連情報を発見する
  • 専門的な検索エンジンと調査手法の使用
  • オンライン情報の信頼性と正確性を評価する

オンライン情報源

  • 調査用のウェブサイトとプラットフォームの特定
  • 個人、組織、企業に関する情報の収集
  • 公開記録やデジタルリソースの分析
  • 収集した情報の検証および相互参照

デジタルフットプリント分析

  • デジタルフットプリントの理解
  • オンラインでの存在状況と情報公開範囲の特定
  • 公開されている個人および組織データの分析
  • 機密情報の不必要な公開を減らす

ソーシャルメディアインテリジェンス (SOCMINT)

  • ソーシャルメディアプラットフォームをインテリジェンスソースとして活用する
  • ソーシャルメディア調査のための調査手法
  • プロファイル、コネクション、および公開されているコンテンツの分析
  • 限界と倫理的境界線の理解

OSINTツールおよび調査リソース

  • オープンソースインテリジェンスツールの概要
  • 情報収集のためのオープンソースソフトウェアの使用
  • 適切な調査活動の自動化
  • インテリジェンス発見結果の整理および文書化

ダークウェブとオンライン匿名性の入門

  • ダークウェブとそのサーフェスウェブとの違いの理解
  • プライバシー保護ネットワークおよびサービスの概要
  • 匿名化技術の理解
  • オンライン環境での調査時のセキュリティ考慮事項

実践的なOSINT調査ワークショップ

  • 現実的なシナリオへのOSINT手法の適用
  • 複数の情報源を組み込む
  • 発見結果の文書化および証拠品質の評価
  • 調査アプローチとベストプラクティスの見直し

コースの総括および質疑応答

  • 主要なOSINTの概念と手法の見直し
  • 一般的な課題と学んだ教訓の議論
  • 実践的な推奨事項の共有
  • 質疑応答セッション

要求

コンピュータとインターネットに関する基本的な理解。

 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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