Статья опубликована в рамках: LXV Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 14 мая 2018 г.)

Наука: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Лукьянов И.В. АНАЛИЗ ПРОГРАММ ДЛЯ СБОРА ИНФОРМАЦИИ ИЗ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ // Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. LXV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 5(64). URL: https://sibac.info/archive/technic/5(64).pdf (дата обращения: 23.09.2019)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

АНАЛИЗ ПРОГРАММ ДЛЯ СБОРА ИНФОРМАЦИИ ИЗ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ

Лукьянов Илья Владимирович

магистрант, кафедра ГИС УГАТУ,

РФ, г. Уфа

Научный руководитель Атнабаев Андрей Фарагатович

канд. техн. наук, доцент, кафедра ГИС УГАТУ,

РФ, г. Уфа

Услуги точного определения координат на местности достаточно востребованная услуга в области оказания услуг мобильной связи абонентам сети. Проектирование и реализация программных продуктов для решения задачи по определению местоположения абонента на карте текущей местности и построения маршрута от текущего местоположения абонента к заданной точке является актуальным, такой продукт будет востребован на рынке мобильных услуг.

Ни для кого не секрет, что современные социальные сети представляют собой огромные БД, содержащие много интересной информации о частной жизни своих пользователей. Через веб-морду особо много данных не вытянешь, но ведь у каждой сети есть свой API. Так давай же посмотрим, как этим можно воспользоваться для поиска пользователей и сбора информации о них.

Есть в американской разведке такая дисциплина, как OSINT (Open source intelligence), которая отвечает за поиск, сбор и выбор информации из общедоступных источников. К одному из крупнейших поставщиков общедоступной информации можно отнести социальные сети. Ведь практически у каждого человека есть аккаунт (а у кого-то и не одна) в одной или нескольких соцсетях. В социальных сетях, делятся своими новостями, личными фотографиями, вкусами (например, лайкая что-то или вступая в какую-либо группу), кругом своих знакомств.

Существует несколько open source утилит, позволяющих вытаскивать информацию о пользователях из соцсетей.

Creepy. Одна из наиболее популярных, она предназначена для сбора геолокационной информации о пользователе на основе данных из его аккаунтов Twitter, Instagram, Google+ и Flickr. К достоинствам этого инструмента, который штатно входит в Kali Linux, стоит отнести понятный интерфейс, очень удобный процесс получения токенов для использования API сервисов, а также отображение найденных результатов метками на карте (что, в свою очередь, позволяет проследить за всеми перемещениями пользователя). К недостаткам, можно отнести слабоватый функционал.

Программа умеет собирать геотеги по перечисленным сервисам и выводить их на Google-карте, показывает, кого и сколько раз ретвитил пользователь, считает статистику по устройствам, с которых писались твиты, а также по времени их публикации. Но за счет того, что это open source инструмент, его функционал всегда можно расширить самому.

 

Рисунок 1. Обзор программы Creepy

 

Ста́лкер (от англ. stalker— ловец, охотник, следопыт) — платная проприетарная астрологическая программа, одна из первых российских, давшая начало целому семейству астрологических программ, сочетающих инструментальную часть профессиональных астрологических расчетов со специальным способом отображения прогностических параметров. Система визуального прогнозирования. Астрологический конструктор.

В основе всех модификаций и версий программ семейства «Сталкер» лежит идея «сталкинга» — преследования, выслеживания. Она реализована в виде «персонального навигатора во времени», предназначенного для отслеживания личных событий, рассчитанных по времени с точностью до минут.

fbStalker. Еще два инструмента, которые менее известны, но обладают сильным функционалом и заслуживают твоего внимания, — fbStalker и geoStalker.

fbStalker предназначен для сбора информации о пользователе на основе его Facebook-профиля. Позволяет выцепить следующие данные:

  • видео, фото, посты пользователя;
  • кто и сколько раз лайкнул его записи;
  • геопривязки фотографий;
  • статистика комментариев к его записям и фотографиям;
  • время, в которое он обычно бывает в режиме онлайн.

FBStalker предназначен для сбора информации о пользователе на основе его Facebook профиля.

 

Рисунок 2. Обзор программы FBStalker

 

FBStalker может вытащить следующие данные:

  • видео, фото, посты пользователя;
  • кто и сколько раз поставил лайк под записью;
  • геопривязки фотографий;
  • статистика комментариев к его записям и фотографиям;
  • время, в которое он обычно бывает в режиме онлайн;

Для работы данного инструмента вам понадобится Google Chrome, ChromeDriver. Помимо этого, понадобится установленный Python 2.7, а также pip для установки пакетов.

GeoStalker — Сбор социальной информации.

 

Рисунок 3. Обзор программы GeoStalker

 

GeoStalker значительно интереснее. Он собирает информацию по координатам, которые ты ему передал. Например: местные WiFi-точки на основе базы wigle.net (в частности, их essid, bssid, geo). Чекины из Foursquare · Instagram и Flickr-аккаунты, с которых постились фотки с привязкой к этим координатам,все твиты, сделанные в этом районе.

Программы позволяют совместить необходимую функциональность с возможностью одновременной работы большого числа клиентов системы, высокой скоростью низкими системными требованиями, отсутствием требований к клиентскому программному обеспечению, доступностью хранимых данных в различных форматах.

 

Список литературы:

  1. Иванов А.Е. Исследование методов геопривязки данных для сервисов дополненной реальности [Электронный ресурс] / А.Е. Иванов, Д.Н. Лясин // NovaInfo.Ru: электрон. журнал. - 2016. - № 43, ч. 3. - C. 68-64. - Режим доступа: http://novainfo.ru/article/4895.
  2. Лясин Д.Н., Мамедов М. А. Разработка мобильного приложения с использованием технологий дополненной реальности для отображения контекстно-информационного слоя // NovaInfo.Ru. 2015. Т. 1. № 34. С. 7-19.
  3. Лясин Д.Н., Сорокина О.Д. Информационная система «виртуальный навигатор по институту» // NovaInfo.Ru. 2015. Т. 1. № 34. С. 55-61.
  4. Рыбанов А.А., Макушкина Л.А., Фадеева М.В. Технология повышения эффективности информационной поддержки, мониторинга и контроля за процессом выполнения выпускных квалификационных работ // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2013. Т. 10. № 13 (116). С. 122-125.
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий