編集の要約なし
>むむ 編集の要約なし |
>Dappun TV 編集の要約なし |
||
| 1行目: | 1行目: | ||
{{注意|一切推敲していないため、とても読み辛い文章となっております。}} | |||
{{see also|ハセカラでよく分かるネット炎上}} | |||
==まえがき== | |||
まず初めに書いて置きますが、僕は文章を書くのは得意ではないので読みにくかったらもうしわけありません。<br> | |||
本記事では恒心教において欠かすことの出来ない特定技術について扱います。これを読んで特定技術を身につけ、同時にハセ学について深い理解を得てもらえばなりよりです。<br> | |||
==第1章 特定術の基本== | |||
個人特定というものは基本的にオープン・ソース・インテリジェンス（OSINT）とヒューミント（HUMINT）と呼ばれる諜報技術です。といってもそこまで難しいものではありません。 | |||
個人情報を特定するためには、まずパズルのピースを集めなければいけません。<br> | |||
まずやるべきことは「証拠保存」です。<br> | |||
===SNSを掘る=== | |||
基本的に魚拓を取っていこう。archive.isだと削除されづらい。<br> | |||
保存時は↓のブックマークレットを使うとかなり楽。<br> | |||
<nowiki>javascript:void(open('https://archive.is/?run=1&url='+encodeURIComponent(document.location)))</nowiki><br> | |||
twitterの場合、二つのやり方で証拠を回収できる。<br> | |||
*Twilogを活用しよう<br> | |||
Twilog(http://twilog.org/ )では、今までのツイートを取得することが出来る。 <br> | |||
サイトにアクセスし、「Twitter ID」にtwitterのIDを張り付けるだけでOK。 <br> | |||
*twitterのシステムを使用してログを掘ろう<br> | |||
例えば、ユーザ名 xxxxxxxx の過去ログを取得する方法を考えます。 <br> | |||
http://twitter.com/xxxxxxxx?page=1<br> | |||
http://twitter.com/xxxxxxxx?page=2 <br> | |||
http://twitter.com/xxxxxxxx?page=160<br> | |||
を取得すれば、最新 3200 件までの twit id が得られます。<br> | |||
このとき 3200 件前の twit id が 12345678 だったとします。<br> | |||
次に、twit id が 12345678 より小さい（＝古い） twit を取得します。<br> | |||
http://twitter.com/xxxxxxxx?max_id=12345677;page=1<br> | |||
http://twitter.com/xxxxxxxx?max_id=12345677;page=2<br> | |||
http://twitter.com/xxxxxxxx?max_id=12345677;page=160<br> | |||
これで 6400 件です。以下同様に、いくらでも遡ることができるようです。<br> | |||
*フォロワーや友達 | |||
twitterであればフォロー・フォロワーやリストであったり、Facebookであれば友達・グループのように、SNSで欠かすことのできない人との繋がりは非常に重要な情報であり、手がかりとなります。<br> | |||
最優先でスクリーンショットを撮るなどして対応しましょう。<br> | |||
Facebookでの場合、実生活で交流のある人との繋がりが多いSNSでもあるため、友達を調べるとズラッと並んだアカウントに「所属団体」が表示されていることもあります。これも特定に使用できます。<br> | |||
===FourSquareやロケタッチを使う=== | |||
FourSquareやロケタッチのように、訪れた場所の記録を行うサービスがあります。その多くはツイッターと連動しており、自分語りと合わせて特定の手がかりとなります。<br> | |||
*最寄駅の情報 | |||
たとえば、「六実駅」(千葉県にあります)に1週間で8回チェックインしているユーザーがいるとします。<br> | |||
そのユーザーは、行動範囲内に「六実駅」があることがわかりますね。 <br> | |||
このように、やたらと一定期間内のチェックインが多い場所は、行動範囲内と考えることが出来ます。 <br> | |||
*行動時間から社会的所属を類推する | |||
たとえば、「ピュア虎ノ門」というスポットがあり、そこへのログインが「9：30」あたりであることが多いユーザーがいるとします。<br> | |||
そのユーザーは、ピュア虎ノ門に9時半に行く人物であると推測できますね。<br> | |||
また、その人物のチェックインが規則的なものであった場合、勤務先や通学先であると判断することもできます。<br> | |||
===IDを追跡する=== | |||
{{see also|森園祐一#特定経緯}} | |||
ツイッターやYoutubeなどのIDは、他のSNSサービスのアカウントにも流用されていることがあります。もし特定したい人物がそうしたIDを他のサイトでも使いまわしていた場合、大きな手がかりとなります。<br> | |||
全てのSNSサービスで検索をかけましょう。<br> | |||
<br> | |||
次に、内容を見てみよう。<br> | |||
•写真がある場合<br> | |||
自宅からの写真、自宅を写したものとあれば撮影日から辿っていこう。<br> | |||
日本全国の天気のデータは気象庁のサイトで開示されているので、撮影日の天気と合致するものをリストアップしていく。<br> | |||
これで対象が住む都市が絞られていく。<br> | |||
また、最近は消されている事が多いが、写真にGPSの情報が付いていると一発で特定できる事もある。<br> | |||
•Twitterアカウントの場合 | |||
「パスワードを忘れた」という項目で標的のTwitterIDを入力すると、標的のメールアドレスが伏字で開示される。(電話番号を登録している場合は末尾2桁ほどが開示される) | |||
[[カテゴリ:技術]] | |||