暗网调查常用的4大开源情报工具（2024年）

SL 犯罪墙（社交链接犯罪墙）#

产品特点：
全面的网络扫描：访问 500 多个开源资源并采用 1700 种搜索方法，从而能够对表面网络和暗网内容进行彻底分析。

用户活动分析：审查暗网论坛并识别暗网市场上销售的非法商品，为调查提供重要见解。

去匿名化功能：交叉引用各种数据类型，包括电子邮件、别名、PGP 密钥、ID、电话号码、车辆登记、银行账户和加密货币地址，以揭露犯罪分子。

机器学习集成：利用图像识别、对象检测、语言翻译、情感分析和地理空间分析等基于 ML 的功能来提高调查效率。

网络安全基础设施评估：通过开放数据模型识别网络安全基础设施的弱点，促进稳健的渗透测试。

数据可视化：将复杂的数据转化为清晰简洁的图表，便于全面理解和映射联系。

广泛的来源访问：分析广泛的来源，包括社交媒体平台、即时通讯工具、区块链、公司数据、TOR、I2P、聊天平台、勒索软件博客、游戏消息档案和粘贴网站。

这个多方面的 OSINT 平台为调查人员提供了驾驭复杂的暗网所需的工具，从而能够对嫌疑人进行彻底分析和去匿名化。

产品特点：
全面的数据访问：监控超过 4 亿个网站、论坛、市场和其他隐藏服务，提供对暗网内容的持续访问。

实时监控：利用 “始终开启” 的监控器和警报来通知用户暗网上出现的关键数据，从而促进主动缓解威胁。

威胁情报服务：提供对网络犯罪活动和暗网生态系统中潜在风险的可行见解，从而帮助制定明智的决策。

数据可视化：使用户能够映射连接、识别关系并更好地了解暗网的情况。

加密货币交易跟踪：跟踪加密货币交易、论坛帖子、基础设施注册等，帮助识别非法活动。

数据丰富：使用额外的上下文信息增强收集的证据，以增强分析和见解。

DarkOwl Vision 是调查人员探索复杂的暗网的重要工具，提供全面的监控和分析功能。

产品特点：
安全网络浏览：通过隔离基于云的容器中的会话，提供表面网络和暗网的安全浏览，确保防范恶意软件和病毒。

零信任模型：遵循零信任模型，最大限度地降低网络探索期间恶意代码损害用户设备或网络的风险。

匿名和隐私保护：屏蔽用户的 IP 地址并防止网站跟踪在线活动，保护匿名和隐私。

数据丢失防护：采取措施防止敏感信息离开浏览环境，从而降低安全漏洞或数据泄露的风险。

集中策略管理：允许管理员在整个组织中定义和实施浏览规则，确保一致的安全标准和访问控制。

集成功能：与其他工具和技术无缝集成，增强工作流程并加强网络安全态势。

Silo for Research 为探索互联网深度的研究人员和分析师量身定制了一个强化的浏览环境，优先考虑安全和隐私。

产品特点：
自动扫描：全天候 (24/7) 查明漏洞和潜在威胁参与者，提供对组织安全环境的持续监控。

全面的数据收集：从所有公共在线来源收集数据，包括社交媒体、博客、论坛、替代社交渠道、分类广告、粘贴网站、深层网站和暗网来源。

实时警报：发现威胁时触发验证、身份解析和传播警报，促进安全团队及时响应。

有针对性的情报收集：支持自定义关键字跟踪和布尔搜索术语，以进行有针对性的情报收集和分析。

地理位置工具：通过提供地理信息增强数据上下文，帮助理解和解释威胁情报。

调查工具：提供一套调查工具，包括有针对性的监控、威胁情报管理、可视化、情绪分析和威胁连接。

Navigator 使组织能够随时了解新出现的威胁和事件，提供全面的监控功能和可操作的情报。