暗網調查常用的4大開源情報工具（2024年）

SL 犯罪墙（社交链接犯罪墙）#

產品特點：
全面的網絡掃描：訪問 500 多個開源資源並採用 1700 種搜索方法，從而能夠對表面網絡和暗網內容進行徹底分析。

用戶活動分析：審查暗網論壇並識別暗網市場上銷售的非法商品，為調查提供重要見解。

去匿名化功能：交叉引用各種數據類型，包括電子郵件、別名、PGP 密鑰、ID、電話號碼、車輛登記、銀行賬戶和加密貨幣地址，以揭露犯罪分子。

機器學習集成：利用圖像識別、對象檢測、語言翻譯、情感分析和地理空間分析等基於 ML 的功能來提高調查效率。

網絡安全基礎設施評估：通過開放數據模型識別網絡安全基礎設施的弱點，促進穩健的滲透測試。

數據可視化：將複雜的數據轉化為清晰簡潔的圖表，便於全面理解和映射聯繫。

廣泛的來源訪問：分析廣泛的來源，包括社交媒體平台、即時通訊工具、區塊鏈、公司數據、TOR、I2P、聊天平台、勒索軟件博客、遊戲消息檔案和粘貼網站。

這個多方面的 OSINT 平台為調查人員提供了駕馭複雜的暗網所需的工具，從而能夠對嫌疑人進行徹底分析和去匿名化。

產品特點：
全面的數據訪問：監控超過 4 億個網站、論壇、市場和其他隱藏服務，提供對暗網內容的持續訪問。

實時監控：利用 “始終開啟” 的監控器和警報來通知用戶暗網上出現的關鍵數據，從而促進主動緩解威脅。

威脅情報服務：提供對網絡犯罪活動和暗網生態系統中潛在風險的可行見解，從而幫助制定明智的決策。

數據可視化：使用者能夠映射連接、識別關係並更好地了解暗網的情況。

加密貨幣交易跟踪：跟踪加密貨幣交易、論壇帖子、基礎設施註冊等，幫助識別非法活動。

數據豐富：使用額外的上下文信息增強收集的證據，以增強分析和見解。

DarkOwl Vision 是調查人員探索複雜的暗網的重要工具，提供全面的監控和分析功能。

產品特點：
安全網絡瀏覽：通過隔離基於雲的容器中的會話，提供表面網絡和暗網的安全瀏覽，確保防範惡意軟件和病毒。

零信任模型：遵循零信任模型，最大限度地降低網絡探索期間惡意代碼損害用戶設備或網絡的風險。

匿名和隱私保護：屏蔽用戶的 IP 地址並防止網站跟踪在線活動，保護匿名和隱私。

數據丟失防護：採取措施防止敏感信息離開瀏覽環境，從而降低安全漏洞或數據洩露的風險。

集中策略管理：允許管理員在整個組織中定義和實施瀏覽規則，確保一致的安全標準和訪問控制。

集成功能：與其他工具和技術無縫集成，增強工作流程並加強網絡安全態勢。

Silo for Research 為探索互聯網深度的研究人員和分析師量身定制了一個強化的瀏覽環境，優先考慮安全和隱私。

產品特點：
自動掃描：全天候 (24/7) 查明漏洞和潛在威脅參與者，提供對組織安全環境的持續監控。

全面的數據收集：從所有公共在線來源收集數據，包括社交媒體、博客、論壇、替代社交渠道、分類廣告、粘貼網站、深層網站和暗網來源。

實時警報：發現威脅時觸發驗證、身份解析和傳播警報，促進安全團隊及時響應。

有針對性的情報收集：支持自定義關鍵字跟踪和布爾搜索術語，以進行有針對性的情報收集和分析。

地理位置工具：通過提供地理信息增強數據上下文，幫助理解和解釋威脅情報。

調查工具：提供一套調查工具，包括有針對性的監控、威脅情報管理、可視化、情緒分析和威脅連接。

Navigator 使組織能夠隨時了解新出現的威脅和事件，提供全面的監控功能和可操作的情報。