OSINT и ИБ
Open in Telegram
Администрация не несёт ответственности за ваши действия Мы не поддерживаем нелегальные действия, доксинг и травлю. Здесь разведка, приватность и этичный подход. Сайт академии: https://osint-academy.org/
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel OSINT и ИБ
Channel OSINT и ИБ (@osint_matrix) is an active participant. Currently, the community unites 10 389 subscribers, ranking 11 444 in the Technologies & Applications category and 61 354 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 389 subscribers.
According to the latest data from 09 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -998 over the last 30 days and by -35 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 53.05%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 39.41% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 5 511 views. Within the first day, a publication typically gains 4 094 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 6.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as osint, ctf, tls, партнёрство, фундамент.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Администрация не несёт ответственности за ваши действия
Мы не поддерживаем нелегальные действия, доксинг и травлю.
Здесь разведка, приватность и этичный подход.
Сайт академии: https://osint-academy.org/”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 10 September, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
10 389
Subscribers
-3524 hours
-1697 days
-99830 days
Posts Archive
10 380
⬇️OSINT и открытые данные: что реально можно узнать
1. Интернет огромен
По оценкам специалистов, обычный пользователь видит менее 5% информации в сети.
Остальная часть «глубокий интернет» (не индексируется поисковиками) и скрытые базы данных.
2. Фотографии и видео
По метаданным можно узнать дату и место съёмки.
Сравнение объектов на фото помогает определить локацию и время события.
3. Социальные сети
Активность аккаунта показывает привычки, круг общения и интересы.
Комментарии, реакции и упоминания помогают восстановить цепочки связей между людьми.
4. Утечки данных
Почты, пароли и логины часто появляются в открытом доступе после взломов.
Эти данные можно использовать для проверки безопасности и анализа рисков.
5. События и новости
Публичные источники (форумы, блоги, архивы) позволяют отслеживать события быстрее официальных новостей.
Можно выявлять угрозы, мошенничество и потенциальные риски.
6. Технические инструменты
Существуют сервисы для поиска информации по никнеймам, email, доменам и файлам.
Инструменты позволяют быстро сопоставлять данные из разных источников.
💡Вывод: OSINT это работа с тем, что уже доступно. Даже маленький фрагмент информации может дать полный контекст.
Подписаться на канал
10 380
Тут такое дело… думаю разговорный ролик примерно на 30 минут если не больше))
Что думаете?)
10 380
👨👦👦Редкое направление OSINT анализ побочных цифровых артефактов.
🧾Что изучают:
➡️Тени и отражения на фото: определение времени съёмки, геолокации, объектов вне кадра
➡️Фоновые звуки в видео: транспорт, речь, природа помогают установить регион
➡️Метаданные и сжатие файлов: поиск оригинального источника и цепочки распространения
➡️Поведенческие паттерны: стиль текста, график активности, цифровой «почерк»
📌Дополнительно анализируют:
➡️Ошибки рендеринга и монтажные артефакты: выявление дипфейков и отредактированных материалов
➡️Версии ПО и устройств в метаданных: помогает определить инструмент создания контента
➡️Особенности интерфейсов на скриншотах: язык системы, часовой пояс, локализация устройства
➡️Следы повторной публикации: сравнение качества, водяных знаков и форматов файлов
Используется при расследованиях, атрибуции аккаунтов, верификации медиаматериалов и анализе дезинформации.
10 380
Доброго времени суток! Скоро на моём YouTube-канале выйдет видео по OSINT, в котором я разберу, что к чему, а также коснусь важных, и ещё не слишком часто обсуждаемых тем.
(Именно поэтому посты выходят реже)
10 380
+2
✒️Появились странные детали вокруг цифровых аккаунтов, связанных с Джеффри Эпштейном
➡️Несмотря на официальное заявление о смерти Эпштейна 10 августа 2019 года, в сети обнаружены данные, которые вызывают новые вопросы.
📑В документах, связанных с расследованием, упоминается YouTube-аккаунт с ником littlestjeff1, использование которого подтверждается платёжными следами.
🔑Также указано, что почта littlestjeff@yahoo.com могла быть связана с одним из известных email-адресов Эпштейна.
👨👦👦 Этот же ник был найден в Fortnite там зафиксированы покупки внутриигровой валюты, включая транзакцию в мае 2019 года.
👛Игровая статистика показывает активность аккаунта в период август–октябрь 2019 года что уже после официальной даты смерти.
📬Более того, позже фиксировалась игровая активность в сезоне 2023–2024 годов с достижением ранга Silver 1.
📃По некоторым данным, активность аккаунта в 2024 году связывают с территорией Израиля (https://fortnitetracker.com/) это было видно до скрытия профиля.
💠Статистика побед и активности аккаунта обновлялась вплоть до 2025 года.
📊После того как информация начала распространяться в сети, профиль Fortnite был переведён в приватный режим, а архивные следы аккаунта начали исчезать из открытых источников.
🔗На данный момент остаётся неизвестно, кто именно мог использовать этот аккаунт после 2019 года и насколько корректно связывать его напрямую с Эпштейном.
10 380
🔗Профилинг в OSINT: анализ поведения цели через открытые источники.
Основа - цифровой след: как человек пишет, что публикует, когда проявляет активность, как реагирует на стресс, конфликты и давление.
➡️Что анализируется:
— стиль коммуникации (лексика, тон, повторяющиеся фразы)
— паттерны активности (время онлайна, цикличность постов, всплески активности)
— социальные связи (кто взаимодействует, кто влияет, кто игнорируется)
— реакция на события (конфликты, утечки, критика, давление)
— изменения поведения со временем
Главное правило — поиск паттернов. Один пост редко даёт ценность. Повторяющиеся действия формируют поведенческую модель.
➡️Профилинг в OSINT позволяет:
➡️выявлять альтернативные аккаунты
➡️оценивать уровень потенциального риска
➡️прогнозировать поведение цели
➡️обнаруживать слабые места в OPSEC
➡️связывать аккаунты через поведенческие совпадения
🏷Основа профилинга: сопоставление цифровых привычек, анализа контекста и фиксация отклонений от стандартного поведения цели.
10 380
👨👦👦Парсинг e-mail с GitHub
1. Клонируем репозиторий:
git clone https://github.com/username/repository.git
cd repository
🤔Вместо username/repository вставь нужный проект.
2. Ищем e-mail во всех файлах:
grep -r -E -o "[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}" .
➡️ -r — рекурсивно по всем файлам
➡️ -E — включает расширенные шаблоны
➡️ -o — выводит только совпадения
➡️Регулярка ищет email-адреса
3. Сохраняем найденные адреса в файл:
grep -r -E -o "[...]" . > emails.txt
📬Файл emails.txt будет содержать все найденные адреса
4. Удаляем дубликаты:
sort emails.txt | uniq > emails_unique.txt
🔗sort упорядочивает
🔗uniq удаляет повторы
5. Фильтруем мусор (боты, GitHub и т.д.):
grep -vE "noreply|example|github.com" emails_unique.txt > clean_emails.txt
➡️ -v — инверсия (удаляет строки с совпадениями)
➡️-E — расширенные шаблоны
➡️Результат в clean_emails.txt
🕵️♂️ OSINT по найденным e-mail
1. Проверка на утечки:
👛https://haveibeenpwned.com — пароли и взломы
👛https://emailrep.io — репутация почты
👛https://hunter.io — корпоративные почты и источники
👛https://dehashed.com — базы, IP, телефоны (ограничен бесплатно)
👛https://epieos.com/ — базовый OSINT инструмент
2. Telegram-поиск:
🔗Вставь e-mail в строку поиска Telegram иногда показываются привязанные аккаунты
🗣️Если знаешь Telegram-юзернейм, используй бота:
@UserInfoBot
Получи Telegram ID
3. Google Dorks:
📊Ищи упоминания по другим сайтам:
"email@example.com" site:linkedin.com
"email@example.com" site:pastebin.com
"email@example.com" site:facebook.com
➡️Лайфхак: добавляй фильтры вроде filetype:txt, intitle:index.of и inurl: так ты найдёшь утечки и списки.
📊Вывод: Полноценный OSINT-цикл закрыт10 380
👨👦👦Парсинг e-mail с GitHub
1. Клонируем репозиторий:
git clone https://github.com/username/repository.git
cd repository
🤔Вместо username/repository вставь нужный проект.
2. Ищем e-mail во всех файлах:
grep -r -E -o "[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}" .
➡️ -r — рекурсивно по всем файлам
➡️ -E — включает расширенные шаблоны
➡️ -o — выводит только совпадения
➡️Регулярка ищет email-адреса
3. Сохраняем найденные адреса в файл:
grep -r -E -o "[...]" . > emails.txt
📬Файл emails.txt будет содержать все найденные адреса
4. Удаляем дубликаты:
sort emails.txt | uniq > emails_unique.txt
🔗sort упорядочивает
🔗uniq удаляет повторы
5. Фильтруем мусор (боты, GitHub и т.д.):
grep -vE "noreply|example|github.com" emails_unique.txt > clean_emails.txt
➡️ -v — инверсия (удаляет строки с совпадениями)
➡️-E — расширенные шаблоны
➡️Результат в clean_emails.txt
🕵️♂️ OSINT по найденным e-mail
1. Проверка на утечки:
👛https://haveibeenpwned.com — пароли и взломы
👛https://emailrep.io — репутация почты
👛https://hunter.io — корпоративные почты и источники
👛https://dehashed.com — базы, IP, телефоны (ограничен бесплатно)
👛https://epieos.com/ — базовый OSINT инструмент
2. Telegram-поиск:
🔗Вставь e-mail в строку поиска Telegram иногда показываются привязанные аккаунты
🗣️Если знаешь Telegram-юзернейм, используй бота:
@UserInfoBot
Получи Telegram ID
3. Google Dorks:
📊Ищи упоминания по другим сайтам:
"email@example.com" site:linkedin.com
"email@example.com" site:pastebin.com
"email@example.com" site:facebook.com
➡️Лайфхак: добавляй фильтры вроде filetype:txt, intitle:index.of и inurl: так ты найдёшь утечки и списки.
📊Вывод: Полноценный OSINT-цикл закрыт10 380
💠 Какие бывают IP-адреса? Полный разбор для OSINT и не только
🔗Разбираем по полочкам, какие бывают IP и что важно учитывать при анализе
📥 По версии протокола:
IPv4 — привычный формат: 192.168.1.1
IPv6 — более длинный и современный: 2001:db8::1
📑 По доступности:
Публичный (Public IP)
🖥 видим в интернете. Выдаёт провайдер.
Приватный (Private IP)
🖥 Используется внутри сети. Не выходит в интернет напрямую.
Примеры:
10.0.0.0 – 10.255.255.255
172.16.0.0 – 172.31.255.255
192.168.0.0 – 192.168.255.255
❓ По типу выдачи:
Статический (Static IP)
📈 Не меняется. Часто у серверов.
Динамический (Dynamic IP)
📃 Меняется при каждой сессии. Выдаётся автоматически (DHCP).
🏷По назначению (трафику):
Unicast — точечно одному получателю
Broadcast — всем в сети
Multicast — группе устройств
Anycast — ближайшему получателю (часто используется у DNS и CDN)
💡Специальные IP:
127.0.0.1 — loopback (localhost)
0.0.0.0 — без адреса (или “все адреса”)
169.254.x.x — самоназначенный (если нет DHCP)
255.255.255.255 — broadcast по всей подсети
🏷Зачем это знать?
IP-адрес важная точка входа в OSINT, трекинг, определение геолокации, анализа утечек и атак. Понимание их типов помогает не перепутать локальный адрес с реальным, а левый с настоящим.
OSINT Academy | Discord | Telegram | OSINT Framework
10 380
Алгоритм разбора MAC-адреса:
🏷Форматирование - приведение к виду XX:XX:XX:XX:XX:XX.
❕OUI (первые 3 байта) - определяет производителя сетевого адаптера.
❕Биты первого октета:
➡️7-й бит (U/L bit):
➡️0 = глобально назначен производителем.
➡️1 = локально назначенный (LAA, часто рандомизация).
➡️8-й бит (I/G bit):
➡️0 = unicast.
➡️1 = multicast.
❕Идентификатор устройства (последние 3 байта) - уникален в пределах OUI.
Признаки рандомизированного MAC:
➡️U/L bit = 1.
➡️OUI не совпадает с базой IEEE.
❗️Проверка производителя:
➡️Локально: arp -a, ip neigh, getmac, ifconfig.
➡️Онлайн базы: macvendors.com или IEEE OUI Lookup.
OSINT Academy | Discord | Telegram | OSINT Framework
10 380
Алгоритм разбора MAC-адреса:
🏷Форматирование - приведение к виду XX:XX:XX:XX:XX:XX.
❕OUI (первые 3 байта) - определяет производителя сетевого адаптера.
❕Биты первого октета:
➡️7-й бит (U/L bit):
➡️0 = глобально назначен производителем.
➡️1 = локально назначенный (LAA, часто рандомизация).
➡️8-й бит (I/G bit):
➡️0 = unicast.
➡️1 = multicast.
❕Идентификатор устройства (последние 3 байта) - уникален в пределах OUI.
Признаки рандомизированного MAC:
➡️U/L bit = 1.
➡️OUI не совпадает с базой IEEE.
❗️Проверка производителя:
➡️Локально: arp -a, ip neigh, getmac, ifconfig.
➡️Онлайн базы: macvendors.com или IEEE OUI Lookup.
OSINT Academy | Discord | Telegram | OSINT Framework
10 380
✒️С одним из текущих (и уже бывших) PR-менеджеров произошло серьёзное недопонимание. Мне была нужна активная аудитория, а в итоге получилось так, что она вроде бы есть, но в каких объёмах до сих пор неясно. Точно не 15 000, как показывают просмотры.
Проанализировав все свои посты, я заметил аномалии: где-то резкий рост, где-то падение, причём разница в тысячи. В итоге выяснилось, что под видом «активных» подписчиков были накрученные.
Один из людей, отвечавших за рекламу и являвшийся ключевой фигурой в этом процессе, отстранён от работы.
Но в любом случае я открываю чат для вас! 👨👦👦
10 380
А вот и сам спойлер проекта. Я подумал и решил: мне неинтересно быть частью массы - тех, кто просто пишет посты. Я буду публиковать реже, но каждый материал будет результатом реальной работы и частью моих проектов. Качество это мой приоритет. Ваши идеи и пожелания: t.me/anonaskbot?start=d4wi0eo
10 380
OSINT по Discord — что реально можно узнать
Discord является одним из самых удобных источников для OSINT, если понимать, куда смотреть.
Что можно извлечь из открытых данных:
• User ID (Snowflake) → примерная дата регистрации аккаунта
• Никнеймы и теги → история смен, пересечения с другими платформами
• Серверы → интересы, комьюнити, возможные роли и активность
• Сообщения → поведенка, тайминг, стиль общения
• Аватар / баннер → обратный поиск, повторное использование
• Связанные сервисы → GitHub, Steam, соцсети (если светились)
Что часто игнорируют:
- временные паттерны онлайна
- одинаковые реакции/эмодзи на разных серверах
- повторяющиеся фразы и сленг
- пересечения по времени сообщений в разных каналах
Инструменты:
• discord.id
• discordtools.io (snowflake)
• whatsmyname.app
• osint.link
• videodubber.ai
• @DiscordSensorbot
• https://toolscord.com/invite
Посты:
• https://hackyourmom.com/en/kibervijna/osint-v-discord/
Важно:
- Discord не анонимный, если пользователь сам оставляет следы
- всё строится на корреляции, а не «магии ботов»
- работаем только с открытыми данными
OSINT по Discord это не «пробив», а анализ поведения и связей.
Подписаться на проект
10 380
Вернул часть эмодзи для удобства и разнообразия, а сам чат появится чуть позже, скорее всего в комбинации с моим новым проектом.
