OSINTとOPSECの基礎
このセクションでは、OSINTを安全かつ効果的に実施する方法を学びます。OSINTのプロセス、分析における落とし穴の回避、そしてOPSEC（運用セキュリティ）の管理について扱います。これには、オンライン上でどのような情報が露呈しているかを理解するための「OPSEC事前チェックリスト」の実習も含まれます。
取り上げられるトピック
ラボ
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OPSEC事前チェックリスト
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潜在的なマルウェアへの対処
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Canary Tokens（カナリートークン）
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HunchlyとObsidian
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[オプション] Linuxコマンドラインの練習
概要
情報の検索、収集、処理を行うためのツールや技術を学ぶ前に、まずはそれらの活動を可能な限り安全かつ効果的に行う方法について議論します。本セクションは、OSINTプロセスの概要と、分析における落とし穴を回避するためのヒントから始まります。続いて、OPSEC（運用セキュリティ）について解説します。OSINT活動の大部分は、新しいサイトへのアクセスや、ファイル・情報のダウンロードを伴うものだからです。
これらの概念を具体的に理解するために、受講者は「OPSEC事前チェックリスト」という新しい実習に取り組みます。これは、リンクをクリックする前に、訪問先のウェブサイトから自分がどのように見えているか（どのような情報が露呈しているか）を段階的に確認するものです。架空のアカウント（いわゆる「ソックパペット」）の作成は、ここ数年で難しくなっており、多くのサイトで実際の電話番号や顔写真などの提示が求められるようになっています。ここでは、そうした課題について議論し、アカウントを作成するための最新の手法を学びます。
本セクションの締めくくりとして、整理・効率化に役立つ2つのツールを取り上げます。Hunchlyはオンライン調査の記録・管理に優れたツールであり、Obsidianはメモ取りやその他の多様な用途に使える効果的なオープンソースツールです。また、レポート作成についても扱います。OSINTを学ぶ多くの受講者がLinuxスキルの向上を目標に掲げているため、セクションの最後にはLinuxコマンドラインの練習用オプション実習を用意しています。これにより、スキル向上を目指す受講者は、管理された環境で実践的な学習を行うことができます。
OSINTの必須スキル
このセクションでは、検索テクニック、Webデータの収集、アーカイブ作成など、OSINTの核となるスキルを習得します。メタデータ、画像、翻訳の分析方法を学び、ArchiveBoxなどのツールを使用してオンラインコンテンツをキャプチャ・保存する方法を実践します。
取り上げられるトピック
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Webの基礎と検索エンジン
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Webアーカイブとプロキシサイト
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Webデータの収集と処理
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メタデータ、マッピング、画像分析
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顔認識と翻訳
ラボ
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ArchiveBoxによるWebキャプチャ実習
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メタデータ分析
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画像逆検索
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顔認識
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翻訳テクニック
概要
セクション2では、業界を問わず、すべてのOSINT実務者が身につけておくべき基本的なスキルを扱います。まず、厳選されたOSINTリソースのリストを紹介し、続いてWebの仕組みの理解や検索エンジンの効果的な活用法といった基礎知識を学びます。さらに、同一の個人が所有・運営する他のサイトを見つける方法や、サイト運営者が閲覧を意図していないコンテンツを確認する方法、そして常に重要となるOPSEC（運用上のセキュリティ）への配慮や安全な作業手順についても解説します。また、継続的な監視アラートを設定する理由とその方法も取り上げます。Webサイトのコンテンツをアーカイブする方法、過去のコンテンツを閲覧する方法、そして自身の代わりに他のサイト経由で対象サイトへアクセスさせる方法など、複数の手法を紹介します。これには、ArchiveBoxを使用してページをプログラム的かつ自動的にキャプチャし、コンテンツの変更や消失に備えて永続的な記録を残すための新しいハンズオン実習も含まれます。
インターネットデータの収集・保存に加え、生データを処理や分析に適した形式に変換する方法について解説します。一見重要でないように見えるデータや、表面上は見当たらないデータから有益なインテリジェンスを抽出する方法を議論し、マッピング、画像、分析に役立つサイトも紹介します。続いて画像分析のセクションでは、手法や有用なツール、実際の事例について学びます。最後に、顔認識技術や、オンラインで人物を特定するために活用できるリソースおよび実例について解説します。最後は、単にテキストをある言語から別の言語へ変換するだけにとどまらない、翻訳に関する議論で締めくくります。具体的には、コンテンツが機械翻訳によって英語化された際に、その背後にある元の言語を特定する手法についても取り上げます。これにより、例えばロシア語やナイジェリアの言語で書かれた文章が、Google翻訳などのツールを通して翻訳されたものかどうかを見分けられるようになります。
人物調査
このセクションでは、ユーザー名、メールアドレス、電話番号、ソーシャルメディアを活用して個人を調査します。アイデンティティ、行動、オンライン上での存在（プレゼンス）を分析しつつ、漏洩データやAPIの活用法、AI生成コンテンツの検知方法を学びます。
取り上げられるトピック
- プライバシーとアイデンティティに関する調査
- ユーザー名、メールアドレス、電話番号
- 漏洩データとAPI
- ソーシャルメディア分析と位置情報（ジオロケーション）
- AI生成コンテンツの検知
ラボ
- APIデータ収集実習
- 漏洩データ調査実習
- ソーシャルメディア分析
- 位置情報特定
- AI生成コンテンツ検知
概要
本コースのセクション3では、個人やグループの調査に焦点を当てます。まずプライバシーについて議論した後、主要なサイトを横断してユーザー名やメールアドレスを調査し、個人のアカウントを特定する手法を学びます。続いて、メールアドレスが不正行為に関与している可能性の判断方法や、そのメールアドレスに関連する人物が過去に滞在していた可能性のある場所を特定する方法を扱います。多くのOSINT（オープンソース・インテリジェンス）調査は、電話番号や住所といった「セレクター（特定の手がかりとなる情報）」から始まり、調査員はその情報を個人やグループと結びつける必要があります。ここでは、そのために活用できる数多くのリソースや手法（プリペイド携帯電話番号の所有者を特定する手法など）を紹介します。また、様々な種類の漏洩データについて学び、それらをOSINT調査やサイバー防御にどう活用できるかを探ります。その後の実習では、漏洩データを扱い、多くの調査員がこれまで考慮しなかったような方法で活用することに挑戦します。これにより、調査を予期せぬ方向へと進展させるための新たな手がかり（ピボット）を見つけ出すことが可能になります。取り上げる重要なデータソースの多くはAPI経由で利用できるため、前半にはAPIを使用してデータを取得する手順を学ぶ、全く新しい実習も組み込まれています。APIを扱ったことがなくても心配はいりません。初心者でも取り組みやすいよう丁寧に解説するため、実習が終わる頃には、APIに対する「難しそう」というイメージが払拭されているはずです。
本セクションの後半では、ソーシャルメディアサイトに焦点を当てます。具体的には、Facebookでの高度な検索、削除されたソーシャルメディアコンテンツの復元・閲覧テクニック、アカウントを持たずにサイト上のコンテンツを閲覧する方法、多岐にわたるソーシャルメディアプラットフォームの検索・分析、ソーシャルメディアデータの位置情報特定、そしてトレンド・感情・評判の分析といったトピックを扱います。講義の締めくくりとして、今回新たに導入された「AI生成コンテンツの検知」に関するセクションとハンズオン実習が行われます。AIが生成した画像、動画、テキストがソーシャルメディアやウェブ全体に溢れる中、それらを識別する能力はOSINT（オープンソース・インテリジェンス）の必須スキルとなりつつあります。この実習では、受講者がまさにその識別作業を実践的に体験することができます。
ウェブサイトとインフラの調査
このセクションでは、ウェブサイト、IPアドレス、インフラを分析し、調査における重要な疑問を解明します。所有者の特定、使用技術の把握、システム動作の理解といった手法を学び、分析の精度を高めるとともに、調査の落とし穴を回避する方法を習得します。
取り上げられるトピック
ラボ
概要
セクション4では、ウェブサイト、IPアドレス、およびクラウドを含む各種インフラの調査について扱います。抽象的な理論にとどまらず、調査官が実際に答えを必要とする疑問――「このサイトの所有者は誰か？」「他にどのようなサイトを所有・運営しているか？」「CloudflareのようなCDNの背後に隠れているサイトの真のIPアドレスは何か？」「標的は実際にどのような技術やサービスを運用しているか？」――に焦点を当てます。技術的な知識に自信がない受講者に対しても、各要素の仕組みや役割を丁寧に解説し、実際の調査でそれらがどのように役立ったかを示す具体例を数多く紹介します。
技術的な専門分野を持たないアナリストにとっても、本セクションの学習は極めて重要です。技術的な要素の仕組みを理解しておくことで、調査中に無駄な深入り（ラビットホール）をして時間を浪費するリスクを減らせるからです。一方、サイバー脅威インテリジェンス（CTI）の専門家など、技術的なトピックを重視する受講者に向けては、可能な限り深く掘り下げられるよう、多種多様なツールやリソースを取り上げます。本セクションは、仕組みの理解、実例やケーススタディの学習、最先端の研究事例の確認、そして一般的には不可能だと思われていたことを実現するための独創的なツール活用法などを組み合わせた構成となっています。
自動化、ダークウェブ、大規模データセット
このセクションでは、大規模データセットの活用、ダークウェブの探索、OSINT（オープンソース・インテリジェンス）タスクの自動化について学びます。WhisperのようなAIツールを活用して調査を迅速化する方法や、膨大なデータを効率的に処理する手法を習得します。
取り上げられるトピック
ラボ
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企業および無線の分析
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大量データのトリアージ
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ダークウェブの探索
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Whisperによる文字起こし実習
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自動化テクニック
概要
第5セクションでは、企業調査からOSINTにおける無線（ワイヤレス）情報の活用まで、多岐にわたるトピックを扱います。これには、Wi-FiのSSID（ネットワーク名）を利用してデジタルフォレンジックデータを充実させたり、場所を特定したりする手法も含まれます。OSINTの業務に長く携わっていると、いずれ膨大なデータの山を前にし、その内容の分析を求められる場面に直面するでしょう。職種によっては、すでに日常的にそのような状況にあるかもしれません。本セクションでは、無料または安価なリソースを活用し、大規模データセットを効果的かつ迅速にトリアージ（選別）および検索する方法を学びます。また、ダークウェブについても深く掘り下げ、その仕組みや情報の探し方、何が見つかる可能性があるか、さらにはダウンロードを高速化するテクニックなどを解説します。
続いて、OSINTにおけるAI活用に関する新しいトピックへと進み、AIツールが実際の調査業務をどのように加速させるかを探ります。ここでは、OpenAIの「Whisper」を使用して音声コンテンツを文字起こしするハンズオン実習も行います。手作業では膨大な時間を要する長時間の録音、動画、インタビューなどの処理において、AIは強力な「フォース・マルチプライヤー（能力増幅ツール）」となります。セクションの終盤では、プログラミングを必要としない様々な自動化の選択肢について解説します。最後の「今後の展望（Path Forward）」と題したパートでは、OSINTの学習を継続する上で役立つ様々なリソースを紹介します。
キャップストーン：キャプチャー・ザ・フラッグ
数時間にわたる「キャプチャ・ザ・フラッグ（CTF）」形式の演習で、自身のスキルを実践的に活用しましょう。チームで協力して、実際のデータや手法を用い、架空のクライアントに対する脅威評価を作成します。その後、分析結果を発表し、インストラクターからフィードバックを受けます。
