Стилометрия как метод идентификации. Методология
pxwn – core. 🇵🇱
Вступление
Моим любимым методом анализа который применяется зачастую к мошенникам является стилометрия, и не просто как метод верификации, а методом идентификации и выявлением ключевой информации.
На мой взгляд многие пренебрегают этой методологией, используя данный метод только для верификации, в данном посте же я хочу показать все тонкости данной методологии и показать насколько она может быть эффективной во многих кейсах.
Стилометрия
Стилометрический анализ данных (стилометрия) — это анализ и выявление уникальных паттернов и стиля на основе письменного текста. Идеология данного метода заключается в том, что у каждого человека есть свой цифровой отпечаток, который человек оставляет неосознанно.
Что входит в стилометрию:
• Частота уникальных слов/символов/эмодзи
• Пунктуация
• Длина предложений
Этап оценки
На этом этапе вы должны с механической скоростью определять, применим ли данный метод в том или ином тексте, вот основные и ключевые паттерны на которые следует опираться:
• Контекст: Важно понять контекст того или иного текста, если это реклама, статья, локальная шутка и так далее — с большой вероятностью стилометрия даст результаты. Однако если это обычный диалог, без каких либо особых паттернов и оформления — пропускаем и исследуем дальше.
• Оформление: Если в тексте содержатся уникальные символы/слова/эмодзи, которые неоднократно замечаются в ходе исследования, это стоит взять на заметку.
• Грамматика: Определять с какой особенностью пишет человек, это напрямую поможет выявить примерный портрет и сразу составить оценку последующих действий.
Полезные инструменты и методы поиска
1) Google Dorking
Примеры:
• site:t.me/ "текст рекламы" — Поиск текста в мессенджере Telegram.
• intext:"уникальная фраза" — Поиск фразы по всему браузеру.
• "авторский текст" filetype:pdf — Поиск текста в документе формата pdf.
2) Telelog
Примеры:
• @username - Messages — Архив текста в профиле Telegram.
• /text "уникальный текст" — Поиск уникального текста в Telegram.
3) Анализ форумов и предположительных групп
Примеры:
• Сообщество ВК «Село Молочное» - Поиск по фразе или слову — Поиск текста в группе.
• Чат Telegram «Форум солнечных» - Поиск — Поиск того или иного текста в чате.
• Веб-форум «ГТА РП» - Ключевые слова — Поиск текста по ключевым словам по всему форуму.
Реальный пример
Хочу очередной раз вернуться к моему кейсу «M3GA», ведь методика деанонимизации была преимущественно стилометрия, как это было поэтапно:
1) Замечен текст рекламы в группе пользователем, через функцию «Поиск» обнаружилось что данный текст используется постоянно в одном виде.
2) Через функцию /text в Telelog был замечен еще один аккаунт, который писал тот же самый текст.
3) Была выявлена группа в которой активность пользователя была наибольшей.
4) Заметив определенный паттерн оформления текста, через функцию «Поиск» обнаружилось еще 2 текста в немного измененном формате.
5) Вернувшись к функции /text в Telelog обнаруживается последний и удаленный аккаунт, который в будущем послужит главным в деанонимизации.
Вывод
Подводя итог, можно сказать, что стилометрия в контексте OSINT — это гораздо больше, чем просто метод верификации. При правильном подходе она превращается в полноценный инструмент идентификации и поиска злоумышленников в сети.
Использование стилометрии в связке с методами продвинутого поиска и инструментами позволяет выжимать максимум информации из минимального объема данных. Надеюсь, эта методология поможет вам шире взглянуть на текстовый анализ и эффективно применять его в реальных расследованиях.