Pārlekt uz galveno saturu

Atvērto avotu un datu analīze

Studiju kursa apraksts

Kursa apraksta statuss:Apstiprināts
Kursa apraksta versija:8.00
Kursa apraksta apstiprināšanas datums:02.02.2024 12:30:31
Par studiju kursu
Kursa kods:JF_438LKI līmenis:7. līmenis
Kredītpunkti:2.00ECTS:3.00
Zinātnes nozare:VadībzinātneMērķauditorija:Civilā un militārā aizsardzība; Tiesību zinātne
Studiju kursa vadītājs
Kursa vadītājs:Daiga Spila
Studiju kursa īstenotājs
Struktūrvienība:Sociālo zinātņu fakultāte
Struktūrvienības vadītājs:
Kontaktinformācija:Dzirciema iela 16, Rīga, szfatrsu[pnkts]lv
Studiju kursa plānojums
Pilns laiks - 1. semestris
Lekcijas (skaits)8Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā lekciju kontaktstundas16
Nodarbības (skaits)4Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā nodarbību kontaktstundas8
Kopā kontaktstundas24
Nepilns laiks - 1. semestris
Lekcijas (skaits)3Lekciju ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā lekciju kontaktstundas6
Nodarbības (skaits)2Nodarbību ilgums (akadēmiskās stundas)2Kopā nodarbību kontaktstundas4
Kopā kontaktstundas10
Studiju kursa apraksts
Priekšzināšanas:
Prasmes strādāt ar datoru, interneta pārlūkiem, orientēties sociālajos tīklos, angļu valodas prasmes
Mērķis:
Sniegt studentiem izpratni par atvērto avotu un datu analīzes OSINT (Open Source Intelligence) lietošanas gadījumiem ekonomisko noziegumu atklāšanā un apkarošanā; Sniegt studentiem nepieciešamās prasmes un iemaņas atvērto avotu pierādījumu meklēšanā un apkopošanā, iepazīstinot studentus ar brīvpieejas rīkiem un informācijas iegūšanas metodēm; Sniegt studentiem prasmes un iemaņas iegūtās informācijas un pierādījumu analīzē un sintēzē.
Tēmu saraksts (pilna laika studijas)
Nr.TēmaĪstenošanas formaSkaitsNorises vieta
1Ievads OSINT Atvēto avotu un datu analīze jeb OSINT kā informācijas vākšanas, apkopošanas un analīzes pieeja; Gadījumu studijas ilustrējot: • Cilvēku dosjē veidošanu; • Ģeolokāciju; • Notikumu rekonstrukciju; • Interešu konflikta identificēšanu.Lekcijas0.50datorklase
2Ievads mūsdienu interneta vidē Interneta darbības principi – datu aprites infrastruktūra; Interneta vietņu darbības principi – domēnu, serveru hostēšana; Veblapu indeksācija, deepweb, dark web; SEO – search engine optimization; Sociālie tīkli – uzmanības ekonomika, influenceri Lielo datu ekonomika, mašīnmācīšanās Datu brokeri – Cambridge Analytica, OCEAN, micro targetingLekcijas0.50datorklase
3Informācijas pieejamība un privātums internetā Semināra darbs atbilstoši semināra Nr. 1 instrukcijai.Nodarbības0.25datorklase
4Advancēta meklēšana interneta pārlūkos Interneta pārlūku dorkings: • Meklēt konkrētā lapā; • Meklēt konkrētu frāzi; • Meklēt konkrētu failu tipu; • Meklēt pēc attēla u.c. Arhivētais saturs; Personas datu meklēšana pēc personas vārda, lietotāja vārda, e-pasta, adreses, telefona numuraLekcijas0.50datorklase
5Meklēšana sociālajos tīklos Facebook; Twitter; Instagram; VKontakte; YouTube; WhatsApp grupas; Telegram kanāli un grupas.Lekcijas0.50datorklase
6Personas dosjē apkopošana Semināra darbs atbilstoši semināra Nr. 2 instrukcijai.Nodarbības0.25datorklase
7Pierādījumu verificēšana Teksta pārbaude; Attēlu pārbaude; Video pārbaude; Lokācijas pārbaude.Lekcijas1.00datorklase
8Neautentiska uzvedība sociālajos tīklos Neautentiskas lapas Facebook Neautentiski konti Facebook Atomatizēti konti Twitter (boti) Klikšķu fermas Troļļu fabrikasLekcijas1.00datorklase
9Notikuma verifikācija demonstrējot pierādījumu pārbaudes metodes Semināra darbs atbilstoši semināra Nr. 3 instrukcijai.Nodarbības1.00datorklase
10Interešu konflikta identifikācija atvērtajos datos (Vieslekcija) Uzņēmumu reģistra, KANB partiju finansēšanas, VID amatpersonu deklarāciju un Iepirkumu uzraudzības biroja (IUB) publicētie u.c. dati; Gadījuma studijas ar izplatītākajām korupcijas un interešu konfliktu shēmāmLekcijas1.00datorklase
11Datu analīze Excel Datu importēšana, formatēšana, kārtošana, atlase, meklēšana; Datu kopu sapludināšana; RakurstabulasNodarbības1.00datorklase
12Mājaslapu izmeklēšana Domēnu reģistrs, anonimizācijas servisi, IP adresess, VPN; SSL sertifikāti; Apmeklējumu plūsma (SmilarWeb/Alexa); Backlinks; Sīkdatnes; Source code – unikālieLekcijas1.00datorklase
13Tīkla analīze veicot mājaslapas izpēti Semināra darbs atbilstoši semināra Nr. 5 instrukcijai.Nodarbības0.50datorklase
14Krāpniecība un noziegumi internetā (Vieslekcija) Pikšķerēšana; Identitāšu zādzība; Uzlaušana; Sociālā inžinierija (izlikšanās par banku); DDoS uzbrukumi; Doksings u.c.Lekcijas1.00datorklase
15Drošība internetā (Vieslekcija) Lietotāja identitātes aizsardzība tiešsaistē (VPN, virtuālās mašīnās; pārlūka iestatījumi) Paroļu administrēšana, divu/trīs faktoru verifikācija, biometrija; Aizsardzība pret spiegošanu caur digitālajām ierīcēm; Lokācijas servisu droša izmantošana u.c.Lekcijas1.00datorklase
16Izmeklētāja drošība internetā Semināra darbs atbilstoši semināra Nr. 6 instrukcijai.Nodarbības1.00datorklase
Tēmu saraksts (nepilna laika studijas)
Nr.TēmaĪstenošanas formaSkaitsNorises vieta
4Advancēta meklēšana interneta pārlūkos Interneta pārlūku dorkings: • Meklēt konkrētā lapā; • Meklēt konkrētu frāzi; • Meklēt konkrētu failu tipu; • Meklēt pēc attēla u.c. Arhivētais saturs; Personas datu meklēšana pēc personas vārda, lietotāja vārda, e-pasta, adreses, telefona numuraLekcijas0.50datorklase
5Meklēšana sociālajos tīklos Facebook; Twitter; Instagram; VKontakte; YouTube; WhatsApp grupas; Telegram kanāli un grupas.Lekcijas0.50datorklase
10Interešu konflikta identifikācija atvērtajos datos (Vieslekcija) Uzņēmumu reģistra, KANB partiju finansēšanas, VID amatpersonu deklarāciju un Iepirkumu uzraudzības biroja (IUB) publicētie u.c. dati; Gadījuma studijas ar izplatītākajām korupcijas un interešu konfliktu shēmāmLekcijas0.50datorklase
11Datu analīze Excel Datu importēšana, formatēšana, kārtošana, atlase, meklēšana; Datu kopu sapludināšana; RakurstabulasNodarbības1.00datorklase
12Mājaslapu izmeklēšana Domēnu reģistrs, anonimizācijas servisi, IP adresess, VPN; SSL sertifikāti; Apmeklējumu plūsma (SmilarWeb/Alexa); Backlinks; Sīkdatnes; Source code – unikālieNodarbības1.00datorklase
15Drošība internetā (Vieslekcija) Lietotāja identitātes aizsardzība tiešsaistē (VPN, virtuālās mašīnās; pārlūka iestatījumi) Paroļu administrēšana, divu/trīs faktoru verifikācija, biometrija; Aizsardzība pret spiegošanu caur digitālajām ierīcēm; Lokācijas servisu droša izmantošana u.c.Lekcijas0.50datorklase
17Ievads OSINT un mūsdienu interneta vidē Atvēto avotu un datu analīze jeb OSINT kā informācijas vākšanas, apkopošanas un analīzes pieeja; Interneta vietņu darbības principi – domēnu, serveru hostēšana; Veblapu indeksācija, deepweb, dark web; Sociālie tīkli – uzmanības ekonomika, influenceri Lielo datu ekonomika, mašīnmācīšanās Datu brokeri – Cambridge Analytica, OCEAN, micro targeting; Gadījumi, kad pielieto atvēto avotu izpēti. Mājas darbs: Eseja par atklātību un privātumu mūsdienu internetāLekcijas0.50datorklase
18Pierādījumu verificēšana un neautentiska uzvedība sociālajos tīklos Teksta pārbaude; Attēlu pārbaude; Video pārbaude; Lokācijas pārbaude; Neautentiskas lapas un konti Facebook; Atomatizēti konti Twitter (boti); Klikšķu fermas un troļļu fabrikas. Mājas darbs: Veikt pasniedzēja iedoto “pierādījumu” pārbaudi, aprakstot pārbaudes gaitu, lietotos rīkus un pamatojot secinājumus par pierādījumu autentiskumu.Lekcijas0.50datorklase
Vērtēšana
Patstāvīgais darbs:
1. Lekcijās un semināros izskatītais materiāls ir nepieciešamo zināšanu apguves minimums. Pārējie jautājumi, kas nav izskatīti kontaktnodarbībās, studentam jāapgūst patstāvīgi. Visi studiju kursā apgūstamie jautājumi ir norādīti kursa aprakstā. 2. Materiālu apguvei ārpusauditoriju darba laikā ir jābūt sistemātiskai. Jārēķinās, ka uz divām auditorijas stundām (90 min.) vajag paredzēt vismaz 3 stundas ārpusauditoriju darba (esejas sagatavošana/individuālā darba veikšana, gatavošanās semināriem). 3. Semināru nodarbības notiek grupās un individuāli, izmantojot personīgos klēpju datorus vai augstskolas nodrošinātus stacionāros datorus. Studenti gatavojas semināra darbam individuāli vai grupās. Detalizēta semināra darba organizācija ietverta semināra instrukcijā par attiecīgo semināru, kas nosūtīta studentiem 5 – 7 kalendārās dienas pirms semināra. Studentiem ir pienākums pirms nodarbības sagatavoties atbilstoši instrukcijā norādītajam, piemēram, iepazīties ar kādu gadījumu, kur tika izmantoti atvērtie avoti, izpētīt papildjautājumus un rast atbildes uz tiem, ja tādi uzdoti, un pēcāk seminārā – nodemonstrēt savas patstāvīgās atvērto avotu un datu pētniecības prasmes. 4. Paralēli visiem patstāvīgajiem darbiem, katram studentam individuāli jāizstrādā atvērto avotu pētījums (kursa darbs) par kādu konkrētā lietā aizdomās turamo indivīdu, pārbaudot viņa alibi, sociālo kontu tīklu un mājaslapu tīklu, kas iespējams iesaistīti kādā ekonomiskā noziegumā vai iespēju robežās jāatklāj kāds noziegums, izmantojot atvērto avotu un datu sniegtos pierādījumus.
Vērtēšanas kritēriji:
Kursa ietvaros studentiem tiks likts vērtējums par darbu semināros, kursa noslēguma darbu un eksāmenu. Vērtējuma izlikšanai nepieciešams: 1) Patstāvīga kursa noslēguma darba izstrāde; 2) Nodarbību apmeklētība un sekmīgi vērtējumi semināros; 3) Eksāmena sekmīga nokārtošana. Semināru darbs – 25%, Kursa noslēguma darbs – 50%, Eksāmens – 25%. Gala pārbaudījums (pilna laika studijas): Eksāmens (Rakstisks) Gala pārbaudījums (nepilna laika studijas): Eseja par eksāmena jautājumiem (Rakstisks)
Gala pārbaudījums (pilna laika studijas):Eksāmens (Rakstisks)
Gala pārbaudījums (nepilna laika studijas):Eksāmens (Rakstisks)
Studiju rezultāti
Zināšanas:Studenti zina atvērto avotu izpētes (OSINT) metodes, pieejas, rīkus, izprot tiešsaistes tīklu, interneta pārlūku, mājaslapu un lielāko sociālo tīklu darbības principus, zina profesijai noderīgākās atvērtās datu bāzes, kā arī apzinās un izprot drošības riskus, ar ko sastopas interneta lietotāji, tajā skaitā pats izmeklētājs. Studiju kursa apguves rezultātā studenti spēj integrēt iegūtās zināšanas un dot ieguldījumu jaunu zināšanu radīšanā.
Prasmes:Studenti prot meklēt un sistematizēt atvērtajos avotos pieejamos pierādījumus (tekstus, foto, video, unikālus identifikators u.tml.), lai vēlāk tos pārbaudītu, analizētu un iegūto informāciju sintezētu, izdarot secinājumus par izmeklējamo noziegumu. Izprotot interneta un sociālo tīklu darbības principus, studenti ir spējīgi izmantot pasniedzēja sniegtās zināšanas un patstāvīgi radīt jaunas atvērto avotu pētniecības pieejas. Studenti spēj iesaistīties diskusijās par interneta un sociālo tīklu attīstību, to lietotāju privātumu, drošību, kā arī pētnieka ētiku.
Kompetences:Studenti ir kompetenti veikt ekonomisko noziegumu izmeklēšanu, strādājot ar pierādījumiem, kas iegūti atvērtajos un publiskajos avotos, kā arī konsultēt izmeklētājus, kas izmanto citas pierādījumu vākšanas metodes.
Bibliogrāfija
Nr.Atsauce
Obligātā literatūra
1Bazzell, M. Open Source Intelligence Techniques: Resources for Searching and Analysing Online Information. 7th Edition. Coppell, Texas, 2019
2Akhgar, B., Bayerl, S., Sampson, F. Open Source Intelligence Investigation: From Strategy to Implementation. Springer International Publishing, Switzerland, 2016
3Hassan, N., Hijazi, R. Open Source Intelligence Methods and Tools: A Practical Guide to Online Intelligence. Apress Media LLC, New York, 2018
4Troia, V. Hunting Cyber Criminals: A Hacker's Guide to Online Intelligence Gathering Tools and Techniques. John Wiley & Sons, Indianapolis, 2020
5Gupta, R., Brooks, H. Using Social Media for Global Security. John Wiley & Sons, Incorporated, 2013
6Orlowski, J. The Social Dilemma. Netflix, 2020
Papildu literatūra
1Amer, K., Noujaim, J. The Great Hack. Netflix 2019
2Fincher, D. The Social Network. Columbia Pictures, 2010
Citi informācijas avoti
1Intel Techniques
2Bellingcat
3Verification and Fact Checking Handbook