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OSINT Data Science — Coletando e Analisando Fontes Abertas com Python e R

Mini Curso OSINT Data Science: Coleta e Análise de Fontes Abertas com Python e R | RDS @RDSWEB Mini Curso: OSINT Data Science — Coletando e Analisando Fontes Abertas com Python e R Um roteiro prático para transformar dados públicos dispersos em inteligência estruturada, usando o mesmo ciclo que times de CTI e investigação defensiva aplicam todos os dias: coletar melhor, organizar melhor, analisar melhor. OSINT (Open Source Intelligence) deixou de ser apenas "buscar no Google". Hoje, a diferença entre um analista iniciante e um analista sênior está na engenharia de dados por trás da coleta: como você estrutura o que encontra, como automatiza a repetição e como extrai padrões que um olhar manual não vê. Este mini curso conecta OSINT clássico a Data Science aplicada, com foco em Python (coleta) e R (análise/visualização). Módulo 1 — O Ciclo OSINT como Pipeline de Dados Pense no ciclo de inteligência clássico (Direção → Coleta → Processamen...

(Vídeo) Retail Surveillance / Retail Countersurveillance Desde o rastreamento geo-magnético para smartphones até o reconhecimento facial para o marketing por e-mail

Em vez de dramatizar essas tecnologias que podem levar à calcificação e normalização, o objetivo desta palestra é dinamizar o discurso em torno da construção de soluções criativas para contrariar, adaptar ou repensar tecnologias emergentes de vigilância.




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Desde o rastreamento geo-magnético para smartphones até o reconhecimento facial para o marketing por e-mail, desde a impressão digital do carro de compras até algoritmos de visão computacional que usam suas roupas como metadados, esta palestra explorará a paisagem emergente da vigilância varejista hipercompetitiva. Em vez de dramatizar essas tecnologias que podem levar à calcificação e normalização, o objetivo desta palestra é dinamizar o discurso em torno da construção de soluções criativas para contrariar, adaptar ou repensar tecnologias emergentes de vigilância.
As tecnologias de vigilância de varejo são muitas vezes ofuscadas por tecnologias de vigilância do governo mais ameaçadoras, mas a vigilância de varejo apresenta um tipo diferente de ameaça.  

Constitui a base para a vigilância ascendente dos dados pessoais que, de outro modo, seria demasiado difícil para um programa de vigilância do governo recolher. Os dados, incluindo suas fotos, mensagens e movimentos mais pessoais, são rotineiramente coletados e vendidos por serviços comerciais. A vigilância no varejo também apresenta riscos para quebras de dados e vazamentos e permite novas formas de monitoramento psicológico e comportamental que visam influenciar e controlar os comportamentos dos "consumidores".
A maior preocupação hoje, disse Phil Zimmerman (2015), não é backdoors software, mas os petabytes de informação que está sendo acumulado pelos gostos de Google e Facebook. Co-fundador do círculo silencioso Mike Janke também expressou preocupação sobre este tipo de aviso de vigilância e recolha de dados que "as empresas de dados do mundo têm mais dados sobre você do que GCHQ faz, com certeza."
Esta conferência irá analisar as tendências e tecnologias atuais e emergentes usadas na vigilância de varejo com o objetivo de permitir que outros criem um modelo de ameaça de vigilância de varejo mais informado, soluções de contra-vigilância e conhecimento para a participação democrática e de protesto.

 



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