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Perspectivas Jurídicas Internacionais sobre Operações Cibernéticas

Perspectivas Jurídicas Internacionais sobre Operações Cibernéticas: Uma Base Comum para os Aliados da OTAN CCDCOE :: NATO Cooperative Cyber Defence Centre of Excellence Dr. Agnes Kasper e Karine Veersalu — NATO Cooperative Cyber Defence Centre of Excellence A ser publicado no NATO Legal Gazette, Edição 44, "Legal Perspective on NATO and Fifth Generation Warfare" Tradução para o português (Brasil). Documento original em inglês publicado pelo CCDCOE (NATO Cooperative Cyber Defence Centre of Excellence). Fonte original: https://ccdcoe.org/uploads/2026/06/International_Legal_Perspectives_on_Cyber_Operations.pdf Tradução e diagramação: RDS @RDSWEB Aviso Legal (original do CCDCOE): Esta publicação é um produto do NATO Cooperative Cyber Defence Centre of Excellence (o Centro). Ela não reflete necessariamente a política ou a opinião do Centro ou da OTAN. O Centro não pode ser responsabilizado por qualquer perda...

ExifRead para OSINT

Uma jornada ao ExifRead para OSINT

Se você está procurando um tutorial sobre como usar a biblioteca ExifRead do Python para Open Source Intelligence (OSINT), então você veio ao lugar certo. Este breve blog explorará o processo de extração de metadados de imagens usando Python e ExifRead. Os metadados podem fornecer informações valiosas sobre a origem, localização e outros detalhes de uma imagem, que podem ser cruciais nas investigações do OSINT. Acompanhe enquanto me aprofundo em cada etapa desse processo e aprenda como aproveitar o poder do ExifRead para seus próprios projetos.

Etapa 1: invocando a biblioteca ExifRead

Primeiro, precisamos convidar a biblioteca ExifRead para nosso ambiente Python. Com uma simples linha de código, podemos convocar seus poderes *wingardium exifiosa!

pip instalar exifread

Etapa 2: liberando o poder do ExifRead

Agora que o ExifRead faz parte de nossa equipe, podemos usá-lo para ler os metadados de uma foto específica. Para este tutorial, usarei uma foto que tirei do meu cachorro. Deu-me resultado, que vou mostrar na foto abaixo.

import exifread 

# Function to display image metadata
def display_image_metadata ( image_path ):
# Abra o arquivo de imagem
com open (image_path, 'rb' ) as image_file:
# Extract metadata from the image
metadata = exifread.process_file(image_file)

# Iterate through the metadata keys
for key in metadata.keys():
# Excluir chaves de metadados específicas da saída
se a chave não estiver em ( 'JPEGThumbnail' , 'TIFFThumbnail' , 'Filename', 'EXIF MakerNote' ):
# Imprima a chave de metadados e seu valor correspondente
print ( f" {key: 25 } : {metadata[key]} " )

if __name__ == '__main__' :
# Substitua pelo caminho para sua imagem arquivo
image_path = 'caminho/para/sua/imagem.jpg'
display_image_metadata(image_path)

Depois de executar o código acima, você obterá este resultado. Neste ponto, você pode ver a data em que a foto foi tirada, o modelo do telefone usado para tirar a foto. Antes você podia pegar o local onde foi tirado, mas em dezembro de 2022, o Google parou de usar informações do Histórico de localização para novas fotos e vídeos quando os locais da câmera são desativados. Obviamente, isso não significa que a foto em si seja à prova de OSINT; você pode voltar à maneira tradicional de fazer OSINT procurando pontos de referência na foto. Você também pode usar yandex, pimeye ou tineye para pesquisa reversa de imagens. E também há este artigoque mostra como identificar todos os países do mundo. OSINT pode ser complicado e geralmente não há uma maneira de descobrir algo. É uma habilidade que se desenvolve toda vez que você faz alguma investigação! Que sua curiosidade o guie e que suas descobertas sejam abundantes.

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