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오픈 소스 인텔리전스(OSINT)란 무엇인가요?

게시일: 2024년 6월 24일

작성자: 에스테반 보르헤스

오픈 소스 인텔리전스(OSINT)는 특정 정보 요구 사항을 해결하기 위해 공개적으로 이용 가능한 출처에서 정보를 수집, 분석 및 배포하는 관행입니다.

모든 위협 인텔리전스 하위 유형 중에서 오픈 소스 인텔리전스(OSINT)가 가장 널리 사용되고 있으며, 이는 당연한 일입니다. 결국, 대부분 무료인데 누가 거부할 수 있을까요?

안타깝게도 인간 지능, 신호 지능, 지리공간 지능 등 다른 주요 하위 유형과 마찬가지로 오픈 소스 지능도 널리 오해되고 오용되고 있습니다.

이러한 광범위한 사용과 점점 더 정교해지는 OSINT는 시장 전망에 반영되어 있습니다. 실제로 퓨처 마켓 인사이트의 보고서에 따르면 2033년까지 OSINT 산업은 580억 달러에 달할 것으로 예상되며, 그 중요성과 다양한 분야로의 통합이 점점 더 커지고 있습니다.

OSINT가 무엇을 의미하는지 자문해 본 적이 있으신가요? 오픈 소스 인텔리전스(OSINT)란 무엇인가요? 아니면 OSINT의 의미는 무엇인가요? 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.

이 블로그 게시물에서는 오픈 소스 인텔리전스, 즉 OSINT의 기본 사항과 그 사용 방법, 수집 및 분석에 사용할 수 있는 도구와 기 법에 대해 설명합니다. OSINT의 의미와 정보 수집의 영역에서 OSINT가 수행하는 중요한 역할을 살펴보며 OSINT란 무엇인지 자세히 알아보세요.

Key Takeaways

오픈 소스 인텔리전스는 일반 대중이 이용할 수 있는 데이터와 정보에서 파생됩니다. 이른바 '서피스 웹'이 중요한 구성 요소이긴 하지만 Google을 사용하여 찾을 수 있는 것에 국한되지는 않습니다.
오픈 소스 인텔리전스의 가치만큼이나 정보 과부하가 우려되는 것도 사실입니다. 오픈 소스 인텔리전스 이니셔티브를 수행하는 데 사용되는 대부분의 도구와 기술은 보안 전문가(또는 위협 행위자)가 특정 관심 분야에 노력을 집중할 수 있도록 설계되었습니다.
오픈 소스 인텔리전스에는 보안 전문가가 찾을 수 있는 모든 것이 위협 행위자들에 의해 발견되고 사용될 수 있다는 어두운 측면이 있습니다.
오픈 소스 정보 수집을 위한 명확한 전략과 프레임워크를 마련하는 것은 필수적입니다. 단순히 흥미롭거나 유용할 것 같은 것을 찾아다니다 보면 소진될 수밖에 없습니다.
잠재적인 공격자로부터 민감한 데이터를 발견하고 보호하기 위해 OSINT 도구를 사용하는 것은 사이버 보안 위협의 위험을 줄이는 데 매우 중요합니다.

OSINT 의미

오픈 소스 인텔리전스의 일반적인 소스와 애플리케이션을 살펴보기 전에 먼저 오픈 소스 인텔리전스가 실제로 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다.

미국 공법에 따르면 오픈 소스 정보:

공개적으로 사용 가능한 정보에서 생성됨
적절한 대상에게 적시에 수집, 분석 및 배포됩니다.
특정 인텔리전스 요구 사항 해결

여기서 주목해야 할 중요한 문구는 "공개적으로 사용 가능"입니다.

'오픈 소스'라는 용어는 특히 공개적으로 사용할 수 있는 정보를 의미합니다. 정보에 액세스하는 데 전문적인 기술, 도구 또는 기법이 필요한 경우 해당 정보는 오픈 소스로 간주할 수 없습니다.

OSINT란 무엇인가요? (오픈 소스 인텔리전스)

결정적으로, 오픈 소스 정보는 주요 검색 엔진에서 찾을 수 있는 정보에만 국한되지 않습니다. 웹 페이지와 Google을 사용하여 찾을 수 있는 기타 리소스는 오픈 소스 정보의 방대한 소스를 구성하는 것은 분명하지만, 이것이 유일한 소스는 아닙니다.

우선, 인터넷의 상당 부분(전 구글 CEO 에릭 슈미트에 따르면 99% 이상)은 주요 검색 엔진으로는 찾을 수 없습니다. 이른바 '딥 웹'은 로그인 페이지나 페이월의 존재 등 다양한 이유로 인해 Google, Bing, Yahoo 또는 기타 검색 엔진에서 색인을 생성할 수 없는 웹사이트, 데이터베이스, 파일 등의 집합체입니다. 그럼에도 불구하고 딥 웹의 콘텐츠 대부분은 대중이 쉽게 이용할 수 있기 때문에 오픈 소스로 간주할 수 있습니다.

OSINT 도구를 사용하면 기존 검색 엔진 이외의 소스에서 정보에 액세스하고 분석할 수 있습니다. Spiderfoot, searchcode, Searx, Twint, Metagoofil과 같은 도구는 소셜 미디어 네트워크와 딥 웹을 포함한 공개 및 오픈 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하여 대량의 데이터를 발견 및 저장하고, 다양한 정보 간의 링크와 패턴을 찾고, 발견된 정보를 실행 가능한 인텔리전스로 통합하는 데 사용됩니다.

또한 기존 검색 엔진이 아닌 온라인 도구를 사용하여 자유롭게 액세스할 수 있는 정보도 온라인에 많이 있습니다. 나중에 자세히 살펴보겠지만, 간단한 예로 SecurityTrails 등의 도구를 사용하여 IP 주소, 네트워크, 열린 포트, 웹캠, 프린터 등 인터넷에 연결된 거의 모든 것을 찾을 수 있습니다.

정보도 오픈 소스인 경우 오픈 소스로 간주할 수 있습니다:

대중을 대상으로 게시 또는 방송(예: 뉴스 미디어 콘텐츠)
요청에 따라 대중에게 공개(예: 인구조사 데이터)
구독 또는 구매를 통해 대중에게 공개(예: 업계 저널)
일반 관찰자가 보거나 들을 수 있음
대중에게 공개되는 회의에서 사용 가능
일반인에게 공개되는 장소를 방문하거나 이벤트에 참석하여 획득합니다.

이쯤 되면 "와, 정보가 너무 많은데..."라고 생각하실 수도 있습니다.

그리고 당신 말이 맞습니다. 우리는 상상할 수 없을 정도로 많은 양의 정보에 대해 이야기하고 있으며, 그 양은 누구도 따라잡을 수 없을 만큼 빠른 속도로 증가하고 있습니다. 트위터와 같은 단일 정보 소스로 범위를 좁혀도 매일 수억 개의 새로운 데이터 포인트에 대응해야 합니다.

이미 알고 계시겠지만, 이는 오픈 소스 인텔리전스의 본질적인 단점입니다.

OSINT의 역사

OSINT라는 용어는 공개적으로 이용 가능한 출처에서 정보를 수집하여 정보 맥락에서 사용하는 관행을 말합니다. 이러한 관행은 오래전부터 있어 왔지만, 디지털 시대가 열리면서 OSINT가 독자적인 리그에 진입하게 되었습니다.

OSINT의 근본적인 뿌리는 1941년 해외 방송 모니터링 서비스(FBMS)의 설립과 관련이 있습니다. 이 조직은 국제 방송 통신을 면밀히 조사하여 잠재적인 의심스러운 활동을 식별하는 중요한 역할을 맡았습니다.

전직 정보 장교 협회(AFIO)에 따르면: "미군은 1980년대 후반에 OSINT라는 용어를 처음 사용했다"고 합니다. 이러한 발전은 특히 전술적 전장 수준에서 급변하는 정보 수요를 효과적으로 충족하기 위해 정보 개혁이 필요하다는 인식에서 비롯되었습니다.

처음에 OSINT는 주로 정보 기관과 법 집행 기관에서 국가 안보 및 사이버 범죄 수사를 지원하기 위해 공개적으로 사용 가능한 정보를 수집하는 데 사용하는 도구였습니다. 관련 정보를 찾기 위해 개인이 직접 공공 기록, 신문 및 기타 문서를 샅샅이 뒤져야 하는 등 시간이 많이 소요되는 방식이었습니다. 이렇게 수동으로 정보를 수집하는 것은 선별해야 하는 방대한 양의 데이터로 인해 종종 어려웠습니다. 하지만 웹이 발전함에 따라 공개적으로 사용 가능한 데이터를 수집하고 분석하는 방법도 발전했습니다.

인터넷의 등장으로 정보를 수집할 수 있는 수단이 크게 확대되었습니다. 갑자기 정부 보고서부터 학술 논문까지 다양한 데이터가 공개되고 온라인에서 쉽게 액세스할 수 있게 되었습니다. 웹사이트는 OSINT 실무자들의 주요 데이터 소스가 되었습니다. 이러한 발전으로 인해 데이터 수집 및 분석 프로세스를 자동화하도록 설계된 OSINT 도구의 개발이 붐을 이루었습니다. 이러한 도구는 공개적으로 액세스할 수 있는 데이터베이스, 소셜 미디어 플랫폼 및 디지털 영역에서 사용할 수 있는 기타 여러 도구를 포함하여 다양한 소스에서 정보를 빠르게 수집할 수 있습니다.

사이버 보안 분야가 빠르게 성장함에 따라 OSINT의 적용 범위도 확대되었습니다. 사이버 보안 전문가들은 취약점을 식별하고 잠재적인 보안 위협을 평가하며 조직의 보안을 강화하기 위해 OSINT를 활용하는 것의 가치를 깨닫기 시작했습니다. 공개적으로 액세스 가능한 웹 서버를 모니터링하고 메타데이터를 분석하며 보안 취약성을 평가하는 데 있어 OSINT 도구는 필수적인 도구가 되었습니다. 수집된 데이터는 조직의 보안 상태를 파악하고 잠재적인 위협을 식별하며 위험을 완화하기 위한 전략을 개발하는 데 귀중한 자료가 되었습니다.

주목할 만한 트렌드 중 하나는 수집된 데이터에서 패턴과 추세를 파악하는 프로세스를 개선하기 위해 머신 러닝과 분석을 OSINT 도구에 통합하는 것입니다. 이러한 통합을 통해 OSINT 도구의 효율성이 높아졌을 뿐만 아니라 활용할 수 있는 애플리케이션의 범위도 확장되었습니다. 예를 들어, 보안 연구자들은 이제 OSINT를 사용하여 침투 테스트를 수행하고, 기업에서는 경쟁사와 시장 환경에 대한 인사이트를 얻는 데 사용합니다.

또한 포럼, 컨퍼런스, 그룹을 통해 지식을 공유하고 모범 사례를 논의하며 새로운 OSINT 기술을 개발하는 등 OSINT 연구자 커뮤니티가 시간이 지남에 따라 성장하고 있습니다. Recon-ng과 같은 프레임워크를 포함한 많은 OSINT 도구에는 GitHub와 같은 플랫폼에서 이러한 도구의 기능을 확장하기 위해 개선, 사용자 지정 및 모듈을 만들기 위해 노력하는 개발자 커뮤니티가 있습니다. 이러한 커뮤니티의 공동 노력은 OSINT 관행을 개선하는 데 중요한 역할을 하여 정보 수집 및 사이버 보안의 핵심 요소로 자리 잡았습니다.

오픈 소스 인텔리전스는 어떻게 사용되나요?

이제 오픈 소스 인텔리전스의 기본 사항을 살펴보았으니, 사이버 보안에 일반적으로 어떻게 사용되는지 살펴볼 수 있습니다. 정보 커뮤니티는 국가 안보와 사이버 보안을 위해 OSINT를 활용하는 데 중요한 역할을 합니다.

오픈 소스 인텔리전스는 어떻게 사용되나요?

두 가지 일반적인 사용 사례가 있습니다:

1. 윤리적 해킹 및 모의 침투 테스트

보안 전문가는 오픈 소스 인텔리전스를 사용하여 우호적인 네트워크의 잠재적 취약점을 식별하여 위협 행위자가 악용하기 전에 이를 해결할 수 있도록 합니다. 일반적으로 발견되는 약점은 다음과 같습니다:

소셜 미디어를 통한 민감한 데이터의 우발적 유출. 사이버 보안 위협의 위험을 줄이려면 민감한 데이터를 식별하고 보호하는 것이 중요합니다.
개방형 포트 또는 보안되지 않은 인터넷 연결 장치
이전 버전의 일반 CMS 제품을 실행하는 웹사이트와 같이 패치가 적용되지 않은 소프트웨어
페이스트빈의 독점 코드와 같은 유출되거나 노출된 자산

2. 외부 위협 식별

과거에 여러 번 논의했듯이 인터넷은 조직의 가장 시급한 새로운 위협에 대한 인사이트를 얻을 수 있는 훌륭한 소스입니다. 어떤 새로운 취약점이 활발하게 악용되고 있는지 파악하는 것부터 다가오는 공격에 대한 위협 행위자의 '잡담'을 가로채는 것까지, 오픈 소스 인텔리전스를 통해 보안 전문가들은 현재 가장 중요한 위협에 대응하는 데 시간과 리소스의 우선순위를 정할 수 있습니다.

대부분의 경우 이러한 유형의 작업에서는 분석가가 조치를 취하기 전에 여러 데이터 포인트를 식별하고 상호 연관성을 파악하여 위협을 검증해야 합니다. OSINT 도구는 소셜 미디어 네트워크와 딥 웹을 포함한 공개 및 오픈 소스에서 데이터를 수집하고 분석하여 위협 검증을 위한 여러 데이터 포인트를 식별하고 상호 연관시키는 데 사용됩니다. 예를 들어, 하나의 협박성 트윗은 우려할 만한 사안이 아닐 수 있지만, 특정 업계에서 활동하는 것으로 알려진 위협 그룹과 연관된 경우 같은 트윗을 다른 시각으로 바라볼 수 있습니다.

오픈 소스 인텔리전스에 대해 이해해야 할 가장 중요한 사항 중 하나는 다른 인텔리전스 하위 유형과 함께 사용되는 경우가 많다는 점입니다. 내부 원격 분석, 폐쇄형 다크 웹 커뮤니티, 외부 정보 공유 커뮤니티와 같은 폐쇄형 소스의 인텔리전스는 정기적으로 오픈 소스 인텔리전스를 필터링하고 검증하는 데 사용됩니다. 분석가가 이러한 기능을 수행하는 데 도움이 되는 다양한 도구가 있으며, 이에 대해서는 나중에 자세히 살펴보겠습니다.

오픈 소스 인텔리전스의 어두운 면

이 시점에서 오픈 소스 인텔리전스의 두 번째 주요 문제인 인텔리전스 분석가가 쉽게 사용할 수 있는 것이라면 위협 행위자도 쉽게 사용할수 있다는 점을 다뤄야 할 때입니다.

위협 행위자는 오픈 소스 인텔리전스 도구와 기술을 사용하여 잠재적 표적을 식별하고 표적 네트워크의 취약점을 악용합니다. 취약점이 확인되면 이를 악용하여 다양한 악의적인 목적을 달성하는 것은 매우 빠르고 간단한 과정입니다. 또한 표적 공격을 시작하거나 다크 웹에서 정보를 판매하는 등 악의적인 목적으로 악용될 수 있는 민감한 데이터를 찾기도 합니다.

이 과정이 매년 수많은 중소기업이 해킹을 당하는 주된 이유입니다. 위협 그룹이 특별히 관심을 갖고 있기 때문이 아니라 간단한 오픈 소스 인텔리전스 기술을 사용하여 네트워크 또는 웹사이트 아키텍처의 취약점을 발견하기 때문입니다. 요컨대, 그들은 쉬운 표적입니다.

오픈 소스 인텔리전스는 IT 시스템과 네트워크에 대한 기술적 공격만 가능하게 하는 것은 아닙니다. 또한 다양한 유형의 위협 행위자들은 피싱 (이메일), 비싱(전화 또는 음성 메일), 스미싱(SMS)을 사용하여 정교한 소셜 엔지니어링 캠페인을 알리는 데 사용할 수 있는 개인 및 조직에 대한 정보를 찾습니다. 소셜 네트워크와 블로그를 통해 공유되는 무해해 보이는 정보는 종종 매우 설득력 있는 소셜 엔지니어링 캠페인을 개발하는 데 사용될 수 있으며, 이는 선의의 사용자를 속여 조직의 네트워크나 자산을 침해하는 데 사용됩니다.

보안 목적으로 오픈 소스 인텔리전스를 사용하는 것이 중요한 이유는 위협 행위자가 동일한 도구와 기술을 사용하여 이를 악용하기 전에 조직 네트워크의 취약점을 찾아서 수정하고 민감한 정보를 제거할 수 있는 기회를 제공하기 때문입니다.

오픈 소스 인텔리전스 기술 및 OSINT 도구

이제 오픈 소스 인텔리전스의 좋은 점과 나쁜 점을 모두 살펴보았으니 이제 오픈 소스 정보를 수집하고 처리하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기술을 살펴볼 차례입니다.

OSINT 기법

첫째, 오픈 소스 정보를 수집하고 사용하기 위한 명확한 전략과 프레임워크가 있어야 합니다. 오픈 소스 인텔리전스는 흥미롭거나 유용할 만한 모든 것을 찾아낸다는 관점에서 접근하는 것은 좋지 않습니다. 이미 논의했듯이 오픈 소스를 통해 제공되는 정보의 양이 너무 방대하여 압도당할 수 있기 때문입니다.

특정 정보 수집 목표에 적합한 OSINT 도구를 선택하는 것도 중요합니다. Spiderfoot, searchcode, Searx, Twint, Metagoofil과 같은 도구는 대량의 데이터를 검색 및 저장하고, 다양한 정보 간의 링크와 패턴을 찾고, 검색된 정보를 실행 가능한 인텔리전스로 수집하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

대신 네트워크의 약점을 파악하고 개선하는 등 달성하고자 하는 목표를 정확히 파악하고 이러한 목표를 달성하는 데 에너지를 집중해야 합니다.

둘째, 오픈 소스 정보를 수집하고 처리하기 위한 일련의 도구와 기술을 파악해야 합니다. 다시 한 번 말하지만, 수동 프로세스가 조금이라도 효과적이기에는 사용 가능한 정보의 양이 너무 많습니다.

패시브와 액티브 OSINT

크게 보면 오픈 소스 정보 수집은 수동적 수집과 능동적 수집의 두 가지 범주로 나뉩니다.

수동 수집에는 종종 위협 인텔리전스 플랫폼(TIP) 을 사용하여 다양한 위협 피드를 쉽게 액세스할 수 있는 단일 위치로 결합하는 것이 포함됩니다. 이는 수동 인텔리전스 수집에서 크게 발전한 방식이지만, 정보 과부하의 위험은 여전히 상당합니다.

Recorded Future와 같은 고급 위협 인텔리전스 솔루션은 인공 지능, 머신 러닝 및 자연어 처리를 사용하여 조직의 특정 요구 사항에 따라 알림의 우선 순위를 지정하고 해제하는 프로세스를 자동화함으로써 이 문제를 해결합니다. 또한, OSINT 도구를 사용하면 소셜 미디어 네트워크와 딥 웹을 포함한 공개 및 오픈 소스에서 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하여 이 프로세스를 더욱 간소화할 수 있습니다.

비슷한 방식으로 조직화된 위협 그룹은 봇넷을 사용하여 트래픽 스니핑 및 키로깅과 같은 기술을 사용하여 중요한 정보를 수집하는 경우가 많습니다.

능동적 수집은 특정 인사이트나 정보를 검색하기 위해 다양한 기술을 사용하는 것입니다. 보안 전문가의 경우 이러한 유형의 수집 작업은 일반적으로 두 가지 이유 중 하나로 수행됩니다:

수동적으로 수집된 알림은 잠재적인 위협을 강조한 것으로 추가적인 인사이트가 필요합니다.
정보 수집 연습의 초점은 침투 테스트 연습과 같이 매우 구체적입니다.

마지막으로 오픈 소스 정보를 수집하고 처리하는 데 가장 일반적으로 사용되는 몇 가지 도구를 살펴보겠습니다.

보안 전문가와 위협 행위자 모두에게 유용한 무료 도구가 많이 있지만, 가장 일반적으로 사용되는(그리고 악용되는) 오픈 소스 인텔리전스 도구 중 일부는 Google과 같은 검색 엔진이지만, 대부분의 사람들이 잘 알지 못합니다.

앞서 설명했듯이 보안 전문가들이 직면한 가장 큰 문제 중 하나는 선의의 일반 사용자들이 실수로 민감한 자산과 정보를 인터넷에 노출시키는 일이 빈번하게 발생한다는 점입니다. 노출되는 정보와 자산을 식별하는 데 사용할 수 있는 일련의 고급 검색 기능인 'Google 도크' 쿼리가 있습니다.

Google 도크 쿼리는 IT 전문가와 해커가 일상적으로 업무를 수행하기 위해 사용하는 검색 연산자를 기반으로 합니다. 일반적인 예로는 검색 결과를 특정 파일 유형으로 좁히는 'filetype:'과 지정된 웹사이트 또는 도메인의 결과만 반환하는 'site:'가 있습니다.

공공 정보 웹사이트에서는 다음과 같은 검색 예시를 통해 Google 바보 검색어에 대해 자세히 설명합니다:

"민감하지만 기밀이 아닌" 파일 형식:PDF 사이트:publicintelligence.net

이 검색어를 검색 엔진에 입력하면 공공 정보 웹사이트의 PDF 문서 중 문서 텍스트 어딘가에 '민감하지만 분류되지 않음'이라는 단어가 포함된 문서만 반환됩니다. 상상할 수 있듯이 보안 전문가와 위협 행위자는 수백 개의 명령어를 마음대로 사용할 수 있기 때문에 비슷한 기술을 사용하여 거의 모든 것을 검색할 수 있습니다.

검색 엔진을 넘어 네트워크 취약점이나 노출된 자산을 식별하는 데 사용할 수 있는 도구는 말 그대로 수백 가지에 이릅니다. 예를 들어, Wappalyzer를 사용하여 웹사이트에서 어떤 기술이 사용되는지 파악하고 그 결과를 Sploitus 또는 국가 취약점 데이터베이스와 결합하여 관련 취약점이 존재하는지 확인할 수 있습니다. 한 걸음 더 나아가 Recorded Future와 같은 고급 위협 인텔리전스 솔루션을 사용하여 최근 취약점이 활발하게 악용되고 있는지 또는 활성 익스플로잇 키트에 포함되어 있는지 확인할 수 있습니다.

OSINT FAQ

OSINT는 합법인가요?

예, OSINT는 공개적으로 이용 가능한 정보를 수집하는 것이므로 일반적으로 합법적입니다. 그러나 정보가 어떻게 사용되는지 또는 OSINT를 가장하여 제한된 데이터 또는 비공개 데이터에 액세스하려는 시도에 따라 적법성이 모호해질 수 있습니다. 정보를 수집하는 동안 민감한 데이터가 공격자에 의해 악용되지 않도록 보호하는 것이 중요합니다.

OSINT의 어두운 면은 무엇인가요?

민감한 데이터가 수집되어 악의적인 목적으로 오용될 때 OSINT의 어두운 면이 드러납니다. 여기에는 스토킹, 괴롭힘, 독싱, 심지어 사이버 공격을 계획하는 행위도 포함될 수 있습니다. OSINT 자체는 여러 가지 긍정적인 용도로 사용할 수 있는 유용한 도구이지만, 다른 도구와 마찬가지로 잘못 사용하면 오용될 수 있습니다.

다크웹에서 정보를 수집하기 위해 OSINT를 어떻게 활용하며, 어떤 예방 조치를 취해야 하나요?

OSINT는 다크웹에서 숨겨진 서비스와 포럼을 찾아내 사이버 범죄 조사 또는 위협 탐지를 지원하는 데 사용됩니다. 이러한 숨겨진 소스에서 데이터를 발견하고 분석하는 데는 Spiderfoot 및 Twint와 같은 OSINT 도구를 사용하는 것이 매우 중요합니다. 하지만 다크웹에 발을 들여놓을 때는 주의가 필요합니다:

법률 준수: 법적 및 윤리적 지침을 준수하는 조치를 취하세요.
개인정보 보호: 개인의 프라이버시를 침해하지 않습니다.
보안 브라우징: 안전한 브라우징을 위해 Tor와 같은 도구를 사용하세요.
멀웨어 보호: 강력한 멀웨어 보호 기능을 사용하여 악성 소프트웨어로부터 보호하세요.
데이터 검증: 여러 출처를 통해 수집한 정보의 정확성을 검증합니다.

이러한 조치는 다크웹에서 정보를 수집할 때 OSINT를 안전하고 합법적으로 사용할 수 있도록 도와줍니다.

끝을 염두에 두고 시작하기

오픈 소스 인텔리전스 이니셔티브의 성공에 있어 가장 중요한 요소는 명확한 전략의 존재입니다. 달성하려는 목표를 파악하고 그에 따라 목표를 설정하면 가장 유용한 도구와 기술을 식별하는 것이 훨씬 더 수월해질 것입니다.

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이 문서는 2019년 2월 19일에 처음 게시되었으며 2024년 6월 24일에 마지막으로 업데이트되었습니다.

에스테반 보르헤스
에스테반은 시스템 및 네트워크 강화, 블루팀 운영 주도, 사이버 보안 방어 강화를 위한 철저한 공격 표면 분석 등을 전문으로 하는 20년 이상의 경력을 가진 IT 전문가입니다. 또한 콘텐츠 전략, 기술 SEO, 전환율 최적화를 전문으로 하는 숙련된 마케팅 전문가이기도 합니다. 레코디드 퓨처에 합류하기 전에는 시큐리티트레일즈에서 보안 연구원 및 마케팅 책임자로 근무했습니다.