Oopbronintelligensie (OSINT) vir veiligheidsdoeleindes: Die ontwikkeling van ’n dataontledingspyplyn om relevante WhatsAppboodskappe te ontleed

Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie Pub Date : 2020-03-03 DOI:10.36303/SATNT.2019.38.17.717

Burgert A. Senekal, E. Kotzé

{"title":"Oopbronintelligensie (OSINT) vir veiligheidsdoeleindes: Die ontwikkeling van ’n dataontledingspyplyn om relevante WhatsAppboodskappe te ontleed","authors":"Burgert A. Senekal, E. Kotzé","doi":"10.36303/SATNT.2019.38.17.717","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Oopbronintelligensie het in die laaste paar dekades die dominante intelligensiedissipline geword. Die inligtingsontploffi ng het egter daartoe gelei dat geoutomatiseerde metodes aangewend moet word om inligting uit groot hoeveelhede data, wat gereeld in ’n ongestruktureerde formaat bestaan en deurlopend gegeneer word, te onttrek. Boonop het nuwe inligtingskanale soos sosiale media ontstaan wat beteken dat nie slegs die hoofstroommedia gemonitor kan word om gebeurtenisse te identifi seer nie. Hierdie artikel bespreek hoe ’n dataversamelings en -ontledingspyplyn saamgestel kan word om inligting uit WhatsApp boodskappe, wat op groepe met hul eie sienings van veiligheidsbegrippe of probleme voorkom, en onder meer verwys na gewelddadige betogings, plaasaanvalle, grondgrype en ander misdaad in Suid-Afrika, te onttrek. Daar word bespreek hoe teks skoongemaak word en gebeurtenisse en plekname onttrek word en dan outomaties na ’n visuele en interaktiewe gebruikerskoppelvlak uitgevoer word om die voorkoms van hierdie gebeurtenisse in kleiner areas of sektore en later landswyd te kan monitor. Uitdagings en probleme word bespreek, sowel as verdere navorsingsgeleenthede, wat insluit om so ’n stelsel met veiligheidheidsreaksiemagte soos die Polisiediens se databasisse te integreer ten einde waardevolle reaksie vir die gemeenskap ten opsigte van veiligheid te weeg te bring.","PeriodicalId":22035,"journal":{"name":"Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie","volume":"59 21","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-03-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Suid-Afrikaanse Tydskrif vir Natuurwetenskap en Tegnologie","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36303/SATNT.2019.38.17.717","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Oopbronintelligensie het in die laaste paar dekades die dominante intelligensiedissipline geword. Die inligtingsontploffi ng het egter daartoe gelei dat geoutomatiseerde metodes aangewend moet word om inligting uit groot hoeveelhede data, wat gereeld in ’n ongestruktureerde formaat bestaan en deurlopend gegeneer word, te onttrek. Boonop het nuwe inligtingskanale soos sosiale media ontstaan wat beteken dat nie slegs die hoofstroommedia gemonitor kan word om gebeurtenisse te identifi seer nie. Hierdie artikel bespreek hoe ’n dataversamelings en -ontledingspyplyn saamgestel kan word om inligting uit WhatsApp boodskappe, wat op groepe met hul eie sienings van veiligheidsbegrippe of probleme voorkom, en onder meer verwys na gewelddadige betogings, plaasaanvalle, grondgrype en ander misdaad in Suid-Afrika, te onttrek. Daar word bespreek hoe teks skoongemaak word en gebeurtenisse en plekname onttrek word en dan outomaties na ’n visuele en interaktiewe gebruikerskoppelvlak uitgevoer word om die voorkoms van hierdie gebeurtenisse in kleiner areas of sektore en later landswyd te kan monitor. Uitdagings en probleme word bespreek, sowel as verdere navorsingsgeleenthede, wat insluit om so ’n stelsel met veiligheidheidsreaksiemagte soos die Polisiediens se databasisse te integreer ten einde waardevolle reaksie vir die gemeenskap ten opsigte van veiligheid te weeg te bring.

查看原文