اوسینت و داده‌کاوی: دو ابزار در جعبه اسرار اطلاعات

به گزارش سرویس فن آوری تابناک، هر دو به دنبال کشف حقیقت‌اند، اما مسیر‌ها و ابزارهایشان متفاوت است. در این یادداشت، تفاوت‌ها و شباهت‌های این دو را زیر ذره‌بین می‌گذاریم و نشان می‌دهیم چطور این دو مفهوم، هر یک به شیوه خود، دنیای اطلاعات را زیرورو می‌کنند.

اوسینت چیست؟ جاسوسی قانونی در دنیای باز
اوسینت، کوتاه‌شده‌ی «Open Source Intelligence» یا «اطلاعات منبع باز»، هنری است که در آن داده‌های عمومی و در دسترس همگان به اطلاعاتی ارزشمند تبدیل می‌شوند. تصور کنید در خیابان شلوغ اینترنت قدم می‌زنید و با چشم باز، تکه‌های پازل را از شبکه‌های اجتماعی، اخبار، فروم‌ها و حتی نقشه‌های دیجیتال جمع می‌کنید. این داده‌ها نه پشت دیوار‌های امنیتی قفل شده‌اند و نه نیاز به هک دارند؛ کافی است بدانید کجا را بگردید و چطور به هم وصلشان کنید.

منابع اوسینت مثل یک میز پر از خوراکی‌های متنوع است: توییتر و اینستاگرام برای رصد نظرات و گرایش‌ها، وب‌سایت‌های خبری برای آخرین تحولات، پایگاه‌های دولتی برای آمار رسمی، و حتی ویدیو‌ها و تصاویر برای ردیابی مکان‌ها و رویدادها. ابزار‌هایی مثل «Maltego» برای ترسیم شبکه‌های ارتباطی، «Shodan» برای پیدا کردن دستگاه‌های متصل به اینترنت، یا حتی «Google Dorks» برای جست‌و‌جو‌های هوشمند، دست شما را در این سفر باز می‌گذارند.

کاربرد‌های اوسینت هم کم نیست: از رصد تهدیدات سایبری و رفتار هکر‌ها گرفته تا تحلیل افکار عمومی در توییتر یا شناسایی سرنخ‌های یک جرم در فروم‌های آنلاین. مثلاً، یک شرکت می‌تواند با اوسینت بفهمد رقبایش چه در سر دارند، یا یک سازمان امنیتی با رصد هشتگ‌های داغ، از یک اعتراض احتمالی باخبر شود.

داده‌کاوی چیست؟ غواصی در اعماق اطلاعات

داده‌کاوی، اما داستان دیگری دارد. این فرآیند مثل غواصی در اقیانوسی از داده‌هاست؛ چه داده‌های عمومی باشند و چه انبوه اطلاعات خصوصی که در پایگاه‌های شرکتی، سرور‌ها یا حتی فایل‌های شخصی پنهان شده‌اند. اینجا دیگر فقط به منابع باز محدود نیستید؛ داده‌کاوی می‌تواند از هر چیزی که در دسترس باشد الگو بکشد، از تراکنش‌های بانکی یک شرکت گرفته تا عادات خرید مشتریان یا حتی سوابق پزشکی.

داده‌کاوی بیشتر به دنبال کشف الگو‌های پنهان است. مثلاً، با تحلیل داده‌های فروش یک فروشگاه، می‌تواند پیش‌بینی کند که کدام محصول در ماه آینده پرطرفدار می‌شود، یا با بررسی رفتار کاربران یک اپلیکیشن، گروه‌های هدف را شناسایی کند. ابزارهایش هم پیچیده‌ترند: الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل‌های آماری، همه در خدمت استخراج گنج از دل داده‌ها.

شباهت‌ها: دو برادر با هدف مشترک
اوسینت و داده‌کاوی، با وجود تفاوت‌هایشان، در یک چیز هم‌قسم‌اند: هر دو می‌خواهند از داده‌ها دانش بسازند. هر دو داده‌ها را جمع می‌کنند، پالایش می‌کنند و به دنبال الگو‌ها یا اطلاعات معنادار می‌گردند. ابزار‌های تحلیلی مشترک، مثل هوش مصنوعی یا تحلیل آماری، هم در هر دو دیده می‌شود. انگار دو برادرند که با زبان‌های مختلف، یک قصه را روایت می‌کنند.

تفاوت‌ها: مسیر‌های جدا، مقصد‌های متفاوت.
اما این دو در جزئیات از هم جدا می‌شوند. اوسینت فقط با داده‌های عمومی کار می‌کند؛ مثل یک کارآگاه که فقط سرنخ‌های روی میز را بررسی می‌کند، نه آنچه در گاوصندوق قفل شده است. داده‌کاوی، اما هیچ مرزی نمی‌شناسد؛ می‌تواند داده‌های خصوصی را هم زیرورو کند، به شرطی که دسترسی داشته باشد.

دامنه کاربردشان هم فرق دارد: اوسینت بیشتر به دنیای بیرون نگاه می‌کند، مثل رصد تهدیدات سایبری یا تحلیل رسانه‌ها، اما داده‌کاوی اغلب درون سازمان‌ها می‌چرخد، مثل پیش‌بینی فروش یا بهینه‌سازی فرآیندها. اوسینت در جمع‌آوری داده از منابع پراکنده مهارت دارد، در حالی که داده‌کاوی روی تحلیل داده‌های موجود تمرکز می‌کند.

از نظر قانونی هم اوسینت محافظه‌کارتر است؛ فقط با داده‌های مجاز و عمومی سر و کار دارد. داده‌کاوی، اما گاهی وارد حوزه‌های خاکستری می‌شود، جایی که حریم خصوصی و اخلاق مطرح است.

رقص مشترک: اوسینت و داده‌کاوی در عمل
جالب اینجاست که این دو می‌توانند دست در دست هم کار کنند. فرض کنید با اوسینت داده‌هایی از توییتر درباره یک کمپین تبلیغاتی جمع می‌کنید: چه هشتگ‌هایی داغ شده‌اند؟ کاربران چه می‌گویند؟ بعد، این داده‌ها را به داده‌کاوی می‌سپارید تا الگو‌های عمیق‌تر را بیرون بکشد: آیا این کمپین فروش را بالا برده؟ کدام گروه سنی بیشتر واکنش نشان داده؟ اینجا اوسینت نقش جمع‌کننده را بازی می‌کند و داده‌کاوی نقش تحلیل‌گر را.

چرا این تفاوت‌ها مهم‌اند؟
درک تفاوت اوسینت و داده‌کاوی مثل داشتن نقشه‌ای برای گنج‌یابی است. اگر یک سازمان امنیتی بخواهد تهدیدات را رصد کند، اوسینت بهترین دوستش است. اما اگر یک شرکت بخواهد رفتار مشتریانش را پیش‌بینی کند، داده‌کاوی کلید موفقیتش می‌شود. انتخاب ابزار درست، زمان و هزینه را بهینه می‌کند و نتیجه را دقیق‌تر.

***
دو لنز برای یک حقیقت
اوسینت و داده‌کاوی، هر کدام لنزی متفاوت برای دیدن دنیای داده‌ها هستند. اوسینت پنجره‌ای به بیرون باز می‌کند و داده‌کاوی چراغی در تاریکی درون می‌افروزد. در عصری که اطلاعات حرف اول را می‌زند، این دو نه رقیب، بلکه مکمل هم‌اند؛ دو بال برای پرواز در آسمان بی‌کران دانش.

شما کدام را انتخاب می‌کنید؟ یا شاید هر دو را؟ نظرتان چیست؟