Tweet
ওপেন-সোর্স ইন্টেলিজেন্স বা OSINT বলতে বোঝায় প্রকাশ্যে উপলব্ধ তথ্য সংগ্রহ ও বিশ্লেষণ করার পদ্ধতি — কোনো হ্যাকিং বা অবৈধ অনুপ্রবেশ ছাড়াই।
OSINT কেন এত কার্যকর ?
সাইবার সিকিউরিটি বিশেষজ্ঞদের মতে, OSINT-এর সবচেয়ে বড় শক্তি হলো এটি সম্পূর্ণ আইনি সীমার মধ্যে থেকেও ব্যাপক তথ্য সংগ্রহ করতে পারে,
কারণ মানুষ নিজেরাই স্বেচ্ছায় প্রচুর তথ্য প্রকাশ্যে শেয়ার করে। বাংলাদেশি সংবাদমাধ্যম The Independent-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী,
NTMC এই পদ্ধতিতে ফেসবুক, টুইটার ও ইউটিউবের মতো প্ল্যাটফর্মের প্রকাশ্য তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিশ্লেষণ করে থাকে, যা সনাতন পদ্ধতির চেয়ে অনেক দ্রুত ও ব্যাপক।
পরিচয় উদ্ঘাটনের মূল নীতি — ক্রস-রেফারেন্সিং
গবেষকদের মতে, OSINT-ভিত্তিক পরিচয় উদ্ঘাটনের মূল কৌশল হলো একাধিক উৎস থেকে সংগৃহীত ছোট ছোট তথ্যের টুকরা একত্র করে একটি সম্পূর্ণ প্রোফাইল তৈরি করা — একে "ডেটা ট্রায়াঙ্গুলেশন" বলা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, একটি ছদ্মনামের অ্যাকাউন্টের প্রোফাইল ছবি যদি অন্য কোনো প্ল্যাটফর্মে আসল নামের অ্যাকাউন্টেও ব্যবহৃত হয়,
অথবা লেখার শৈলী, পোস্টের সময়, ভাষার ব্যবহার একই রকম হয়, তাহলে এই মিল বিশ্লেষণ করে দুটি অ্যাকাউন্ট একই ব্যক্তির বলে শনাক্ত করা সম্ভব হয়।
Netra News-এর অনুসন্ধানে উল্লেখিত "Toucan" যন্ত্রের কার্যপ্রণালী এই নীতির একটি বাস্তব উদাহরণ
— এটি টেলিগ্রাম ব্যবহারকারীর ফোন নম্বর ও অন্যান্য মেটাডেটাকে অন্য প্ল্যাটফর্ম থেকে প্রাপ্ত প্রকাশ্য তথ্যের সঙ্গে মিলিয়ে দেখে পরিচয় নিশ্চিত করে, বার্তার বিষয়বস্তু সরাসরি না পড়েই।
মেটাডেটা বিশ্লেষণ — বিষয়বস্তু ছাড়াই তথ্য
Citizen Lab-এর গবেষণা পদ্ধতিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা হলো,
কোনো বার্তার প্রকৃত বিষয়বস্তু না পড়েও শুধু "কে কার সঙ্গে কখন যোগাযোগ করছে" তার প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে অনেক কিছু অনুমান করা সম্ভব — একে "যোগাযোগ প্যাটার্ন বিশ্লেষণ" বলা হয়।
যদি একজন সাংবাদিক নিয়মিত একটি নির্দিষ্ট সময়ে একই ব্যক্তির সঙ্গে যোগাযোগ করেন, তাহলে সেই যোগাযোগের ধরন থেকেই একটি সম্ভাব্য উৎস বা সোর্স সম্পর্কে অনুমান করা সম্ভব, এমনকি বার্তার বিষয়বস্তু এনক্রিপ্টেড থাকলেও।
প্রকাশ্য তথ্যের উৎসসমূহ
গবেষণায় চিহ্নিত সাধারণ উৎসের মধ্যে রয়েছে সোশ্যাল মিডিয়া প্রোফাইলের পাবলিক তথ্য, পুরনো ফোরাম পোস্ট, সংবাদপত্রে প্রকাশিত সাক্ষাৎকার, পাবলিক রেকর্ড (যেমন কোম্পানি নিবন্ধন), এবং অতীতের ডেটা ব্রিচ থেকে ফাঁস হওয়া তথ্য যা ইন্টারনেটে সংরক্ষিত থেকে যায়।
এই সবকিছু একত্র করে একটি বিস্তারিত প্রোফাইল তৈরি করা সম্ভব, এমনকি ব্যক্তি নিজে সচেতনভাবে কোনো একক তথ্য প্রকাশ না করলেও।
সামাজিক নেটওয়ার্ক ম্যাপিং
Freedom House-এর "Freedom on the Net" প্রতিবেদন অনুযায়ী, একজন নির্দিষ্ট ব্যক্তিকে শনাক্ত করার পাশাপাশি OSINT প্রযুক্তি ব্যবহার করে তার সামাজিক সংযোগও ম্যাপ করা হয় — কে কার বন্ধু, কোন গ্রুপের সদস্য, কার পোস্টে মন্তব্য করে।
এই নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ একটি একক ব্যক্তির বাইরে গিয়ে তার পুরো পরিচিত-বলয়কেই নজরদারির আওতায় নিয়ে আসে, যা মানবাধিকার সংগঠনের জন্য বিশেষভাবে উদ্বেগজনক।
কেন এটি প্রথাগত পদ্ধতির চেয়ে বিপজ্জনক ?
Netra News-এর প্রতিবেদনে উল্লেখ আছে, সনাতন পদ্ধতিতে এই ধরনের তথ্য সংগ্রহে অনেক সময় ও জনবল লাগত,
কিন্তু স্বয়ংক্রিয় OSINT সফটওয়্যার এই প্রক্রিয়াকে মুহূর্তের মধ্যে সম্পন্ন করে ফেলে এবং একসঙ্গে হাজার হাজার প্রোফাইল বিশ্লেষণ করতে সক্ষম — যা মানুষের পক্ষে অসম্ভব।
সুরক্ষার জন্য যা করণীয় ;
১) সোশ্যাল মিডিয়া প্রোফাইলে ব্যক্তিগত তথ্য নাম পরিচয় পেশা কখনো কাউকে না বলা ।
২) ছদ্মনাম ব্যবহার করলে সেই পরিচয়ের সঙ্গে আসল পরিচয়ের কোনো ছবি বা লেখার ধরন না মেলানো, এবং প্রাইভেসি সেটিংস নিয়মিত পর্যালোচনা করা —
এই অভ্যাসগুলো OSINT-ভিত্তিক প্রোফাইলিংয়ের ঝুঁকি উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে পারে।
সোর্স ও তথ্যসূত্র (পয়েন্ট আকারে)
১. The Independent (Bangladesh) — NTMC-এর OSINT সোশ্যাল মিডিয়া মনিটরিং টুল ব্যবহার
২. Netra News — RAB-এর "Toucan" টেলিগ্রাম ইন্টারসেপশন যন্ত্র ও ডি-অ্যানোনিমাইজেশন পদ্ধতি
৩. Citizen Lab — মেটাডেটা ও যোগাযোগ প্যাটার্ন বিশ্লেষণ সংক্রান্ত গবেষণা
৪. Freedom House — "Freedom on the Net" প্রতিবেদন (সামাজিক নেটওয়ার্ক ম্যাপিং ও ডিজিটাল দমন বিশ্লেষণ)
_________________________
OSINT কেন এত কার্যকর ?
সাইবার সিকিউরিটি বিশেষজ্ঞদের মতে, OSINT-এর সবচেয়ে বড় শক্তি হলো এটি সম্পূর্ণ আইনি সীমার মধ্যে থেকেও ব্যাপক তথ্য সংগ্রহ করতে পারে,
কারণ মানুষ নিজেরাই স্বেচ্ছায় প্রচুর তথ্য প্রকাশ্যে শেয়ার করে। বাংলাদেশি সংবাদমাধ্যম The Independent-এর প্রতিবেদন অনুযায়ী,
NTMC এই পদ্ধতিতে ফেসবুক, টুইটার ও ইউটিউবের মতো প্ল্যাটফর্মের প্রকাশ্য তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিশ্লেষণ করে থাকে, যা সনাতন পদ্ধতির চেয়ে অনেক দ্রুত ও ব্যাপক।
পরিচয় উদ্ঘাটনের মূল নীতি — ক্রস-রেফারেন্সিং
গবেষকদের মতে, OSINT-ভিত্তিক পরিচয় উদ্ঘাটনের মূল কৌশল হলো একাধিক উৎস থেকে সংগৃহীত ছোট ছোট তথ্যের টুকরা একত্র করে একটি সম্পূর্ণ প্রোফাইল তৈরি করা — একে "ডেটা ট্রায়াঙ্গুলেশন" বলা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, একটি ছদ্মনামের অ্যাকাউন্টের প্রোফাইল ছবি যদি অন্য কোনো প্ল্যাটফর্মে আসল নামের অ্যাকাউন্টেও ব্যবহৃত হয়,
অথবা লেখার শৈলী, পোস্টের সময়, ভাষার ব্যবহার একই রকম হয়, তাহলে এই মিল বিশ্লেষণ করে দুটি অ্যাকাউন্ট একই ব্যক্তির বলে শনাক্ত করা সম্ভব হয়।
Netra News-এর অনুসন্ধানে উল্লেখিত "Toucan" যন্ত্রের কার্যপ্রণালী এই নীতির একটি বাস্তব উদাহরণ
— এটি টেলিগ্রাম ব্যবহারকারীর ফোন নম্বর ও অন্যান্য মেটাডেটাকে অন্য প্ল্যাটফর্ম থেকে প্রাপ্ত প্রকাশ্য তথ্যের সঙ্গে মিলিয়ে দেখে পরিচয় নিশ্চিত করে, বার্তার বিষয়বস্তু সরাসরি না পড়েই।
মেটাডেটা বিশ্লেষণ — বিষয়বস্তু ছাড়াই তথ্য
Citizen Lab-এর গবেষণা পদ্ধতিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা হলো,
কোনো বার্তার প্রকৃত বিষয়বস্তু না পড়েও শুধু "কে কার সঙ্গে কখন যোগাযোগ করছে" তার প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে অনেক কিছু অনুমান করা সম্ভব — একে "যোগাযোগ প্যাটার্ন বিশ্লেষণ" বলা হয়।
যদি একজন সাংবাদিক নিয়মিত একটি নির্দিষ্ট সময়ে একই ব্যক্তির সঙ্গে যোগাযোগ করেন, তাহলে সেই যোগাযোগের ধরন থেকেই একটি সম্ভাব্য উৎস বা সোর্স সম্পর্কে অনুমান করা সম্ভব, এমনকি বার্তার বিষয়বস্তু এনক্রিপ্টেড থাকলেও।
প্রকাশ্য তথ্যের উৎসসমূহ
গবেষণায় চিহ্নিত সাধারণ উৎসের মধ্যে রয়েছে সোশ্যাল মিডিয়া প্রোফাইলের পাবলিক তথ্য, পুরনো ফোরাম পোস্ট, সংবাদপত্রে প্রকাশিত সাক্ষাৎকার, পাবলিক রেকর্ড (যেমন কোম্পানি নিবন্ধন), এবং অতীতের ডেটা ব্রিচ থেকে ফাঁস হওয়া তথ্য যা ইন্টারনেটে সংরক্ষিত থেকে যায়।
এই সবকিছু একত্র করে একটি বিস্তারিত প্রোফাইল তৈরি করা সম্ভব, এমনকি ব্যক্তি নিজে সচেতনভাবে কোনো একক তথ্য প্রকাশ না করলেও।
সামাজিক নেটওয়ার্ক ম্যাপিং
Freedom House-এর "Freedom on the Net" প্রতিবেদন অনুযায়ী, একজন নির্দিষ্ট ব্যক্তিকে শনাক্ত করার পাশাপাশি OSINT প্রযুক্তি ব্যবহার করে তার সামাজিক সংযোগও ম্যাপ করা হয় — কে কার বন্ধু, কোন গ্রুপের সদস্য, কার পোস্টে মন্তব্য করে।
এই নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ একটি একক ব্যক্তির বাইরে গিয়ে তার পুরো পরিচিত-বলয়কেই নজরদারির আওতায় নিয়ে আসে, যা মানবাধিকার সংগঠনের জন্য বিশেষভাবে উদ্বেগজনক।
কেন এটি প্রথাগত পদ্ধতির চেয়ে বিপজ্জনক ?
Netra News-এর প্রতিবেদনে উল্লেখ আছে, সনাতন পদ্ধতিতে এই ধরনের তথ্য সংগ্রহে অনেক সময় ও জনবল লাগত,
কিন্তু স্বয়ংক্রিয় OSINT সফটওয়্যার এই প্রক্রিয়াকে মুহূর্তের মধ্যে সম্পন্ন করে ফেলে এবং একসঙ্গে হাজার হাজার প্রোফাইল বিশ্লেষণ করতে সক্ষম — যা মানুষের পক্ষে অসম্ভব।
সুরক্ষার জন্য যা করণীয় ;
১) সোশ্যাল মিডিয়া প্রোফাইলে ব্যক্তিগত তথ্য নাম পরিচয় পেশা কখনো কাউকে না বলা ।
২) ছদ্মনাম ব্যবহার করলে সেই পরিচয়ের সঙ্গে আসল পরিচয়ের কোনো ছবি বা লেখার ধরন না মেলানো, এবং প্রাইভেসি সেটিংস নিয়মিত পর্যালোচনা করা —
এই অভ্যাসগুলো OSINT-ভিত্তিক প্রোফাইলিংয়ের ঝুঁকি উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে পারে।
সোর্স ও তথ্যসূত্র (পয়েন্ট আকারে)
১. The Independent (Bangladesh) — NTMC-এর OSINT সোশ্যাল মিডিয়া মনিটরিং টুল ব্যবহার
২. Netra News — RAB-এর "Toucan" টেলিগ্রাম ইন্টারসেপশন যন্ত্র ও ডি-অ্যানোনিমাইজেশন পদ্ধতি
৩. Citizen Lab — মেটাডেটা ও যোগাযোগ প্যাটার্ন বিশ্লেষণ সংক্রান্ত গবেষণা
৪. Freedom House — "Freedom on the Net" প্রতিবেদন (সামাজিক নেটওয়ার্ক ম্যাপিং ও ডিজিটাল দমন বিশ্লেষণ)
_________________________