Leitfaden zu Open Source Intelligence (OSINT)

Open-Source-Intelligence (OSINT) ist eine kostengünstige und leicht zugängliche Methode, um Intelligence für das Management der Cybersicherheit in Unternehmen und andere geschäftliche Anwendungsfälle einzusetzen.

Open Source Intelligence stammt aus allen Bereichen des Webs. Das macht die Daten zwar äußerst umfassend, bringt aber auch eine große Datenmenge mit sich, die sorgfältig auf Fakten geprüft und ausgewertet werden muss, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was Open Source Intelligence ist, wie sie funktioniert und wie Sie diese Form der Intelligence möglichst effektiv auf Ihre Geschäftsabläufe anwenden können.

Was ist Open Source Intelligence?

Open Source Intelligence ist eine Form datenbasierter Intelligence, die das Internet und andere öffentliche Quellen nach Informationen durchsucht, die für die Anfrage oder Suche eines Nutzers relevant sind. Meist wird OSINT eingesetzt, um strategisch Informationen über eine bestimmte Person, eine Personengruppe, eine Organisation oder eine andere öffentliche Einrichtung zu sammeln.

Historisch entwickelte sich OSINT bereits vor dem Internet und war eine militärische Spionagetechnik, um in Zeitungen, Radiosendungen und anderen öffentlichen Datenquellen relevante Informationen über militärische Gegner zu finden. Obwohl die meisten heute für OSINT verwendeten Datenquellen online oder auf andere Weise digitalisiert sind, haben OSINT-Analysten weiterhin die Möglichkeit, physische Daten aus öffentlichen, frei zugänglichen Quellen zu sammeln.

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Passives vs. aktives OSINT

Passives und aktives OSINT sind gleichermaßen geeignete Methoden zur Sammlung von Open Source Intelligence, die sich hinsichtlich des erforderlichen praktischen Aufwands und der nötigen eingehenden Recherche unterscheiden.

Beim passiven OSINT führen Nutzer meist eine einfache Suche in einer Suchmaschine, in sozialen Medien oder in Dateien durch oder betrachten die Startseite einer Website oder Nachrichtenseite aus einer übergeordneten Perspektive. Sie versuchen nicht aktiv, hochspezifische Informationen zu sammeln, sondern sehen sich unauffällig die am leichtesten auffindbaren, an oberster Stelle verfügbaren Intelligence-Daten an. Bei dieser Methode der Intelligence-Sammlung besteht das Ziel oft darin, nützliche Informationen zu sammeln, ohne Ziele oder Datenquellen auf die eigenen Aktivitäten zur Intelligence-Sammlung aufmerksam zu machen.

Beim aktiven OSINT sind die Methoden in der Regel aufdringlicher und aufwendiger. Nutzer können beispielsweise komplexere Abfragen durchführen, um schwer auffindbare Intelligence-Daten und Metadaten aus Datenbanken und der Netzwerkinfrastruktur zu sammeln. Sie können auch ein Formular ausfüllen oder für weitere Informationen eine Bezahlschranke umgehen, indem sie dafür bezahlen.

In manchen Fällen kann aktives OSINT sogar bedeuten, Quellen direkt zu kontaktieren, um weitere Informationen zu erhalten, die nicht öffentlich verfügbar oder sichtbar sind. Aktives OSINT liefert Nutzern zwar eher Echtzeitinformationen und tiefgehende Erkenntnisse als passives OSINT, lässt sich jedoch deutlich schwerer verdeckt durchführen und kann rechtliche Probleme nach sich ziehen, wenn die Methoden zur Datensammlung nicht sorgfältig gewählt werden.

Datenquellen für Open Source Intelligence

Open Source Intelligence kann aus jedem öffentlichen Datensatz oder Objekt stammen. Dies sind einige der häufigsten OSINT-Datenquellen im Web:

• Social-Media-Plattformen
• Öffentlich zugängliche Websites
• Nachrichtenmedien
• Akademische und wissenschaftliche Studien
• Datenbanken zum Internet der Dinge
• Unternehmensverzeichnisse
• Finanzberichte
• Bilder und Bildbibliotheken
• Öffentliche Aufzeichnungen, sowohl digital als auch physisch

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Wie funktioniert Open Source Intelligence?

Für Personen und Organisationen, die Open Source Intelligence nutzen möchten, ist eine Suchmaschinenabfrage ein einfacher Einstieg. Oft ist die richtige Frage zu den benötigten demografischen Informationen der erste Schritt, um relevante Open-Source-Datensätze zu finden, die zu detaillierteren Informationen führen können.

Neben der Nutzung von Suchmaschinen für die Suche nach Daten im gesamten Internet können Sie Ihre Suche auch auf bestimmte Datenplattformen oder Datenbanken eingrenzen und fokussieren, etwa auf eine bestimmte Social-Media-Plattform. Abhängig von Ihren Zielen und Erfahrungen kann es sich außerdem lohnen, Open-Source-Feeds zu Threat Intelligence und andere Quellen zu analysieren, die große Datenmengen regelmäßig aktualisieren.

Wenn Ihre Datensammlungs- und Analyseziele erfordern, dass Sie mit umfangreichen Datenquellen wie Datenbanken, Data Lakes oder Live-Feeds arbeiten, sind manuelle Suchen und Recherchen ineffektiv. Um große Mengen an Intelligence schnell zu verarbeiten und zu sortieren, sollten Sie in Betracht ziehen, in ein Web-Scraping- oder spezialisiertes OSINT-Tool zu investieren, das den Prozess automatisieren und beschleunigen kann: die Datenanalyse.

OSINT-Anwendungsfälle

Haben Sie schon einmal jemanden, den Sie gerade kennengelernt haben, auf Facebook „gestalkt“ oder den Nachnamen Ihrer Familie bei Google gesucht, um zu sehen, was dabei herauskommt? Beides sind einfache Beispiele dafür, wie selbst Privatpersonen in ihrem Alltag eine vereinfachte Form von Open Source Intelligence nutzen.

Auch Unternehmen sammeln möglicherweise OSINT, ohne es zu bemerken. In den meisten Fällen erfassen sie diese Art von Intelligence jedoch für einen bestimmten Wettbewerbsvorteil oder Zweck. Hier sind einige der häufigsten OSINT-Anwendungsfälle aus der heutigen Praxis:

• Threat Intelligence, Schwachstellenmanagement und Penetrationstests: Besonders in Kombination mit umfassenderen Threat-Intelligence-Plattformen können Open Source Intelligence und Datensammlung Sicherheitsanalysten und -experten ein umfassenderes Bild ihrer Bedrohungslandschaft, aller wichtigen Bedrohungsakteure sowie des historischen Kontexts früherer Schwachstellen und Angriffe vermitteln.
• Marktforschung und Markenüberwachung: Wenn Sie einen besseren Einblick sowohl in quantitative Kaufhistorien als auch in die allgemeine Markenwahrnehmung von Kunden gewinnen möchten, ist OSINT eine effektive Möglichkeit, umfassende demografische Erkenntnisse darüber zu sammeln, wie Ihre Marke aus Sicht der Verbraucher abschneidet. Für diesen speziellen Anwendungsfall können Sie passives oder aktives OSINT auf Social-Media-Plattformen, in Nutzerforen, CRMs, Chatprotokollen oder anderen Datensätzen mit Kundeninformationen einsetzen.
• Wettbewerbsanalyse: In einer anderen Variante des obigen Beispiels können Sie OSINT-Suchen zu Wettbewerbern durchführen, um mehr darüber zu erfahren, wie diese aus Sicht der Kunden abschneiden.
• Beschaffung und Analyse von Geolokalisierungsdaten: Öffentlich verfügbare Standortdaten, insbesondere im Zusammenhang mit Video- und Bilddateien, können dazu verwendet werden, eine Person zu finden und/oder die Richtigkeit eines Bildes oder Videos zu überprüfen.
• Echtzeit-Demografieanalysen großer Bevölkerungsgruppen: Wenn große Personengruppen an einem bedeutenden Ereignis wie einem Wahlzyklus oder einer Naturkatastrophe teilnehmen oder davon betroffen sind, kann OSINT eingesetzt werden, um Dutzende Social-Media-Beiträge, Forenbeiträge und andere von Verbrauchern erzeugte Datenquellen auszuwerten. So lässt sich besser einschätzen, wie die Menschen empfinden und wo möglicherweise Unterstützungsmaßnahmen – etwa zur Terrorismusbekämpfung oder Katastrophenhilfe – erforderlich sind.
• Hintergrundprüfungen und Strafverfolgung: Während sich die meisten Strafverfolgungsbeamten bei Hintergrund- und Identitätsprüfungen auf geschlossene, höherwertige Intelligence-Feeds stützen, können OSINT-Quellen dabei helfen, Lücken zu schließen – insbesondere für Privatpersonen, die mehr über eine Person erfahren möchten oder müssen. Bedenken Sie, dass es rechtliche Grenzen dafür gibt, wie Open Source Intelligence bei diskriminierenden Einstellungspraktiken eingesetzt werden darf.
• Faktenprüfung: Journalisten, Forscher und alltägliche Verbraucher nutzen OSINT häufig, um mehrere Quellen schnell auf überprüfbare Informationen zu kontroversen oder neuen Ereignissen zu prüfen. Für journalistische Integrität und ethisches Arbeiten ist es wichtig, Informationen nach Möglichkeit direkt aus den Quellen zu beziehen. In vielen Fällen können OSINT-Quellen jedoch eine wertvolle Ergänzung sein.

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10 OSINT-Tools und Beispiele

Insbesondere für passives OSINT und einfache Abfragen reicht möglicherweise bereits ein Web-Scraping-Tool oder eine spezielle „Dork“-Abfrage aus. Wenn Sie jedoch Intelligence in größerem Umfang oder aus komplexeren Quellen sammeln möchten, sollten Sie den Einstieg mit einem oder mehreren der folgenden OSINT-Tools in Betracht ziehen:

1. Spyse: Eine Internet-Asset-Registry, die besonders für Cybersicherheitsexperten nützlich ist, die Daten zu verschiedenen Bedrohungsvektoren und Schwachstellen finden müssen. Sie wird am häufigsten zur Unterstützung von Pentests eingesetzt.
2. TinEye: Eine Suchmaschine für die umgekehrte Bildersuche, die fortschrittliche Technologien zur Bildidentifikation nutzt, um Intelligence-Ergebnisse bereitzustellen.
3. SpiderFoot: Ein automatisiertes Abfragetool und OSINT-Framework, das schnell gleichzeitig Intelligence-Daten aus Dutzenden öffentlicher Quellen sammeln kann.
4. Maltego: Eine auf Java basierende Plattform für Cyberermittlungen mit Funktionen für grafische Verbindungsanalysen, Data Mining, Datenzusammenführung und Datenmapping.
5. BuiltWith: Ein Tool zur Untersuchung von Websites und öffentlich zugänglichen E-Commerce-Angeboten.
6. theHarvester: Ein Kommandozeilentool für Kali Linux, mit dem sich demografische Informationen, Subdomain-Namen, Informationen zu virtuellen Hosts und mehr sammeln lassen.
7. FOCA: Open-Source-Software zur Untersuchung von Websites auf beschädigte Dokumente und Metadaten.
8. Recon-ng: Ein in Python geschriebenes Kommandozeilentool zur Aufklärung.
9. OSINT Framework: Weniger ein einzelnes Tool als vielmehr eine Sammlung verschiedener kostenloser OSINT-Tools und -Ressourcen. Der Schwerpunkt liegt auf Cybersicherheit, es sind jedoch auch andere Arten von Informationen verfügbar.
10. Verschiedene Tools für Datenanalyse und KI: Eine Reihe von Open-Source- und proprietären Tools für Datenanalyse und KI kann eingesetzt werden, um die Sammlung von OSINT zu skalieren, zu automatisieren und zu beschleunigen sowie aussagekräftige Erkenntnisse daraus abzuleiten. Insbesondere generative KI-Tools haben ihre Wirksamkeit bei der Sentimentanalyse und komplexeren Methoden zur Intelligence-Sammlung unter Beweis gestellt.

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Vor- und Nachteile von Open Source Intelligence

Vorteile von OSINT

• Optimierter Schutz vor Cyberangriffen: Verbesserte Risikominimierung und größere Transparenz hinsichtlich gängiger Angriffsvektoren; Hacker nutzen OSINT mitunter für ihre eigene Intelligence, weshalb der Einsatz von OSINT zur Cyberabwehr häufig eine wirksame Gegenmaßnahme darstellt.
• Kostengünstige und leicht zugängliche Tools: Methoden und Tools zur OSINT-Datensammlung sind leicht zugänglich und oft kostenlos.
• Demokratisierte Datensammlung: Sie müssen kein Technikexperte sein, um diese Art öffentlich verfügbarer Open-Source-Daten zu finden und davon zu profitieren; es handelt sich um eine demokratisierte Sammlung wertvoller Datenquellen.
• Schnelle und skalierbare Methoden zur Datensammlung: Eine Reihe passiver und aktiver Methoden zur Datenbeschaffung kann eingesetzt werden, um schnell und in großem Maßstab relevante Ergebnisse zu erhalten.
• Kompatibilität mit Threat-Intelligence-Tools und Cybersicherheitsprogrammen: OSINT allein liefert Cybersicherheitsexperten wahrscheinlich nicht alle Daten, die sie zur Abwehr von Sicherheitsbedrohungen benötigen. Es handelt sich jedoch um wertvolle Daten, die in bestehende Datenquellen und Cybersicherheitsplattformen eingespeist und problemlos mit ihnen kombiniert werden können.

Nachteile von OSINT

• Für böswillige Akteure und Hacker zugänglich: So wie Ihre Organisation OSINT leicht finden und nutzen kann, können auch böswillige Akteure diese Daten verwenden, um Schwachstellen und mögliche Angriffsvektoren zu finden. Sie können auf OSINT basierendes Wissen außerdem dazu einsetzen, Intelligence im Rahmen von OSINT-Aktivitäten in Unternehmen zu stören und zu verändern.
• Einschränkungen und Ungenauigkeiten: Öffentliche Informationsquellen verfügen nur selten über umfassende Prozesse zur Faktenprüfung oder Freigabe, die in den Prozess der Intelligence-Sammlung integriert sind. Insbesondere wenn mehrere Datenquellen widersprüchliche, ungenaue oder veraltete Informationen enthalten, können Forscher versehentlich Falschinformationen in ihre Arbeit übernehmen.
• Nutzerfehler und Phishing: Nutzer können ihre Daten unwissentlich gegenüber öffentlichen Quellen offenlegen, insbesondere wenn sie Opfer eines Phishing-Angriffs werden. Das bedeutet, dass jeder – von Ihren Kunden bis zu Ihren Mitarbeitern – unbeabsichtigt sensible Informationen für unbefugte Nutzer zugänglich machen und diese privaten Informationen damit faktisch in öffentliche Informationen verwandeln könnte.
• Enorme Mengen zu verarbeitender und zu prüfender Daten: Umfangreiche Datenbanken, Websites und Social-Media-Plattformen können Millionen von Datenpunkten enthalten, die Sie prüfen müssen. In vielen Fällen wächst und verändert sich diese Zahl ständig. Es kann schwierig sein, mit dieser Datenmenge Schritt zu halten und sie zu durchsuchen, um die wichtigsten Intelligence-Daten zu finden.
• Ethische und datenschutzrechtliche Bedenken: OSINT wird häufig ohne Wissen des Ziels erhoben, was im Zusammenhang mit KI und Ethik problematisch ist. Abhängig von Datenquelle und Beschaffungsmethode können diese Informationen dazu verwendet werden, Menschen zu schädigen oder zu manipulieren – insbesondere wenn es sich um personenbezogene oder geschützte Gesundheitsdaten handelt, die versehentlich öffentlich zugänglich gemacht wurden.

Fazit: OSINT für Threat Intelligence in Unternehmen nutzen

Der Einstieg in Open Source Intelligence kann so einfach sein wie eine Google-Suche zu den betreffenden Parteien. Er kann aber auch so komplex sein wie das Durchsuchen eines öffentlich zugänglichen Big-Data-Speichers mit Hunderttausenden Datensätzen zu unterschiedlichen Themen.

Unabhängig davon, ob Sie sich für einen passiven oder aktiven Ansatz entscheiden, sollten Sie sicherstellen, dass alle Teammitglieder die Ziele kennen, die Sie mit der Arbeit mit Open Source Intelligence verfolgen, und vor allem wissen, wie sie diese Intelligence standardisiert und ethisch vertretbar sammeln können.

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