GEOINT на практике: От sample.mp4 до точки на карте
• Сегодня на примере CTF-задания разберём GEOINT-исследование, в котором по короткому видео нужно было определить точку съёмки с погрешностью до 20 метров. В кадре деревья, лавка и дорога, читаемых вывесок или названий улиц нет.
• Сначала извлечём несколько кадров и проверим метаданные файла. Координат там не оказалось, поэтому пришлось искать другие зацепки. На отдельных кадрах лучше видны автобус, ограждение дороги и фрагмент многоэтажки.
• Бело-зелёная окраска автобуса напоминала старую московскую, поэтому Москва стала одной из первых версий. Для проверки искал фотографии автобусов такой окраски в Москве и Петербурге, но уверенно определить модель или прочитать маршрут не получилось. Город по этому признаку установить не удалось, а зелёный забор и типовая многоэтажка выбор почти не сужали.
• Другая зацепка находилась в описании задания: видео скачали как образец для мультимедийного сайта. Название
sample.mp4 тоже соответствовало тестовому файлу, поэтому параллельно с поиском места начал проверять возможный источник ролика.• Одним из кандидатов был Samplelib, сайт с образцами файлов для разработки. Его проверили прямым запросом
samplelib sample-5s.mp4, после чего открыл страницу тестовых MP4. Там оказался пятисекундный ролик с той же сценой.• Скачал и сравнил его SHA-256 с файлом из задания, хеши совпали. Теперь было подтверждение, что найден именно тот файл, а не похожее видео. Само название Samplelib из кадра получить нельзя, это была проверка предполагаемого источника, которая сработала.
• На той же странице были ролики на десять, пятнадцать, двадцать и тридцать секунд. Проверил их и получил дополнительные ориентиры: оранжевые модульные сиденья, игровую площадку, фонарь-шар на изогнутом кронштейне и дорожку с белой линией.
• Обратный поиск по публичным миниатюрам роликов нужного места не дал, в выдаче были преимущественно копии образцов и похожие парки. Поэтому продолжили изучать саму библиотеку, включая фотографии в её GitHub репозитории.
• Там нашлись снимки избушки на курьих ножках и пруда с мостом. Избушка была более узнаваемым объектом, чем лавки из видео, так обратным поиском вышел на версию Лианозовского парка.
• В фотоотчёте о Лианозовском парке удалось найти ту же избушку, а затем и мост. Это дало конкретное направление поиска на севере Москвы. Но фотографии и видео могли быть сняты в разных местах, поэтому переносить их координаты на ролик было рано.
• Дальше искали фотографии скверов и бульваров в окрестностях парка, добавляя к названиям района и улиц признаки из видео. Среди запросов были
Алтуфьево бульвар оранжевые скамейки велодорожка, Лианозовский парк Угличская улица сквер лавочки и Череповецкая улица бульвар велодорожка скамейки.• Так в ходе поиска нашлась фотография сквера на Череповецкой улице. С ней сравнил дополнительные ролики: совпадали фонари, дорожка с белой линией, широкие оранжевые сиденья и расположение площадки относительно дороги. Именно эта комбинация сделала сквер сильным кандидатом.
• Чтобы сузить участок, открыл фотографии соседних домов, перекрёстка с Новгородской улицей и других частей сквера. По ним проверял расположение проезжей части, площадок и дорожек. Рабочей версией стал участок восточнее перекрёстка, но точного совпадения фасада из исходного ролика найти не удалось.
• Затем перешел к карте OpenStreetMap, на которой были отмечены не только дорожки, но и отдельные лавки и урны. Искал место, где при взгляде вдоль плиточной дорожки лавка и дорога окажутся с тех же сторон, что и в видео.
• Подходящих дорожек оказалось несколько, а индивидуальные деревья и положение урны уверенно сопоставить не удалось. Но в итоге более вероятными я посчитал координаты
55.89847, 37.58202 и не прогадал.• В этом расследовании источник файла оказался полезнее первых догадок о городе. Дополнительные материалы дали узнаваемый объект, его местоположение помогло сузить поиск, а фотографии улицы и карта позволили перейти от района к конкретному участку сквера. Удачи!
#GEOINT #OSINT