OSINT

Systematický přístup ke zpravodajství z otevřených zdrojů se začal rozvíjet už během první světové války, kdy americká vláda zřídila komisi pro monitoring zahraničního tisku. Skutečný rozmach OSINT však nastal až během druhé světové války, kdy spojenci vytvořili specializované jednotky pro monitorování nepřátelských rozhlasových vysílání a analýzu veřejně dostupných dokumentů. 

V období studené války sehrával OSINT významnou roli v monitorování aktivit sovětského bloku. Americká zpravodajská služba CIA (ještě jako OSS – Office of Strategic Services) založila v roce 1941 Oddělení pro zahraniční vysílání (Foreign Broadcast Intelligence Service, FBIS), které se zaměřovalo na systematický sběr a analýzu zahraničních mediálních výstupů. Tato instituce, později přejmenovaná na Open Source Center a následně na Open Source Enterprise, byla průkopníkem v oblasti systematického zpracovávání otevřených zdrojů pro zpravodajské účely. 

Zásadní transformaci OSINT přinesl příchod internetu a související exponenciální nárůst množství informací dostupných online. OSINT analytici mohli postupně začít těžit informace ze zpravodajských serverů, blogů, sociálních sítí, akademických databází, webových stránek firem a úřadů, satelitních snímků a množství dalších, nově vznikajících zdrojů. K přehodnocení významu OSINT došlo po teroristických útocích z 11. září 2001. Komise zabývající se těmito útoky zdůraznila nedostatky v analýze otevřených zdrojů a doporučila posílení kapacit v této oblasti. 

Fáze OSINT 

Koncept OSINT zahrnuje několik hlavních fází. První fázi představuje plánování a identifikace informačních potřeb, kdy se stanovují cíle zpravodajské činnosti a určují se klíčové otázky, na které je třeba odpovědět. Následuje fáze sběru dat, která zahrnuje systematické vyhledávání a shromažďování relevantních informací z otevřených zdrojů. Třetí fáze spočívá ve zpracování a třídění získaných dat, což může zahrnovat překlad cizojazyčných materiálů, kategorizaci informací a jejich přípravu pro analýzu. Čtvrtou fází je analýza, během níž jsou informace kriticky hodnoceny, zasazeny do kontextu a integrovány do logických celků. V závěrečné fázi jsou výsledky analýzy předány koncovým uživatelům ve formě zpravodajských výstupů. 

Spektrum zdrojů využívaných v rámci OSINT je mimořádně široké. Tradiční zdroje zahrnují tištěná média, televizní a rozhlasové vysílání, knihy, akademické materiály, vládní dokumenty nebo odborné časopisy. S rozvojem internetu se portfolio zdrojů rozšířilo o webové stránky, online zpravodajské servery, blogy, diskusní fóra a zejména o sociální média. Právě ta poskytují detailní pohled na sociální a politické nálady, události v reálném čase a aktivity jednotlivců i celých skupin. 

Profesionalizace OSINT 

V posledním desetiletí se OSINT výrazně profesionalizuje a rozšiřuje mimo oblast vládních zpravodajských služeb. Vznikla řada specializovaných komerčních firem poskytujících OSINT služby, vzdělávací instituce začaly nabízet kurzy a certifikace pro OSINT a byly vyvinuty specializované softwarové nástroje pro efektivní sběr a analýzu dat z otevřených zdrojů. 

V občanské sféře vznikly komunity vyšetřovatelů a investigativních novinářů, kteří využívají techniky OSINT k odhalování dezinformací, mapování konfliktů nebo dokumentaci porušování lidských práv. Příkladem je investigativní skupina Bellingcat založená v roce 2014, která pomocí analýzy otevřených zdrojů odhalila pachatele sestřelení letu MH17 nad Ukrajinou, identifikovala agenty zapojené do otravy Sergeje Skripala v Salisbury a zdokumentovala množství válečných zločinů v různých konfliktech. Jde o potvrzení, že v rukách zkušených analytiků mohou techniky OSINT vést k výsledkům na úrovni státních zpravodajských služeb. 

Technologie pro OSINT 

Současný technologický základ pro OSINT zahrnuje specializované vyhledávače a agregátory dat, nástroje pro monitorování sociálních médií i pokročilé analytické platformy využívající umělou inteligenci a strojové učení. Tyto nástroje umožňují efektivně zpracovávat velké objemy dat, identifikovat relevantní informace, odhalovat skryté vzorce a souvislosti a následně vizualizovat výsledky analýz. Pokročilé algoritmy umělé inteligence, včetně zpracování přirozeného jazyka (NLP) a počítačového vidění, pomáhají filtrovat relevantní informace z velkých datových souborů a identifikovat potenciálně cenné poznatky. Další nástroje slouží k automatizovanému překladu obsahu z cizích jazyků. Ověřování informací z více nezávislých zdrojů a kontextuální analýza pomáhají zvyšovat spolehlivost získaných poznatků. Současně vznikají i specializované databáze, které usnadňují přístup k historickým datům a archivním informacím. 

Využití OSINT 

Metody OSINT nacházejí uplatnění v mnoha různorodých oblastech V bezpečnostní a zpravodajské sféře slouží k monitorování teroristických hrozeb, analýze zahraničních vojenských kapacit nebo mapování organizovaného zločinu. V korporátní sféře se využívá pro získávání informací o konkurenci, hodnocení reputačních rizik, prověřování obchodních partnerů nebo monitorování tržních trendů. V oblasti kybernetické bezpečnosti pomáhá identifikovat zranitelnosti, monitorovat dark web a analyzovat kybernetické hrozby. Novináři využívají OSINT pro ověřování informací ze svých zdrojů a investigativní reportáže. Humanitární organizace aplikují OSINT při mapování krizových oblastí, dokumentaci porušování lidských práv nebo koordinaci pomoci. 

OSINT a ochrana soukromí 

V souvislosti s rostoucím množstvím informací dostupných na internetu, které často umožňují vytváření detailních profilů jednotlivců, nabývají na významu i etické a právní otázky. Hranice mezi legálním sběrem dat z otevřených zdrojů a neoprávněným narušením soukromí je velmi tenká a liší se též podle legislativy konkrétního státu. Problematická je také kvalita a spolehlivost informací získaných z otevřených zdrojů v éře dezinformací, fake news a deep-fake podvrhů. Zásadní úlohou analytiků je proto odfiltrovat nepřesné, zavádějící nebo záměrně manipulativní informace. 

Další výzvou pro OSINT je zahlcení informacemi, jelikož množství online dostupných dat exponenciálně roste, což ztěžuje identifikaci skutečně relevantních informací. Proto bude do budoucna růst míra zapojení umělé inteligence do analýzy obsahu, automatické detekce dezinformací a prediktivní analýzy.