คลัง
osint

Geolocation (GEOINT)

Geolocation (GEOINT) คือการระบุตำแหน่งจากรูปภาพหรือวิดีโอโดยไม่มี GPS — วิเคราะห์ landmark, ป้าย, ภาษา, พืชพรรณ, เงา, สถาปัตยกรรม แล้วยืนยันด้วยภาพถ่ายดาวเทียม เป็นทักษะ OSINT ขั้นสูงที่ใช้ใน CTF และการสืบสวนระดับโลก บทนี้ครอบคลุมเทคนิคทุกแบบและเครื่องมือ

IntermediateAdvanced#osint#geolocation#geoint#satellite#reverse-image#shadow-analysis#ctf

1. หลักการ GEOINT

เมื่อรูปไม่มี GPS metadata เราระบุตำแหน่งจากสิ่งที่เห็นในภาพ — สะสมเบาะแสหลายอย่าง (ป้าย, ภาษา, สถาปัตยกรรม, ธรรมชาติ, เงา) แล้วแคบลงเรื่อยๆ จากประเทศ → เมือง → จุดที่แน่นอน เป็นทักษะที่ชุมชนอย่าง GeoGuessr และนักสืบ OSINT (เช่น Bellingcat) ใช้

หลักการ: เริ่มจากเบาะแสที่แคบพื้นที่ได้มากสุดก่อน — ป้ายชื่อร้าน/ถนน (ค้น Google ได้ตรง), ภาษาบนป้าย (ระบุประเทศ/ภูมิภาค), แล้วค่อยยืนยันด้วยภาพดาวเทียม

2. ประเภทเบาะแส (เรียงตามความแม่นยำ)

เบาะแสบอกอะไรวิธีใช้
ป้ายชื่อร้าน/ถนนจุดที่เกือบแน่นอนค้น Google/Maps ตรงๆ
ภาษา/ตัวอักษรประเทศ/ภูมิภาคระบุภาษา → จำกัดพื้นที่
ป้ายทะเบียนรถประเทศ/รัฐสี/รูปแบบเฉพาะแต่ละที่
สถาปัตยกรรมภูมิภาค/ยุคสไตล์อาคาร, หลังคา
พืชพรรณ/ภูมิทัศน์เขตภูมิอากาศต้นไม้, ภูเขา, ทะเลทราย
เสาไฟ/ป้ายจราจรประเทศ (มาตรฐานต่างกัน)รูปแบบเฉพาะชาติ
เงา (แดด)ละติจูด + เวลา/ฤดูshadow analysis (ดู section 4)

3. Reverse Image Search

ขั้นแรกเสมอ: เอารูป (หรือส่วนของรูป เช่น landmark) ไปค้นกลับ — อาจเจอตำแหน่งทันทีถ้ามีคนเคยถ่ายที่เดียวกัน

  • Google Lens / Google Images — ดีสุดสำหรับ landmark/สถานที่
  • Yandex — เก่งเรื่องสถานที่/ใบหน้าในยุโรปตะวันออก/รัสเซีย (มักดีกว่า Google สำหรับ geolocation)
  • Bing Visual Search — ทางเลือกเสริม
  • TinEye — หาที่มาของรูป (เคยปรากฏที่ไหน)
  • เทคนิค: crop เฉพาะ landmark/ป้าย แล้วค้นเฉพาะส่วนนั้น ได้ผลดีกว่าค้นทั้งรูป

4. Shadow Analysis และเทคนิคขั้นสูง

ถ้ารู้เวลาถ่าย + เห็นเงา สามารถคำนวณ/ยืนยันละติจูดและทิศทางได้ และใช้ภาพดาวเทียมยืนยันจุดสุดท้าย

  • Shadow/sun: ความยาว+ทิศเงาบอกมุมดวงอาทิตย์ → ใช้ SunCalc หาเวลา/ละติจูดที่เป็นไปได้
  • ภาพดาวเทียม: Google Earth, Bing Maps, Yandex Maps — ยืนยันจุดด้วยมุมบน (รูปร่างถนน/อาคาร/แม่น้ำ)
  • Street View: Google Street View ยืนยันมุมระดับถนน (เทียบ landmark ตรงกันไหม)
  • Overpass Turbo / OpenStreetMap: ค้นหา feature เฉพาะ (เช่น 'ปั๊มน้ำมันใกล้สะพานข้ามแม่น้ำ') ในพื้นที่
  • Wikimapia / Flickr map: รูปที่ geotag ในบริเวณนั้น
  • เวลา+ฤดู: ใบไม้/หิมะ/มุมแดด บอกฤดูกาล → จำกัดช่วงเวลา
ใน CTF GEOINT: มักให้รูปสถานที่แล้วถามพิกัด/ชื่อสถานที่ — เริ่มจาก reverse image (Yandex+Google Lens) → อ่านป้าย/ภาษา → ยืนยันด้วย satellite/Street View flag มักเป็นชื่อสถานที่หรือพิกัด

5. Workflow

  1. 1เช็ค EXIF GPS ก่อน (exiftool) — บางทีมีพิกัดตรงๆ
  2. 2Reverse image search (Yandex + Google Lens) — crop landmark
  3. 3อ่านเบาะแสในภาพ: ป้าย(ค้น Google), ภาษา, ทะเบียน, สถาปัตยกรรม
  4. 4แคบพื้นที่: ประเทศ → เมือง → ย่าน
  5. 5ยืนยัน: satellite (Google Earth) + Street View เทียบ landmark
  6. 6ขั้นสูง: shadow analysis (SunCalc), Overpass Turbo หา feature

6. Quick Reference

  • ไม่มี GPS → ระบุจากสิ่งในภาพ, แคบทีละขั้น
  • เช็ค EXIF GPS ก่อน (exiftool -gps:all)
  • reverse image: Yandex (เก่งสถานที่) + Google Lens, crop landmark
  • เบาะแส: ป้าย(ค้นตรง), ภาษา, ทะเบียน, สถาปัตยกรรม, เสาไฟ
  • ยืนยัน: Google Earth satellite + Street View
  • ขั้นสูง: SunCalc (เงา→ละติจูด/เวลา), Overpass Turbo (OSM)

🧭 จับมือทำทีละขั้น (มีแค่ Kali) + ถ้าติดไปไหนต่อ

สมมติโจทย์ให้รูปมาแล้วถามว่าถ่ายที่ไหน มีแค่ Kali + เบราว์เซอร์ ทำตามนี้ทีละขั้น

  1. 1เช็ค EXIF ก่อนเสมอ: exiftool -gps:all photo.jpg (บางทีมีพิกัดตรงๆ ไม่ต้องเดา)
  2. 2ถ้ามี GPS ให้ copy ค่า latitude/longitude ไปเปิดใน Google Maps ทันที (จบเร็ว)
  3. 3ถ้าไม่มี GPS ให้ reverse image search: อัปโหลดรูปไป images.google.com และ yandex.com/images
  4. 4crop เฉพาะ landmark/ป้ายในรูปแล้วค้นเฉพาะส่วนนั้นซ้ำ (ได้ผลดีกว่าค้นทั้งรูป)
  5. 5อ่านเบาะแสในภาพ: ป้ายชื่อร้าน/ถนน (ค้น Google ตรงๆ), ภาษาบนป้าย, ป้ายทะเบียนรถ, สถาปัตยกรรม
  6. 6แคบพื้นที่ลงตามเบาะแสที่ได้: ประเทศ → เมือง → ย่าน
  7. 7ยืนยันด้วย Google Earth/Street View เทียบมุมอาคาร/ถนนให้ตรงกับรูป
  8. 8ถ้ายังไม่ชัด ใช้ suncalc.org คำนวณจากเงา+เวลาถ่าย (ถ้ารู้เวลา) หาละติจูด/ทิศ
  9. 9ใช้ overpass-turbo.eu/OpenStreetMap ค้นหา feature เฉพาะ (เช่น ปั๊มน้ำมันใกล้สะพาน) ยืนยันจุดสุดท้าย
จากรูปไม่มี GPS จนแคบถึงพิกัดจริง
เช็ค EXIF มี GPS ไหม
✅ มี→ จบ เปิดพิกัดใน Google Maps ได้เลย
❌ ไม่มี (ถูก strip)n2
reverse image search (Yandex+Google Lens) เจอสถานที่ตรงๆ ไหม
✅ เจอ→ ยืนยันด้วย Street View/satellite ให้ตรงกับรูป จบ
❌ ไม่เจอn3
อ่านป้าย/ภาษา/ทะเบียนในภาพ ระบุประเทศ/เมืองได้ไหม
✅ ได้ (เช่น รู้ภาษา/ประเทศ)n4
❌ ไม่มีป้าย/ตัวอักษรให้อ่านn5
แคบเป็นเมือง/ย่านแล้ว ยืนยันด้วย satellite/Street View ตรงไหม
✅ ตรง→ จบ ได้พิกัด/ชื่อสถานที่
❌ ยังไม่ตรงn5
ใช้เทคนิคขั้นสูง (shadow/SunCalc, Overpass Turbo) ช่วยได้ไหม
✅ ช่วยแคบลงได้→ วนกลับไปยืนยันด้วย satellite/Street View อีกครั้ง
❌ ยังตันสนิทn6
ตันสนิทแล้ว ต้องการอะไรต่อ
มีเอกสาร/ไฟล์อื่นของเป้าหมาย น่าจะมี GPS ติดมาด้วยtoMeta
เจอชื่อร้าน/บัญชีในรูป อยากสืบตัวตนเจ้าของtoUser
ขั้นตอน/งานเครื่องมือใน Kaliติดตั้งเพิ่ม (ถ้าไม่มี)เครื่องมือออนไลน์
เช็ค GPS ในรูปexiftoolapt install exiftool-
reverse image search--images.google.com, yandex.com/images, tineye.com
ยืนยันด้วยแผนที่ดาวเทียม--google.com/maps (Earth), bing.com/maps
เดินดูระดับถนน--Google Street View
คำนวณเงา/เวลา→ละติจูด--suncalc.org
ค้นหา feature เฉพาะบนแผนที่--overpass-turbo.eu, openstreetmap.org
แปล/อ่านป้ายภาษาอื่น--Google Translate (กล้อง/รูป)
🚑 ถ้าตันสนิท ลองท่าถัดไป:
• มีไฟล์/เอกสารอื่นของเป้าหมายที่อาจยังมี GPS → ไป Metadata Collection
• เจอชื่อร้าน/บัญชีในภาพ อยากสืบตัวตนเจ้าของ → ไป Username Enumeration
• เจอที่อยู่/องค์กรจากภาพ อยากหาอีเมลติดต่อ → ไป Email Investigation

โน้ตของฉัน

ยังไม่มีโน้ตสำหรับหัวข้อนี้