Critical Thinking Skills - Open-Source Intelligence

 Psychological Warfare ( Who,What,Where,When,Why,How)

Who

 ကျွန်တော်တို့ A ဆိုတဲ့ သတင်းအချက်အလက်ကို ရရှိလာတဲ့အခါ A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး လက်ရှိမှာ ဘယ်သူ အကျိုးအမြတ်ရမလဲ A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး  နောင်တစ်ချိန်မှာ ဘယ်သူ အကျိုးအမြတ်ရမလဲ A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး လက်ရှိမှာ ဘယ်သူ ထိခိုက်နိုင်သလဲ A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး နောင်တစ်ချိန်မှာ ဘယ်သူ ထိခိုက်နိုင်သလဲ A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး အထိခိုက်အများဆုံးက ဘယ်သူဖြစ်နိုင်မလဲ A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး အထိခိုက် အနည်းဆုံးက က ဘယ်သူဖြစ်နိုင်မလဲ A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး ဘယ်သူက ဘယ်နေရာက သတင်းထုတ်ပြန်တာလဲ A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး ဘယ်သူက အဓိက ဆုံးဖြတ်ချက်ပေးတာလဲ သတင်းအချက် A ထဲမှာ Key Point , Key Person, Key People ကဘာလဲ A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး ပြောဆိုဆွေးနွေးနေတာတွေ ကဘာတွေလဲ A နဲပတ်သတ်ပြီး ကိုယ်တိုင်ဆုံးဖြတ်နိုင်မလား အခြားသူအကြံယူသင့်သလား A နဲပတ်သတ်ပြီး အခြား Information Source တွေရှိနိုင်သလား A နဲပတ်သတ်ပြီး  လက်ရှိနေရာမှာ ပုံစံတူ အရင်ကရှိခဲ့ဖူးလား၊ ကမ္ဘာမှာရော A လိုမျိုးပုံစံတူ အရင်ကရော အခုလက်ရှိရောဖြစ်ခဲ့လား A နဲ့ပတ်သတ်ပြီး ကိုယ်တိုင် ယူဆချက်ပေးလို့ရမလား ( အယူအဆကို အစွန်မရောက်စေပဲ) A ကိုယုံသင့်သလား အသုံးချသင့်သလား 

What

 A ဆိုတဲ့ သတင်းအချက်အလက် ရရှိလာတဲ့အခါ အားနည်းချက် အားသာချက် ကဘာလဲ မှားယွင်းတဲ့ အချက်အလက်တွေပါသလား Positive or Negative   ဖက်ရောက်အောင်ပြောင်းနိုင်မလား ကိုယ်လိုချင်သလို ရည်ရွယ်ချက်ကောက်ယူနိုင်သလား အရေးကြီးသလား အရေးမကြီးဘူးလား အခြားသော ရှူထောင့်ကကြည့်ရင် ဘယ်လိုဖြစ်မလဲ ဘယ်လိုပြောင်းပြီး မြင်နိုင်သလဲ ဘယ်လို ခုခံခြေပနိုင်မလဲ #Where A ဆိုတဲ့ သတင်းအချက်အလက် ရရှိလာတဲ့အခါ ဘယ်နေရာမှာ ဘယ်အချိန်တွေမှာ   ဖြစ်ပျက်ဖူးတာတွေကို  မြင်ဖူးကြားဖူးသလား တူညီတဲ့ နေရာ အခြေအနေတွေ ဘယ်နေရာတွေမှာ ဖြစ်ခဲ့လဲ အခြားသော အချက်အလက်တွေ ရနိုင်မလား ဖြစ်ပျက်ခဲ့တဲ့ အခြေအနေတွေကနေ ဘယ်လိုသင်ခန်းစာ အကြံရယူနိုင်မလဲ ဘယ်လောက်ထဲ ပြသာနာတွေ ဖြစ်ခဲ့လဲ ဘယ်လို တိုးတက်မှု ဆုတ်ယုတ်မှုတွေ ရှိခဲ့သလဲ  ရှိလားနိုင်သလဲ ဘယ်နေရာကို အကျိုးသက်ရောက်မှု အနည်း-အများဆုံးဖြစ်နိုင်မလဲ 

When 

A ဆိုတဲ့ သတင်းအချက်အလက် ရရှိလာတဲ့အခါ ဘယ်အချိန်တွေမှာ လက်ခံမှု လက်မခံနိုင်မှုတွေ ရှိလာနိုင်သလဲ ဘယ်အချိန်မှာ ကိုယ့်အတွက်  အောင်မြင်မှု  ဆုံးရှူံးမှုတွေ ရှိလာနိုင်တာကို သိရှိနိုင်မလဲ ကိုယ်ွအတွက် အရေးကြီးတဲ့  ကိစ္စဘယ်အချိန်မှာ ဖြစ်လာနိုင်မလဲ ကိုယ့်အတွက် ပြသာနာဖြစ်လာနိုင်မလား ဘယ်အချိန်မှာ ပြောင်းလဲနိုင်မလဲ ဘယ် အချိန်ရောက်ရင်  အကျိုးသက်ရောက်လာနိုင်မလဲ ဘယ်အချိန်မှာမှ Action ယူသင့်သလဲ 

Why

 A ဆိုတဲ့ သတင်းအချက်အလက် ရရှိလာတဲ့အခါ ဘာအကြောင်းကြောင့် ပြာသာနာ အခက်ခဲဖြစ်လာတာလဲ ဒီအကြာင်းကို အခြားလူတွေကို အသိပေးသင့်သလား ကိုယ့်အပေါ်သက်ဆိုင်လာနိုင်လား ဒါမှမဟုတ် အခြားသူအပေါ်သက်ရောက်နိုင်မလား (ဘာလို့လဲ) ဘာလို့ ဒီလိုတွေဖြစ်နေတာလဲ ဘာလို့ အဆိုး အကောင်းတွေ ဖြစ်လာတာလဲ အဆိုး အကောင်းတွေကို ခွင့်ပြုသင့်သလား ဘယ်လိုအကြောင်းကြောင့်လူတွေကို လွှမ်းမိုးထားနိုင်ရတာလဲ 

How 

A ဆိုတဲ့ သတင်းအချက်အလက် ရရှိလာတဲ့အခါ အခြားသော အရာတွေ အဖြစ်ပျက်တွေနဲ့ ဘယ်လိုတူညီနေတာလဲ ကိုယ်အတွက် ။ အခြားလူတွေအတွက် ဘယ်လို အကျိုးရှိနိုင်မလဲ အနှောက်အယှက်တွေ ရှိလာနိုင်မလား ကိုယ့်အတွက် ။  အခြားလူတွေအတွက် ဘယ်လို အနှောက်ယှက် ရှိနိုင်မလဲ အမှန်ကို ဘယ်လိုသိနိုင်မလဲ နောင်တစ်အချိန်မှာ ဘယ်လိုဖြစ်လာနိုင်မလဲ အကောင်းဘက် အဆိုးဘက် ဘယ်လိုပြောင်းလဲနိုင်မလဲ (Fake News ဟုတ် မဟုတ်ကိုလဲ အလားတူခွဲခြားပါသည်။ ) (W5H အမေးတွေကို Forensics  လုပ်တဲ့သူနဲ့ ဂျာနယ်လစ်တွေပါ အသုံးပြုကြပါသည်)

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

B-Trees (NTFS)

Image
  B-Trees An NTFS index sort attributes into a tree, specifically a B-tree. A tree is a group of data structures called nodes that are linked together such that there is a head node and its branches out to the other nodes. Consider Figure 11.13(A), where we see node A on top and it links to nodes B and C. Node B links to nodes D and E. A parent node is one that links to other nodes, and a child node is one that is linked to. For example, A is a parent node to B and C, which are children of A. A leaf node is one that has no links from it. Nodes C, D, and E are leaves. The example shown is a binary tree because there are a maximum of two children per node. Figure 11.13. Examples of A) a tree with 5 nodes and B) the same tree that is sorted by the node values FIG- 11.3 Trees are useful because they can be used to easily sort and find data. Figure 11.13(B) shows the same tree as we saw on the left side, but now with values that are assigned to each node. If we are trying to look up a valu
Read more

NTFS Index Attributes

Image
  NTFS Index Attributes Now that we have described the general concept of B-trees, we need to describe how they are implemented in NTFS to create indexes. Each entry in the tree uses a data structure called an index entry to store the values in each node. There are many types of index entries, but they all have the same standard header fields, which are given in Chapter 13. For example, a directory index entry contains a few header values and a $FILE_NAME attribute. The index entries are organized into nodes of the tree and stored in a list. An empty entry is used to signal the end of the list. Figure 11.18 shows an example of a node in a directory index with four $FILE_NAME index entries. Figure 11.18. A node in an NTFS directory index tree with four index entries. Figure 11.18 The index nodes can be stored in two types of MFT entry attributes. The $INDEX_ROOT attribute is always resident and can store only one node that contains a small number of index entries. The $INDEX_ROOT attrib
Read more

Volatility Workbench (GUI) for the Volatility tool

Image
 Memory Dump ကနေ Artifacts တွေကို ရယူနိုင်ဖို့ Volatility (Command Line) ကို တော်တော်များများ အသုံးပြုကြပါတယ်။ Pass Mark OS Forensics ကနေ GUI မသုံးချင်သူတွေ / နှစ်မျိုးလုံး အသုံးပြုချင်သူတွေအတွက် Volatility Workbench (GUI) ကိုပြုလုပ်ထားပါတယ်။ တွဲပြီးအသုံးပြုရမဲ့ Profile တွေကိုလဲ အသင့် Download ရယူနိုင်ပါတယ်။ Sample File တွေလဲပေးထားပါတယ်။ Open Source Computer Forensics Tool ဖြစ်တဲ့ Autopsy အပြင် Commercial Computer Forensics Tools တွေကလဲ လက်ရှိအချိန်ထိ Open Source ဖြစ်တဲ့ Volatility ကိုပဲ သူတို့ရဲ့ Software ထဲမှာ အသုံးပြုထားပါတယ်။                                                           Link  Volatility Workbench (GUI) for the Volatility tool
Read more