Métodos electrónicos para obtención de direcciones IP a través de webmail y redes sociales
Bibliographic record
Abstract
La obtención de datos es una etapa fundamental en un proceso de seguridad informática tanto para identificar infractores o para detectar vulnerabilidades en un determinado sistema. Para tareas como investigación o inteligencia, entre la infor-mación más importante que se puede levantar de un ente están las direcciones IP de personas importantes, sospechosas u objetivos de investigación. Obtener esta información con fines legales y éticos, actualmente es más complejo debido a que los proveedores de servicios enmascaran este dato a fin de proteger la identidad de sus usuarios. Para obtener la dirección IP se pretende aplicar diferentes técnicas electrónicas y automatizadas que sirvan para modificar documentos y encubrirlos de modo que, al ser abiertos por el destinatario, nos revelen su dirección IP, la cual quedará registrada automáticamente en los logs del servidor web que se implementa en esta investigación. Se tomará en cuenta estos enfoques: el enviar directamente un enlace HTTP de invitación y enviar un documento de Office con caracteres invisibles. El ámbito de aplicación del trabajo descrito es importante, pues abarca técnicas propuestas para la detección de una dirección IP mediante varios métodos evaluando la eficiencia y efectividad de cada prueba. Esto permitirá al analista forense o investigador, obtener la ubicación posible de una persona al consultarla con los proveedores de internet.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".