Okunamayan Metni Kanıta Dönüştürme Yöntemleri!

Önemli bir kanıta baktığınızda hissettiğiniz o hissi biliyor musunuz? Bulanık bir plaka, isimlerin okunamadığı pikselli bir belge veya ihtiyacınız olan bilginin hemen orada olduğunu ve piksel duvarının arkasından sizi kışkırttığını bildiğiniz grenli bir ekran görüntüsü?

Bilmiyor musun? Şanslısın. Bu sorunla araştırmalarımda sürekli karşılaşıyorum; ister görüntülerden isim çıkarmak, ister sosyal medya paylaşımlarından kısmi sayıları çözmek, ister belgelerdeki çarpıtılmış metinleri okumak olsun. Herkes dışarıda hayatını yaşarken ben “Pikseli Tahmin Et” oynuyorum. Umurumda değil. Okunamayanı okunabilir zekâya dönüştürme yeteneği harika.

Bulanık saçmalıkları anlamlı hale getirmek için bir kılavuz hazırlamanın zamanı geldi. Bu makaledeki araç ve teknikler teorik değil. Bunlar, okunması zor kendi kanıtlarınıza uygulayabileceğiniz pratik yöntemler. Çünkü OSINT’te, çıkmaz sokak ile çığır açan buluş arasındaki fark genellikle o son birkaç pikseli değerlendirmekle ilgilidir.

Asıl iş kulaklarınız ve gözlerinizin arkasında gerçekleşir: hangi araçları birleştireceğinizi, çıktıları nasıl doğrulayacağınızı ve sonuçlarınıza ne zaman güveneceğinizi (veya güvenmeyeceğinizi) bilmek. Çünkü günün sonunda, amatör bir araştırma ile profesyonel bir araştırma arasındaki fark, pikseller direnirken bile tutarlı bir şekilde çalışan bir sisteme sahip olmaktır.

Bulanık Plaka

Açık kaynaklı istihbarat alanındaki insanlar araçlarını sever. Herhangi bir uzmana tavsiye isteyin, size “Topaz Gigapixel Pro’yu kullanın” veya “Jiroskop tabanlı herhangi bir Nöral Tek Görüntü Bulanıklaştırma aracını deneyin” gibi önerilerde bulunacaklar – işte tüm bu araçların listesi . Ancak gerçek çözüm her zaman en sevdiğiniz yazılımda değildir; çoğu zaman her şeyi bilmediğinizi kabul etmekle ilgilidir.

Londra’daki bir oturumda BBC Verify’dan 50 kişiye bu bulanıklaştırılmış plakayı gösterdim. Çoğu, bulanıklaştırmaya yardımcı olacak üç aracı kolayca sayabilirdi. Ama sorun şu ki, hepsi işe yaramadı. Şimdi seçenekleriniz neler?

2025’teki en sevdiğim teknik: Tüm başarısız denemelerimi bir tür dijital terapi seansı gibi bir yapay zeka sohbet robotuna aktarıyorum – “Topaz, Remini, DeblurGAN v2, ImageJ+ DeconvolutionLab2’yi denedim” – ve ardından “BeFunky Image Editor” önerisini izliyorum. Cidden mi? BeFunky’yi daha önce hiç duymamıştım ama görünüşe göre reddedilmiş bir Netflix orijinaline benzeyen bir isme sahip bu ücretsiz araç, bu durumda 200 dolarlık gösterişli yazılımdan daha iyi sonuç vermiş. “Belki de her şeyi bilmiyorum” enerjisinin zirvesinde ve dürüst olmak gerekirse, asıl atılımlar o zaman gerçekleşiyor:

O araç bir daha hiç bu kadar iyi çalışmadı, ama neyse ki, daha önce denediğim araçlar arasına eklediğimde yeni öneriler aldım. Bazen en iyi tavsiye, başarısızlıklarınızı paylaşmaktan gelir. Metni gerçekten okuyabiliyorsanız, bağlamı bulmanız gerekir. Kırmızı bir Chevrolet Camaro’nun plakasını (Hollandalı bir suçlu tarafından kullanılmış) araştırırken, rakamları okumakta hiç zorlanmadım; benim sorunum ters görsel aramadaydı. Bazen Google, bir fotoğrafın kırpılmış bir ayrıntısını tanımıyor.

Fotoğrafın kendisini tersten aramak yerine, görünen metni Google Görseller’e yazarak bu sorunu çözebilirsiniz. Bu beni, İran’da aynı plakaya sahip aynı kırmızı Chevrolet Camaro’yu kullanan turistlerin görüntülerine götürdü. Ah, suçlu bir araba kiralamış (tüm hikaye burada ).

Açık Dizüstü Bilgisayar

İşte işe yaramayacak kadar aptalca görünen profesyonel bir ipucu: Metniniz tamamen patates kalitesinde değilse, yapay zekadan doğrudan yazıya dökmesini isteyin. Süslü araçlar veya görüntü işleme sihirbazlığı yok; sadece metni yükleyin ve “Bu ne diyor?” deyin. Şu anki favorim, görünüşe göre dünyanın en nitelikli düzeltmeni olmaya karar vermiş olan Gemini Pro 2.5.

Siz hala bunun bir “a” mı yoksa üzgün bir yüz ifadesi mi olduğunu anlamaya çalışırken, chatbot okunamayan metni sizin için çoktan yazıya dökmüş VE çevirmiştir:

Okunamayan 170 Kelime

Şu fotoğrafa bir bakın. Çok seyahat ediyorum, bu yüzden monitörleri yanımda taşıyamıyorum. Bunun yerine, işlerimi halletmek için sanal gerçeklik gözlükleri kullanıyorum. Bu ekran görüntüsünde, mümkün olduğunca kasıtlı olarak bulanıklaştırdığım kaç kelimeyi seçebiliyorsunuz?

Siz hala fotoğrafa bakarken, ben onu Gemini 2.5 Pro’ya yükledim. Fotoğraftan yaklaşık 170 kelimeyi okumayı başardı ve aslında ne yaptığımı doğru bir şekilde özetledi.

Metinli Coğrafi Konum Belirleme

Geçtiğimiz günlerde Berlin’de iki hafta çalıştım ve öğrencilere soruşturma tekniklerinin ne kadar korkutucu derecede etkili olabileceği hakkında kısa OSINT giriş dersleri vermeyi çok seviyorum. Eğitici, biraz ürkütücü ve herkesin gizlilik ayarlarını hemen kontrol etmesini sağlıyor.

Bu fotoğrafı inceleyelim. Soru şu: Bu fotoğraf nerede ve ne zaman çekildi?

“Bisiklet giremez” tabelası muhtemelen Malta, Kıbrıs, İspanya, Lüksemburg ve Birleşik Krallık’ı elerken Hollanda, Danimarka ve Finlandiya’yı oldukça olası adaylar haline getiriyor. Sebebi basit: “Bisiklet giremez” tabelaları, bisiklete binmenin gerçekten yaygın olduğu ülkelerde en yaygın olanıdır . Bu tabelalar muhtemelen hiç kimsenin bisiklet sürmediği yerlerde mevcut değildir; çok fazla insanın bisiklete bindiği ve bu nedenle onlara buraya park etmemelerini aktif olarak söylemeniz gereken yerlerde mevcuttur. Bu, sahilde “yüzmek yasaktır” tabelası bulmakla Sahra Çölü’nün ortasında bir tabela bulmak arasındaki farka benziyor; biri pratik kamu güvenliği, diğeri ise sadece bir serap. Metnin iki kez belirdiğini görebilirsiniz – “essen” yazan veya “Essen” ile biten bir kelime – artı üç, dört kelimeden oluşan yeşilimsi bir logo. Bu sefer, yapay zeka bizi alt edemiyor:

BeFunky bir kez daha imdadıma yetişebilir mi? Metin kalitesini o kadar iyileştirdi ki “samen redden” kelimelerini okuyabildim. Bu, metnin Felemenkçe olduğu ve “samen redden [bir şey]” dediği anlamına geliyor; yani “birlikte [bir şeyi] kurtarın” anlamına geliyor.

Peki, ne kurtarılmaya değer? Muhtemelen bir mağaza veya restoranın camına yapıştırılmış bir çıkartmadır, yani üzerinde “Birlikte tasarruf edin… komünizm” yazmaz. Belki de “Birlikte kapitalizmi kurtarın” yazar?

Yok canım, bunu bir kenara bırakalım – bu çok abartılı. Muhtemelen “Birlikte tasarruf edelim… enerji”, “Birlikte tasarruf edelim… balinalar” ya da sadece “Birlikte tasarruf edelim… park yeri” gibi moral verici bir şey. Ya da belki… durun, hayır, yine her şeyi fazla düşündüğüm şeyi yapıyorum. Düşünmeyin. Tahmin etmeyi bırakın. Aramaya başlayın.

“Birlikte tasarruf edin” ifadesinin ardından bir veya iki kelime daha geldiğinden oldukça eminiz; yazı tipi boyutu ilk satırla aynıysa muhtemelen yedi karakterden fazla olmayacaktır. Şimdi işin eğlenceli kısmına geliyoruz: Bu inanılmaz derecede spesifik yazı tipi analizine dayalı kelime sayısı tahminini, çok fazla kahve içmiş bir komplo teorisyeni gibi görünmeden Google’a nasıl açıklayacaksınız? İşte bu nokta, normal arama sorgularının adli tipografiyle (bu makalenin ikinci bölümünde ele alacağız) buluştuğu ve herkesin hayat tercihlerinizi sorgulamaya başladığı noktadır.

Google’a doğru kelimeleri bilmediğinizi nasıl söylersiniz?

Bilinmeyenleri bir yıldızla değiştirin:

Tırnak işaretleri neden kullanılıyor? Çünkü tırnak işareti olmadan Google, “samen” ve “redden” kelimelerini kastettiğinizi varsayar; ancak kelimelerin tam olarak aynı sırayla bir araya getirilmesine gerçekten ihtiyacınız var. Tırnak işaretleri, Google’ın bu kelimeleri dilbilimsel konfeti gibi farklı paragraflara dağılmış halde değil, gerçek bir ifade olarak bulmasını sağlar. Ve en önemlisi, sonuna yıldız işareti eklediğinizde Google’a şunu söylüyorsunuz:

“Bu kelimeler kesinlikle devam ediyor – bundan sonra daha fazla metin var, cümlenin burada bittiği sonuçları bana gösterme.”

Temelde şunu söylüyor: “Hayır, gerçekten yan yana gelen bu iki kelimeyi kastediyorum VE daha fazlasının geleceğini biliyorum.”

İşte sonuç:

Meğer “birlikte yiyecek kurtarıyoruz”muş – ki bu da Too Good to Go uygulamasından geliyormuş. Bu yeni gerçeği incelemeden önce, neden Google Görseller’i kullandık? Normal Google, doğal dil işleme konusunda oldukça gelişmiş olmaya çalışırken, Google Görseller “Resimlerde metin mi istiyorsunuz? Milyonlarcası var ve bu kelimelerin, varlığından bile haberdar olmadığınız kelimeler de dahil olmak üzere, tam olarak nerede bir arada göründüğünü size göstereceğim,” diyor.

Bir kütüphaneciden “birlikte yiyecek tasarrufu” hakkında kitaplar istemekle, üzerinde tam olarak bu kelimelerin geçtiği her fotoğrafı göstermesini istemek arasındaki fark gibi. Biri size makaleler ve düşünce yazıları sunarken, diğeri gerçek mağaza vitrinlerini ve kampanya posterlerini gösteriyor. Tıpkı New York’taki StreetView’da her metni gösteren bu harika yeni araç gibi:

Konumuza dönecek olursak; Too Good to Go, temelde sebzeler ve bayat hamur işleri için bir buluşma uygulamasıdır; restoranlar, süpermarketler ve kafeler, satılmayan yiyeceklerini son dakikada kurtarılmak üzere rafa kaldırırlar.

“SSEN” harflerini incelemenin zamanı geldi. Sıradaki durak: Anlamsal analizci Claude.

Detayları verdim – restoran veya mağaza vitrinlerinde “essen” ile biten Hollandaca kelimeler – ve hemen “Şarküteri” diye cevap verdi. Elbette. Ben dedektiflik oynarken asıl çözüm, dil kalıpları konusunda uzmanlaşmış bir yapay zekaya sormaktı.

Bazen en basit yaklaşım, kendi beyninizden daha iyi bir beyne, özellikle de Hollandaca kelime dağarcığına sahip bir beyne ihtiyacınız olduğunu kabul etmektir.

Too Good to Go uygulamasını indirip  şarküteri  dükkanlarını aradım. Etkilenmedim. Claude nedenini şöyle açıkladı:

İlanların çoğu Amsterdam’da olduğu için oradan başladım. Pencerelerin arkasında beyaz ve mavi kutular var gibi görünüyor.

İşte size kimsenin anlatmadığı eğlenceli bir numara: Eğer araştırmanız belirli renklere dayanıyorsa, bunları Google Görseller aramanızın sonuna dijital bir sonradan akla gelen şeymiş gibi ekleyin.

Dondurmanıza şekerleme eklemek gibi, ama şekerlemeler adli delil, dondurma ise bir Google araması.  Delicatessen Amsterdam beyaz mavi,  aniden tüm genel restoran listelerini sıyırıp sizi vitrinlerinde tuhaf bir şekilde belirli renkli kutular olan mağazalara götüren inanılmaz derecede spesifik bir sorguya dönüşüyor. Renklerin bir arama parametresi olabileceğini kim bilebilirdi ki? Hem dahiyane hem de aynı zamanda bariz.

İlk adayımız Amsterdam’daki Flo’s Deli.

Ve tahmin edin, ilk bakışta mükemmel bir uyum var.

Burada gördüğümüz şey, ilk biletinizle lotoyu kazanmanın OSINT eşdeğeri. Bakın, solda başlangıç ​​noktamız var: Kırmızı ceketli, Avrupa’daki herhangi bir dükkânın dışında oturan gizemli bir adam. Görünüşe göre mahremiyet hâlâ önemli olduğu için yüzü yardımcı bir şekilde karartılmış. Tek yapmamız gereken, bir “bisiklet giremez” tabelası ve berber direğinden gerçekten iddialı bir üç taş tahtasına kadar her şey olabilecek belirsiz renk desenleriydi.

Sağ tarafta asıl çekim var: Flo’s Deli, o takıntılı olduğumuz “aynı kırmızılar”la, aynı mavi beyaz çizgili pencere durumuyla ve orada gururlu küçük bir işaret fişeği gibi duran “bisiklet yasaktır” tabelasıyla: “Evet, kesinlikle burası!”

Dijital bir pinpon topu gibi farklı yapay zeka analiz araçları arasında gidip geldikten sonra (bu araçların, evet, bu fotoğrafın muhtemelen ilkbahar veya sonbaharda çekildiğine dair yardımcı bir tespitte bulunmasıyla, bu çığır açan mevsimsel dedektiflik çalışması için teşekkürler robotlar) “Okunamayan Metni Kanıta Dönüştürme” serimizin ilk bölümünü, OSINT cephaneliğindeki en güzel, zaman içinde test edilmiş klasik araçla, Google Haritalar’daki Zaman Makinesi ile tamamlıyoruz.

Mayıs 2022’de mağaza henüz açılmamıştı. Yani zaman dilimi şu an ile Mayıs 2022 arasında bir yerde olmalı, değil mi?

Eğer bolca zamanınız varsa ve görünüşe göre hayatınızda yapacak daha iyi bir şey yoksa, binlerce turistin dükkandaki fotoğraflarına bakarak daha belirli bir döneme bile işaret edebilirsiniz. Çünkü öğleden sonranızı geçirmenin gayet normal bir yolu bu.

Şu beyaz ve mavi kutular mı? İçlerinde simit var.

Bu, araştırma alanındaki atılımların genel şemasında, buzun soğuk olduğunu keşfetmek kadar sarsıcı bir şey. Ama işte tam da bu noktada işler gülünç bir hal alıyor: Diğer bağlamsal fotoğraflara bakıp simit kutusu teşhirlerinin normal mevsimsel yükseliş ve düşüşlerini takip ederek, bu fotoğrafın 2024 sonbaharına ait olduğunu kesin olarak belirleyebilirsiniz.

Peki ne öğrendik? Gelişmiş adli tekniklerin bazen bir yapay zeka sohbet robotundan yardım istemek anlamına geldiğini, 200 dolarlık bir aracın ‘BeFunky’ adlı bir şey tarafından alt edilebileceğini ve Amsterdam simit desenlerini analiz etmenin artık meşru bir dedektiflik işi olduğunu öğrendik.

Ama asıl mesele şu: Okunamayan metni okunabilir hale getirmenin sırrı tek bir araçta değil. Önemli olan bir sisteme sahip olmak: Her ayrıntıyı dikkatle inceleyin, birden fazla yaklaşımı birleştirin, takıldığınızda bunu kabul edin ve yardım isteyin (yapay zekadan bile).

Bir sonraki sefere: Bellingcat üyesi Timmi Allen’ın Çin kredi kartı soruşturmamızdaki tekniklerinden daha fazlasını paylaşacağız. Bunlar arasında, inanılmaz derecede bulanık video görüntülerinden bazı finansal bilgilerin nasıl kurtarılacağı da var. Çünkü görünüşe göre, dijital adli tıp dünyasında bu sıradan bir pazar günü.

Editörün Notu: Bu makale ilk olarak Henk van Ess’in Substack platformundaki haber bülteni Digital Digging’de yayınlanmıştır . Hafifçe düzenlenmiş olup, burada izin alınarak yeniden yayınlanmaktadır.

Hollanda doğumlu  Henk van Ess,  web ve yapay zeka yardımıyla açık kaynaklı istihbarat üzerine dersler veriyor, konuşmalar yapıyor ve yazılar yazıyor. Deneyimli konuk öğretim görevlisi ve eğitmen,  internet araştırma atölyeleri düzenleyerek dünyayı dolaşıyor . Projeleri arasında  Dijital Kazı  (Yapay Zeka ve Araştırma),  Web’de Gerçek Kontrolü ,  Veri Gazeteciliği El Kitabı  (ücretsiz indirme) ve   sosyal medya ve web araştırma uzmanı olarak konuşmalar yer alıyor.