aahayeswgu/WatchTower-OSINT

# WatchTower 针对公开宣传的大规模聚集活动的开源早期预警。 大规模、未经批准的聚集活动很少是无迹可寻的。它们在活动发生前几天就已经在公开的社交媒体上组织和宣传，而一旦人群聚集，原始帖子往往会消失。那些需要为社区承受的压力做计划的人，往往是最后知情的。 WatchTower 弥合了这一信息差。它读取公开的、开源的信号，将真正的混乱趋势事件与无害的相似事件区分开来，读取活动传单，并将宣传窗口期转化为反应的提前量。最终输出是一份简短、结构化的情报简报，让人们可以在事件发生前（而非发生后）采取行动。 这是一款具有前瞻性的工具。其价值不在于记录已经发生的事情，而在于在还有时间制定计划时，揭示下周末正在组织的活动。 ## 它的构建目的 - 尽早检测公开宣传的聚集活动，即在仍在宣传阶段时。 - 将真正的混乱趋势事件与经过批准或无害的事件区分开来。城市公园和娱乐部门举办的青少年之夜与快闪聚集不可同日而语，该工具正是为了区分它们而生。 - 读取传单和帖子中的地点、日期和时间。 - 根据有多少独立的公开来源证实同一事件来对事件进行排序。 - 将其呈现为一份简明扼要的简报，包含置信度，并可溯源至公开帖子。 ## 安全防护优先 这些不是事后补充的想法。它们是区分一个有用的预警工具与潜在风险的试金石。 - 仅限公开的、未登录状态下的来源。不使用登录，不使用虚假账号，不涉及隐私数据。 - 只针对事件，绝不针对个人。绝不使用面部识别，绝不使用生物识别技术。 - 提供决策支持，而非对人的预测。它标记的是公开宣传的事件，而不是具体的人。 - 链接回公开来源，并保持最短的数据保留期。 - 不是犯罪预测，也并非为执法或作为证据而构建。 ## 输出概览 示例展示。数据为虚构，仅使用公开格式。 ## 构成方式 仅提供高层概览。收集逻辑、prompt 和评分机制均为私密内容。 ``` watchtower/ ├── collect/ pull public, open-source signals across platforms ├── classify/ sort real trend events from benign look-alikes, with a confidence level ├── extract/ read flyer images for place / date / time ├── score/ rank events by how many independent public sources agree └── report/ render the brief (PDF) ``` ## 技术 Python，使用大型语言模型（LLM）读取传单图像并对信号进行分类，结合公开搜索以及自动化 PDF 生成。 ## 状态 工作原型，已针对真实的公开宣传事件进行构建和测试。其具体实现和方法论是私密的。此仓库旨在概述其功能及存在的初衷。 由 Tracecast LLC 构建。 

标签：C2, 事件检测, 公共安全, 数据采集与分析, 社交媒体监控, 逆向工具, 预警系统