🌐ГЕОИНТ. Руководство для армии США

Аналитический центр КЦПН перевёл самый свежий документ АТР 2-22.7 от июня 2025 для армии США. Это доктринальное руководство по геопространственной разведке (ГЕОИНТ). Он посвящён этапам сбора, обработки, анализа и распространения данных, необходимых для обеспечения ситуационной осведомлённости и поддержки решений на поле боя

Переведённый нами 112-страничный документ очень детальный, объёмный и требующий особо тщательного изучения теми, кто интересуется этой проблематикой

В нём идёт подробный разбор следующих тем

🔹Ключевые аспекты работы с ГЕОИНТ

Методы. Использование пилотируемых и беспилотных авиационных систем, спутников, наземных датчиков и других платформ для получения информации о рельефе, инфраструктуре, погодных условиях и активности противника
Мультисенсорный подход. Комбинация данных с разных источников (радиолокационные снимки, оптическая съемка, тепловизионные изображения) для повышения точности
Управление. Определение приоритетов сбора данных через систему *ADRO* (Управление ведомственных требований армии), чтобы фокусироваться на критически важных задачах

🔹Обработка и управление данными. Все продукты ГЕОИНТ (например, спутниковые снимки, отчеты) сохраняются в структурированных базах для быстрого доступа и повторного использования. Использование программного обеспечения для корректировки искажений, объединения информации из разных источников и создания 3D-моделей местности

🔹Производство и анализ. Идентификация целей, оценка ущерба после ударов, прогнозирование изменений, интеграция с системами управления огнём

🔹Стратегия применения. Поддержка ударов по целям с использованием GPS/INS-наведения, анализ экстремальных погодных условий, влияющих на движение техники, подготовка картографических данных для учений

🔹Проблемы и вызовы. Обработка больших массивов информации требует мощных вычислительных ресурсов и времени, риски потери связи с источниками данных (например, спутниками) в условиях помех или атак, необходимость учета международных соглашений при использовании данных, собранных на территории других стран

❗️Сейчас геопространственная разведка играет очень важную роль в современных военных операциях (из свежих примеров, достаточно обратиться к тому, как готовилась и осуществлялась операция Израиля против Ирана) и эта роль в будущем будет постоянно возрастать

Поэтому рекомендуем нашим специалистам внимательно изучить этот документ. Ну а мы и дальше будем знакомить вас с подобными материалами по мере их поступления и обработки

🚀Подпишитесь на наш канал чтобы не пропустить следующие публикации!

Cogito ergo vinco
МЫСЛЮ, СЛЕДОВАТЕЛЬНО, ПОБЕЖДАЮ!

WIFI Grabber 2.1 Beta

WIFI Grabber — это Python-скрипт, предназначенный для извлечения SSID и паролей с беспроводных интерфейсов Windows 10/11 и отправки их на Discord webhook.

Инструмент требует наличие WiFi интерфейса и предлагает возможность создания исполняемого файла (.EXE), обфускации кода и многоязычной поддержки.

Важно отметить, что использование скрипта должно быть ответственным и соответствовать законодательству.

https://github.com/SStorm21/wifi-passphrase-grabber-2.1
================
👁 News | 👁 Soft | 👁 Gear | 👁 Links

Firestarter

Firestarter — это инструмент, позволяющий быстро создать AI-чат-бота для любого веб-сайта, используя технологию RAG.

Он сканирует сайт, индексирует контент и предоставляет готовый чат-интерфейс и API.

К основным компонентам относятся Firecrawl для веб-скрапинга, Upstash Search для семантического поиска и Vercel AI SDK для ИИ-ответов.

Firestarter обеспечивает высокую производительность и гибкость в создании чат-ботов, позволяя пользователям интегрировать знания сайта в приложения.

Проект поддерживает несколько LLM-поставщиков и предлагает настройку глубины сканирования.

https://github.com/mendableai/firestarter
================
👁 News | 👁 Soft | 👁 Gear | 👁 Links

Windows-MCP

Windows MCP — это открытый проект, который обеспечивает интеграцию ИИ-агентов с операционной системой Windows, позволяя выполнять такие задачи, как навигация по файлам и управление приложениями.

Основные функции проекта включают нативное взаимодействие с пользовательским интерфейсом Windows, поддержку различных LLM без специфических требований, инструменты для автоматизации UI и минимальные зависимости благодаря открытому исходному коду под лицензией MIT.

Проект совместим с Windows 10 и 11, а также с Python 3.12 и выше.

В связи с тем, что проект взаимодействует непосредственно с операционной системой, использование Windows MCP требует осторожности.

https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP
================
👁 News | 👁 Soft | 👁 Gear | 👁 Links