Aunque se puede llevar a cabo en diversas plataformas digitales (APIs o aplicaciones específicas), el web scraping es el más avanzado, ya que extrae datos estructurados de sitios web, tanto estáticos como dinámicos, desde tendencias en redes sociales hasta cambios en los precios de un producto. Esto se logra mediante el uso de scripts o herramientas específicas, que posteriormente almacenan los datos para su análisis.
Aquí te explicamos cómo empezar a emplear esta técnica en una investigación de fuentes abiertas (OSINT), con el fin de automatizar la extracción y análisis de extensas cantidades de información.
El uso de este tipo de técnicas de extracción de datos nos permite:
- Reducir el tiempo y esfuerzo en la recopilación de datos
- Evaluar la escalabilidad: nos permite analizar grandes volúmenes de información de manera eficaz.
- Acceder a información oculta: al recopilar datos manualmente, a menudo enfrentamos limitaciones para obtener cierta información. Con el scraping, es posible acceder a datos que no están disponibles mediante la navegación web convencional.
¿Cómo empezar?
Si bien existen numerosas herramientas y técnicas disponibles para realizar scraping de manera efectiva —desde bibliotecas de Python como BeautifulSoup y Scrapy, hasta herramientas específicas como Octoparse y ParseHub— es importante no olvidar las bases metodológicas y entender que el scraping solo es una herramienta dentro del ciclo OSINT. Puede ser una tentación centrarnos en las herramientas y técnicas y olvidarnos del ciclo de trabajo que, al fin y al cabo, es el que nos va a permitir trabajar de manera ordenada, efectiva, y eficaz.
En primer lugar, necesitas entender los términos de servicio de los sitios web que planeas raspar, ya que algunos sitios prohíben específicamente esta práctica. Además, es esencial familiarizarse con las herramientas y bibliotecas disponibles para el scraping, como BeautifulSoup en Python, que simplifica el proceso de extracción de datos de HTML y XML.
Una vez que estés familiarizado con los conceptos básicos, puedes comenzar a practicar con proyectos simples. Por ejemplo, podrías extraer información básica de una página web como títulos de noticias o precios de productos. A medida que ganes experiencia, podrás abordar proyectos más complejos, como la extracción de datos de múltiples páginas o sitios web. Recuerda siempre respetar los límites de velocidad y frecuencia establecidos por los sitios web para evitar ser bloqueado.
Como hemos visto, al hacer scraping es importante contar con ciertos conocimientos de programación, como Python, para adaptar y mejorar los scripts según las necesidades de la investigación, así como habilidades en gestión de datos.
Consideraciones de Seguridad
Aunque los datos disponibles públicamente están a disposición del público en general, el scraping masivo o la extracción de información protegida por términos de servicio pueden violar la ley o las políticas de los sitios web.
Es crucial revisar siempre los términos de servicio de un sitio web y obtener el consentimiento adecuado según sea necesario.
Al hacer scraping en entornos seguros, es clave considerar lo siguiente:
- Administrar correctamente las credenciales de autenticación cuando sea requerido.
- Utilizar técnicas de scraping éticas para evitar ser detectado y bloqueado por los sitios web objetivo.
- Proteger los datos recopilados para asegurar su confidencialidad e integridad.
Conclusion
El scraping es una herramienta poderosa para los profesionales de ciberseguridad que llevan a cabo investigaciones OSINT. Es crucial incluir este proceso en las etapas del ciclo OSINT utilizando las herramientas y técnicas apropiadas.
Aunque los objetivos de las investigaciones varían, en el ámbito de la seguridad defensiva, el scraping puede proporcionar información valiosa para reforzar las defensas de una investigación y mantenerse un paso adelante en la lucha contra las amenazas digitales. En diversos escenarios de ciberseguridad, puede ser una herramienta inestimable para recopilar datos sobre posibles amenazas o para monitorear la actividad en línea de actores malintencionados, suministrando información crucial para fortalecer las defensas cibernéticas y mitigar riesgos.
Fabian Vidal