@gimme_eng: ขอแสดงความยินดีกับน้องยูนิ 🎉 สอบติด BBTEC จุฬาฯ หลังได้รับดูแลทุกขั้นตอนกับ Gimme Eng ตั้งแต่ติว IELTS จนยื่นพอร์ต ✅ สนใจเรียนแอดไลน์ @gimme_eng มาได้เลย (สมัคร 5 คนแรกของเดือนนี้ แถมฟรี ! คอร์สฝึกภาษาอังกฤษ 30 ชั่วโมง) 🥇สอนโดยพี่แฮม สรวิศ นาคสู่สุข จบ University of Oxford (หลักสูตรเพื่อการเป็นครูสอนทางด้านภาษาอังกฤษโดยเฉพาะ) จากประเทศอังกฤษ และ ป.โท จาก London School of Economics and Political Science ประเทศอังกฤษ และป.ตรี เกียรตินิยมอันดับ 1 จากธรรมศาสตร์อินเตอร์ 🤝 และทาง Gimme Eng เป็นพาร์ทเนอร์กับอีก 3 ประเทศ ได้แก่ British Council ประเทศไทย, Oxford University Press and Oxford Placement Test ประเทศอังกฤษ และ Chasing Time English ประเทศนิวซีแลนด์ ✅ใครสนใจเรียนต่อต่างประเทศหรือต้องใช้คะแนน IELTS, SAT, Essay, Interview, Portfolio หรือวิชาอื่นๆ #gimme_eng #gimmeeng #เรียนต่อต่างประเทศ #ielts #ged

IG : gimme_eng
IG : gimme_eng
Open In TikTok:
Region: TH
Monday 13 July 2026 12:39:17 GMT
387
3
0
0

Music

Download

Comments

There are no more comments for this video.
To see more videos from user @gimme_eng, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Осинт (OSINT, от англ. Open Source Intelligence) — это методология и практика сбора, обработки, анализа и использования информации, которая извлечена исключительно из общедоступных, открытых, легально доступных источников, не требующих взлома, проникновения, обхода систем защиты или нарушения законов, при этом такие источники включают в себя буквально весь спектр данных, которые может создать, опубликовать, распространить или случайно раскрыть любой человек, организация, государственный орган или автоматизированная система в глобальном информационном пространстве, начиная от классических веб-сайтов, социальных сетей (таких как Facebook, Twitter/X, LinkedIn, VKontakte, Instagram, TikTok), блогов, форумов, досок объявлений и мессенджеров с открытыми каналами, продолжая государственными реестрами, судебными базами, патентными ведомствами, торговыми регистрами, базами данных компаний, финансовыми отчетами, тендерной документацией, картографическими сервисами (Google Maps, Яндекс.Карты, спутниковыми снимками Sentinel и Landsat), геолокационными данными, метаданными файлов (включая GPS-координаты в фотографиях, дату и время создания, модель устройства, программное обеспечение), общедоступными API, поисковыми системами (не только Google, но и специализированными Shodan, Censys, ZoomEye для сканирования устройств в интернете), архивами интернета (Wayback Machine), библиотечными каталогами, научными публикациями, пресс-релизами, новостными агрегаторами, телевизионными и радиоэфирами, подкастами, видеохостингами (YouTube, Vimeo), кодом в открытых репозиториях (GitHub, GitLab, Bitbucket), технической документацией, вакансиями, резюме, некрологами, списками пассажиров, регистрационными данными доменов (WHOIS), историей DNS-записей, сертификатами SSL/TLS, сетевыми маршрутами (BGP), данными о трафике, хешами файлов, цифровыми следами оставленными при работе с криптовалютами (публичные адреса блокчейнов), а также из глубоких слоев открытого веба, которые не индексируются стандартными поисковиками, но доступны через прямые запросы или специализированные базы, причем вся эта колоссальная по объему и разнообразию информация собирается не хаотично, а в строгом соответствии с заранее поставленной задачей — будь то киберразведка для защиты корпоративной периметральной сети, конкурентная разведка для оценки рыночных позиций и стратегий противников, журналистское расследование для подтверждения фактов и выявления скрытых связей, правоохранительная деятельность для поиска подозреваемых, пропавших лиц или доказательной базы, государственная безопасность для оценки угроз и прогнозирования действий иностранных акторов, бизнес-аналитика для проверки контрагентов и должной осмотрительности (due diligence), кадровый скрининг для оценки кандидатов, социальная инженерия в обратном направлении для выявления уязвимостей персонала, военная разведка для оценки обстановки в зоне конфликта по геопривязанным фото и сообщениям очевидцев, или даже личная безопасность для контроля собственного цифрового следа, и в этом процессе ключевым этапом является не просто механический сбор данных, который сегодня частично автоматизируется с помощью специализированных программных средств, парсеров, ботов, фреймворков (таких как Maltego, Recon-ng, theHarvester, SpiderFoot, OpenCTI, Shodan, Google Dorks), скриптов на Python с библиотеками BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, а также мощнейших аналитических платформ, которые способны агрегировать данные из тысяч источников в реальном времени, строить графы связей, временные линии, тепловые карты и прогностические модели, но главное — это последующий глубокий критический анализ собранного массива, включающий перекрестную верификацию фактов из независимых источников с целью отсеивания дезинформации, фейковых новостей, преднамеренно подставных данных, устаревшей информации и случайных ошибок, выявление аномалий,  я гей #селектов  #кибербезопасность #км #осинт #рек
Осинт (OSINT, от англ. Open Source Intelligence) — это методология и практика сбора, обработки, анализа и использования информации, которая извлечена исключительно из общедоступных, открытых, легально доступных источников, не требующих взлома, проникновения, обхода систем защиты или нарушения законов, при этом такие источники включают в себя буквально весь спектр данных, которые может создать, опубликовать, распространить или случайно раскрыть любой человек, организация, государственный орган или автоматизированная система в глобальном информационном пространстве, начиная от классических веб-сайтов, социальных сетей (таких как Facebook, Twitter/X, LinkedIn, VKontakte, Instagram, TikTok), блогов, форумов, досок объявлений и мессенджеров с открытыми каналами, продолжая государственными реестрами, судебными базами, патентными ведомствами, торговыми регистрами, базами данных компаний, финансовыми отчетами, тендерной документацией, картографическими сервисами (Google Maps, Яндекс.Карты, спутниковыми снимками Sentinel и Landsat), геолокационными данными, метаданными файлов (включая GPS-координаты в фотографиях, дату и время создания, модель устройства, программное обеспечение), общедоступными API, поисковыми системами (не только Google, но и специализированными Shodan, Censys, ZoomEye для сканирования устройств в интернете), архивами интернета (Wayback Machine), библиотечными каталогами, научными публикациями, пресс-релизами, новостными агрегаторами, телевизионными и радиоэфирами, подкастами, видеохостингами (YouTube, Vimeo), кодом в открытых репозиториях (GitHub, GitLab, Bitbucket), технической документацией, вакансиями, резюме, некрологами, списками пассажиров, регистрационными данными доменов (WHOIS), историей DNS-записей, сертификатами SSL/TLS, сетевыми маршрутами (BGP), данными о трафике, хешами файлов, цифровыми следами оставленными при работе с криптовалютами (публичные адреса блокчейнов), а также из глубоких слоев открытого веба, которые не индексируются стандартными поисковиками, но доступны через прямые запросы или специализированные базы, причем вся эта колоссальная по объему и разнообразию информация собирается не хаотично, а в строгом соответствии с заранее поставленной задачей — будь то киберразведка для защиты корпоративной периметральной сети, конкурентная разведка для оценки рыночных позиций и стратегий противников, журналистское расследование для подтверждения фактов и выявления скрытых связей, правоохранительная деятельность для поиска подозреваемых, пропавших лиц или доказательной базы, государственная безопасность для оценки угроз и прогнозирования действий иностранных акторов, бизнес-аналитика для проверки контрагентов и должной осмотрительности (due diligence), кадровый скрининг для оценки кандидатов, социальная инженерия в обратном направлении для выявления уязвимостей персонала, военная разведка для оценки обстановки в зоне конфликта по геопривязанным фото и сообщениям очевидцев, или даже личная безопасность для контроля собственного цифрового следа, и в этом процессе ключевым этапом является не просто механический сбор данных, который сегодня частично автоматизируется с помощью специализированных программных средств, парсеров, ботов, фреймворков (таких как Maltego, Recon-ng, theHarvester, SpiderFoot, OpenCTI, Shodan, Google Dorks), скриптов на Python с библиотеками BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, а также мощнейших аналитических платформ, которые способны агрегировать данные из тысяч источников в реальном времени, строить графы связей, временные линии, тепловые карты и прогностические модели, но главное — это последующий глубокий критический анализ собранного массива, включающий перекрестную верификацию фактов из независимых источников с целью отсеивания дезинформации, фейковых новостей, преднамеренно подставных данных, устаревшей информации и случайных ошибок, выявление аномалий, я гей #селектов #кибербезопасность #км #осинт #рек

About