开源调查入门，通过一张照片找到你

2011 年，一则名为《我是如何推理出王珞丹住址的？》的帖子被疯狂转载。帖子作者凭借王珞丹几条微博、自己对北京城的了解和 Google Earth，用时四十多分钟就推理出了王珞丹前住址。〔王珞丹是彼时大火的职场剧集《杜拉拉升职记》主演，当红女明星，暴露年龄的作者注。〕GGMM 们在惊呼「碉堡了」之余，不免担心自己也会被调查一番，纷纷表示再也不敢在网上发东西了。

十年后的 2021 年，在众多爱好者和创作者的引介下，一种被称为「网络迷踪」的侦探游戏进入大众视野：在只有一张图片和寥寥提示的条件下，大神们仅凭一台联网的电脑，足不出户即可找到图片拍摄地，有的甚至能确定拍摄时间。如今的网友们在惊呼「卧槽牛批」之余，不免担心自己也会被调查一番，纷纷表示再也不敢在网上发东西了。

B 站 up 主「我是 EyeOpener」是较有影响力的网络迷踪引介者之一。图自 bilibili

互联网的历史是「毅种循环」，但循环是螺旋上升的。十年间全球网民数量翻倍，网页数量翻了两番，虽然我们都没什么长进，但这种调查技术已在海量互联网信息加持下日趋成熟。它的正式名字叫做开源调查〔Open Source Investigations, OSI〕或开源情报〔Open Source Intelligence, OSINT〕，指利用互联网上的开源信息展开调查的技术。

「网络迷踪」是开源调查最具影响力的一种形式，因为它看上去极具戏剧性：一张图片就能准确定位。但这种戏剧性源于人们低估了一张图片所能包含的信息量，以及互联网开源信息的规模和广度。你是否担心自己的照片会暴露隐私？你是否好奇侦探们如何抽丝剥茧得出拍摄者的位置？今天，经过这篇文章的介绍，你也可以揭开网络迷踪的神秘面纱，成为一名网络侦探，成为自己的网络内容安全专家。

网络迷踪的玩法

炒饭社区是一个类似于贴吧的兴趣聚合社交网站，其网络迷踪版块在圈内极有影响力。每天，很多饭友在此处发布自己拍摄的照片，向「侦探们」发出挑战。版主团队定期举办网络迷踪积分赛，得胜还有精美奖杯相送。〔非广告，特此声明。尚未注册的作者注。〕

并不是所有图片都适合成为一道谜题。在炒饭社区，谜题图片集中在城市建筑、交通工具〔尤其是飞机高铁〕、道路、景点等几类内容上，且以远景为主。如果拍一张自己桌上的摆件，或者路边小花小草，侦探们是很难从图片内容中获得有效信息的。

网络迷踪的基本思路可分为如下三步：

提取：仔细观察图片，提取其中所有有效信息。无论它多么细小和模糊，都不能放过；
分析：利用自身知识储备和互联网工具分析所得信息，缩小排查范围；
验证：运用互联网工具展开排查，直至搜索完分析阶段获得的排查范围。如果未能成功找到，返回前两步再试。

提取和分析信息是网络迷踪的关键，也是其乐趣所在。这有赖于侦探们广博的知识面、强大的互联网信息检索能力和长期的经验积累。

网络迷踪侦探更倾向于通过逻辑推理而非暴力破解得出答案，推理过程越难，得出答案的成就感越强。考虑到现实的复杂性，这一推理过程并不严格，更多是基于生活经验的大概率推测。

图片中隐藏着什么？

要成为合格的网络迷踪侦探，第一步就是会看图，能够挖掘出图片中的隐藏信息。笼统地说，一张图片可以包含以下几方面信息：文字信息、基础设施信息、自然地理信息。

文字信息

文字信息是推测地理位置最快速简单的方式。相比其他种类信息，文字信息优势巨大：

可能直接透露位置：路牌、政府机关大楼、车站站名、门牌号等文字信息都与地理位置强关联，很容易成为送分题。
没有专业门槛：你可能需要一定的专业知识和比对分析过程才能确定植物的品种、飞机的型号，而解读文字信息完全不需要这些，能认字即可。
便于搜索：你可以直接在搜索引擎里搜索文字。虽然很多搜索引擎支持以图搜图，但其准确性尚不能与文字相比。

因此，网络迷踪侦探不会放过图中任何文字信息，即使它模糊不清也要辨识一番。

例如，给出下面一张图片，询问拍摄者位置：

这是一家沙县小吃店。但直接搜索沙县小吃并不是个好主意——全国沙县小吃店数以万计。仔细观察图片细节，可以发现多处文字信息：隔壁「* 记」，门窗倒影上有「王府」、「旺基」，门牌号「香榭 *」、「23*」，电动车挡泥皮上「星桥莫拉克专卖店」的广告。

电动车很少跨城市，因此可以通过其牌照和挡泥板广告推断拍摄地所在城市。牌照上城市字样模糊不清，只能看出是两个字，于是从挡泥皮入手。

在全国范围搜索「星桥」，排除「三星大桥」之类的模糊匹配项，剩余可能项有 12 个：浙江省杭州市星桥街道、湖州市星桥村，福建省三明市星桥村、福清市星桥村，四川省资阳市星桥村、广安市星桥村、广元市星桥村，重庆市星桥镇，云南省丽江市星桥村，湖南省邵阳市星桥村、株洲市星桥村，湖北省咸宁市星桥村。从门窗倒影来看，此地商业活动密集，并不像是普通农村。

广告上还提供了「莫拉克专卖店」的手机号。众所周知，我国手机号前三位代表运营商，中间四位为地区编码，所以手机号前七位足以确定号码归属地。这未必一定是拍摄者所在地，但大概率是真的。

手机号比较模糊，前七位中能够看清的数字是「1508*64」，第五位像 3、5 或 8。查询可知，1508364 属江西新余，1508564 属贵州遵义，1508864 属浙江杭州。比对星桥的搜索结果，只有杭州市重合。因此，可以暂且假定拍摄者位于杭州，展开下一步搜索。

接下来注意到门牌号「香榭 *」、「23*」。门牌的内容有可能是道路名、小区名、村镇名。考虑到附近商业密集，此处较大可能是道路名。「香榭」后内容被遮挡，从比例位置来看尚余一字，应该是「路」、「街」之类。

在杭州市搜索「香榭路」，果然找到一条名为香榭的道路，属星桥街道。

在该区域搜索沙县小吃，找到一家「疑似目标」：

可惜街景较旧，没有找到与图片类似的店面。但建筑风格和路牌格式均相符。

在美团上能够找到这家店铺，门牌号为「香榭路 23-1 号」，店面图片与谜题图片一致。至此，确定拍摄者位置在浙江省杭州市临平区香榭路 23-1 号沙县小吃门口附近。

以上便是一道网络迷踪 送分题，因为仅需分析文字信息即可得出答案。

基础设施信息

大到城区，小到垃圾桶，基础设施包罗万象，涵盖市政、交通、建筑等领域。根据基础设施展开网络迷踪，理论依据在于如下两点：

可识别性。作为工业社会的产物，相同功能的基础设施外形表现大同小异，这使我们能够分辨「这是什么」。确定如港口、机场、体育场等大型设施对确定位置会起到关键作用。
地域差异性。受到国家和地区政策、气候条件、经济地理条件的影响，基础设施彼此之间也会存在差异。这使我们能够推测「这在哪里」。

简要列举一些常用的基础设施信息：

地标建筑：地标建筑一般具备一定的独特性，可以借助以图搜图定位到城市。若是山寨模仿者，利用新闻报道也不难找到。
城区：中心城区、城中村、城乡结合部的天际线和鸟瞰图各有差异，城市规模的大小也会影响到这些城市景观。
房屋：房屋一般坐北朝南，可用于判别方向。各地农村民房具有不同风格，如红瓦尖顶、粉墙黛瓦、窑洞、四合院等，可推测所在地区。
道路：不同类型的铁路、公路各有其特殊设施，如铁路接触网、护坡、隔离网等。铁路车站、公路收费站、立交桥、交通标志等也是重要线索。风格独特的路灯也有可能成为解谜的突破口。
车辆：车牌可帮助推测所在国家，有的还可进一步精确到一级行政区。如果汽车靠左行驶，则可排除掉规定汽车靠右行驶的国家，反之亦然。城市公交车、出租车通常采用统一或成系列涂装。
列车、飞机：根据列车、飞机的外形细节可确定其型号。列车、飞机的班次均可在网上查询。特殊涂装也能透露重要信息。根据飞机上照片的拍摄角度，可大致判断飞机是否处于起飞或降落状态。
特殊设施：气象站、雷达站、体育场、港口码头等地常有特殊设施，如体育场专用照明灯、码头龙门吊等。识别这些特殊设施具备相关知识背景。

基础设施信息是网络迷踪中最常见、最主要的信息种类，本文无法面面俱到，只能蜻蜓点水。这里我们介绍一个典型的根据基础设施信息判定位置的案例，它来自开源信息专家 NixIntel 的博客。这位专家的博客为国内的网络迷踪博主提供了丰富素材。

这是一张 Swapfiets 公司发布的广告照片，需要寻找照片的位置。NixIntel 从图中提取出如下信息：

这是一座拥有高楼的城市。
道路上的轨道表明该城市运营有轨电车。
能够看到部分车牌，格式为 PJ-620-*。
灯柱上有黑白色条纹。
道路左侧建筑有显眼的修长白色柱子。

NixIntel 访问了该公司官网，得知彼时该公司在荷兰、德国、丹麦、比利时四个国家运营。具体在哪个国家，可以用车牌判定。WorldLisencePlates 网站收录了全球各国的车牌样式，上述四国样式如下：

比对下来，荷兰车牌的样式最为接近，下一步就先搜索荷兰好了。如果不是荷兰也没太大关系，我们退回来重新选择即可。

选定了国家，有没有办法细化到省区或市呢？回顾刚刚的线索，有轨电车似乎不错，毕竟不是所有城市都有。查询维基百科的荷兰有轨电车页面可知，荷兰目前只有五个城市尚在运营有轨电车：代尔夫特、乌德勒支、鹿特丹、阿姆斯特丹和海牙。

大白柱子的建筑此时派上用场，它大概率就在这五个城市之中。Phrio 网站收录了世界各地的大型建筑，可按城市筛选，并配有图片。代尔夫特的页面如下：

Phrio 网站代尔夫特页面。图自 NixIntel 博客，发稿时该网站尚在维护中

代尔夫特没有发现明显匹配的建筑，它的建筑体量普遍没有广告照片中那么大。乌德勒支有几座更大的商业建筑，但依然没有符合的。鹿特丹、阿姆斯特丹和海牙的规模要大得多，答案很有可能在它们之中。大规模城市必然有大量高层建筑，这是鹿特丹的大楼们：

浏览过后可以发现一栋熟悉的建筑，高挑的白色柱子非常显眼。它叫做联合利华大厦：

进入街景，熟悉的黑白电线杆、电车轨道和路面，确认拍摄地就在这里。

这个案例很好地体现了互联网开源信息的强大之处。在没有用到专业知识的情况下，我们仅提取了几个信息点，就可以利用互联网的多样化资源展开探索，得出答案。这是网络时代赋予我们每个人的超能力。

自然地理信息

常见的自然地理信息有光影、天气、地形地貌、植物等。提取解读自然地理信息需要博物君般广博深厚的自然地理知识积累，以及在此基础上的直觉。在很多著名网络迷踪案例中，关键步骤只是大佬的一句「我感觉像这个地区」，其中奥妙不可言传。

常用的自然地理信息有：

地形地貌：水域〔河流湖泊水库海洋〕、山脉〔积雪〕、土壤颜色等。
植物：植物通常有一定的分布区域，当目标范围不明确时，可以用植物信息辅助排除。但因为广泛的物种引进，这一排除并不十分可靠。
光影：从影子可以得出大致方向，进而判断行进方向或道路方向。Suncalc 网站可帮助确定影长、位置或时间。图片中通常不难看出是白天还是黑夜，这有助于排除一部分不符合图片日夜状态的班次。
天气：天气是常见的辅助信息之一。根据所在地历史天气变化情况，可以推知拍摄的日期范围。
人物：姑且算作地理信息吧。根据图片中的人种，可以猜测图片拍摄地。

本节以炒饭社区的一个帖子为例。本题是由炒饭社区两位大佬鞍山吴彦祖和猫〔下称「猫佬」〕合作解出的。题面图片如下，询问拍摄者位置。

鞍山吴彦祖对这张图片的判断是：

根据天气及山形植被，可以判断应该是北京以北〔包括东北三省及内蒙部分地区〕。

根据远处房屋红瓦尖顶，且门前有类似于玉米农作物，基本可以确定是在东北地区。

这个判断过程更多是基于经验，但东北地区这一范围仍然较大。这也是依据自然地理信息推断的特点：需要丰富的经验知识，但又不能把范围缩到很小的区域。

猫佬进一步给出了两点判断：

左侧铁路有路灯和站名牌，推断拍摄位置位于铁路车站附近。

远外民房应该是南北向的，再加上北向归线以北的影子不可能在南边，所以推测方位如下：

左侧铁路大致南北走向，上穿铁路大致东西偏南走向，交叉点距离车站 500 米以内。

至此，图片中的信息已经提取完毕。靠人力搜索东北地区的所有铁路交叉点虽然可行，但时间成本过高且难免疏漏。有没有工具能够代替人类做这件事呢？有的！隆重介绍在开源调查领域具有划时代意义的搜索工具：Overpass Turbo 。这是 OpenStreetMap 基于 Web 的数据挖掘工具。简而言之，它是一个地图搜索引擎，能根据用户指定的位置关系搜索所有符合条件的地点。在国内它收录的兴趣点较少，但铁路相关信息还比较完整。

别激动地太早，下面这个消息可能会令人望而却步——使用它需要学习代码。Overpass Turbo 使用一套被称作 Overpass API 的查询语句。

本例中我们使用的核心代码如下，由猫佬给出。我尝试了引入高铁条件缩小范围，但发现 maxspeed 字段存在缺失，于是此处沿用原代码。限于篇幅，仅给出简要注释说明，感兴趣的读者可以自行搜索教程学习。

https:// 搜索区域内长度大于 1 公里的铁路桥，存储于 w1
way[railway = rail][bridge](if: length() > 1000)({{bbox}}) -> .w1;
https:// 搜索与 w1 交叉〔距离为 0〕，长度大于 1 公里，非铁路桥铁路，存储于 w2
way(around.w1: 0)[railway = rail][!bridge](if: length() > 1000) -> .w2;
https:// 给出所有在 w1 附近 500 米内、w2 附近 20 米内的铁路车站
node(around.w1: 500)(around.w2: 20)[railway = station];

东北地区范围较大，可以分两三次搜索。结果如下，圆圈标记表示命中：

根据前文分析的铁路走向，可以筛选出一个符合条件的车站：塔黄旗车站。

这个案例并非纯粹依靠自然地理信息，但据此判断所在地区大幅减少了搜索工作量。借助 Overpass Turbo，快速大范围排查成为可能。

场外信息

当图片中的信息不足以判断出位置时，侦探们不得不获取场外提示了。以下各项若涉及到隐私和法律问题，请务必在出题者或当事人同意，或官方部门授权的情况下使用。

图片 EXIF 信息：如果出题者发布了原始图片，且网络平台未抹除 EXIF 信息，则可通过此信息直接定位到拍摄地。
出题者历史记录：查看出题者在公共社交平台上发布过的内容，包括个人主页和评论。有人会在不同公共社交平台使用相同头像或用户名、发布相似内容，这样很容易跨平台搜索到。
社交网络关系：出题者的好友网络也有可能暴露其本身。与他频繁互动的好友可能有相同生活经历、相同兴趣或属于相同组织，而好友发布的内容也很可能与其本人相关。

再也不敢在网上发东西了？

网络迷踪经常受到隐私方面的质疑。为了避免公众疑虑，炒饭社区和推特上的 @Quiztime 均以出题人发布本人拍摄照片为主。但是，难免有心怀不轨者偷偷摸摸针对个人展开调查。因此，大家发布内容时应该多个心眼，假设自己的所有图片都有可能暴露拍摄位置。

发布平台是公开平台吗？查看我在该平台发布的内容前，是否需要加我好友或经我同意？发布人人皆可访问的信息需要十分谨慎。
如果图片拍摄地得知，会涉及到核心隐私吗？展示自己去过的景点、公共场所其实影响不大；但倘若拍摄地与你及好友的居住地、工作地相关，则须确保图片中不含上文介绍的可以展开调查的信息，文案也不涉及到对通勤、交通的描述。
避免发布国家安全相关图片，例如武器、军队等。

注意到以上几点，基本就不会像王珞丹那样被偷家了。

假如图片不涉及到核心隐私，但你也不希望被调查到拍摄位置，则须注意：

避免发布同一地点的多张图片，这很有可能为开源调查提供充足信息。
避免发布含有较多文字信息的图片。
避免发布含有特殊基础设施信息和自然地理信息的图片。
避免发布原图。

相信经过本文的介绍，各位读者已经了解了网络迷踪的基本玩法，能够分析出一张图片中含有的重要线索。现在，打开自己的微博和朋友圈，你也可以分析哪些图片会暴露自身位置，进而成为自己的网络内容安全专家。

我想学

在恪守隐私安全的前提下，网络迷踪不失为有益的解谜游戏。它能够扩展玩家知识面，增进对现实和网络的了解，锻炼推理能力和自主获取信息能力。

本文侧重于提取图片信息的介绍，网络资源只是顺带提及。因为在我看来，知道哪些信息可以搜索比如何搜索更重要，也是大部分人参与网络迷踪的最大障碍——无法意识到图片中存在着关键信息。在突破这一难关后，你可以借助以图搜图获取进一步信息，或者到专门介绍这类信息的网站上筛选。假如不知道有什么网站，你还可以搜索或者到专门的论坛上提问，这都是可以慢慢积累经验解决的问题。

有哪些论坛可以交流？有哪些大神的博客可以访问？有哪些资源可以为我提供帮助？这些是留给你的网络迷踪题：前面我已经给出了很多提示，现在是锻炼自主获取信息能力的时候了。

祝你的网络探索之旅顺利！