摘要
开源情报（OSINT）是一种对多个安全领域至关重要的研究方法，已成为网络安全调查、失踪人口报告、性人口贩卖案件及其他领域的一项关键能力。大多数开源情报流程，尤其是主动方法，需要一定程度的欺骗或与调查对象的互动，这凸显了需要针对这些方法量身定制伦理指导的必要性。现有的结构在应对网络研究的细微差别方面存在不足，尤其是当人类受试者的参与是间接或不明确的时候。基于主动开源情报领域的实践经验，我们认识到围绕主动开源情报持续存在的伦理"灰色地带"，包括道德黑客行为、违反服务条款、在线隐私期望、人工智能的使用、虚假账户等。本文旨在尝试明确这些问题的应对场景与解决方式，同时弥补在主动设计合乎伦理的定量开源情报实验方面的空白。我们提出一个定量的、可适应的框架，整合伦理评分卡、风险-回报分析和专家顾问审查，以补充并增强现有的伦理监督结构。该模型旨在指导主动开源情报项目及更广泛的网络研究计划，以实现一致的合乎伦理的实验设计。
