![](https://i.imgur.com/dsD9xwK.png) # Цель практической работы В данной практической работе нам необходимо проанализировать и вытащить как можно больше метаданных из офисных документов (pdf, jpg, exel). В ходе работы нам потребуются специальные инструменты такие как: MetaExtractor и ExifTool. После чего на основе полученных метаданных необходимо составить словари с помощью утилит: Pwdlogy и Crunch. Необходимо исследовать ранее выбранную карту из лекции – Windy. # 1 Извлечение/добыча метаданных ## 1.1 Утилита MetaExtractor Для выполнения этой работы необходимо установить бесплатную утилиту MetaExtractor с официального сайта: https://4discovery.com/our-tools/metaextractor/ После установки запустим утилиту и начнём работу. Для начала выберем или создадим необходимые файлы для последующего извлечения из них метаданных. ![](https://i.imgur.com/1SEEoFh.png) Рисунок 1 – Исходное файлы для анализа метаданных Далее, чтобы проанализировать файл, нужно нажать в главном меню иконку пустого файла, если файлов много, их нужно поместить в одну папку и указать ее через то же меню, нажав иконку в виде каталога. Добавим туда сразу все наши файлы. Утилита проанализирует документы и выведет метаданные горизонтальным списком для каждого файла, тогда как сами файлы будут выведены вертикальным списком. При необходимости полученную информацию можно передать в CSV-файл. ![](https://i.imgur.com/bMrWVdw.png) Рисунок 2 – Результат анализа метаданных (Часть 1) ![](https://i.imgur.com/aNtwG6Y.png) Рисунок 3 – Результат анализа метаданных (Часть 2) ![](https://i.imgur.com/u1ZEV7V.png) Рисунок 4 – Результат анализа метаданных (Часть 3) ![](https://i.imgur.com/y0ORqye.png) Рисунок 5 – Результат анализа метаданных (Часть 4) ## 1.2 Утилита ExifTool Загрузим исполняемый файл Windows с официального сайта: https://exiftool.org/index.html. Дважды щёлкнем «exiftool.zip», чтобы открыть архив, затем перетащим «exiftool(-k).exe» в папку “C: Windows”. Теперь переименуем в "exiftool.exe". (или "exiftool(-k)" на "exiftool", если расширения имен файлов скрыты в вашей системе) exiftool(-k).exe. Это необходимо, чтобы в дальнейшем запустить exiftool, введя exiftool в командной строке. ![](https://i.imgur.com/LmkReIF.png) Рисунок 6 – Результат анализа метаданных (PDF) ![](https://i.imgur.com/txd6CdJ.png) Рисунок 7 – Результат анализа метаданных (jpg) ![](https://i.imgur.com/OEAtWkh.png) Рисунок 8 – Результат анализа метаданных (excel) # 2 Подготовка к атаке ## 2.1 Утилита Pwdlogy Выполним первичные действия. С помощью Git скачаем репозиторий с необходимой утилитой. ![](https://i.imgur.com/5E3pWJR.png) Рисунок 9 – Клонируем репозиторий Pwdlogy поможет нам создавать файлы с паролями, скажем, для одной жертвы, о которой необходимо собрать как можно больше личной информации. ![](https://i.imgur.com/LNManBH.png) Рисунок 10 – Проверка запуска pwdlogy Просмотрим содержимое репозитория и выполним переход в birthday.txt и добавим метаданные связанные с возможными датами. Составим словарь предполагаемых дат, которые могут быть использованы для составления подбора пароля. ![](https://i.imgur.com/UBajp5I.png) Рисунок 11 – Просмотр файла с датами Точно таким же образом составим и остальные словари: CommonPhrases, здесь содержатся ключевые фразы. ![](https://i.imgur.com/fWXWDEw.png) Рисунок 12 – Просмотр файла с ключевыми фразами Keyworlds, здесь содержатся ключевые слова. ![](https://i.imgur.com/AO6XMij.png) Рисунок 13 –Просмотр файла с ключевыми словами Затем запустив pwdlogy, выполним команду “start”. Теперь новый сгенерированный словарь будет называться gen.txt. ![](https://i.imgur.com/w5YKsOP.png) Рисунок 14 – Просмотр файла сгенерированного словаря gen.txt ## 2.2 Утилита Crunch Выполним установку Crunch. Это генератор словарей паролей, в которых можно определить стандартную или заданную кодировку. Crunch может произвести все возможные комбинации и перестановки. ![](https://i.imgur.com/K8miZs3.png) Рисунок 15 – Установка утилиты Сrunch Для того, чтобы начать работать с Crunch необходимо предположить или поставить задачу. Допустим, мы предполагаем, что пароль содержит только цифры, основанные на файле birthday.txt и имеет длину от 6 до 8 позиций, а также несколько букв, взятых из ключевых слов. Теперь зная это, можно начать запуск генерации словаря и записать предполагаемые пароли в файл pass1.txt. ![](https://i.imgur.com/EJyHW4c.png) Рисунок 16 – Генерация словаря ![](https://i.imgur.com/bro7ZAX.png) Рисунок 17 – Просмотр содержимого файла pass1.txt # 3 Интерактивная карта Windy В данном пункте практической работы было необходимо взять в работу одну карту из лекции для исследования и разобрать несколько уникальных точек на выбранной карте. По каждой уникальной точке, собрать максимально возможную уникальную информацию. Минимальное количество уникальной информации - 7 позиций, которые должны быть описаны максимально подробно. Для решения данной задачи была выбрана интерактивная карта Windy (https://www.windy.com) по прогнозированию погоды по всему миру. ![](https://i.imgur.com/J0ZjXkO.png) Рисунок 18 – Интерактивная карта Windy Первоначально данный портал ориентировался на анимацию ветра, в настоящее время есть другие основные метеорологические параметры, такие как температура, давление, относительная влажность, основание облаков и дополнительные панели с более продвинутыми данными. Сайт обладает русскоязычной локализацией, и практически вся его терминология (за редкими исключениями) переведена на русский язык. ## 3.1 Россия ([Москва](https://www.windy.com/55.750/37.617?55.745,37.617,14,m:fd4ahdQ)) ![](https://i.imgur.com/xBW4CDj.jpg) Рисунок 19.1 – Интерактивная карта Москвы При работе с данной картой стоит начать с рассмотрения иконок, которые сразу первыми бросаются в глаза. **1.** Поисковая строка. **2.** Указатель места и информации при выделенном слое. **3.** Список слоев **4.** Дополнительный список слоев и визуальная шкала измерений для каждого отдельного слоя. Выбрав место с помощью поиска(1) и применив слой (3 или 4), есть возможность просмотра расширенной информации о прогнозе, при нажатии на галочку ![](https://i.imgur.com/ASRtvi5.png) ![](https://i.imgur.com/Lom4aZr.png) Рисунок 19.2 – Интерактивная карта Москвы Здесь видно очень большое количество информации. Начнём с основной - это панель, находящаяся в нижней части. При более подробном рассмотрении видно, что она представляет собой прогноз погоды на 7 дней. А также, такие параметры как:**временную шкалу, температуру, дождь, ветер, порывы ветра и направление**. Кликнув на нужный день, вы просмотрите прогноз погоды на эту дату, а нажав на кнопку «Play» вы сможете увидеть, как будет меняться погода в течение ближайших суток. ![](https://i.imgur.com/Nw9IVbV.png) Рисунок 20 – Панель с прогнозом погоды на 7 дней Слева, при желании можно настроить по нажатию на кнопку с тремя горизонтальными линиями, будут доступны настройки сайта. Вы сможете выбрать удобные для себя единицы измерения погодных показателей. Установить степень отображения анимации ветра, выбрать формат времени, язык, цвет слоёв и другие показатели. ![](https://i.imgur.com/bE5es9n.png) Рисунок 21 – Настройки сайта Также в нижней части есть не менее интересная панель с информацией, которая показывает нам часовой пояс, время рассвета/заката, сумерки, высоту относительно уровня моря и координаты. ![](https://i.imgur.com/d126zJv.png) Рисунок 22 – Информационная панель ## 3.2 Португалия ([Порту](https://www.windy.com/41.149/-8.611/waves?waves,41.049,-8.611,10)) Далее рассмотрим несколько других функций на примере Португалии (Порту). В основном эти функции будут связаны с морем или же окенаном. ![](https://i.imgur.com/uJI73mc.png) Рисунок 23 – Интерактивная карта Португалия, Порту При более подробном рассмотрении видно, что следующая вкладка на нижней панели представляет собой прогноз на 7 дней. А также, такие параметры как: **временную шкалу, ветер, порывы ветра, волны, зыбь, периоды волны.** **Зыбь** — волны на поверхности жидкости (главным образом, — воды на поверхности водоёмов), образующиеся из ветровых волн после прекращения действия ветра или после выхода ветровых волн из района воздействия ветра в область, где ветер имеет значительно меньшую скорость или отсутствует; слабо связанные с ветром относительно длинные волны. **Период волны.** Это время между гребнями волны. Период измеряется в единицах времени, таких как секунды. ![](https://i.imgur.com/8jjvjOO.png) Рисунок 24 – Информационная панель Как уже было отмечено ранее, в правом углу есть панель с применяемыми слоями. С её помощью можно посмотреть различные **события, фильтры, функции и характеристики** на карте. ![](https://i.imgur.com/GUPqZrJ.png) Рисунок 25 – Панель со слоями Выберем в правом углу слой с ![](https://i.imgur.com/JlWymqN.png) и посмотрим, что получилось. На скриншоте видно направления течения и температуру моря в градусах. ![](https://i.imgur.com/sl9igXs.png) Рисунок 26 – Температура моря При выборе любого слоя связанного с течениями на карте появляются доп. указатели направления. ![](https://i.imgur.com/94xW6Wp.png) Рисунок 27 – Направление течения и ветров. Таким же образом, выберем различные фильтры для демонстрации возможностей карты. Слой - ![](https://i.imgur.com/UGC3ukV.png) ![](https://i.imgur.com/ozjTkBj.png) Рисунок 28 – Приливные течения **Приливные течения** - горизонтальные движения частиц воды, вызываемые действием приливообразующих сил Луны и Солнца. Выберем слой - ![](https://i.imgur.com/Z6MynL6.png) ![](https://i.imgur.com/zeLXI8D.png) Рисунок 29 – Течения Слой - ![](https://i.imgur.com/ru67erL.png) ![](https://i.imgur.com/KmCJnlS.png) Рисунок 30 – Ветровые волны **Ветровые волны** создаются вследствие воздействия ветра (передвижение воздушных масс) на поверхность воды, то есть нагнетания. ## 3.3 США ([Детройт](https://www.windy.com/42.332/-83.047/meteogram?clouds,41.687,-83.047,8,m:ePIadQK)) Далее было решено разобрать функции и слои, которые в той или иной степени связаны с нефологией(Наука об облаках).Для примера была взята **США (Детройт)** ![](https://i.imgur.com/4QQZ5gj.png) Рисунок 31 – Интерактивная карта США, Детройт Перейдём на следующую вкладку в нижней панели. Панель прогноза включает в себя некоторые уже знакомые нам параметры,а также несколько новых: **временную шкалу, ветер, порывы ветра, температуру, точку росы, давление, облака, дождь и н.гран.обл.** Скриншот представлен на рис. 32. ![](https://i.imgur.com/mQA8nJq.png) Рисунок 32 – Информационная панель Покажем наглядно работу нескольких из них. Слой-![](https://i.imgur.com/sLxMvvR.png) ![](https://i.imgur.com/gaHFeGQ.png) Рисунок 33 – Точка росы в Детройте **Точка росы** - это температура, до которой воздух должен быть охлажден, чтобы стать насыщенным водяным паром. Таким же образом рассмотрим величину давления в Детройте:Слой-![](https://i.imgur.com/d1CuHrq.png) ![](https://i.imgur.com/aIEuB32.png) Рисунок 34 –Показатель давления в Детройте **Давление** - среднее давление на уровне моря (MSLP) представляет собой среднее атмосферное давление на уровне моря. Атмосферное давление, иногда также называемое барометрическим давлением, является давлением внутри атмосферы Земли (или планеты другого). В большинстве случаев атмосферное давление близко приближается к гидростатическому давлению, вызванному весом воздуха над точкой измерения. Следующим выберем показатели облаков: Слой -![](https://i.imgur.com/3RD4o04.png) ![](https://i.imgur.com/z3L6cK6.png) Рисунок 35 –Показатель облаков в Детройте **Слой "Облака"** - показывает облака и дожди / снеговое накопление за последние 3 часа. Снизу на панели можно посмотреть подробную информацию с прогнозом и другими показателями связанными с облаками на 7 дней. ![](https://i.imgur.com/nuq36d2.png) В показатели облаков входят: высокие, средние и низкие облака. Все эти показатели можно вывести как одновременно, так и по отдельности. ![](https://i.imgur.com/eUvBxO2.png) Рисунок 37 –Показатель н.гран.обл **Режим н.гран.обл.** — это погодный параметр для пилотов, который правильно называется высотой облачной базы. Он показывает высоту нижней облачной базы над землей. Простыми словами, расстояние от поверхности земли до облаков. Слой - ![](https://i.imgur.com/9zOnKu7.png) ## 3.4 Россия ([Тюмень](https://www.windy.com/57.154/65.542/meteogram?snowAccu,next3d,57.143,65.549,13)) Далее было решено разобрать функции и слои, которые в той или иной степени связаны с осадками(дождь,снег).Для примера была взята **Россия (Тюмень)** ![](https://i.imgur.com/jNqVJKM.png) Рисунок 38 –Интерактивная карта России, Тюмень Разберём несколько уникальных показателей информации, прогноз будет производиться за следующие 3 дня. Есть возможность изменить в левом нижнем углу временной промежуток, за который будет производиться прогноз. В нашем случае мы будет разбирать такие показатели как: **новый снег, глубина снега, тип осадков, влажность, замерзание, солнечная энергия, аномалия влажности, накопление дождя, влажность почвы.** ![](https://i.imgur.com/XsERQ9u.png) Рисунок 39 – Временной промежуток Выбрав слой - ![](https://i.imgur.com/Fn3hHFQ.png). Получим результат: ![](https://i.imgur.com/h4hJIto.png) Рисунок 40 –Показатель выпадения нового снега **Новый снег** - общее накопление снега в следующие часы или дни. Для оценки глубины снега мы используем соотношение: 1 мм дождя = 1 см снега. Аналогичным образом рассмотрим и другие показатели: Слой - ![](https://i.imgur.com/t0szamy.png) ![](https://i.imgur.com/migincA.png) Рисунок 41 –Показатель глубины снега **Глубина снега** - прогнозируемая глубина и плотность снега в ближайшие дни. Фактическая глубина снега будет зависеть от многих факторов, таких как орография, города и т. д. Слой - ![](https://i.imgur.com/tTf9gPF.png) ![](https://i.imgur.com/81M0HXf.png) Рисунок 42 –Показатель тип осадков **Типы осадков** могут включать характер или фазу осаждения, которая падает на уровень земли. Осаждение может падать либо в жидкой, либо в твердой фазе, или в переходе между ними. На скриншоте видно, что карта способна показать все типы осадков такие как: ***Дождь, Ледяной дождь, Смешан. лёд, Снег, Мокрый снег, Дождь со снегом, Ледяная крупа.*** Слой -![](https://i.imgur.com/GukKOa0.png) ![](https://i.imgur.com/cPkVOTH.png) Рисунок 43 –Показатель влажности **Влажность** - Относительная влажность 2 м над поверхностью (или при выбранном уровне давления). Слой -![](https://i.imgur.com/tD4nJCv.png) ![](https://i.imgur.com/lL8gEmn.png) Рисунок 44 –Показатель высоты замерзания **Высота замерзания** - уровень замерзания или изотерма 0 ° C (нулевой степени) представляет собой высоту, на которой температура составляет 0 ° C (точка замерзания воды). Слой -![](https://i.imgur.com/coh6XaR.png) ![](https://i.imgur.com/lZD8IOk.png) Рисунок 45 –Показатель солнечной энергии **Солнечная энергия** — это количество солнечного излучения (также известного как коротковолновое излучение), которое достигает горизонтальной плоскости на поверхности Земли. Этот параметр включает в себя как прямое, так и рассеянное солнечное излучение. В достаточно хорошем приближении этот параметр является модельным эквивалентом того, что измеряется пиранометром (прибором, используемым для измерения солнечной радиации) на поверхности. Однако следует соблюдать осторожность при сравнении параметров модели с наблюдениями, поскольку наблюдения часто являются локальными для конкретной точки пространства и времени, а не представляют собой средние значения по ячейке сетки модели. Слой -![](https://i.imgur.com/UKPhEMP.png) ![](https://i.imgur.com/jANqB9I.png) Рисунок 46 –Показатель аномалия влажности **Аномалия влажности** — это количество воды в мм/дюймах на визуализируемый столб почвы, которое отсутствует (или находится в избытке) по сравнению с обычными уровнями (средний за период с 1961 по 2010 год) доступной воды на данном участке и в данное время года. . Отрицательные значения представляют меньше воды, чем обычно, в то время как положительные значения представляют большее доступное количество воды, чем обычно. Слой -![](https://i.imgur.com/U49sMeK.png) ![](https://i.imgur.com/8RIvIWy.png) Рисунок 47 –Показатель накопления дождя **Накопление дождя** - общее количество осадков в следующие часы или дни. Слой -![](https://i.imgur.com/inpsCFB.png) ![](https://i.imgur.com/1ogDzIs.png) Рисунок 48 –Показатель влажности почвы **Влажность почвы** - доступная почвенная вода представляет собой количество воды, доступной для растений, как долю от максимального содержания влаги в почве, которое может постоянно удерживаться в данном столбце почвы. Единицами являются %, где 0% представляет собой отсутствие воды, доступной для растений (т.е. точка увядания), а 100% представляет собой содержание воды, удерживаемой в почве после того, как лишняя вода стекает (т.е. полевая вместимость). В целом, большинство видов растений не могут выжить при значениях, близких к 0 %, при значениях ниже 30 % у большинства видов растений будут очевидны видимые признаки водного стресса, а при значениях ниже 50 % (т.е. точка стресса) растения начинают ограничиваться доступностью почвенной воды. В левом нижнем углу есть возможность изменения параметров прогноза: Глубина почвенного слоя и дата. ![](https://i.imgur.com/YEQHUlo.png) Рисунок 49 – Параметры ## 3.5 [Румыния](https://www.windy.com/ru/-%D0%A1%D0%BF%D1%83%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA-satellite?satellite,45.139,25.576,7,m:eVNagQj) Перейдя к Румынии, хочется рассмотреть несколько интересных функций, представленных на карте. Эти функции работают не только в этой стране. Но для примера мы будем разбирать на ней. ![](https://i.imgur.com/D9mHHbD.png) Рисунок 50 –Интерактивная карта Клуж-Напока В левом углу есть возможность просмотра ближайших метеостанций и веб-камер. Если они находятся рядом. Таким образом можно посмотреть записи с камер в любой точке мира за последние 24 часа. При просмотре списка метеостанций, можно узнать показатели каждой в частности. ![](https://i.imgur.com/f1F0fMG.png) Рисунок 51 –Просмотр ближайших метеостанций Далее рассмотрим открытые веб-камеры. ![](https://i.imgur.com/LMxXY1d.png) Рисунок 52 –Просмотр ближайших веб-камер На рисунке можно заметить информацию о времени, расстоянии от выбранной ранее точки и списке ближайших веб -камер. Здесь встроен фильтр дневного и ночного изображения.![](https://i.imgur.com/dzzi4oE.png) При использовании слоя -![](https://i.imgur.com/BgKzWIb.png) можно практически в режиме реального времени наблюдать за погодой во всем мире. В правом нижнем углу есть ссылка на ресурсы, которые отвечают за эти исследования. ![](https://i.imgur.com/bMktetn.png) Рисунок 53 – Радар погоды Также в правом нижнем углу есть дополнительные фильтры со своим уникальным функционалом. Значок ![](https://i.imgur.com/6SoH9X9.png) показывает краткую справку практически об каждом слое. ![](https://i.imgur.com/dASeHnF.png) Рисунок 54 – Панель слоев В своей работе интерактивный ресурс погоды windy.com использует три основных модели прогнозирования – GFS, ECMWF и ICON. Выбрав слой ![](https://i.imgur.com/CL1m4z2.png), можно посмотреть карту всех мест, для дельтапланеризма и других видов спортивного развлечения. ![](https://i.imgur.com/YScwHnY.png) ![](https://i.imgur.com/cDQxbAF.png) Далее можно увидеть подробную информацию о конкретном месте: ![](https://i.imgur.com/r5Al7to.png) Рисунок 55 – Информация для дельтапланеризма ## 3.6 [Великобритания](https://www.windy.com/51.507/-0.128?51.116,-0.128,8) ![](https://i.imgur.com/7OSE4Rh.jpg) Рисунок 56 – Фотография со спутника г. Лондон Данная карта имеет функцию отслеживания недавних аэрологических наблюдений с отображением траектории и подробной статистики аппарата и наблюдений. ![](https://i.imgur.com/1ZCCF8p.png) ![](https://i.imgur.com/vQMUPgv.png) Рисунок 57 – Подробности наблюдений Есть возможность переключения на другие ближайшие аерологические наблюдения(Точки,корабли и тд.) ![](https://i.imgur.com/ZJyUyXN.png) ![](https://i.imgur.com/PVoqJSZ.png) Рисунок 58 – Альтернативные точки наблюдения ## 3.7 [Австралия](https://https://www.windy.com/?-25.423,133.022,5,m:cIJaknc) В Австралии можно рассмотреть несколько интересных функций, представленных на карте. Эти функции работают не только в этой стране. Но для примера мы будем разбирать на ней. ![](https://i.imgur.com/TY2oxqF.jpg) Рисунок 59 – Австралия При выборе слоя - ![](https://i.imgur.com/7Jy7DEw.png),можно увидеть информацию об активных пожарах. И краткую информацию по ним. Такие как: дата и интенсивность огня. ![](https://i.imgur.com/dsCTbjf.jpg) Рисунок 60 – Слой с недавними активными пожарами Далее, выберем слой - ![](https://i.imgur.com/GqBcfnW.png)со станциями которые показывают изменение температуры, есть возможность рассмотреть подробнее их прогноз на нижней панели на следующие 7 дней. ![](https://i.imgur.com/29fl9ws.png) Рисунок 61 – Слой с со станциями которые показывают изменение температуры ## 3.8 [Бразилия](https://https://www.windy.com/ru/-%D0%A0%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%80-%D0%BF%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D1%8B-radar?radar,-15.844,-47.912,12) Рассмотрим слой - ![](https://i.imgur.com/sEVpfsQ.png) "Станции анализа качества воздуха" на примере Бразилии. ![](https://i.imgur.com/jJBSwL2.jpg) Рисунок 62 – Бразилия ![](https://i.imgur.com/T0El6VO.png) Рисунок 63 – Фильтр станций анализа качества воздуха Нажав на любую станцию,в левой части экрана будет выведена подробная информация. ![](https://i.imgur.com/4rkmOTe.png) Рисунок 64 – Фильтр станции наблюдения за радиацией Часть 2 ![](https://i.imgur.com/cL9k9s6.png) Рисунок 65 – Подробная информация о качестве воздуха Здесь приведена качественная оценка воздуха, краткая справка, время последней пробы и несколько отслеживаемых классификаций частиц.(PM10,PM2.5).Есть ссылка на сайт PurpleAir. ## 3.9 [Япония](https://www.windy.com/pois?radar,36.558,141.416,7) ![](https://i.imgur.com/KG3GrMA.png) Рисунок 65 – Япония Используем фильтр ![](https://i.imgur.com/YK2PR1q.png)"пункты наблюдения за радиацией" ![](https://i.imgur.com/SS4c0JF.png) Рисунок 66 – Фильтр станции наблюдения за радиацией Часть 1 ![](https://i.imgur.com/khPXomI.png) Рисунок 67 – Подробная информация На рисунке 67 представлены: **номер пункта наблюдения, история наблюдений, уровень радиации, последнее время обновления, краткая справка и ссылка на источник.** Выберем слой - ![](https://i.imgur.com/x07DJWG.png) Прогноз приливов. ![](https://i.imgur.com/3DG6YZl.png) Рисунок 68 – Прогноз приливов Далее в правой части экрана можно увидеть более подробную информация о будущих приливах. Такую как: **Название станции,прогноз времени прилива, высоту волн.** ![](https://i.imgur.com/uAWVJkC.png) Рисунок 69 – Подробная информация о приливах ## 3.10 [Китай](https://https://www.windy.com/VHHH?radar,2023032818,22.336,113.555,9) Выберем Китай для демонстрации ещё нескольких интересных функций. ![](https://i.imgur.com/2qlix9h.png) Рисунок 70 – Китай Выберем слой - ![](https://i.imgur.com/p7qfBFQ.png) "Аэропорты". При нажатии на точку, слева сверху будет выведена подробная информация. ![](https://i.imgur.com/5KZJEaX.png) Рисунок 71 – Подробная информация. Часть 1. ![](https://i.imgur.com/Yaz58xk.png) Рисунок 72 – Подробная информация. Часть 2. На рисунке 71-72 представлены: **Фотография аэропорта со спутника, название аэропорта, высота над уровнем моря, отклонение, ссылка на ресурсы(Google карты, статьи википедии и тд), Количество и габариты взлётно-посадочных полос и информация о времени.** Следующая вкладка: METAR и TAF ![](https://i.imgur.com/TYa3H83.png) Рисунок 73 – Подробная информация. Часть 3. ![](https://i.imgur.com/SJllEqk.png) Рисунок 74 – Подробная информация. Часть 4. На рисунке 73-74 представлены: **TAF (Terminal Aerodrome Forecast)** – прогноз погоды на аэродроме на ближайшее время. Сводки METAR и TAF содержат данные о скорости и направлении ветра, видимости, дальности видимости на ВПП, атмосферных явлениях, облачности, температуре воздуха, температуре точки росы, атмосферном давлении, прогнозе на посадку. В сводку может включаться и дополнительная информация (явления предшествующей погоды, сдвиг ветра, состояние ВПП и т. д.). # Заключение В результате проведения практической работы были собраны метаданные офисных документов (pdf, jpg, exel) с помощью двух утилит MetaExtractor и ExifTool, на основании информации добытой из них были составлены словари с помощью двух инструментов Pwdlogy и Crunch. Был получен опыт в исследовании значительного количества функций и информации с помощью интерактивной карты Windy.