Dark Web Marketplace & Vendor Analysis
โปรไฟล์ผู้ขายหลัก ตรวจจับผู้ซื้อที่ผันตัวเป็นผู้ขาย และแผนที่ supply chain
🎯 ภารกิจของผู้เรียน
ดาวน์โหลด Order Ledger คัดลอก Prompt ไปวางใน AI พร้อมแนบไฟล์ แล้วตรวจสอบว่า AI ระบุผู้ขายหลัก, ตรวจจับผู้ซื้อที่ผันตัวเป็นผู้ขาย และประเมินรายได้เป็น XMR ได้หรือไม่
✅ ตัวอย่าง: ติดตามห่วงโซ่อุปทานเอกสารปลอม 📥 Download Mock Data
📋 สถานการณ์ (Scenario)
หน่วยอาชญากรรมไซเบอร์ได้ Order Ledger ที่ดึงมาจากตลาด Dark Web เป้าหมายคือสร้างโปรไฟล์ผู้ขายรายใหญ่ ตรวจจับผู้ซื้อที่ผันตัวมาเป็นผู้ขาย (การขยายห่วงโซ่อุปทาน) ทำแผนที่เส้นทางการจัดส่ง และประเมินรายได้จากอาชญากรรมในหน่วย Monero
📊 ตัวอย่างข้อมูลดิบ (Mock Raw Data) — snake_case schema
order_time,order_id,vendor_handle,buyer_handle,product_category,price_xmr,ship_from,ship_to,escrow_status
2026-02-01 13:00,ord_501,darkfox,user_77,counterfeit_docs,2.10,nl,th,completed
2026-02-02 11:20,ord_502,darkfox,user_77,counterfeit_docs,2.30,nl,th,completed
2026-02-03 22:45,ord_503,darkfox,buyer_x,stolen_cards,1.80,nl,us,disputed
2026-02-05 09:10,ord_504,nightowl,user_77,stolen_cards,1.90,de,th,completed
2026-02-07 18:30,ord_505,darkfox,buyer_x,counterfeit_docs,2.50,nl,us,completed
2026-02-10 14:00,ord_506,user_77,new_buyer,counterfeit_docs,2.40,th,my,completed
📝 Prompt สำหรับผู้เรียน (คัดลอกไปใช้กับ AI)
You are a dark web intelligence analyst. Using the attached marketplace order ledger: 1. Identify the dominant vendor by order volume and their primary shipping origin. 2. Detect any actor who transitioned from buyer to vendor (a reseller), naming the handle and the evidence in the ledger that proves the role change. 3. Map the supply chain geographically using ship_from and ship_to, describing the likely source region and destination markets. 4. Estimate the total revenue (in XMR) attributable to the dominant vendor and flag any high-risk transactions (e.g., disputed escrow). Present a vendor-profile intelligence summary with the supply-chain linkage clearly laid out.