
تعقّب أكثر من 840 حسابًا على وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام الذكاء الاصطناعي
--correlate)--recurse-depth N)<username>.{com,io,net,…} مسجّل ونشط؟ (--domains)--watch 6h --notify <url>)--resume file.jsonl)aliens_eye tui، إضافة اختيارية)aliens_eye serve، إضافة اختيارية)--proxy socks5://... أو فقط --tor--site github,reddit، --exclude-site، --no-nsfw، بالإضافة إلى خرائط مواقع إضافية عبر sites.d/aliens_eye selfcheck يعرض الدقة / الاستدعاء / F1 / معدل الإيجابيات الكاذبة لكل موقعaliens_eye corpus record / selfcheck --corpus)aliens_eye eval ablate يقيّم إعدادات الكاشف مع فترات ثقة bootstrap؛ eval external يقارن مع قواعد Sherlock / Maigret / WhatsMyName على نفس الاستجابات المخزّنةaliens_eye train، أو صنّف النتائج غير المؤكدة يدويًا باستخدام aliens_eye labelpip install aliens-eye
إضافات اختيارية:
pip install "aliens-eye[browser]" # Playwright fallback for hard pages
python -m playwright install chromium
pip install "aliens-eye[train]" # scikit-learn, for retraining the ML model
pip install "aliens-eye[correlate]" # Pillow, for avatar-image matching in --correlate
pip install "aliens-eye[pdf]" # reportlab, for --format pdf
pip install "aliens-eye[tui]" # textual, for the interactive `tui` browser
pip install "aliens-eye[serve]" # mcp, for the `serve` MCP server
أو باستخدام Docker:
docker build -t aliens-eye .
docker run --rm -it aliens-eye username
من المصدر:
git clone https://github.com/arxhr007/Aliens_eye.git
cd Aliens_eye
pip install -e .
# Interactive prompts
aliens_eye
# Single username
aliens_eye username
# Multiple usernames
aliens_eye username1 username2
# Advanced scan level (prefix/suffix variations)
aliens_eye username -l advanced
# Only scan specific sites
aliens_eye username --site github,reddit,gitlab
# Skip NSFW sites
aliens_eye username --no-nsfw
# Route through Tor (needs a local Tor daemon)
aliens_eye username --tor
# Any HTTP or SOCKS proxy
aliens_eye username --proxy socks5://127.0.0.1:1080
# Export everything
aliens_eye username --format all --output results
# Heuristics only, no ML
aliens_eye username --no-ml
# Non-interactive preset: quick / full / aggressive
aliens_eye username --profile quick
# Plain output for scripts and CI (no colors/progress)
aliens_eye username --plain
# View results from a previous scan
aliens_eye -r results/username_advanced_20260611_120000.json
# Correlate hits into "likely same person" clusters + check domains
aliens_eye username --correlate --domains
# Follow linked usernames out of found bios and re-scan them
aliens_eye username --recurse-depth 1
# Export a graph of the results (import into Gephi / Maltego / Mermaid)
aliens_eye username --correlate --format gexf,mermaid,maltego
# Investigator PDF with embedded avatars
aliens_eye username --format pdf
# Watch for changes every 6 hours and POST them to a webhook
aliens_eye username --watch 6h --notify https://hooks.example/aliens
# Resume an interrupted scan
aliens_eye username --resume scan.jsonl
# Compare two saved reports
aliens_eye diff results/old.json results/new.json
# Validate detection accuracy (precision / recall / F1 per site)
aliens_eye selfcheck --negatives 2 --report json
# Record a frozen response corpus, then evaluate against it reproducibly
aliens_eye corpus record --out corpus/v1 --split all --negatives 4
aliens_eye corpus stats corpus/v1
aliens_eye selfcheck --split holdout --corpus corpus/v1 --report json
# Compare detector configurations over that corpus, with confidence intervals
aliens_eye eval ablate --corpus corpus/v1 --split holdout
# Compare against Sherlock / Maigret / WhatsMyName rules (fetch their data yourself)
aliens_eye eval external --corpus corpus/v1 --sherlock data.json --whatsmyname wmn-data.json
# Rebuild the ground-truth splits from those projects account lists
aliens_eye eval groundtruth --sherlock data.json --whatsmyname wmn-data.json
# Interactively label uncertain hits into a training set
aliens_eye label results/username_basic_20260611_120000.json --out labeled.csv
# Interactive terminal browser (needs [tui])
aliens_eye tui username
# Run the MCP server for LLM agents (needs [serve])
aliens_eye serve
منصات مخصّصة: أضف ملف JSON بصيغة { "site_name": "https://site/{}" } إلى
./sites.d/ (أو إلى sites.d/ في مجلد إعدادات المستخدم) وسيُدمج تلقائيًا؛
--sites-dir DIR يضيف موقعًا آخر.
تُحوَّل كل استجابة إلى متجه من 30 بُعدًا: تصنيفات حالة HTTP، موضع اسم المستخدم (المسار/العنوان/meta/canonical)، كلمات الأخطاء والملفات الشخصية المفتاحية، بنية DOM (الصور، النماذج، أصناف CSS للملف الشخصي/الأخطاء)، إشارات البيانات المنظمة (og:type، JSON-LD Person)، توقيت الاستجابة، عدد عمليات إعادة التوجيه، ومطابقات بصمة كل موقع المتعلَّمة من الفحوصات السابقة.
ثم يصوّت حكمان: