InfoHound - Herramienta OSINT para perfilado de dominios

Durante la fase de reconocimiento, un atacante busca cualquier información sobre su objetivo para crear un perfil que luego le ayudará a identificar posibles vías de entrada en una organización. InfoHound realiza técnicas de análisis pasivo (que no interactúan directamente con el objetivo) utilizando OSINT para extraer una gran cantidad de datos a partir de un nombre de dominio web. Esta herramienta recuperará correos electrónicos, personas, archivos, subdominios, nombres de usuario y URLs que posteriormente serán analizados para extraer información aún más valiosa.

Además, InfoHound aprovecha una instancia de Ollama, lo que le permite utilizar el poder de los LLM (Modelos de Lenguaje de Gran Escala). Por defecto, InfoHound utiliza llama2, un modelo LLM preentrenado, para generar breves descripciones de los roles de las personas dentro de una organización. Esta funcionalidad proporciona información valiosa sobre la estructura organizativa y facilita la identificación de personal clave. Además, los esfuerzos de desarrollo en curso tienen como objetivo añadir nuevas características y mejoras para enriquecer aún más las capacidades de la herramienta en el futuro.

NOTA: InfoHound no requiere hardware especial para funcionar. Sin embargo, es importante considerar los requisitos de hardware al utilizar tareas que emplean el Modelo de Lenguaje de Gran Escala (LLM). Para obtener información detallada sobre los requisitos específicos del modelo LLM que planeas usar, consulta la documentación oficial de Ollama.

🏠 Arquitectura de InfoHound

🛠️ Instalación

git clone https://github.com/Fundacio-i2CAT/InfoHound.git
cd InfoHound/infohound
mv infohound_config.sample.py infohound_config.py
cd ..
docker-compose up -d

Ahora puedes acceder a InfoHound navegando con tu navegador a:

http://localhost:8000/

NOTA: Debes añadir las API Keys dentro del archivo infohound_config.py

Google Programmable Search Engine API

• Crea tu motor personalizado y obtén el ID
• Crea una API KEY

Módulos por defecto

InfoHound tiene 2 tipos diferentes de módulos: los que recuperan datos y los que los analizan para extraer información más relevante.

🔍 Módulos de recuperación

🔬 Análisis

💊 Módulos personalizados

InfoHound te permite crear módulos personalizados, solo necesitas añadir tu script dentro de infohound/tool/custom_modules. Se ha añadido un módulo personalizado como ejemplo que utiliza la herramienta Holehe para verificar si los correos electrónicos previamente encontrados están vinculados a una cuenta en sitios como Twitter, Instagram, Imgur y más de 120 otros.

# Import the packages you need
import trio
import httpx
import requests
from holehe import core

# Import the Django models you will work with
from infohound.models import Emails

MODULE_ID = "findRegisteredSitesHoleheCustomTask" # Set a module ID
MODULE_NAME = "Find sites with Holehe" # Set a module name
MODULE_DESCRIPTION = "Using Holehe tool, this task will find where an email has been used to create an account. Holehe checks more than 120 sites."  # Set a description
MODULE_TYPE = "Analysis" # Set the type: Analysis or Retrieve


# This function is the only function it will be called by InfoHound
# Change its content and create other the functions if needed
def custom_task(domain_id):
	trio.run(findRegisteredSitesHolehe, domain_id)


async def findRegisteredSitesHolehe(domain_id):
	queryset = Emails.objects.filter(domain_id=domain_id)
	for entry in queryset.iterator():
		out = []
		email = entry.email

		modules = core.import_submodules("holehe.modules")
		websites = core.get_functions(modules)
		client = httpx.AsyncClient()

		for website in websites:
			await core.launch_module(website, email, client, out)
			print(out)
		await client.aclose()

		services = []
		for item in out:
			if item["exists"]:
				services.append(item["name"])

		entry.registered_services = services
		entry.save()

📷 Capturas de pantalla

✳️ Exportar a GraphML

¿Quieres crear un gráfico de visualización con los hallazgos? Puedes exportar todo el análisis del dominio a un archivo GraphML y abrirlo con yED, Gephi o cualquier herramienta de tu elección. Actualmente exporta archivos, personas, correos electrónicos, perfiles sociales, sitios registrados y nombres de usuario. Las URLs y subdominios no se incluyen debido a la cantidad de resultados.

✴️ Exportar a Maltego

¿Quieres proceder con herramientas como Maltego para tus investigaciones extendidas? Puedes exportar todo el análisis del dominio (incluyendo archivos, individuos, correos electrónicos, perfiles sociales, sitios registrados y nombres de usuario) a un archivo compatible con Maltego (CSV) y abrirlo allí. Encontrarás el archivo de configuración de mapeo de columnas de Maltego (maltego_mapping.mtz) en el directorio raíz del proyecto. Aprende más sobre importar a Maltego

💡 Inspirado por

• Holehe
• Maigret
• reconFTW
• Poastal
• Y muchos otros

Derechos de autor

Este código ha sido desarrollado por la Fundació Privada Internet i Innovació Digital a Catalunya (i2CAT).

i2CAT es un centro de investigación e innovación sin ánimo de lucro que promueve el conocimiento impulsado por la misión para resolver desafíos empresariales, co-crear soluciones con un impacto transformador, empoderar a los ciudadanos a través de la innovación social digital abierta y participativa con capilaridad territorial, y promover iniciativas pioneras y estratégicas.

i2CAT tiene como objetivo transferir los resultados de los proyectos de investigación a empresas privadas para crear impacto social y económico mediante la concesión de licencias de propiedad intelectual y la creación de spin-offs.

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Licencia

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