VoidAccess

OSINT auto-alojable para convertir consultas de investigación en la web oscura en inteligencia de amenazas estructurada. Creado para investigadores de seguridad, equipos de inteligencia de amenazas e investigadores autorizados que necesitan recopilación, enriquecimiento, mapeo de relaciones y exportación en un solo flujo de trabajo.

Salida de terminal

Inicio rápido

pip install voidaccess
voidaccess investigate "LockBit ransomware" --no-llm --no-tor --depth shallow
voidaccess list
voidaccess actors
voidaccess status

Qué hace

• Recopilación paralela - busca en índices Tor, sitios de paste, forjas de código, feeds de seguridad y semillas .onion seleccionadas.
• Extracción de entidades - encuentra IOCs, wallets, credenciales, handles, vulnerabilidades, actores, malware, personas y organizaciones.
• Enriquecimiento multi-fuente - añade contexto de reputación, brechas, DNS pasivo, sandbox, blockchain y feeds de amenazas.
• Inteligencia de actores - persiste alias, infraestructura, notas, líneas de tiempo y relaciones entre investigaciones.
• Grafos de relaciones - construye grafos de co-ocurrencia, comunidades, rutas y clústeres de infraestructura.
• Seguridad de contenido - filtra consultas prohibidas, URLs, contenido y entidades extraídas en compuertas obligatorias del pipeline.
• Exportaciones estructuradas - produce STIX 2.1, MISP, Sigma, YARA, Snort, Suricata, CSV, Markdown, JSON y paquetes IOC.
• CLI y UI web - se ejecuta localmente con SQLite o como un stack de Docker Compose con PostgreSQL y una interfaz de navegador.

Pipeline

Etapa	Acción
1	Refinar la consulta de investigación con el LLM seleccionado
2	Recopilar de búsquedas Tor, sitios de paste, forjas de código, feeds RSS y semillas seleccionadas en paralelo
3	Filtrar páginas ruidosas o irrelevantes
4	Enriquecer la consulta e indicadores tempranos desde fuentes de inteligencia de amenazas
5	Descubrir enlaces .onion adicionales de forma recursiva
6	Reutilizar páginas procesadas recientemente desde la caché de vectores
7	Obtener páginas seleccionadas a través de Tor con límites de tamaño de respuesta
8	Persistir contenido recién recopilado
9	Fusionar inteligencia recopilada y enriquecida
10	Extraer entidades con regex, NER y análisis LLM opcional
11	Cruzar referencias de entidades contra conjuntos de datos históricos y semillas
12	Construir relaciones, comunidades y clústeres de infraestructura
13	Generar el resumen final de inteligencia y el resultado listo para exportar

El comportamiento completo del pipeline, tiempos de espera, recuperación y flujo de datos están documentados en Arquitectura.

Tipos de entidad

Categoría	Ejemplos
Criptomoneda	Bitcoin, Ethereum, Monero, Litecoin, Zcash, Solana, Tron, ENS
Indicadores de red	IPv4, IPv6, dominios, URLs, direcciones .onion, direcciones MAC, claves PGP
Indicadores de archivo	MD5, SHA-1, SHA-256, familias de malware
Credenciales	Claves en la nube, tokens, JWTs, claves API, logs de stealer, entradas de combo-list
Mensajería	Telegram, Discord, XMPP, Tox, Session, Matrix, Wire, ICQ, Wickr
Vulnerabilidades	CVEs, técnicas y tácticas MITRE ATT&CK, IDs de Exploit-DB
Contenido de detección	Reglas YARA, plantillas Nuclei, indicadores Snort y Suricata
Inteligencia de amenazas	Handles de actores, grupos de ransomware, enlaces de paste, personas, organizaciones, ubicaciones

Recopilación y enriquecimiento

Capa	Fuentes
Búsqueda en web oscura	16+ motores de búsqueda Tor y semillas .onion seleccionadas
Recopilación en web abierta	Pastebin, dpaste, paste.ee, Rentry, GitHub, GitLab y feeds RSS seleccionados
Feeds de amenazas	AlienVault OTX, abuse.ch, MalwareBazaar, ThreatFox, URLhaus, ransomware.live, CISA KEV
Contexto de IP y dominio	Shodan InternetDB, GreyNoise, AbuseIPDB, Feodo Tracker, C2IntelFeeds, crt.sh, URLScan.io, Wayback Machine, CIRCL PDNS, RDAP
Contexto de archivo e identidad	VirusTotal, Hybrid Analysis, Have I Been Pwned, EmailRep
Blockchain	BlockCypher y Etherscan

Las fuentes que necesitan claves API se omiten limpiamente cuando faltan sus claves. La referencia completa de claves y configuración está en Arquitectura.

Embeddings de vectores opcionales

La instalación predeterminada puede ejecutarse sin PyTorch. Cuando el stack de embeddings no está disponible, VoidAccess registra que está usando un codificador alternativo determinista SHA-256. Instala las dependencias opcionales de NLP para habilitar los embeddings completos de vectores de sentence-transformer:

pip install "voidaccess[nlp]"

Proveedores de LLM

Proveedor	Modelos típicos	Notas
OpenRouter	DeepSeek, Llama, Claude	Ruta predeterminada; hay modelos gratuitos disponibles
Groq	Llama	Inferencia alojada rápida con un nivel gratuito
OpenAI	GPT models	Se requiere clave API
Anthropic	Claude	Claude Haiku es el predeterminado probado
Google Gemini	Gemini Flash y Pro	Se requiere clave de Google AI Studio
Ollama	Cualquier modelo local instalado	Local y adecuado para despliegues aislados

Referencia CLI