ALIENS EYE

Scanner de noms d'utilisateur AI-OSINT

Recherche avancée de noms d'utilisateur sur les réseaux sociaux propulsée par l'IA

Analysez plus de 840 plateformes avec une détection hybride ML

Points forts

Plus de 840 plateformes analysées de manière asynchrone en quelques secondes
Détection ML + heuristique — un modèle entraîné combiné à 30 signaux structurels (statut HTTP, structure du DOM, mots-clés, empreintes) au lieu de simples vérifications de codes de statut
Extraction de profil — nom affiché, biographie et avatar récupérés depuis chaque correspondance (OpenGraph / JSON-LD / CSS par site)
Corrélation inter-sites — regroupez les profils qui semblent appartenir à la même personne par hachage d'avatar, biographie, liens partagés et nom (--correlate)
Expansion récursive — suivez les noms d'utilisateur liés depuis les biographies et relancez leur analyse (--recurse-depth N)
Vérification de domaine — <username>.{com,io,net,…} est-il enregistré et actif ? (--domains)
Mode surveillance — relancez l'analyse à intervalle régulier et recevez des alertes en cas de changement, éventuellement vers un webhook (--watch 6h --notify <url>)
Analyses reprenables — sauvegardez la progression et reprenez après une interruption (--resume file.jsonl)
Interface terminal moderne — progression en direct, tableaux de résultats triés, panneaux de synthèse (propulsé par rich) ; plus un navigateur interactif (aliens_eye tui, extra optionnel)
Serveur MCP — exposez l'analyse aux agents LLM (aliens_eye serve, extra optionnel)
Support proxy et Tor — --proxy socks5://... ou simplement --tor
Filtrage de sites — --site github,reddit, --exclude-site, --no-nsfw, plus des cartes de sites plugin déposables dans sites.d/
Auto-vérification calibrée — aliens_eye selfcheck rapporte la précision / le rappel / le F1 / le taux de faux positifs par site
Évaluation reproductible — enregistrez une fois un corpus de réponses figé, puis rejouez-le pour obtenir des métriques identiques à chaque exécution (aliens_eye corpus record / selfcheck --corpus)
Ablations et références — aliens_eye eval ablate évalue les configurations du détecteur avec des intervalles de confiance bootstrap ; eval external compare aux règles de Sherlock / Maigret / WhatsMyName sur les mêmes réponses stockées
Réentraînable + apprentissage actif — réentraînez avec aliens_eye train, ou annotez manuellement les correspondances incertaines avec aliens_eye label
Rapports aux formats JSON, CSV, HTML, Markdown, PDF et graphiques (GEXF, Mermaid, Maltego CSV)
Repli Playwright pour les pages riches en JavaScript (extra optionnel)

Installation

pip install aliens-eye

Extras optionnels :

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

Ou avec Docker :

docker build -t aliens-eye .
docker run --rm -it aliens-eye username

Depuis les sources :

git clone https://github.com/arxhr007/Aliens_eye.git
cd Aliens_eye
pip install -e .

Utilisation

# 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

Plateformes personnalisées : déposez un fichier JSON { "site_name": "https://site/{}" } dans ./sites.d/ (ou dans le répertoire sites.d/ de la configuration utilisateur) et il sera fusionné automatiquement ; --sites-dir DIR ajoute un autre emplacement.

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