InfoHound - Outil OSINT pour le profilage de domaines

Pendant la phase de reconnaissance, un attaquant recherche toute information sur sa cible afin de créer un profil qui l'aidera plus tard à identifier les moyens possibles de pénétrer dans une organisation. InfoHound effectue des techniques d'analyse passive (qui n'interagissent pas directement avec la cible) en utilisant l'OSINT pour extraire une grande quantité de données à partir d'un nom de domaine web. Cet outil récupérera des e-mails, des personnes, des fichiers, des sous-domaines, des noms d'utilisateur et des URL qui seront ensuite analysés pour extraire des informations encore plus précieuses.

De plus, InfoHound exploite une instance Ollama, lui permettant de tirer parti de la puissance des LLM (Large Language Models). Par défaut, InfoHound utilise llama2, un modèle LLM pré-entraîné, pour générer de brèves descriptions des rôles des individus au sein d'une organisation. Cette fonctionnalité fournit des informations précieuses sur la structure organisationnelle et facilite l'identification des personnes clés. De plus, des efforts de développement continus visent à introduire des fonctionnalités et améliorations supplémentaires pour enrichir davantage les capacités de l'outil à l'avenir.

REMARQUE : InfoHound ne nécessite aucun matériel spécial pour fonctionner. Cependant, il est important de prendre en compte les exigences matérielles lors de l'utilisation de tâches qui utilisent le modèle de langage large (LLM). Pour des informations détaillées sur les exigences spécifiques du modèle LLM que vous souhaitez utiliser, veuillez vous référer à la documentation officielle d'Ollama.

🏠 Architecture d'InfoHound

🛠️ Installation

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

Vous pouvez maintenant accéder à InfoHound en naviguant avec votre navigateur vers :

http://localhost:8000/

REMARQUE : Vous devez ajouter les clés API dans le fichier infohound_config.py

API Google Programmable Search Engine

• Créez votre moteur personnalisé et obtenez l'ID
• Créez une clé API

Modules par défaut

InfoHound dispose de 2 types de modules différents : ceux qui récupèrent des données et ceux qui les analysent pour extraire des informations plus pertinentes.

🔍 Modules de récupération

🔬 Analyse

💊 Modules personnalisés

InfoHound vous permet de créer des modules personnalisés, il vous suffit d'ajouter votre script dans infohoudn/tool/custom_modules. Un module personnalisé a été ajouté à titre d'exemple qui utilise l'outil Holehe pour vérifier si les e-mails précédemment sont attachés à un compte sur des sites comme Twitter, Instagram, Imgur et plus de 120 autres.

# 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()

📷 Captures d'écran

✳️ Export vers GraphML

Souhaitez-vous créer un graphe de visualisation avec les résultats ? Vous pouvez exporter l'ensemble de l'analyse du domaine vers un fichier GraphML et l'ouvrir avec yED, Gephi ou tout autre outil de votre choix. Il exporte actuellement les fichiers, les personnes, les e-mails, les profils sociaux, les sites enregistrés et les noms d'utilisateur. Les URL et les sous-domaines ne sont pas inclus en raison du nombre de résultats.

✴️ Export vers Maltego

Souhaitez-vous poursuivre avec des outils comme Maltego pour vos investigations approfondies ? Vous pouvez exporter l'ensemble de l'analyse du domaine (y compris les fichiers, les individus, les e-mails, les profils sociaux, les sites enregistrés et les noms d'utilisateur) vers un fichier compatible Maltego (CSV) et l'ouvrir là-bas. Vous trouverez le fichier de configuration de mappage de colonnes Maltego (maltego_mapping.mtz) dans le répertoire racine du projet. En savoir plus sur l'importation dans Maltego

💡 Inspiré par

• Holehe
• Maigret
• reconFTW
• Poastal
• Et beaucoup d'autres

Copyright

Ce code a été développé par la Fundació Privada Internet i Innovació Digital a Catalunya (i2CAT).

i2CAT est un centre de recherche et d'innovation à but non lucratif qui promeut une connaissance axée sur la mission pour résoudre les défis commerciaux, co-créer des solutions à impact transformateur, autonomiser les citoyens grâce à une innovation sociale numérique ouverte et participative avec une capillarité territoriale, et promouvoir des initiatives pionnières et stratégiques.

i2CAT vise à transférer les résultats de projets de recherche aux entreprises privées afin de créer un impact social et économique via la concession de licences de propriété intellectuelle et la création de spin-offs.

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Licence

Ce code est sous licence AGPLv3. Des informations sur la licence sont disponibles à lien.

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