Blackbird

Un outil OSINT pour rechercher rapidement des comptes par nom d'utilisateur sur 574 sites.

Le Lockheed SR-71 « Blackbird » est un avion de reconnaissance stratégique à longue portée, haute altitude et Mach 3+, développé et fabriqué par la société aérospatiale américaine Lockheed Corporation.

Avertissement

Ce programme ou le précédent est uniquement à des fins éducatives. Ne l'utilisez pas sans autorisation.
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que tout dommage (perte de données, crash système, compromission système, etc.) causé par l'utilisation de ces
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Installation

Cloner le dépôt

git clone https://github.com/p1ngul1n0/blackbird
cd blackbird

Installer les dépendances

pip install -r requirements.txt

Utilisation

Rechercher par nom d'utilisateur

python blackbird.py -u username

Lancer le serveur Web

python blackbird.py --web

Accédez à http://127.0.0.1:9797 dans le navigateur

Lire le fichier de résultats

python blackbird.py -f username.json

Lister les sites pris en charge

python blackbird.py --list-sites

Utiliser un proxy

python blackbird.py -u crash --proxy http://127.0.0.1:8080

Afficher tous les résultats

Par défaut, seuls les comptes trouvés seront affichés, mais vous pouvez utiliser l'argument ci-dessous pour tous les voir.

python blackbird.py -u crash --show-all

Docker

Blackbird peut également être utilisé avec Docker.

Télécharger l'image

docker pull p1ngul1n0/blackbird:v2

Lancer le serveur Web

docker run -p 9797:9797 p1ngul1n0/blackbird:v2 "--web"

Réseaux sociaux pris en charge

La plupart des sites de cette liste ont été obtenus grâce à l'incroyable projet @whatsmynameproj, n'oubliez pas de leur rendre visite et de les suivre sur Twitter . 🤟

Export du rapport

Les résultats peuvent être exportés sous forme de rapport PDF.

blackbird-pdf-cover

Extraction des métadonnées

Lorsque c'est possible, Blackbird extrait les métadonnées de l'utilisateur, récupérant des données telles que le nom, la bio, la localisation et la photo de profil.

UserAgent aléatoire

Blackbird utilise un UserAgent aléatoire provenant d'une liste de 1000 UserAgents pour chaque requête afin d'éviter le blocage.

Vitesse supersonique 🚀

Blackbird envoie des requêtes HTTP asynchrones, ce qui permet d'être beaucoup plus rapide lors de la découverte de comptes utilisateurs.

Modèle JSON

    {
      "app": "ExampleAPP1",
      "url": "https://www.example.com/{username}",
      "valid": "response.status == 200",
      "id": 1,
      "method": "GET"
    }

    {
      "app": "ExampleAPP2",
      "url": "https://www.example.com/user",
      "valid": "jsonData['message']['found'] == True",
      "json": "{{\"type\": \"username\",\"input\": \"{username}\"}}",
      "id": 2,
      "method": "POST"
    }

    {
      "app": "Twitter",
      "id": 3,
      "method": "GET",
      "url": "https://nitter.net/{username}",
      "valid": "response.status == 200",
      "metadata": [
        {
          "type": "generic-data",
          "key": "Name",
          "value": "soup.find('a', class_='profile-card-fullname')['title']"
        },
        {
          "type": "generic-data",
          "key": "Bio",
          "value": "soup.find('div',class_='profile-bio').string"
        },
        {
          "type": "generic-data",
          "key": "Site",
          "value": "soup.find('div',class_='profile-website').text.strip('\\t\\r\\n')"
        },
        {
          "type": "generic-data",
          "key": "Member since",
          "value": "soup.find('div',class_='profile-joindate').find('span')['title']"
        },
        {
          "type": "image",
          "key": "picture",
          "value": "'https://nitter.net'+soup.find('a', class_='profile-card-avatar')['href']"
        },
        {
          "type": "location",
          "key": "location",
          "value": "soup.select_one('.profile-location:nth-of-type(2)').text.strip('\\t\\r\\n')"
        }
      ]
    }

Contributeurs 🏅

Je suis reconnaissant à tous les contributeurs qui ont amélioré et corrigé le projet.

• @RelatedTitle - A corrigé l'URL de recherche d'utilisateur Youtube.
• @prisar - A corrigé la vérification du système d'exploitation pour la politique AsyncIO.
• @itmaru - A corrigé la faute de frappe 'across'.
• @Bryan-Herrera-DEV - A ajouté le site Universocraft.
• @devXprite - A ajouté les sites NPM et PyPI.
• @ChrisCarini - A corrigé la faute de frappe 'supported'.
• @Pandede - A corrigé le problème No such file or directory: 'python' #24 , reformaté avec autopep8, implémenté enumerate et la division du code en fonctions.
• @tr33n - A implémenté un UserAgent aléatoire pour chaque requête.
• @Sebsebzen - A ajouté VKontakte (avec métadonnées).
• @LsvanDarko - A ajouté le paquet requests à requirements.txt.
• @wymiotkloaki - A ajouté le fichier .gitignore de base et 21 sites.
• @dwaltsch - A ajouté le Dockerfile.

Fonctionnalités prévues

• Implémenter un serveur Web Flask pour optimiser l'expérience utilisateur
• Exporter les résultats en PDF
• Implémenter l'extraction des métadonnées
• Publier une image Docker
• Ajouter un test unitaire (remplacer ID par Appname, ajouter les paramètres "invalid-user" et "valid-user" dans le JSON.)
• Exporter les résultats en CSV
• Déployer sur le cloud

Contact

N'hésitez pas à me contacter sur Twitter