InfoHound - डोमेन प्रोफाइलिंग के लिए OSINT उपकरण

टोही (reconnaissance) चरण के दौरान, एक हमलावर अपने लक्ष्य के बारे में किसी भी जानकारी की खोज करता है ताकि एक प्रोफाइल तैयार कर सके जो बाद में किसी संगठन में प्रवेश करने के संभावित तरीकों की पहचान करने में मदद करेगी। InfoHound, दिए गए वेब डोमेन नाम से बड़ी मात्रा में डेटा निकालने के लिए OSINT का उपयोग करके निष्क्रिय विश्लेषण तकनीकें (जो लक्ष्य से सीधे संपर्क नहीं करतीं) निष्पादित करता है। यह उपकरण ईमेल, लोग, फ़ाइलें, उपडोमेन, उपयोगकर्ता नाम और URL को पुनः प्राप्त करेगा, जिनका बाद में और भी अधिक मूल्यवान जानकारी निकालने के लिए विश्लेषण किया जाएगा।

इसके अलावा, InfoHound एक Ollama इंस्टेंस का लाभ उठाता है, जो इसे LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) की शक्ति का उपयोग करने में सक्षम बनाता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, InfoHound llama2, एक पूर्व-प्रशिक्षित LLM मॉडल का उपयोग करके किसी संगठन के भीतर व्यक्तियों की भूमिकाओं का संक्षिप्त विवरण उत्पन्न करता है। यह कार्यक्षमता संगठनात्मक संरचना में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करती है और प्रमुख कर्मियों की पहचान करने में सुविधा प्रदान करती है। इसके अलावा, भविष्य में उपकरण की क्षमताओं को और समृद्ध करने के लिए अतिरिक्त सुविधाओं और संवर्द्धनों को शामिल करने के लिए चल रहे विकास प्रयासों का लक्ष्य है।

नोट: InfoHound को संचालित करने के लिए किसी विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता नहीं है। हालांकि, उन कार्यों का उपयोग करते समय हार्डवेयर आवश्यकताओं पर विचार करना महत्वपूर्ण है जो लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) का उपयोग करते हैं। आप जिस LLM मॉडल का उपयोग करने का इरादा रखते हैं, उसकी विशिष्ट आवश्यकताओं के बारे में विस्तृत जानकारी के लिए कृपया आधिकारिक Ollama दस्तावेज़ीकरण देखें।

🏠 Infohound आर्किटेक्चर

🛠️ इंस्टॉलेशन

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

अब आप अपने ब्राउज़र में नेविगेट करके infohound तक पहुँच सकते हैं:

http://localhost:8000/

नोट: आपको infohound_config.py फ़ाइल के अंदर API कुंजियाँ जोड़नी होंगी

Google Programmable Search Engine API

• अपना कस्टम इंजन बनाएं और ID प्राप्त करें
• API कुंजी बनाएं

डिफ़ॉल्ट मॉड्यूल

InfoHound में 2 अलग-अलग प्रकार के मॉड्यूल हैं, वे जो डेटा प्राप्त करते हैं और वे जो अधिक प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए इसका विश्लेषण करते हैं।

🔍 पुनर्प्राप्ति मॉड्यूल

🔬 विश्लेषण

💊 कस्टम मॉड्यूल

InfoHound आपको कस्टम मॉड्यूल बनाने देता है, आपको बस अपनी स्क्रिप्ट को infohoudn/tool/custom_modules के अंदर जोड़ना होगा। एक उदाहरण के रूप में एक कस्टम मॉड्यूल जोड़ा गया है जो यह जाँचने के लिए Holehe टूल का उपयोग करता है कि क्या पिछले ईमेल Twitter, Instagram, Imgur और 120 से अधिक अन्य साइटों जैसी साइटों पर किसी खाते से जुड़े हैं।

# अपनी आवश्यकता के पैकेज आयात करें
import trio
import httpx
import requests
from holehe import core

# अपने द्वारा काम करने वाले Django मॉडल आयात करें
from infohound.models import Emails

MODULE_ID = "findRegisteredSitesHoleheCustomTask" # एक मॉड्यूल ID सेट करें
MODULE_NAME = "Find sites with Holehe" # एक मॉड्यूल नाम सेट करें
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."  # एक विवरण सेट करें
MODULE_TYPE = "Analysis" # प्रकार सेट करें: Analysis या Retrieve


# यह एकमात्र फ़ंक्शन है जिसे InfoHound द्वारा कॉल किया जाएगा
# इसकी सामग्री बदलें और यदि आवश्यक हो तो अन्य फ़ंक्शन बनाएं
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()

📷 स्क्रीनशॉट

✳️ GraphML में निर्यात करें

क्या आप निष्कर्षों के साथ एक विज़ुअलाइज़ेशन ग्राफ़ बनाना चाहते हैं? आप पूरे डोमेन विश्लेषण को एक GraphML फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं और इसे yED, Gephi या अपनी पसंद के किसी भी टूल के साथ खोल सकते हैं। यह वर्तमान में फ़ाइलों, लोगों, ईमेल, सोशल प्रोफ़ाइल, पंजीकृत साइटों और उपयोगकर्ता नामों का निर्यात करता है। परिणामों की मात्रा के कारण URL और उपडोमेन शामिल नहीं हैं।

✴️ Maltego में निर्यात करें

क्या आप अपनी विस्तारित जांच के लिए Maltego जैसे टूल के साथ आगे बढ़ना चाहते हैं? आप पूरे डोमेन विश्लेषण (फ़ाइलों, व्यक्तियों, ईमेल, सोशल प्रोफ़ाइल, पंजीकृत साइटों और उपयोगकर्ता नामों सहित) को Maltego-संगत फ़ाइल (CSV) में निर्यात कर सकते हैं और इसे वहां खोल सकते हैं। आपको Maltego कॉलम मैपिंग कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल (maltego_mapping.mtz) प्रोजेक्ट की रूट डायरेक्टरी में मिलेगी। Maltego में आयात करने के बारे में और जानें

💡 से प्रेरित

• Holehe
• Maigret
• reconFTW
• Poastal
• और कई अन्य

कॉपीराइट

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