ALIENS EYE

Scanner di username AI-OSINT

Ricerca avanzata di username sui social media basata sull'IA

Scansiona oltre 840 piattaforme con rilevamento ibrido ML

Punti salienti

• Oltre 840 piattaforme scansionate in modo asincrono in pochi secondi
• Rilevamento ML + euristico — un modello addestrato combinato con 30 segnali strutturali (stato HTTP, forma del DOM, parole chiave, fingerprint) invece di semplici controlli sul codice di stato
• Estrazione del profilo — nome visualizzato, bio e avatar recuperati da ogni risultato (OpenGraph / JSON-LD / CSS specifico del sito)
• Correlazione tra siti — raggruppa i profili che sembrano appartenere alla stessa persona tramite hash dell'avatar, bio, link condivisi e nome (--correlate)
• Espansione ricorsiva — segue gli username collegati presenti nelle bio e li riscansiona (--recurse-depth N)
• Controllo dei domini — <username>.{com,io,net,…} è registrato e attivo? (--domains)
• Modalità watch — riscansiona a intervalli e avvisa sui cambiamenti, opzionalmente tramite webhook (--watch 6h --notify <url>)
• Scansioni ripristinabili — salva i checkpoint dei progressi e riprendi dopo un'interruzione (--resume file.jsonl)
• Interfaccia terminale moderna — progresso in tempo reale, tabelle dei risultati ordinate, pannelli riepilogativi (basati su rich); più un browser interattivo (aliens_eye tui, extra opzionale)
• Server MCP — espone la scansione agli agenti LLM (aliens_eye serve, extra opzionale)
• Supporto proxy e Tor — --proxy socks5://... oppure semplicemente --tor
• Filtro dei siti — --site github,reddit, --exclude-site, --no-nsfw, più mappe di siti plugin drop-in in sites.d/
• Autoverifica calibrata — aliens_eye selfcheck riporta precisione / richiamo / F1 / FPR per sito
• Valutazione riproducibile — registra una volta un corpus di risposte congelato, poi riproducilo per ottenere metriche identiche a ogni esecuzione (aliens_eye corpus record / selfcheck --corpus)
• Ablazioni e baseline — aliens_eye eval ablate valuta le configurazioni del rilevatore con intervalli di confidenza bootstrap; eval external confronta con le regole di Sherlock / Maigret / WhatsMyName sulle stesse risposte memorizzate
• Riaddestrabile + active learning — riaddestra con aliens_eye train, oppure etichetta manualmente i risultati incerti con aliens_eye label
• Report in JSON, CSV, HTML, Markdown, PDF e formati grafo (GEXF, Mermaid, Maltego CSV)
• Fallback Playwright per pagine pesanti in JavaScript (extra opzionale)

Installazione

pip install aliens-eye

Extra opzionali:

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

Oppure con Docker:

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

Dai sorgenti:

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

Utilizzo

# 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

Piattaforme personalizzate: inserisci un file JSON { "site_name": "https://site/{}" } in ./sites.d/ (o nella sites.d/ della directory di configurazione utente) e verrà unito automaticamente; --sites-dir DIR aggiunge un'altra posizione.

Come funziona il rilevamento