User Scanner

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심층적인 이메일 및 사용자 이름 인텔리전스를 위해 설계된 강력한 2-in-1 OSINT 제품군입니다.

175개 이상의 이메일 연동 사이트와 290개 이상의 사용자 이름 플랫폼을 포함한 총 465개 이상의 스캔 벡터를 통해 디지털 발자취를 매핑하고, 대상의 행동을 분석하며, 관심사를 파악하고, 사용자 이름의 전체 메타데이터를 확인하고, 계정 등록 여부를 몇 초 만에 검증할 수 있습니다.

💖 후원

계정 열거를 넘어서. WebVetted은 이메일이나 사용자 이름을 심층 OSINT 강화, 유출 인텔리전스, AI 분석, 대화형 신원 그래프를 갖춘 완전한 신원 조사로 전환합니다.
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✨ 주요 기능

🔎 심층 이메일 및 사용자 이름 OSINT: 이메일 등록 여부를 조회하고 465개 이상의 플랫폼에서 고급 사용자 이름 프로파일링을 수행합니다.
👤 풍부한 메타데이터 스크래핑: 아바타, 자기소개, 팔로워 수, UID 번호, 판매자 상태, 계정 속성을 스크래핑합니다.
🔀 교차 스캔 및 피벗 엔진: 초기 스캔에서 핸들, 프로필 링크, 노출된 이메일 주소를 마이닝하여 보조 대상 벡터로 자동 피벗합니다.
🤖 Model Context Protocol (MCP) 서버: Claude Desktop, Cursor, Antigravity, LLM을 위한 네이티브 AI 에이전트 통합으로 자율 OSINT 스캔과 재귀적 피벗을 실행합니다.
🛡️ Hudson Rock 인포스틸러 유출 인텔리전스: --hudson 플래그를 사용하여 인포스틸러 악성코드 유출 로그를 조회해 우선순위가 높은 대상 상관관계를 분석합니다.
⚡ 고처리량 병렬 엔진: httpx와 curl_cffi 기반으로 자동 TLS 핑거프린트 위장과 함께 최대 동시성을 제공합니다.
🔀 순열 및 별칭 생성기: 와일드카드 기반 사용자 이름 변형 생성으로 타이포스쿼팅이나 대체 별칭을 포착합니다.
📂 다중 형식 보고서: 파이프라인 통합을 위한 PDF(프로필 사진 포함), JSON, CSV 자동 내보내기.
🌐 고급 프록시 피벗: 프로토콜 자동 감지(http, socks5)와 스캔 전 상태 검증(--validate-proxies)을 갖춘 내장 프록시 로테이션.
🎨 반응형 터미널 UI: 동적 진행 상황 추적, 자체 적응형 카테고리 그리드(-lu/-le), 명확한 상태 보고.

🚀 설치

🐍 PyPI를 통한 설치 (권장)

# Upgrade pip and install user-scanner
python3 -m pip install --upgrade pip
pip install user-scanner

# Optional: Install with MCP Server support for AI agents
pip install "user-scanner[mcp]"

📦 가상 환경 설정

# Create and activate virtual environment
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\Activate.ps1

# Install package
pip install user-scanner

❄️ Nix를 통한 설치 (Linux 및 macOS)

# Run instantly without installing permanently
nix run github:kaifcodec/user-scanner/main -- --help

# Drop into a temporary shell with user-scanner active
nix shell github:kaifcodec/user-scanner/main

💻 사용 가이드

1. 기본 사용자 이름 및 이메일 스캔

사용 가능한 모든 플랫폼 모듈에서 단일 사용자 이름 또는 이메일 주소를 스캔합니다:

user-scanner -u johndoe             # Single username scan
user-scanner -e [email protected]   # Single email scan

2. 교차 스캔 및 피벗 인텔리전스

이메일 스캔은 계정 존재를 입증하지만 핸들을 거의 드러내지 않습니다. --cross-scan은 대상 프로필에서 노출된 핸들, 프로필 링크, 보조 이메일 주소를 마이닝하여 일치하는 모든 플랫폼에 걸쳐 다중 패스 정찰로 피벗합니다:

피벗 방향	마이닝 대상
`-e` → username	이메일의 등록된 프로필에 노출된 핸들 또는 소셜 링크
`-u` → username	대상 소셜 프로필 전반에 걸쳐 공개된 보조 별칭
`-u` → email	대상 프로필 페이지에 게시된 공개 이메일 주소
`-e` → email	초기 이메일 프로필에서 노출된 보조 주소

user-scanner -u johndoe --cross-scan                                  # Pivot from username scan
user-scanner -e [email protected] --cross-scan                        # Pivot from email scan
user-scanner -e [email protected] --cross-scan --cross-links verified # Platform-verified links only
user-scanner -u johndoe --cross-scan --cross-depth 2        # Follow links two hops deep

💡 신뢰도 점수, 링크 분류 규칙, 비용 모델에 대해서는 docs/CROSS_SCAN.md 를 참조하세요.

3. Hudson Rock 악성코드 유출 인텔리전스

대상 사용자 이름 또는 이메일 주소가 인포스틸러 악성코드 감염 로그에 노출되었는지 확인합니다:

user-scanner -u johndoe --hudson             # Username malware log check
user-scanner -e [email protected] --hudson   # Email malware log check

🖼️ 출력 터미널 스크린샷과 시각적 미리보기를 보려면 docs/EXAMPLES.md 를 참조하세요.

4. 대상 카테고리 및 모듈 스캔

특정 카테고리나 개별 모듈을 스캔하거나, 반응형 그리드로 사용 가능한 모듈을 나열합니다:

user-scanner -u johndoe -c dev                # Developer platforms only
user-scanner -e [email protected] -m github   # Single module check
user-scanner -u johndoe -m github,instagram   # Specific comma-separated modules

user-scanner -lu                              # List user categories & modules grid
user-scanner -le                              # List email categories & modules grid

5. 대량 파일 스캔

입력 파일에서 여러 대상을 스캔합니다 (한 줄에 대상 하나):

user-scanner -uf usernames.txt   # Bulk username scan
user-scanner -ef emails.txt      # Bulk email scan

6. 보고서 내보내기, 옵션 및 프록시

# Export results to PDF, JSON, or CSV
user-scanner -u johndoe -f pdf -o report.pdf
user-scanner -u johndoe -f json -o results.json

# Verbose URL reporting and show all results (including not found)
user-scanner -u johndoe -v --all

# Rotate proxies with pre-scan validation check
user-scanner -u johndoe -P proxies.txt --validate-proxies

7. AI 및 LLM 에이전트 통합 (MCP 서버)

Model Context Protocol (MCP) 을 통해 user-scanner를 AI 코딩 어시스턴트와 LLM 플랫폼에 직접 연결합니다. 이를 통해 AI 에이전트(Claude Desktop, Cursor, Antigravity, Open-WebUI)가 핸들과 이메일을 자율적으로 조사하고, 노출된 프로필로 피벗하며, 디지털 발자취를 분석할 수 있습니다.

서버 시작

# Start the MCP server over standard I/O (stdio)
user-scanner-mcp

# Optional: Enable verbose logging to stderr
user-scanner-mcp -v

MCP 클라이언트 구성

클라이언트 구성(예: claude_desktop_config.json 또는 mcp_config.json)에 user-scanner를 추가합니다: