
osint-brazuca — Updated!
OSINT 정보, 출처(웹사이트/포털) 및 트릭을 브라질 맥락에서 수집하기 위해 만들어진 저장소.
🇧🇷 OSINT BRAZUCA 🇧🇷
브라질 공개 출처 카탈로그 (공개, 합법, 조사 준비 완료).
보호하기 위해 알고, 방어하기 위해 조사한다.
소개
OSINT Brazuca 프로젝트는 브라질 🇧🇷 맥락에서 OSINT 정보, 출처(웹사이트/포털) 및 트릭을 모으기 위해 만들어진 저장소입니다.
OSINT(Open source intelligence 또는 공개 출처 정보의 약자)는 공개 출처에서 정보를 찾고, 선별하고, 획득하여 다른 출처와 함께 지식으로 생산하기 위해 분석하는 것을 목표로 하는 정보 모델입니다. 공개 출처를 통해 수집된 정보는 비용이 많이 드는 현장 작전과 비교할 때 저비용입니다.
저자 👔

⚠️ 법적 및 윤리적 고지
[!IMPORTANT] 이 저장소에는 공개적이고 합법적인 정보 출처만 포함되어 있습니다. 여기에 포함된 정보의 부적절한 사용에 대한 책임은 전적으로 사용자에게 있습니다.
🔒 LGPD - 일반 개인정보 보호법
[!WARNING] 모든 조회는 **법률 제13.709/2018호(LGPD)**를 준수해야 합니다. 개인정보 처리에는 법적 근거와 정당한 목적이 있어야 합니다.
[!NOTE] 법적 근거: Lei nº 13.709/2018 (LGPD) | Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil) | Lei nº 12.527/2011 (LAI)
✅ 모범 사례:
- 공식 공공 출처만 사용
- 개인의 프라이버시와 존엄성 존중
- 출처와 사용된 방법론 문서화
- 정당한 목적 보유(저널리즘, 연구, 보안, 컴플라이언스)
- 민감한 데이터를 공개적으로 공유하지 않음
❌ 금지 행위:
- 사회공학 또는 시스템 침입
- 스토킹 또는 괴롭힘
- 차별이나 편견을 위한 사용
- 무단 데이터 상업화
- 직업상 비밀 위반
⚠️ 제한 사항 및 중요 안내
🕒 데이터 갱신:
- 공개 데이터는 최신이 아닐 수 있음
- 출처에서 항상 최종 갱신일을 확인
- 검증을 위해 여러 출처의 정보를 교차 확인
- 정부 시스템은 점검 중일 수 있음
🔒 접근 및 요건:
- 일부 포털은 gov.br을 통한 사전 등록이 필요
- 서비스 이용에 제한이 있을 수 있음
- CAPTCHA가 자동화된 조회를 제한할 수 있음
🤖 요청 제한 및 자동화:
- 공개 API에는 요청 한도가 있음
- 정해진 기술적 한도를 준수
- 가능하면 캐시를 사용하여 요청 감소
- 대량 조회는 차단될 수 있음
📱 책임과 윤리:
- 정보는 공개되어 있지만 LGPD의 보호를 받음
- 부적절한 사용은 법적 및 형사 제재를 초래할 수 있음
- 민감한 데이터를 공개적으로 공유하지 마십시오
- 항상 조회의 정당한 목적을 문서화
- 수행한 모든 조사에 대한 기록 유지
- 요약하자면: 나쁜 짓 하지 마세요
🗂️ 구조화된 데이터셋
Markdown 카탈로그 외에도, 이 저장소는 이 README에서 자동으로 생성된 구조화된 JSON 버전을 data/ 폴더에 게시합니다. 이를 통해 입력 유형, 즉 이미 가지고 있는 것(CPF, CNPJ, 번호판, 도메인, 전화번호...)과 반환 유형, 즉 출처가 반환하는 데이터를 기준으로 출처를 찾을 수 있습니다.
| 파일 | 내용 |
|---|---|
data/sources.json | 39개 카테고리에 걸친 510개 출처, 링크가 그룹화되어 있음. 표준 파일. |
data/index.json | 1,258개의 평탄화된 링크, URL당 하나의 레코드. 검색에 바로 쓸 수 있는 형식. |
data/taxonomy.json | 통제 어휘: 31개 입력 유형, 41개 반환 유형, 14개 출처 유형. |
data/overrides.json | 분류의 수동 수정. |
[!IMPORTANT]
sources.json과index.json은 생성된 파일입니다. 직접 편집하지 마십시오. 다음 빌드에서 덮어씁니다. 분류 수정은overrides.json에 넣으십시오. 각 출처는 빌드 간에 안정적인id필드(카테고리/이름)로 식별되며, 데이터셋은 README 내 위치를 저장하지 않습니다.
README를 변경한 후 다시 생성하려면:
python3 tools/build_dataset.py
Python 3만 필요하며 종속성이 없습니다. 데이터셋 사용 방법과 소스 분류 수정 방법: CONTRIBUICAO.md.
