OSINT 패턴 분석기

여러 신원 벡터(전화번호, 사용자 이름 및 향후 이메일 지원)에 걸친 OSINT 조사를 자동화하는 도구로, 구조화된 데이터를 추출하고 패턴 탐지 및 상관 관계 분석을 가능하게 합니다.

특징

전화 OSINT

• 여러 플랫폼에서 전화번호 검색
• 여러 전화 형식(+34, 0034, 공백 변형) 지원
• 맞춤형 검색 쿼리(에스코트 관련, 도메인 특화)
• 광고 유형 탐지:
  • individual
  • group
  • duo
• 전화번호 존재 여부 확인 (phone_match)
• 신뢰도 분류 시스템:
  • high → 강력한 신호로 확인된 전화번호 일치
  • medium → 부분 일치 또는 맥락적 관련성
  • low → 노이즈 또는 일반 목록 가능성

사용자 이름 OSINT

• 여러 플랫폼에서 사용자 이름 검색:
  • 소셜 미디어
  • 메시징 플랫폼
  • 에스코트 플랫폼
  • 포럼
  • 성인 콘텐츠 플랫폼
• 플랫폼 분류:
  • telegram
  • social
  • dating
  • sugar
  • adult_creator
  • escort_sites
  • forums
• 노이즈 감소(일반 페이지 필터링)
• 프로필 유사 링크 탐지
• 플랫폼 존재 여부 요약 (✔ / ✘)

일반

• 더 신뢰할 수 있는 검색 결과를 위해 ddgs 사용
• JSON 결과 내보내기
• 결과 중복 제거
• 더 높은 적용 범위를 위한 다중 쿼리 생성
• 관련 결과 우선 순위를 위한 점수 시스템
• 상관 관계 및 패턴 탐지 워크플로우에 맞게 설계됨

사용법

전화 검색

python search_phone.py --phone 660XXXXXXX

사용자 이름 검색

python search_username.py --username exampleuser

예시 출력 (전화)

[
    {
        "query": "\"660XXXXXX\"",
        "title": "Example listing",
        "link": "https://example.com/ad.html",
        "domain": "example.com",
        "type": "individual",
        "score": 4,
        "phone_match": true,
        "confidence": "high"
    }
]

예시 출력 (사용자 이름)

{
    "username": "exampleuser",
    "platforms_detected": {
        "telegram": false,
        "social": true,
        "dating": false,
        "sugar": false,
        "adult_creator": true,
        "escort_sites": true,
        "forums": true
    },
    "results": [
        {
            "title": "Example profile",
            "link": "https://example.com/profile",
            "categories": ["social"],
            "score": 3
        }
    ]
}

작동 방식

1. 입력의 여러 변형 생성

• 전화:

  • 원시 번호
  • +34 형식
  • 0034 형식
  • 공백 형식

• 사용자 이름:

  • 직접 쿼리
  • 플랫폼별 쿼리

2. 검색 쿼리 구성

• 일반 쿼리
• 키워드 강화 쿼리(escort, contactos, masajes…)
• 도메인 특화 쿼리

3. DuckDuckGo(ddgs)를 사용하여 결과 검색

4. 필터링 적용

• 일반/카테고리 페이지 제거
• 관련 도메인 및 프로필 유사 링크 유지
• SEO 노이즈 감소

5. 각 결과 처리

• 전화 모듈:
  • 광고 유형 탐지(개인/그룹/듀오)
  • 제목/링크에서 전화번호 존재 확인
• 사용자 이름 모듈:
  • 플랫폼 카테고리 탐지
• 관련성 신호에 기반한 점수 할당

6. 결과 분류

• 높음 → 강한 일치 + 좋은 구조
• 중간 → 부분적 관련성
• 낮음 → 약하거나 노이즈가 있는 결과

7. 분석에 사용할 수 있는 구조화된 JSON 출력

현재 한계점

• 결과는 검색 엔진 동작에 의존
• 일부 플랫폼은 SEO 노이즈가 많음
• 탐지는 제목/링크만 기반(전체 페이지 파싱 없음)
• 사용자 이름 탐지는 간접적(API 검증 없음)
• 아직 자동 상관 분석이나 클러스터링 없음

로드맵

• 이메일 OSINT 모듈
• 상관 엔진(전화/사용자 이름/이메일 간)
• 프로필 간 재사용된 신원 탐지
• 패턴 탐지(에이전시/다중 프로필 행동)
• CSV/Excel로 내보내기
• 더 깊은 검증을 위한 선택적 전체 페이지 스크래핑
• CLI 인터페이스(도구 스타일 사용)

참고 사항

이 프로젝트는 단순한 데이터 수집보다는 데이터 상관 관계에 초점을 맞춘 더 광범위한 OSINT 워크플로우의 일부입니다. 목표는 원시 검색 결과를 구조화되고 실행 가능한 인텔리전스로 변환하여 여러 플랫폼에서 패턴 탐지를 가능하게 하는 것입니다.