ALIENS EYE

AI-OSINT 사용자명 스캐너

고급 AI 기반 소셜 미디어 사용자명 탐색기

ML 혼합 탐지로 840개 이상의 플랫폼 스캔

주요 기능

840개 이상의 플랫폼을 비동기로 몇 초 만에 스캔
ML + 휴리스틱 탐지 — 단순한 상태 코드 확인 대신, 훈련된 모델을 30개의 구조적 신호(HTTP 상태, DOM 구조, 키워드, 핑거프린트)와 혼합
프로필 추출 — 각 적중에서 표시 이름, 소개, 아바타 추출 (OpenGraph / JSON-LD / 사이트별 CSS)
사이트 간 상관 분석 — 아바타 해시, 소개, 공유 링크, 이름을 기준으로 동일 인물로 보이는 프로필을 클러스터링 (--correlate)
재귀적 확장 — 소개에서 연결된 사용자명을 따라가 재스캔 (--recurse-depth N)
도메인 확인 — <username>.{com,io,net,…}이 등록되어 있고 활성 상태인가? (--domains)
감시 모드 — 일정 간격으로 재스캔하고 변경 시 알림, 선택적으로 웹훅으로 전송 (--watch 6h --notify <url>)
재개 가능한 스캔 — 진행 상황을 체크포인트로 저장하고 중단 후 계속 (--resume file.jsonl)
현대적인 터미널 UI — 실시간 진행 상황, 정렬된 결과 테이블, 요약 패널 (rich 기반); 추가로 대화형 브라우저 (aliens_eye tui, 선택적 추가 기능)
MCP 서버 — LLM 에이전트에 스캔 기능 노출 (aliens_eye serve, 선택적 추가 기능)
프록시 및 Tor 지원 — --proxy socks5://... 또는 --tor
사이트 필터링 — --site github,reddit, --exclude-site, --no-nsfw, 그리고 드롭인 sites.d/ 플러그인 사이트 맵
보정된 자체 점검 — aliens_eye selfcheck가 사이트별 정밀도 / 재현율 / F1 / FPR 보고
재현 가능한 평가 — 고정된 응답 코퍼스를 한 번 기록한 후 재생하여 실행마다 동일한 지표 산출 (aliens_eye corpus record / selfcheck --corpus)
절제 및 기준선 — aliens_eye eval ablate가 부트스트랩 신뢰 구간으로 탐지기 구성을 점수화; eval external이 동일한 저장 응답에 대해 Sherlock / Maigret / WhatsMyName 규칙과 비교
재훈련 + 능동 학습 — aliens_eye train으로 재훈련하거나 aliens_eye label로 불확실한 적중을 수동 라벨링
보고서 — JSON, CSV, HTML, Markdown, PDF, 그래프 형식 (GEXF, Mermaid, Maltego CSV)
Playwright 폴백 — JavaScript가 많은 페이지용 (선택적 추가 기능)

설치

pip install aliens-eye

선택적 추가 기능:

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

또는 Docker 사용:

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

소스에서 설치:

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

사용법

# 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

사용자 정의 플랫폼: { "site_name": "https://site/{}" } JSON 파일을 ./sites.d/ (또는 사용자 설정 디렉터리의 sites.d/)에 넣으면 자동으로 병합됩니다; --sites-dir DIR은 다른 위치를 추가합니다.

탐지 작동 방식

모든 응답은 30차원 특징 벡터로 변환됩니다: HTTP 상태 버킷, 사용자명 위치(경로/제목/메타/캐노니컬), 오류 및 프로필 키워드, DOM 구조(이미지, 폼, 프로필/오류 CSS 클래스), 구조화 데이터 신호(og:type, JSON-LD Person), 응답 타이밍, 리다이렉트 횟수, 그리고 이전 스캔에서 학습한 사이트별 핑거프린트 일치.

그런 다음 두 판정기가 투표합니다:

휴리스틱 엔진 — 특징에 대한 가중 점수
ML 모델 — 실제(및 의도적으로 가짜) 계정의 라벨링된 스캔으로 훈련된 로지스틱 회귀, 패키지와 함께 제공되며 런타임에 sklearn 없이 순수 Python으로 실행

혼합 확률은 신뢰도 백분율과 함께 Found / Maybe / Not Found로 매핑됩니다. 로드된 모델은 혼합 가중치와 임계값을 모두 제공합니다 — 제공된 모델은 0.9 * ml + 0.1 * heuristic을 사용하며, Found는 0.620 초과, Not Found는 0.360 미만입니다. 모델 파일이 없거나 유효하지 않으면 스캐너는 조용히 core/detector.py의 기본값(ML 가중치 0.4, 임계값 0.6 / 0.35)으로 휴리스틱으로 폴백합니다. 전체 표는 WORKING.md를 참조하세요.

Found/Maybe는 발견이 아니라 검증해야 할 단서로 취급하세요. 제공된 모델은 286개 플랫폼의 1,455개 샘플로 적합되었고 한 번도 본 적 없는 142개 플랫폼에서 평가되었습니다: 정밀도 0.65, 재현율 0.51, 거짓 양성률 9% (F1 0.57). 모든 계정을 잡아내기보다 거짓 단서를 줄이는 쪽을 선호하며, 홀드아웃 플랫폼에서는 이 구성을 포함한 어떤 구성도 F1 기준으로 단순 HTTP 상태 확인과 통계적으로 구별되지 않습니다.

모델 재훈련

pip install "aliens-eye[train]"

# 1. Scan ground-truth accounts + random non-existent usernames to build a dataset
#    (reads the train split only; the eval holdout is never touched)
aliens_eye train collect --out dataset.csv --negatives 4

# 2. Fit and export the model
aliens_eye train fit --data dataset.csv --out model.json

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