InfoHound - 도메인 프로파일링을 위한 OSINT 도구

정찰 단계에서 공격자는 대상에 대한 모든 정보를 검색하여 프로필을 만들고, 나중에 조직에 침투할 수 있는 방법을 식별하는 데 도움을 줍니다. InfoHound는 OSINT를 사용하여 대상과 직접 상호작용하지 않는 수동적 분석 기법을 수행하며, 웹 도메인 이름이 주어지면 많은 양의 데이터를 추출합니다. 이 도구는 이메일, 사람, 파일, 서브도메인, 사용자 이름 및 URL을 검색하며, 이후 이를 분석하여 더 가치 있는 정보를 추출합니다.

또한 InfoHound는 Ollama 인스턴스를 활용하여 LLM(대규모 언어 모델)의 성능을 사용할 수 있습니다. 기본적으로 InfoHound는 사전 훈련된 LLM 모델인 llama2를 사용하여 조직 내 개인의 역할에 대한 간략한 설명을 생성합니다. 이 기능은 조직 구조에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 주요 인물 식별을 용이하게 합니다. 또한, 지속적인 개발 노력을 통해 향후 추가 기능 및 개선 사항을 도입하여 도구의 역량을 더욱 풍부하게 할 계획입니다.

참고: InfoHound는 작동에 특별한 하드웨어가 필요하지 않습니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 작업을 사용할 때는 하드웨어 요구 사항을 고려하는 것이 중요합니다. 사용하려는 LLM 모델의 구체적인 요구 사항에 대한 자세한 내용은 공식 Ollama 문서를 참조하십시오.

🏠 InfoHound 아키텍처

🛠️ 설치

git clone https://github.com/Fundacio-i2CAT/InfoHound.git
cd InfoHound/infohound
mv infohound_config.sample.py infohound_config.py
cd ..
docker-compose up -d

이제 브라우저에서 다음 주소로 이동하여 InfoHound에 액세스할 수 있습니다:

http://localhost:8000/

참고: infohound_config.py 파일 내에 API 키를 추가해야 합니다.

Google 프로그래밍 가능 검색 엔진 API

• 커스텀 엔진 생성 및 ID 가져오기
• API 키 생성

기본 모듈

InfoHound에는 데이터를 검색하는 모듈과 데이터를 분석하여 더 관련성 높은 정보를 추출하는 두 가지 유형의 모듈이 있습니다.

🔍 검색 모듈

🔬 분석

💊 사용자 정의 모듈

InfoHound를 사용하면 사용자 정의 모듈을 만들 수 있습니다. infohoudn/tool/custom_modules 폴더에 스크립트를 추가하기만 하면 됩니다. 예제로 Holehe 도구를 사용하여 이전 이메일이 Twitter, Instagram, Imgur 등 120개 이상의 사이트에 계정에 연결되어 있는지 확인하는 사용자 정의 모듈이 추가되었습니다.

# Import the packages you need
import trio
import httpx
import requests
from holehe import core

# Import the Django models you will work with
from infohound.models import Emails

MODULE_ID = "findRegisteredSitesHoleheCustomTask" # Set a module ID
MODULE_NAME = "Find sites with Holehe" # Set a module name
MODULE_DESCRIPTION = "Using Holehe tool, this task will find where an email has been used to create an account. Holehe checks more than 120 sites."  # Set a description
MODULE_TYPE = "Analysis" # Set the type: Analysis or Retrieve


# This function is the only function it will be called by InfoHound
# Change its content and create other the functions if needed
def custom_task(domain_id):
	trio.run(findRegisteredSitesHolehe, domain_id)


async def findRegisteredSitesHolehe(domain_id):
	queryset = Emails.objects.filter(domain_id=domain_id)
	for entry in queryset.iterator():
		out = []
		email = entry.email

		modules = core.import_submodules("holehe.modules")
		websites = core.get_functions(modules)
		client = httpx.AsyncClient()

		for website in websites:
			await core.launch_module(website, email, client, out)
			print(out)
		await client.aclose()

		services = []
		for item in out:
			if item["exists"]:
				services.append(item["name"])

		entry.registered_services = services
		entry.save()

📷 스크린샷

✳️ GraphML로 내보내기

결과로 시각화 그래프를 만들고 싶으신가요? 전체 도메인 분석을 GraphML 파일로 내보내 yED, Gephi 또는 원하는 도구로 열 수 있습니다. 현재 파일, 사람, 이메일, 소셜 프로필, 등록된 사이트 및 사용자 이름을 내보냅니다. URL과 서브도메인은 결과 양이 많아 포함되지 않습니다.

✴️ Maltego로 내보내기

확장된 조사를 위해 Maltego와 같은 도구를 사용하고 싶으신가요? 전체 도메인 분석(파일, 개인, 이메일, 소셜 프로필, 등록된 사이트 및 사용자 이름 포함)을 Maltego 호환 파일(CSV)로 내보내고 거기에서 열 수 있습니다. 프로젝트 루트 디렉토리에서 Maltego 열 매핑 구성 파일(maltego_mapping.mtz)을 찾을 수 있습니다. Maltego로 가져오기에 대해 자세히 알아보기

💡 영감을 받은 도구

• Holehe
• Maigret
• reconFTW
• Poastal
• 그리고 기타 여러 도구

저작권

이 코드는 Fundació Privada Internet i Innovació Digital a Catalunya (i2CAT)에 의해 개발되었습니다.

i2CAT은 비영리 연구 및 혁신 센터로, 비즈니스 과제를 해결하기 위한 사명 중심의 지식을 촉진하고, 변혁적 영향을 미치는 솔루션을 공동 창출하며, 지역적 모세혈관성을 가진 개방적이고 참여적인 디지털 사회 혁신을 통해 시민에게 권한을 부여하고, 선구적이고 전략적인 이니셔티브를 장려합니다.

i2CAT은 연구 프로젝트 결과를 민간 기업에 이전하는 것을 목표로 하여 지적 재산권의 아웃라이선싱과 스핀오프 창출을 통해 사회적 및 경제적 영향을 창출합니다.

i2CAT 프로젝트 및 IP 권리에 대한 자세한 정보는 https://i2cat.net/tech-transfer/에서 확인하십시오.

라이선스

이 코드는 AGPLv3 조건에 따라 라이선스가 부여됩니다. 라이선스에 대한 정보는 링크에서 확인할 수 있습니다.

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