ALIENS EYE

Scanner de Nomes de Usuário AI-OSINT

Localizador Avançado de Nomes de Usuário em Redes Sociais com IA

Escaneie mais de 840 plataformas com detecção combinada por ML

Destaques

• Mais de 840 plataformas escaneadas de forma assíncrona em segundos
• Detecção por ML + heurística — um modelo treinado combinado com 30 sinais estruturais (status HTTP, forma do DOM, palavras-chave, fingerprints) em vez de verificações ingênuas de código de status
• Extração de perfil — nome de exibição, bio e avatar obtidos de cada acerto (OpenGraph / JSON-LD / CSS por site)
• Correlação entre sites — agrupe perfis que parecem ser da mesma pessoa por hash de avatar, bio, links compartilhados e nome (--correlate)
• Expansão recursiva — siga nomes de usuário vinculados nas bios e escaneie-os novamente (--recurse-depth N)
• Verificação de domínio — <username>.{com,io,net,…} está registrado e ativo? (--domains)
• Modo de monitoramento — reescaneie em um intervalo e alerte sobre mudanças, opcionalmente para um webhook (--watch 6h --notify <url>)
• Escaneamentos retomáveis — salve o progresso em checkpoint e continue após uma interrupção (--resume file.jsonl)
• Interface de terminal moderna — progresso ao vivo, tabelas de resultados ordenadas, painéis de resumo (com rich); além de um navegador interativo (aliens_eye tui, extra opcional)
• Servidor MCP — exponha o escaneamento para agentes LLM (aliens_eye serve, extra opcional)
• Suporte a proxy e Tor — --proxy socks5://... ou apenas --tor
• Filtragem de sites — --site github,reddit, --exclude-site, --no-nsfw, além de mapas de sites de plugin em sites.d/
• Autoverificação calibrada — aliens_eye selfcheck reporta precisão / recall / F1 / FPR por site
• Avaliação reproduzível — grave um corpus de respostas congelado uma vez e depois reproduza-o para métricas idênticas a cada execução (aliens_eye corpus record / selfcheck --corpus)
• Ablações e baselines — aliens_eye eval ablate pontua configurações de detector com intervalos de confiança por bootstrap; eval external compara com as regras do Sherlock / Maigret / WhatsMyName nas mesmas respostas armazenadas
• Retreinável + aprendizado ativo — retreine com aliens_eye train, ou rotule manualmente acertos incertos com aliens_eye label
• Relatórios em JSON, CSV, HTML, Markdown, PDF e formatos de grafo (GEXF, Mermaid, Maltego CSV)
• Fallback com Playwright para páginas com muito JavaScript (extra opcional)

Instalação

pip install aliens-eye

Extras opcionais:

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

Ou com Docker:

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

A partir do código-fonte:

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

Uso

# 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

Plataformas personalizadas: coloque um arquivo JSON { "site_name": "https://site/{}" } em ./sites.d/ (ou no sites.d/ do diretório de configuração do usuário) e ele será mesclado automaticamente; --sites-dir DIR adiciona outro local.

Como a detecção funciona