0ggp4r1s/osint-pattern-analyzer
GitHub: 0ggp4r1s/osint-pattern-analyzer
一款专注于跨平台身份关联与模式检测的自动化 OSINT 工具，解决从电话号码与用户名中高效提取并结构化线索的问题。
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# OSINT 模式分析器
用于跨多个身份向量（电话号码、用户名，未来支持电子邮件）进行 OSINT 调查自动化的工具，旨在提取结构化数据并实现模式检测与关联分析。
## 功能
### 电话号码 OSINT
- 跨多个平台搜索电话号码
- 支持多种电话号码格式（+34、0034、带空格变体）
- 自定义搜索查询（陪同相关、特定域）
- 广告类型检测：
- `individual`（个人）
- `group`（群组）
- `duo`（双人）
- 电话存在性验证（`phone_match`）
- 置信度分类系统：
- `high` → 确认的电话匹配，信号强
- `medium` → 部分匹配或上下文相关
- `low` → 可能是噪声或通用列表
### 用户名 OSINT
- 跨多个平台搜索用户名：
- 社交媒体
- 即时通讯平台
- 陪同平台
- 论坛
- 成人内容平台
- 平台分类：
- `telegram`（电报）
- `social`（社交）
- `dating`（约会）
- `sugar`
- `adult_creator`（成人创作者）
- `escort_sites`（陪同网站）
- `forums`（论坛）
- 噪声过滤（过滤通用页面）
- 检测类似个人资料链接
- 平台存在性汇总（✔ / ✘）
### 通用功能
- 使用 `ddgs` 获取更可靠的搜索结果
- JSON 结果导出
- 结果去重
- 为更高覆盖率生成多查询
- 评分系统以优先处理相关结果
- 专为关联与模式检测工作流设计
## 用法
### 电话号码搜索
```
python search_phone.py --phone 660XXXXXXX
```
### 用户名搜索
```
python search_username.py --username exampleuser
```
### 示例输出（电话号码）
```
[
{
"query": "\"660XXXXXX\"",
"title": "Example listing",
"link": "https://example.com/ad.html",
"domain": "example.com",
"type": "individual",
"score": 4,
"phone_match": true,
"confidence": "high"
}
]
```
### 示例输出（用户名）
```
{
"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
}
]
}
```
## 工作原理
### 1. 生成输入的多重变体
- 电话号码：
- 原始号码
- +34 格式
- 0034 格式
- 带空格格式
- 用户名：
- 直接查询
- 平台特定查询
### 2. 构建搜索查询：
- 通用查询
- 关键词增强查询（陪同、联系、按摩等）
- 特定域查询
### 3. 使用 DuckDuckGo（ddgs）获取结果
### 4. 应用过滤：
- 移除通用/分类页面
- 保留相关域名和类似个人资料链接
- 降低 SEO 噪声
### 5. 处理每个结果：
- 电话号码模块：
- 检测广告类型（个人 / 群组 / 双人）
- 检查标题/链接中是否存在电话号码
- 用户名模块：
- 检测平台类别
- 根据相关信号分配分数
### 6. 分类结果：
- 高 → 强匹配 + 良好结构
- 中 → 部分相关
- 低 → 弱或噪声结果
### 7. 输出结构化 JSON，便于分析
## 当前限制
- 结果依赖于搜索引擎行为
- 某些平台会引入 SEO 密集型噪声
- 检测仅基于标题/链接（不解析完整页面）
- 用户名检测是间接的（无 API 验证）
- 尚未实现自动关联或聚类
## 路线图
- 电子邮件 OSINT 模块
- 关联引擎（跨电话号码 / 用户名 / 电子邮件）
- 检测跨配置文件的复用身份
- 模式检测（机构 / 多账号行为）
- 导出为 CSV / Excel
- 可选的全页抓取以进行深度验证
- CLI 接口（工具风格用法）
## 说明
该项目是更广泛 OSINT 工作流的一部分，专注于数据关联而非简单数据收集。
目标是将原始搜索结果转换为结构化且可操作的智能数据，从而实现在多个平台间检测模式。
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