免费人脸识别工具可以跟踪社交媒体网站上的人
2018年8月9日，斯瓦蒂·汗德瓦尔(Swati Khandelwal image.png image.png 社交媒体监控软件Trustwave的安全研究人员发布了新的开源工具，该工具使用面部识别技术在大量社交媒体网络中定位目标。 面部识别工具：Social Mapper，可自动搜索八个社交媒体平台的目标，包括Facebook，Instagram，Twitter，LinkedIn，Google +，俄罗斯社交网站VKontakte，以及中国的微博和豆瓣 - 基于他们的名字和图片。 该工具的创建者声称他们开发了Social Mapper情报收集工具，主要用于帮助渗透测试者和红客进行社会工程攻击。 尽管可以手动执行名称和图片的搜索，但Social Mapper可以更快地自动执行此类扫描，并且可以同时大规模的处理数百或数千人。 “在线进行情报收集是非常耗时的过程，通常首先尝试在各种社交媒体网站上找到的在线状态，”Trustwave在一篇详细介绍该工具的博客文章中解释道。 Social Mapper通过三个阶段运行： 阶段1 - 根据您提供的输入创建目标列表（由名称和图片组成）。该列表可以通过CSV文件中的链接，文件夹中的图像或LinkedIn上注册到公司的人员。 阶段2 自动开始在线搜索社交媒体网站以获得目标。 建议通过良好的互联网连接在夜间运行该工具，因为搜索可能需要超过15个小时才能获得1000个人的列表并使用大量带宽。 阶段3 - 搜索之后，社交映射器的第三阶段开始生成报告，例如包含指向目标列表的配置文件页面的链接的电子表格，或者包含用于快速检查和验证结果的照片的更直观的HTML报告。 Trustwave已经在GitHub上提供了Social Mapper，并且免费提供给所有人。 Social Mapper available on GitHub Trustwave的Jacob Wilkin本周将在Black Hat USA会议上展示Social Mapper，IBM Research到也会详细介绍其AI驱动的恶意软件 DeepLocker. image.png 实现:Python selenium，代码比较适合练习爬虫 参考资料 本文涉及的python测试开发库 请在github上点赞，谢谢！ 讨论 钉钉免费群21745728 qq群144081101 567351477 原文地址：https://thehackernews.com/2018/08/social-mapper-osint.html 工具github地址 代码示例 比如针对豆瓣的爬虫 # -*- coding: utf-8 -*- from selenium import webdriver from selenium.webdriver.firefox.options import Options from pyvirtualdisplay import Display from time import sleep import sys import json import os from bs4 import BeautifulSoup class Doubanfinder(object): timeout = 10 def __init__(self,showbrowser): display = Display(visible=0, size=(1600, 1024)) display.start() if not showbrowser: os.environ['MOZ_HEADLESS'] = '1' self.driver = webdriver.Firefox() self.driver.delete_all_cookies() def doLogin(self,username,password): self.driver.get("https://www.douban.com/login") self.driver.execute_script('localStorage.clear();') if(self.driver.title.encode('utf8','replace').startswith("登录")): print "\n[+] Douban Login Page loaded successfully [+]" wbUsername = self.driver.find_element_by_id("email") wbUsername.send_keys(username) wbPassword = self.driver.find_element_by_id("password") wbPassword.send_keys(password) #self.driver.find_element_by_id("login_button").click() #self.driver.find_element_by_css_selector('a.submitBtn').click() self.driver.find_element_by_css_selector('input[type=\'submit\']').click() sleep(5) if(self.driver.title.encode('utf8','replace').startswith("豆") == False): print "[+] Douban Login Success [+]\n" else: print "[-] Douban Login Failed [-]\n" def getDoubanProfiles(self,first_name,last_name): #try: url = "https://www.douban.com/search?cat=1005&q=" + first_name + "+" + last_name self.driver.get(url) sleep(3) searchresponse = self.driver.page_source.encode('utf-8') soupParser = BeautifulSoup(searchresponse, 'html.parser') picturelist = [] for element in soupParser.find_all('div', {'class': 'pic'}): try: badlink = element.find('a')['href'] link = badlink.split('?url=', 1)[1].split('&query', 1)[0].replace("%3A",":").replace("%2F","/") badprofilepiclinksmall = element.find('img')['src'] profilepic = badprofilepiclinksmall.replace("/icon/u","/icon/ul") picturelist.append([link,profilepic,1.0]) except Exception as e: print "Error" print e continue return picturelist #except Exception as e: # picturelist = [] # print "Error" # print e # return picturelist def kill(self): self.driver.quit()
