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Performing AI-Driven OSINT Correlation
When to Use
- You have collected raw OSINT data from multiple tools and sources but need to identify connections, contradictions, and patterns across them.
- You need to build a unified intelligence profile for a target entity (person, organization, or infrastructure) from fragmented data.
- Traditional manual correlation is too slow or error-prone for the volume of data collected.
- You want confidence-scored assessments of identity linkage across platforms rather than simple keyword matching.
Prerequisites
- Python 3.10+ with
requests, json, and csv libraries
- Sherlock installed (
pip install sherlock-project)
- theHarvester installed (
pip install theHarvester)
- SpiderFoot 4.0+ running on localhost:5001
- Access to an LLM API (OpenAI, Anthropic, or local model via Ollama)
- Optional: Maltego CE for graph visualization of correlation results
- Optional: API keys for Shodan, VirusTotal, HaveIBeenPwned, Hunter.io
Workflow
Legal & Ethical Requirements
- Obtain documented written a…
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执行 AI 驱动的 OSINT 关联分析
使用时机
- 你已经从多个工具和来源收集了大量原始 OSINT 数据,但需要识别其中的关联、矛盾和模式。
- 你需要为零散的数据建立一个针对目标实体(个人、组织或基础设施)的统一情报画像。
- 对于所收集的数据量,传统的手动关联分析过于缓慢或容易出错。
- 你希望对跨平台的身份关联进行带置信度评分的评估,而不仅仅是简单的关键词匹配。
前置条件
- Python 3.10+,并安装
requests、json 和 csv 库
- 已安装 Sherlock(
pip install sherlock-project)
- 已安装 theHarvester(
pip install theHarvester)
- 已在 localhost:5001 上运行 SpiderFoot 4.0+
- 可访问 LLM API(OpenAI、Anthropic,或通过 Ollama 访问的本地模型)
- 可选:Maltego CE,用于关联结果的可视化图谱
- 可选:Shodan、VirusTotal、HaveIBeenPwned、Hunter.io 的 API 密钥
工作流程
法律与合规要求
- 在开展任何调查之前,获得书面授权文件
- 确立数据处理的合法依据(执法、公司政策等)
- 定义 PII 保留期限与数据处理流程
- 遵守当地隐私法规(GDPR、CCPA 等)
阶段 1 — 多源 OSINT 收集
-
创建用于存放所有 OSINT 输出的工作目录:
mkdir -p /tmp/osint
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使用 Sherlock 枚举各平台上的用户名:
sherlock "targetusername" --output /tmp/osint/sherlock-results.txt --csv
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使用 theHarvester 收集电子邮件、子域名和主机:
theHarvester -d targetdomain.com -b all -f /tmp/osint/harvester-results.json
-
通过 REST API 运行 SpiderFoot 被动扫描:
curl -s ht…
