arxhr007/Aliens_eye

解決する課題

Aliens Eyeは、単一のユーザー名を使用して数百のプラットフォームでソーシャルメディアのプロフィールを検索するために設計された、AI搭載のOSINT（オープンソースインテリジェンス）ツールです。基本的なユーザー名スキャナーでよく見られる「誤検知」（プロフィールが存在しない場合でもサイトが成功コードを返す現象）という問題を、機械学習を用いてエラーページやボットによる認証画面と実際のプロフィールを区別することで解決します。

仕組み

このツールは840以上のプラットフォームを非同期でスキャンします。HTTPステータスコードだけに頼るのではなく、各ページのレスポンスを30次元の特徴ベクトル（DOM構造、キーワード、メタデータを分析）に変換します。その後、混合検出システムが結果を評価します：

1. ヒューリスティックエンジン：特徴ベクトルに基づいた加重スコアリングを使用。
2. MLモデル：本物と偽のアカウントで学習させたロジスティック回帰モデルにより、確率スコアを提供。

精度をさらに高めるため、存在し得ないユーザー名をリクエストする「コントロールチェック」を実行します。もしサイトが同じページを返せば、元のヒット結果の信頼度を下げます。また、プロフィール抽出（バイオ、アバター）、同一人物のプロフィールをグループ化するサイト間相関、バイオ内で発見されたユーザー名の再帰的スキャンもサポートしています。

対象ユーザー

ターゲットのデジタルフットプリントをウェブ全体で正確にマッピングする必要があるOSINTリサーチャー、調査員、セキュリティ専門家向けに構築されています。

ハイライト

• ML混合検出：機械学習と30の構造的シグナルを組み合わせ、誤検知を削減。
• 大規模なカバレッジ：840以上のプラットフォームを数秒でスキャン。
• 高度な相関分析：アバターのハッシュ、共有リンク、バイオ情報によってプロフィールをクラスタリング。
• 再帰的拡張：プロフィールバイオ内で発見されたユーザー名を自動的に追跡・スキャン。
• LLM統合：MCPサーバーを内蔵し、AIエージェントにスキャン機能を提供。
• 包括的なレポート：結果をJSON、CSV、HTML、PDF、およびグラフ形式（Maltego、Mermaidなど）でエクスポート。
• 再学習可能なモデル：組み込みのトレーニングパイプラインを通じて、ユーザーが新しいデータを収集し、MLモデルを再学習可能。