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해결하는 문제

이 프로젝트는 인증된 오픈소스 인텔리전스(OSINT) 조사용 로컬 연구 애플리케이션을 제공합니다. 인증된 세션에서 접근 가능한 정보를 수집하여, 사건 우선순위 설정과 가설 수립을 돕기 위해 등급화된 후보 목록과 네트워크 시각화를 생성합니다.

작동 방식

애플리케이션은 인증된 테스트 계정을 사용하여 다양한 인스타그램 엔드포인트(예: 추천, 프로필 컨텍스트, 태그된 콘텐츠 등)에서 데이터를 수집합니다. 이후 이 데이터를 로컬 모델에서 처리하여, 후보 계정이 여러 번의 탐색 실행에서 나타나는 빈도에 따라 연결 점수를 계산합니다. 이러한 점수는 신뢰도 등급(예: 매우 높음, 높음, 중간 등)으로 분류되며, 타겟에 가까울수록 추정된 연결 강도가 높음을 나타내는 레이디얼 네트워크 그래프로 시각화됩니다.

대상 사용자

타겟에 인증된 접근 권한을 가진 정당한 OSINT 전문가 및 조사 담당자에게 적합합니다. 계정 정지 방지를 위해 전용이고 낮은 가치의 테스트 계정을 사용합니다.

주요 기능

• 관계 추론: 반복 등장 모델을 사용하여 계정 간 연결 가능성 추정
• 네트워크 시각화: 추정된 연결과 신뢰도 수준을 레이디얼 그래프로 시각화
• 포괄적인 보고서: 인간이 읽기 쉬운 보고서, 타겟 요약, JSON, CSV, GEXF 형식의 기술적 내보내기 제공
• 로컬 우선 보안: 기본적으로 127.0.0.1에 제한되어 원격 접근을 방지하며, 케이스 아티팩트를 암호화된 로컬 저장소에 보관하는 것을 강조합니다.