arxhr007/Aliens_eye

解决的问题

Aliens Eye 是一款 AI 驱动的 OSINT (开源情报) 工具，旨在通过单一用户名在数百个平台上查找社交媒体个人资料。它解决了基础用户名扫描器中常见的“误报”问题（即网站即使在个人资料不存在时也可能返回成功代码），通过机器学习来区分真实个人资料与错误页面或机器人验证挑战。

运作原理

该工具以异步方式扫描超过 840 个平台。它不仅仅依赖 HTTP 状态码，而是将每个页面响应转换为 30 维特征向量（分析 DOM 结构、关键字和元数据）。随后，混合检测系统会对结果进行投票：

1. 启发式引擎：基于特征向量使用加权评分。
2. ML 模型：一个在真实和虚假账户上训练的逻辑回归模型，用于提供概率分数。

为了进一步确保准确性，它会执行“对照检查”，请求一个不可能存在的用户名；如果网站返回相同的页面，则原始命中结果会被降级。它还支持个人资料提取（简介、头像）、跨网站关联以聚类属于同一人的个人资料，以及对简介中发现的用户名进行递归扫描。

目标用户

专为 OSINT 研究人员、调查员和安全专业人员打造，他们需要精确地映射目标在网络上的数字足迹。

特色亮点

• ML 混合检测：结合机器学习与 30 种结构信号，减少误报。
• 海量覆盖：在几秒钟内扫描 840 多个平台。
• 进阶关联：通过头像哈希、共享链接和简介对个人资料进行聚类。
• 递归扩展：自动追踪并扫描在个人简介中发现的用户名。
• LLM 集成：包含一个 MCP 服务器，可将扫描功能暴露给 AI 代理。
• 全面报告：将结果导出为 JSON、CSV、HTML、PDF 和图表格式（例如 Maltego、Mermaid）。
• 可重训练模型：允许用户通过内置的训练管道收集新数据并重新训练 ML 模型。