用 Social Analyzer 做批量用户名检测从安装到出结果的流程【免费下载链接】social-analyzerAPI, CLI, and Web App for analyzing and finding a persons profile in 1000 social media \ websites项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzerSocial Analyzer 是一款 OSINT 工具解决用户名检测问题判断一个用户名在一批社交平台上是否存在档案。它覆盖 1000 多个平台提供 Web 应用、命令行和 Python 包三种入口。本文覆盖最短安装路径、三层检测机制的原理与局限、高频参数以及一条从初筛到元数据提取的排查流程。它解决什么问题三类用户名检测场景排查某用户名在哪些平台注册了账号例如溯源一个垃圾营销号。评估自身信息暴露面用自己的用户名查一次看它分布在哪些平台。安全事件溯源中用逗号分隔的多个用户名做关联比对确认不同 ID 是否属于同一人。三种使用入口Web 应用浏览器内操作适合先跑通流程再写脚本的人。CLI参数可组合、可过滤适合自动化与批量任务。Python 包pip 安装后可作为对象导入调用适合嵌入现有调查流程。最短路径跑通安装与首次运行前置依赖是 Firefox ESR渲染层检测的浏览器驱动、Tesseract OCR、Node.js 与 git。sudo apt-get install -y firefox-esr tesseract-ocr git nodejs npm git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer cd social-analyzer npm install npm start启动后浏览器打开 http://0.0.0.0:9005/app.html看到用户名输入框和参数选项即为成功。装好后也可以跳过 Web 界面直接用命令行nodejs app.js --username johndoe --metadata --top 100。 或作为 Python 包安装后以模块方式运行pip3 install social-analyzer python3 -m social-analyzer --username johndoe。核心检测机制OSINT 探测的三层技术所有检测结果附带 0–100 的评分对应 No/Maybe/Yes 三档评分机制的目标是压低误报。HTTP 层探测fast-scanfast-scan 基于 ixora HTTP 库把站点库中的 URL 模板替换为待查用户名后并发请求15 路并行依据状态码与页面内容如标题包含用户名判定档案是否存在。它能在几分钟内扫完全量平台列表适合批量初筛局限是动态渲染的站点只返回空壳页面会产生漏报。modules/fast-scan.js浏览器渲染层探测slow-scanslow-scan 通过 WebDriver 启动无头 Firefox等页面渲染完成后再读取 DOM 判定能覆盖 HTTP 层失效的动态站点。代价是并发降到 8、每个站点都要起停一次浏览器耗时明显更高适合对初筛存疑的站点做二次确认。modules/slow-scan.js平台专属规则special-scan少数平台没有URL 用户名形态的公开档案Facebook 的专属检测向移动版账号找回页提交用户名、手机号或姓名后解析返回结果Gmail 与 Google 则用邮箱地址探测。这些检测函数在站点库中以 special 类型标记需通过 --mode special 单独启用。modules/special-scan.js参数与配置参数作用示例值--username目标用户名逗号分隔即批量查询johndoe,janedoe--mode选择检测层fast / slow / special--top限定 Alexa 排名前 N 的平台100--filter按评分过滤结果good--metadata对已发现档案提取元数据无值开关配置文件在 data/ 目录下sites.json 是站点库包含 URL 模板、检测规则与分类可追加自定义站点条目countries.json 是国家代码表配合 --countries 按地区筛选平台。一个完整的排查流程输入nodejs app.js --username johndoe,janedoe默认 fast 模式对全量平台初筛输出各站点的链接、评分与状态。收窄加--top 100只扫流量头部平台或加--filter good只保留高评分结果。验证对低评分但存疑的站点用--mode slow重跑排除动态页面造成的漏判。元数据对确认的档案用--metadata提取档案内容等元数据。解读结果按评分排序配合--profiles detected,failed可同时看到探测失败的站点避免把探测失败当成不存在。最终产出是一份按评分排序的档案列表包含平台链接、检测方法、评分与元数据可用 --output json 导出供其他工具集成。边界与合规本项目采用 AGPL-3.0 许可证。使用时请遵守目标平台的服务条款不得用于未授权监控官方说明该工具设计为本地使用、不提供访问控制不要直接暴露为对外服务。【免费下载链接】social-analyzerAPI, CLI, and Web App for analyzing and finding a persons profile in 1000 social media \ websites项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 用 Social Analyzer 做批量用户名检测：从安装到出结果的流程
用 Social Analyzer 做批量用户名检测从安装到出结果的流程【免费下载链接】social-analyzerAPI, CLI, and Web App for analyzing and finding a persons profile in 1000 social media \ websites项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzerSocial Analyzer 是一款 OSINT 工具解决用户名检测问题判断一个用户名在一批社交平台上是否存在档案。它覆盖 1000 多个平台提供 Web 应用、命令行和 Python 包三种入口。本文覆盖最短安装路径、三层检测机制的原理与局限、高频参数以及一条从初筛到元数据提取的排查流程。它解决什么问题三类用户名检测场景排查某用户名在哪些平台注册了账号例如溯源一个垃圾营销号。评估自身信息暴露面用自己的用户名查一次看它分布在哪些平台。安全事件溯源中用逗号分隔的多个用户名做关联比对确认不同 ID 是否属于同一人。三种使用入口Web 应用浏览器内操作适合先跑通流程再写脚本的人。CLI参数可组合、可过滤适合自动化与批量任务。Python 包pip 安装后可作为对象导入调用适合嵌入现有调查流程。最短路径跑通安装与首次运行前置依赖是 Firefox ESR渲染层检测的浏览器驱动、Tesseract OCR、Node.js 与 git。sudo apt-get install -y firefox-esr tesseract-ocr git nodejs npm git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer cd social-analyzer npm install npm start启动后浏览器打开 http://0.0.0.0:9005/app.html看到用户名输入框和参数选项即为成功。装好后也可以跳过 Web 界面直接用命令行nodejs app.js --username johndoe --metadata --top 100。 或作为 Python 包安装后以模块方式运行pip3 install social-analyzer python3 -m social-analyzer --username johndoe。核心检测机制OSINT 探测的三层技术所有检测结果附带 0–100 的评分对应 No/Maybe/Yes 三档评分机制的目标是压低误报。HTTP 层探测fast-scanfast-scan 基于 ixora HTTP 库把站点库中的 URL 模板替换为待查用户名后并发请求15 路并行依据状态码与页面内容如标题包含用户名判定档案是否存在。它能在几分钟内扫完全量平台列表适合批量初筛局限是动态渲染的站点只返回空壳页面会产生漏报。modules/fast-scan.js浏览器渲染层探测slow-scanslow-scan 通过 WebDriver 启动无头 Firefox等页面渲染完成后再读取 DOM 判定能覆盖 HTTP 层失效的动态站点。代价是并发降到 8、每个站点都要起停一次浏览器耗时明显更高适合对初筛存疑的站点做二次确认。modules/slow-scan.js平台专属规则special-scan少数平台没有URL 用户名形态的公开档案Facebook 的专属检测向移动版账号找回页提交用户名、手机号或姓名后解析返回结果Gmail 与 Google 则用邮箱地址探测。这些检测函数在站点库中以 special 类型标记需通过 --mode special 单独启用。modules/special-scan.js参数与配置参数作用示例值--username目标用户名逗号分隔即批量查询johndoe,janedoe--mode选择检测层fast / slow / special--top限定 Alexa 排名前 N 的平台100--filter按评分过滤结果good--metadata对已发现档案提取元数据无值开关配置文件在 data/ 目录下sites.json 是站点库包含 URL 模板、检测规则与分类可追加自定义站点条目countries.json 是国家代码表配合 --countries 按地区筛选平台。一个完整的排查流程输入nodejs app.js --username johndoe,janedoe默认 fast 模式对全量平台初筛输出各站点的链接、评分与状态。收窄加--top 100只扫流量头部平台或加--filter good只保留高评分结果。验证对低评分但存疑的站点用--mode slow重跑排除动态页面造成的漏判。元数据对确认的档案用--metadata提取档案内容等元数据。解读结果按评分排序配合--profiles detected,failed可同时看到探测失败的站点避免把探测失败当成不存在。最终产出是一份按评分排序的档案列表包含平台链接、检测方法、评分与元数据可用 --output json 导出供其他工具集成。边界与合规本项目采用 AGPL-3.0 许可证。使用时请遵守目标平台的服务条款不得用于未授权监控官方说明该工具设计为本地使用、不提供访问控制不要直接暴露为对外服务。【免费下载链接】social-analyzerAPI, CLI, and Web App for analyzing and finding a persons profile in 1000 social media \ websites项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考