如何3步跑通 Social Analyzer1000社交媒体账号排查实战指南【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你有没有遇到过这种情况只想确认某个人名在网络上的存在感结果一个个平台手动敲地址栏查了半小时还没查完Social Analyzer 就是为这件事设计的——一个 API、命令行、网页三合一的开源工具内置 1000 多个社交媒体网站的探测规则输入一个用户名它帮你挨个站点去试、去打分、去汇总。读完本文你能在本地把它的网页版跑起来并完成一次输入用户名 → 拿到带置信度的账号清单的完整排查。你能用它解决什么Social Analyzer 的定位很直白把某人是不是注册过这些网站这件体力活自动化。它不关心网站有多少个只关心怎么快速遍历并判断结果。核心能力就三条批量探测基于 data/sites.json 里的 1000 网站模板把用户名填进网址模板并发请求快速筛出疑似存在的账号置信度打分每个疑似结果带一个 0–100 的 rate 分数分 good / maybe / bad 三档帮你过滤误报逻辑在 modules/engine.js字符串拆解分析对用户名本身做拆分、数字转字母、猜年龄段、查姓名来源等 8 类分析代码在 modules/string-analysis.js 和 modules/name-analysis.js30分钟内从0到跑通前置要求装好 Node.js13 以上版本即可和 npm。下面以最推荐的网页版方式为例拉取代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer克隆后进入该目录装依赖在项目根目录执行npm install安装完成后你会看到 node_modules 目录生成启动服务执行npm start控制台出现Server started at http://localhost:9005/app.html即成功打开界面浏览器访问http://localhost:9005/app.htmlpublic/app.html 就是主界面能看到左侧Enter Profile Name输入框和一排选项按钮不想装环境仓库自带 Dockerfile 和 docker-compose.yml一条docker-compose up也能起服务。一次完整排查走查以排查用户名joe为主线把流程走一遍输入在Enter Profile Name输入框敲入joe。支持用英文逗号分隔多个用户名如joe,joedoe一次查一批用于交叉比对选模式点Fast Options展开快速选项勾选FindUserProfilesFast。这是最常用的一档——纯 HTTP 请求探测速度快Slow模式会打开浏览器渲染页面再判断更准但更慢实现分别在 modules/fast-scan.js 和 modules/slow-scan.js执行点Analyze开始。底部日志区会滚动输出[Checking] 站名这样的进度说明哪些站点正在被访问看结果几分钟后结果区分块出现——Detected Profiles疑似账号卡片每张带链接、rate 分数和状态标签Profiles所有探测过的站点明细如果 Fast 模式没查到别急着下结论把FindUserProfilesFast换成FindUserProfilesSlow再跑一次部分网站需要 JavaScript 渲染才能出页面慢速模式专门处理这种情况。深挖图谱视图与置信度打分力导向图谱把结果变成关系网操作分析时同时勾选ExtractMetadata和NetworkGraph完成后点击 Graph 选项卡进入 public/graph.html 渲染的力导向图Force Graph节点可以拖拽节点自动按连接关系聚拢的交互图。看到什么中心节点是你输入的用户名向外连出每个被确认的账号链接节点如果页面里能提取到元数据author、itemprop 等标签它们会变成第三层节点挂在链接节点上。图谱顶部有搜索框可以直接定位某个节点。原理整个建图逻辑集中在 modules/visualize.js下面这段代码负责建网——先只保留状态为 good 的结果再把用户名、链接、元数据三层挂成节点和边const graph new QBIxora(Social-Analyzer, false) const temp_filtered detected.filter(item item.status good) temp_filtered.forEach(site { graph.add_node(site.link, site.link, { header: site.link }) graph.add_edge(site.username, site.link, { width: 1 }) // 若页面带 metadata还会挂出第三层元数据节点 })打分机制为什么结果分三档每条探测结果都有 rate 值0–100。判定规则在 modules/engine.js网站模板里预置了若干探测点比如页面是否包含特定文本、HTTP 状态码是否为 200命中的探测点数和页面相似度共同决定 rate过线即标记good没过线的归入maybe或bad。这就是官方说误报更少的原因——不是找到页面就算数而是要多个信号同时成立。结果怎么落地再利用分析完成后不用截图手抄两种方式带走结果网页端导出右侧 Save Report 区域点JSON按钮浏览器会直接下载以用户名为文件名的.json报告包含用户名、每个站点的状态、rate、提取到的文本等字段命令行输出如果你习惯终端node app.js --username johndoe跑完可加--output json把结构化结果打印到屏幕配合管道就能喂给其他脚本或存档系统。CLI 还支持--top 100只查排名前 100 的站点、--countries us br按国家筛站点、--filter good只保留高置信结果这些参数避坑与进阶技巧Fast 查不到 ≠ 账号不存在先切 Slow 模式复测再试 Special 模式——它针对 Facebook 手机号、Gmail 这类特殊格式做了专门处理代码在 modules/special-scan.js控制范围提速全量 1000 站点一轮要跑挺久。只关心热门站就用--top或按国家/类型过滤网页端也可在设置里取消勾选无关站点并发已调好别贪快探测默认 15 个并发并带三轮自动重试见 modules/fast-scan.js对同一站点短时间高频请求容易触发限流重试失败会标为 failed属正常现象字符串分析别跳过像john90这种 ID勾上FindNumbers和ConvertNumbers能拆出 1990、2000 等可能的年份线索辅助判断账号注册时间或年龄段合规红线这个工具设计用途是本地调查反网络欺凌、反跟踪等 OSINT 场景官方明确它没有访问控制、只适合本地使用。查询他人信息前确认你所在司法辖区的隐私法规允许这样做别把结果公开传播写在最后一个用户名几分钟一份带置信度分数的跨平台账号清单——这就是 Social Analyzer 给出的答案。下一步可以研究它的 Python 包模式pip3 install social-analyzer把探测能力嵌进你自己的调查工作流里。觉得有用就点个收藏下次排查直接回来照抄步骤。【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 如何3步跑通 Social Analyzer：1000+社交媒体账号排查实战指南
如何3步跑通 Social Analyzer1000社交媒体账号排查实战指南【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你有没有遇到过这种情况只想确认某个人名在网络上的存在感结果一个个平台手动敲地址栏查了半小时还没查完Social Analyzer 就是为这件事设计的——一个 API、命令行、网页三合一的开源工具内置 1000 多个社交媒体网站的探测规则输入一个用户名它帮你挨个站点去试、去打分、去汇总。读完本文你能在本地把它的网页版跑起来并完成一次输入用户名 → 拿到带置信度的账号清单的完整排查。你能用它解决什么Social Analyzer 的定位很直白把某人是不是注册过这些网站这件体力活自动化。它不关心网站有多少个只关心怎么快速遍历并判断结果。核心能力就三条批量探测基于 data/sites.json 里的 1000 网站模板把用户名填进网址模板并发请求快速筛出疑似存在的账号置信度打分每个疑似结果带一个 0–100 的 rate 分数分 good / maybe / bad 三档帮你过滤误报逻辑在 modules/engine.js字符串拆解分析对用户名本身做拆分、数字转字母、猜年龄段、查姓名来源等 8 类分析代码在 modules/string-analysis.js 和 modules/name-analysis.js30分钟内从0到跑通前置要求装好 Node.js13 以上版本即可和 npm。下面以最推荐的网页版方式为例拉取代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer克隆后进入该目录装依赖在项目根目录执行npm install安装完成后你会看到 node_modules 目录生成启动服务执行npm start控制台出现Server started at http://localhost:9005/app.html即成功打开界面浏览器访问http://localhost:9005/app.htmlpublic/app.html 就是主界面能看到左侧Enter Profile Name输入框和一排选项按钮不想装环境仓库自带 Dockerfile 和 docker-compose.yml一条docker-compose up也能起服务。一次完整排查走查以排查用户名joe为主线把流程走一遍输入在Enter Profile Name输入框敲入joe。支持用英文逗号分隔多个用户名如joe,joedoe一次查一批用于交叉比对选模式点Fast Options展开快速选项勾选FindUserProfilesFast。这是最常用的一档——纯 HTTP 请求探测速度快Slow模式会打开浏览器渲染页面再判断更准但更慢实现分别在 modules/fast-scan.js 和 modules/slow-scan.js执行点Analyze开始。底部日志区会滚动输出[Checking] 站名这样的进度说明哪些站点正在被访问看结果几分钟后结果区分块出现——Detected Profiles疑似账号卡片每张带链接、rate 分数和状态标签Profiles所有探测过的站点明细如果 Fast 模式没查到别急着下结论把FindUserProfilesFast换成FindUserProfilesSlow再跑一次部分网站需要 JavaScript 渲染才能出页面慢速模式专门处理这种情况。深挖图谱视图与置信度打分力导向图谱把结果变成关系网操作分析时同时勾选ExtractMetadata和NetworkGraph完成后点击 Graph 选项卡进入 public/graph.html 渲染的力导向图Force Graph节点可以拖拽节点自动按连接关系聚拢的交互图。看到什么中心节点是你输入的用户名向外连出每个被确认的账号链接节点如果页面里能提取到元数据author、itemprop 等标签它们会变成第三层节点挂在链接节点上。图谱顶部有搜索框可以直接定位某个节点。原理整个建图逻辑集中在 modules/visualize.js下面这段代码负责建网——先只保留状态为 good 的结果再把用户名、链接、元数据三层挂成节点和边const graph new QBIxora(Social-Analyzer, false) const temp_filtered detected.filter(item item.status good) temp_filtered.forEach(site { graph.add_node(site.link, site.link, { header: site.link }) graph.add_edge(site.username, site.link, { width: 1 }) // 若页面带 metadata还会挂出第三层元数据节点 })打分机制为什么结果分三档每条探测结果都有 rate 值0–100。判定规则在 modules/engine.js网站模板里预置了若干探测点比如页面是否包含特定文本、HTTP 状态码是否为 200命中的探测点数和页面相似度共同决定 rate过线即标记good没过线的归入maybe或bad。这就是官方说误报更少的原因——不是找到页面就算数而是要多个信号同时成立。结果怎么落地再利用分析完成后不用截图手抄两种方式带走结果网页端导出右侧 Save Report 区域点JSON按钮浏览器会直接下载以用户名为文件名的.json报告包含用户名、每个站点的状态、rate、提取到的文本等字段命令行输出如果你习惯终端node app.js --username johndoe跑完可加--output json把结构化结果打印到屏幕配合管道就能喂给其他脚本或存档系统。CLI 还支持--top 100只查排名前 100 的站点、--countries us br按国家筛站点、--filter good只保留高置信结果这些参数避坑与进阶技巧Fast 查不到 ≠ 账号不存在先切 Slow 模式复测再试 Special 模式——它针对 Facebook 手机号、Gmail 这类特殊格式做了专门处理代码在 modules/special-scan.js控制范围提速全量 1000 站点一轮要跑挺久。只关心热门站就用--top或按国家/类型过滤网页端也可在设置里取消勾选无关站点并发已调好别贪快探测默认 15 个并发并带三轮自动重试见 modules/fast-scan.js对同一站点短时间高频请求容易触发限流重试失败会标为 failed属正常现象字符串分析别跳过像john90这种 ID勾上FindNumbers和ConvertNumbers能拆出 1990、2000 等可能的年份线索辅助判断账号注册时间或年龄段合规红线这个工具设计用途是本地调查反网络欺凌、反跟踪等 OSINT 场景官方明确它没有访问控制、只适合本地使用。查询他人信息前确认你所在司法辖区的隐私法规允许这样做别把结果公开传播写在最后一个用户名几分钟一份带置信度分数的跨平台账号清单——这就是 Social Analyzer 给出的答案。下一步可以研究它的 Python 包模式pip3 install social-analyzer把探测能力嵌进你自己的调查工作流里。觉得有用就点个收藏下次排查直接回来照抄步骤。【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