Linkook

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Linkook 是一款 OSINT 工具，可通过单一用户名在多个社交平台中发现相互关联的社交账户及其关联邮箱。它还支持将收集到的关联信息导出为适用于 Neo4j 的格式，以便进行可视化分析。

主要功能

• 通过给定的用户名在多个社交平台中搜索枚举社交账号
• 进一步检索相互关联的其他社交账号、用户名、Email 等
• 可使用 HudsonRock's Cybercrime Intelligence Database,查询关联的 Email 是否受到网络犯罪和信息窃取的影响
• 支持将扫描结果导出为 neo4j 友好的 JSON 数据格式，可使用 neo4j 可视化展示社交账号、用户名、Email 及其相互关联情况

安装说明

pipx install linkook

或使用 pip 代替 pipx

手动安装

你也可以使用以下命令进行手动安装：

1. 下载本 repo

git clone https://github.com/JackJuly/linkook
cd linkook

1. 直接运行 Linkook

python -m linkook {username}

1. 或安装 Linkook

python setup.py install

运行 Linkook

linkook {username}

使用说明

--show-summary

选择是否展示扫描结果的总结

--concise

选择是否简洁显示输出内容

--check-breach

使用 HudsonRock's Cybercrime Intelligence Database,查询获取到的 Email 是否受到网络犯罪和信息窃取的影响。如果发现存在信息泄漏，则在输出显示时，Email 会标识为红色，并提示 (breach detected),在 Scan Summary 也会列出所有检测到的 Emails。

...
Found Emails: notbreached@mail.com, breached@mail.com(breach detected)
Leaked Passwords:
+ breached@mail.com: password123
...
...
========================= Scan Summary =========================
...
Breached Emails: breached@mail.com(password123)

--hibp

使用 Have I Been Pwned API 替代 HudsonRock's Database 进行信息泄露查询。在初次使用时，需要提供 API（要求有 HIBP 订阅），API key 将保存在本地~/.hibp.key。

--neo4j

将查询结果导出为支持 neo4j 数据库导入的 JSON 格式。输出结果为neo4j_export.json

在 neo4j 中，使用APOC插件将 JSON 数据导入。以下为导入数据的Cypher代码，运行成功后会返回导入节点数和导入关系数。

CALL apoc.load.json("file:///neo4j_export.json") YIELD value
CALL {
  WITH value
  UNWIND value.nodes AS node
  CALL apoc.create.node(
    node.labels,
    apoc.map.merge({ id: node.id }, node.properties)
  ) YIELD node AS createdNode
  RETURN count(createdNode) AS nodesCreated
}
CALL {
  WITH value
  UNWIND value.relationships AS rel
  MATCH (startNode {id: rel.startNode})
  MATCH (endNode {id: rel.endNode})
  CALL apoc.create.relationship(startNode, rel.type, {}, endNode) YIELD rel AS createdRel
  RETURN count(createdRel) AS relsCreated
}
RETURN nodesCreated, relsCreated;

可使用MATCH (n) RETURN n查看所有结果及关联情况

其他选项

--help: 显示帮助信息。

--silent: 禁用所有输出，仅显示摘要。

--scan-all: 扫描 provider.json 中全部可用站点。如果未指定，则仅扫描标有 isConnected 为 true 的站点。

--print-all: 输出用户名不存在的站点信息。

--no-color: 输出中不使用颜色。

--browse: 在默认浏览器中打开所有已发现的个人资料链接。

--debug: 启用调试级别日志并详细输出。

--output: 指定保存结果的目录。默认值为 results。

--local: 强制使用本地的 provider.json 文件，并可添加自定义路径。默认值为 provider.json。

--version & --update: 查看版本信息，直接使用pipx进行更新。

对比 Sherlock

Sherlock 是一个优秀的工具，可以基于用户名查找社交媒体账号，本项目（Linkook）也受到其启发。但 Sherlock 存在一些局限性：

• 仅在各个平台上搜索相同的用户名。
• 如果用户在不同平台使用不同的用户名，可能会遗漏账号。
• 如果多个无关用户共享相同的用户名，可能会错误地包含这些账号。

相比之下，Linkook 能够更进一步：

• 递归搜索 每个已发现的社交账号的关联账号，即使使用不同的用户名也能识别。
• 提供更全面的用户在线信息视图，包括邮箱信息等。
• 支持将扫描结果导出为 Neo4j 兼容的 JSON 格式 进行可视化，方便分析用户名、账号和邮箱之间的关联，筛选出真正相关的账号并过滤无关信息。

贡献文档

Linkook的工作方式及如何贡献，请参考CONTRIBUTING.md

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