Добро пожаловать обратно, мои начинающие кибервоины!
Интернет — самое глубокое и обширное хранилище данных в истории мира! Те, кто сможет извлекать и развивать из него информацию, получат невиданные ранее возможности!
Эти данные могут быть использованы для обеспечения безопасности наступления и проведения криминалистических расследований, а также во многих других целях.
Crosslinked — ещё один инструмент для автоматизации сбора этих данных из огромного хранилища. Crosslinked — это скрипт на Python для извлечения имён сотрудников компании из LinkedIn. Конечно, мы могли бы сделать это вручную, но этот инструмент сэкономит нам десятки часов утомительного труда.
Шаг №1: Запустите Kali
Первый шаг, конечно же, — запустить наш надежный Kali и открыть терминал.
Шаг №2: Загрузите и установите crosslinked.py
Crosslinked не встроен в Kali и не входит в наш репозиторий Kali, но его можно найти на github.com. Просто клонируйте его из репозитория m8r0wn .
kali > git clone https://github.com/m8r0wn/crosslinked
Далее нам нужно скачать и установить требования CrossLinked. В нашем новом каталоге CrossLinked должен быть файл с именем requirements.txt .
кали > cd crosslinked
kali > pip3 install -r requirements.txt
Шаг №3: Связанная помощь
Прежде чем начать работу с crosslinked, давайте кратко рассмотрим его справочный файл.
kali > crosslinked -h
В простейшей форме сшитый синтаксис выглядит следующим образом:
crosslinked.py <формат имени> <компания>
Также важно отметить, что вы должны дать себе разрешение на запуск скрипта.
Кали > chmod 755 crosslinked.py
Шаг №4: Извлечение сотрудников Tesla из LinkedIn
Теперь, когда всё настроено с помощью скрипта с перекрёстными ссылками, давайте посмотрим, сможем ли мы найти сотрудников Tesla, компании Илона Маска, производящей электромобили. Для этого нам нужно указать формат имени и название компании.
kali > ./crosslinked.py -f '{first}.{last}'@tesla.com' Tesla
Где:
crosslinked.py — это команда
-f опция форматирования имен
'{first}.{last}@company.com' формат имени, который следует использовать
Tesla — компания, которую мы ищем
После завершения работы скрипта crosslinked должен поместить файл names.txt в каталог по умолчанию. Его можно найти, просто выполнив длинный листинг.
Чтобы просмотреть содержимое этого файла, просто введите команду more перед его именем. Как видно выше, Crosslinked удалось извлечь имена сотен сотрудников Tesla Илона Маска.
кали > больше имен.txt
Шаг №6: Найдите людей, работающих в Breitbart News
Давайте посмотрим, сможем ли мы выполнить то же задание против другой компании. Давайте найдём сотрудников Breitbart News, интернет-
журнала, пропагандирующего ненависть, теории заговора, расистского и женоненавистнического толка.
У нас уже есть список сотрудников Tesla в файле names.txt, поэтому, если мы не хотим добавлять в этот файл список сотрудников Breitbart, нам потребуется создать новый файл с помощью прямой перекрёстной ссылки. Это можно сделать с помощью ключа -o (см. экран справки выше).
kali > ./crosslinked.py -f '{first}.{last}@breitbart' breitbart -o breitbart.txt
Теперь crosslinked извлекает имена сотрудников Breitbart из LinkedIn. При просмотре длинного списка в нашем каталоге по умолчанию мы находим файл breitbart.txt , который мы указали crosslinked создать в команде выше.
кали > ls -l
Мы можем просмотреть содержимое этого файла, добавив к имени файла слово «more».
kali > more breitbart.txt
Как видите, Crosslinked удалось извлечь из LinkedIn имена сотен сотрудников Breitbart News. Именно этим людям вы можете быть благодарны за то, что они осквернили общественное мнение дезинформацией, пропитанной ненавистью, расизмом, ксенофобией и женоненавистничеством.
Краткое содержание
Интернет хранит огромное количество информации, которая только и ждет, чтобы к ней привязались. Crosslinked помогает нам автоматизировать процесс извлечения имён сотрудников конкретных компаний из LinkedIn, что может иметь решающее значение для проведения цифровой криминалистической экспертизы или тестирования на проникновение.
Интернет — самое глубокое и обширное хранилище данных в истории мира! Те, кто сможет извлекать и развивать из него информацию, получат невиданные ранее возможности!
Эти данные могут быть использованы для обеспечения безопасности наступления и проведения криминалистических расследований, а также во многих других целях.
Crosslinked — ещё один инструмент для автоматизации сбора этих данных из огромного хранилища. Crosslinked — это скрипт на Python для извлечения имён сотрудников компании из LinkedIn. Конечно, мы могли бы сделать это вручную, но этот инструмент сэкономит нам десятки часов утомительного труда.
Шаг №1: Запустите Kali
Первый шаг, конечно же, — запустить наш надежный Kali и открыть терминал.
Шаг №2: Загрузите и установите crosslinked.py
Crosslinked не встроен в Kali и не входит в наш репозиторий Kali, но его можно найти на github.com. Просто клонируйте его из репозитория m8r0wn .
kali > git clone https://github.com/m8r0wn/crosslinked
Далее нам нужно скачать и установить требования CrossLinked. В нашем новом каталоге CrossLinked должен быть файл с именем requirements.txt .
кали > cd crosslinked
kali > pip3 install -r requirements.txt
Шаг №3: Связанная помощь
Прежде чем начать работу с crosslinked, давайте кратко рассмотрим его справочный файл.
kali > crosslinked -h
В простейшей форме сшитый синтаксис выглядит следующим образом:
crosslinked.py <формат имени> <компания>
Также важно отметить, что вы должны дать себе разрешение на запуск скрипта.
Кали > chmod 755 crosslinked.py
Шаг №4: Извлечение сотрудников Tesla из LinkedIn
Теперь, когда всё настроено с помощью скрипта с перекрёстными ссылками, давайте посмотрим, сможем ли мы найти сотрудников Tesla, компании Илона Маска, производящей электромобили. Для этого нам нужно указать формат имени и название компании.
kali > ./crosslinked.py -f '{first}.{last}'@tesla.com' Tesla
Где:
crosslinked.py — это команда
-f опция форматирования имен
'{first}.{last}@company.com' формат имени, который следует использовать
Tesla — компания, которую мы ищем
После завершения работы скрипта crosslinked должен поместить файл names.txt в каталог по умолчанию. Его можно найти, просто выполнив длинный листинг.
Чтобы просмотреть содержимое этого файла, просто введите команду more перед его именем. Как видно выше, Crosslinked удалось извлечь имена сотен сотрудников Tesla Илона Маска.
кали > больше имен.txt
Шаг №6: Найдите людей, работающих в Breitbart News
Давайте посмотрим, сможем ли мы выполнить то же задание против другой компании. Давайте найдём сотрудников Breitbart News, интернет-
журнала, пропагандирующего ненависть, теории заговора, расистского и женоненавистнического толка.
У нас уже есть список сотрудников Tesla в файле names.txt, поэтому, если мы не хотим добавлять в этот файл список сотрудников Breitbart, нам потребуется создать новый файл с помощью прямой перекрёстной ссылки. Это можно сделать с помощью ключа -o (см. экран справки выше).
kali > ./crosslinked.py -f '{first}.{last}@breitbart' breitbart -o breitbart.txt
Теперь crosslinked извлекает имена сотрудников Breitbart из LinkedIn. При просмотре длинного списка в нашем каталоге по умолчанию мы находим файл breitbart.txt , который мы указали crosslinked создать в команде выше.
кали > ls -l
Мы можем просмотреть содержимое этого файла, добавив к имени файла слово «more».
kali > more breitbart.txt
Как видите, Crosslinked удалось извлечь из LinkedIn имена сотен сотрудников Breitbart News. Именно этим людям вы можете быть благодарны за то, что они осквернили общественное мнение дезинформацией, пропитанной ненавистью, расизмом, ксенофобией и женоненавистничеством.
Краткое содержание
Интернет хранит огромное количество информации, которая только и ждет, чтобы к ней привязались. Crosslinked помогает нам автоматизировать процесс извлечения имён сотрудников конкретных компаний из LinkedIn, что может иметь решающее значение для проведения цифровой криминалистической экспертизы или тестирования на проникновение.
