TorBot

переведено ИИ

                         ████████╗ ██████╗ ██████╗     ██████╗  ██████╗ ████████╗
                         ╚══██╔══╝██╔═══██╗██╔══██╗    ██╔══██╗██╔═████╗╚══██╔══╝
                            ██║   ██║   ██║██████╔╝    ██████╔╝██║██╔██║   ██║
                            ██║   ██║   ██║██╔══██╗    ██╔══██╗████╔╝██║   ██║
                            ██║   ╚██████╔╝██║  ██║    ██████╔╝╚██████╔╝   ██║
                            ╚═╝    ╚═════╝ ╚═╝  ╚═╝    ╚═════╝  ╚═════╝    ╚═╝

                            Инструмент разведывательных данных открытых источников для даркнета

Статус/Социальные ссылки

Возможности

Краулер Onion (.onion)
Возвращает заголовок страницы или имя хоста, если заголовок страницы недоступен, а также адрес с кратким описанием сайта.
Сохранение ссылок в базу данных (Не реализовано)
Вывод HTML с сайта или сохранение его в HTML-файл. (Не реализовано)
Сохранение дерева ссылок в виде JSON-файла.
Краулинг пользовательских доменов
Проверка активности ссылки
Встроенный обновлятор
Построение визуального дерева связей между ссылками для быстрого просмотра или сохранения в файл

Последние улучшения

CLI теперь позволяет запускать команды --version и --update без указания URL.
Краулер теперь разрешает относительные ссылки относительно текущей страницы и более корректно пропускает неподдерживаемые или некорректные href.

...(будет обновлено)

Зависимости

Tor (Опционально)
Python 3.9+
pip

Быстрый старт

Локальная настройка

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -e .

Запуск CLI

python main.py --help
python main.py --version
python main.py -u https://example.com --depth 2 --visualize table

Типичные примеры

# Gather basic site information
python main.py -u https://example.com --info

# Save the crawl tree as JSON
python main.py -u https://example.com --depth 2 --save json

# Disable SOCKS5 if you are not using Tor locally
python main.py -u https://example.com --disable-socks5 --visualize tree

Параметры

usage: Gather and analyze data from Tor sites.

optional arguments:
  -u URL, --url URL     Specify a website link to crawl
  --depth DEPTH         Specify max depth of crawler (default 1)
  -h, --help            Show this help message and exit
  --host                Set IP address for SOCKS5 proxy (defaults to 127.0.0.1)
  --port                Set port for SOCKS5 proxy (defaults to 9050)
  -v                    Displays DEBUG level logging, default is INFO
  --version             Show the current version of TorBot.
  --update              Update TorBot to the latest stable version
  -q, --quiet           Prevents display of header and IP address
  --save FORMAT         Save results in a file. (tree, JSON)
  --visualize FORMAT    Visualizes tree of data gathered. (tree, JSON, table)
  -i, --info            Info displays basic info of the scanned site
  --disable-socks5      Executes HTTP requests without using SOCKS5 proxy

-u/--url является обязательным для команд, связанных с краулингом, таких как --info, --save и --visualize.

Если вы используете Tor локально, оставьте включенным SOCKS5-прокси. Если вы не используете Tor, добавьте --disable-socks5, чтобы избежать ошибок подключения к прокси.

Подробнее о torrc читайте здесь: Torrc

Планы по развитию

[x] Переработка модуля визуализации
[x] Реализация поиска BFS для веб-краулера
[x] Улучшение стабильности (корректная обработка ошибок, расширение покрытия тестами и т.д.)
[x] Увеличение покрытия тестами
[ ] Сохранение последних результатов поиска в базу данных
[ ] Рандомизация Tor-соединения (случайный заголовок и идентичность)
[ ] Поиск по ключевым словам/фразам
[ ] Интеграция с социальными сетями
[ ] Повышение анонимности
[ ] Захват скриншотов

Руководство по участию

Нашли проблему?

Если вы столкнулись с какими-либо проблемами в проекте, пожалуйста, дайте нам знать, создав новую проблему здесь.

Руководство для разработчиков

Мы приветствуем вклад в этот проект! Вот несколько рекомендаций, которым стоит следовать:

Сделайте форк репозитория и создайте новую ветку для вашего вклада.
Убедитесь, что ваш код проходит все тесты, запустив pytest перед отправкой запроса на слияние (pull request) в ветку dev.
Следуйте руководству по стилю PEP8 для кода на Python.
Убедитесь, что вы добавляете соответствующую документацию для любых новых функций или изменений.
При отправке запроса на слияние, пожалуйста, предоставьте подробное описание внесенных изменений.

Ссылки

1.  M. Glassman and M. J. Kang, "Intelligence in the internet age: The emergence and evolution of Open Source Intelligence (OSINT)," Comput. Human Behav., vol. 28, no. 2, pp. 673–682, 2012.
2.  D. Bradbury, "In plain view: open source intelligence," Comput. Fraud Secur., vol. 2011, no. 4, pp. 5–9, 2011.
3.  B. Butler, B. Wardman, and N. Pratt, "REAPER: an automated, scalable solution for mass credential harvesting and OSINT," 2016 APWG Symp. Electron. Crime Res., pp. 1–10, 2016.
4.  B. Zantout and R. A. Haraty, "I2P Data Communication System I2P Data Communication System," no. April 2002, 2014.
5.  J. Qin, Y. Zhou, G. Lai, E. Reid, M. Sageman, and H. Chen, "The dark web portal project: collecting and analyzing the presence of terrorist groups on the web," in Proceedings of the 2005 IEEE international conference on Intelligence and Security Informatics, 2005, pp. 623–624.
6.  D. Moore, T. Rid, D. Moore, and T. Rid, "Cryptopolitik and the Darknet Cryptopolitik and the Darknet," vol. 6338, 2016.
7.  G. Weimann, "Going dark: Terrorism on the dark Web," Stud. Confl. Terror., vol. 39, no. 3, pp. 195–206, 2016.
8.  A. T. Zulkarnine, R. Frank, B. Monk, J. Mitchell, and G. Davies, "Surfacing collaborated networks in dark web to find illicit and criminal content," in Intelligence and Security Informatics (ISI), 2016 IEEE Conference on, 2016, pp. 109–114.
9.  T. Minárik and A.-M. Osula, "Tor does not stink: Use and abuse of the Tor anonymity network from the perspective of law," Comput. Law Secur. Rev., vol. 32, no. 1, pp. 111–127, 2016.
10. K. Loesing, S. J. Murdoch, and R. Dingledine, "A Case Study on Measuring Statistical Data in the {T}or Anonymity Network," in Proceedings of the Workshop on Ethics in Computer Security Research (WECSR 2010), 2010.
11. B. Nafziger, "Data Mining in the Dark: Darknet Intelligence Automation," 2017.
12. I. Sanchez-Rola, D. Balzarotti, and I. Santos, "The onions have eyes: A comprehensive structure and privacy analysis of tor hidden services," in Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web, 2017, pp. 1251–1260.
13. Mouli VR, Jevitha KP. "Web Services Attacks and Security-A Systematic Literature Review.", Procedia Computer Science. 2016 Jan 1;93:870-7.
14. Cova M, Felmetsger V, Vigna G. "Vulnerability analysis of web-based applications. In Test and Analysis of Web Services" 2007 (pp. 363-394). Springer, Berlin, Heidelberg.
15. B. R. Holland, "Enabling Open Source Intelligence (OSINT) in private social networks," 2012.
16. S. Nakamoto, "Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System," Cryptogr. Mail. List https//metzdowd.com, 2009.
17. M. Wesam, A. Nabki, E. Fidalgo, E. Alegre, and I. De Paz, "Classifying Illegal Activities on Tor Network Based on Web Textual Contents", vol. 1, pp. 35–43, 2017.
18. Sathyadevan S, Gangadharan S. "Crime analysis and prediction using data mining". In Networks & Soft Computing (ICNSC), 2014 First International Conference on 2014 Aug 19 (pp. 406-412). IEEE.
19. Chau M, Chen H. "A machine learning approach to web page filtering using content and structure analysis. Decision Support Systems." 2008 Jan 1;44(2):482-94.
20. Ani R, Jose J, Wilson M, Deepa OS. "Modified Rotation Forest Ensemble Classifier for Medical Diagnosis in Decision Support Systems", In Progress in Advanced Computing and Intelligent Engineering 2018 (pp. 137-146). Springer, Singapore.
21. Ani R, Augustine A, Akhil N.C. and Deepa O.S., 2016. "Random Forest Ensemble Classifier to Predict the Coronary Heart Disease Using Risk Factors", In Proceedings of the International Conference on Soft Computing Systems (pp. 701-710). Springer, New Delhi.