Tras una larga espera, hoy se ha publicado la versión 1.5 de
Tinfoleak. Para aquellos que aún no la conozcan, pueden visitar la sección de herramientas[1], o mi página personal[2] donde se describen sus características, e incluyo capturas y videos con ejemplos de uso. De forma muy escueta,
Tinfoleak permite extraer y analizar información relevante de la red Twitter mediante técnicas OSINT (
Open-Source Intelligence).
En esta nueva versión, se han incorporado importantes mejoras que incrementan la capacidad de análisis de información pública en Twitter.
A continuación se describen, muy brevemente, las principales novedades en cuanto a sus funcionalidades.
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Generación de resultados en formato HTML
Además de mejorar el aspecto estético, el hecho de poder disponer de la información en este formato, permite que la navegación entre los resultados, y fuentes externas, sea mucho más ágil. Visualizar las imágenes publicadas en los tweets o consultar en Google Maps las coordenadas de un lugar visitado por el usuario, son algunos ejemplos claros de este potencial.
- Mayor capacidad de análisis mediante la geolocalización de tweets
Aunque la versión anterior ya utilizaba la geolocalización, y mostraba datos básicos (fecha, hora, coordenadas y lugar de la publicación) asociados a tuits con esta característica habilitada, en esta versión se ha potenciado de forma considerable para obtener datos de gran interés. Así, ahora es posible:
- Identificar los lugares más visitados: se identifican las ubicaciones desde las que se han publicado más tuits, mostrando los días de la semana que ha tuiteado desde cada una de las ubicaciones más visitadas, y resaltando los días que más tuitea desde dichos lugares. Esto, además, permite predecir pautas y conocer, por ejemplo, la vivienda habitual del usuario, su segunda residencia, su lugar de trabajo, restaurantes que frecuenta, etc. Las coordenadas enlazan con Google Maps, para poder ubicar fácilmente dicho lugar y conocer el entorno.
- Obtener la ruta seguida por el usuario: se identifican las ubicaciones asociadas a las coordenadas geográficas, conociendo además, el número de días que ha permanecido en cada ubicación (a partir de la fecha y hora del primer y último tuit en esa ubicación), el número de tuits que ha enviado en cada estancia y el número total de tuits que ha publicado desde esa ubicación en distintas estancias.
- Obtener datos asociados a cada tuit geolocalizable: se muestra, para cada tuit que revela las coordenadas desde las que fue publicado, la fecha y hora de su envío, las coordenadas geográficas (enlazándolas a Google Maps) y el lugar desde el que se publicó. De forma adicional, se incluye el tipo de información multimedia asociada (foto o video) a cada tuit, en caso de existir, y contiene un enlace para ser visualizada. También se incluye un enlace al tuit, para poder ser consultado.
- Información sobre metadatos en imágenes: Se obtienen los metadatos asociados a las imágenes, y se muestran de forma ordenada. En especial, se ha detectado que las fotografías de perfil y banner, contienen información relevante. La siguiente captura muestra un ejemplo, sobre los metadatos de Steve Wozniak.
- Mayor detalle sobre el uso de aplicaciones cliente. En esta versión, en lugar de mostrar la aplicación utilizada en cada tuit, junto con la fecha y hora de su publicación, se identifican las aplicaciones y, para cada una de ellas, se muestra el número de veces que se ha utilizado (incluyendo el porcentaje de uso respecto el total de aplicaciones) y el periodo de tiempo entre el que se ha hecho uso de dicha aplicación.
- Mayor detalle sobre hashtags utilizados
La información recopilada sobre hashtags, se encuentra dividida en tres secciones. En la primera (“Hashtags in Tweets”), para cada tuit del usuario analizado, se muestran los hashtags que se incluyen, la fecha y hora de su publicación, número de retuits y favoritos, y un enlace al texto del tuit, de forma que se puedan consultar, además del texto asociado a los hashtags, respuestas sobre el mismo publicadas por otros usuarios, y otra información adicional relacionada con el tuit.
En la segunda sección (“Hashtag Detail”), para cada hashtag identificado en la sección anterior, se muestra el periodo en el que ha sido utilizado y el número de veces que se ha publicado, además del número de retuits y favoritos que ha tenido. Asimismo, el hashtag se enlaza con Twitter, de forma que se pueda acceder fácilmente a información (fotografías, vídeos, tuits, etc.) relacionada sobre el mismo.
Por último, la tercera sección (“Top Hashtags”) muestra los diez hashtags más utilizados por el usuario (igualmente, enlazados con Twitter), además de la información que ya se mostraba en la sección anterior.
- Mayor detalle sobre las menciones de usuarios realizadas
De forma análoga al apartado de Hashtags, en este también se desglosa la información sobre las menciones realizadas por el usuario, en tres secciones: “User Mentions in Tweets”, “User Mention Detail” y “Top Mentions”.
La información mostrada tiene un mayor nivel de detalle que en la versión anterior, y los datos obtenidos son los equivalentes a los comentados para los hashtags, pero ahora relacionados con las menciones de usuario.
Por otro lado, se han realizado otros cambios relevantes:
- Fichero de configuración independiente
Ahora no será necesario editar el código Python, sino que directamente se edita un fichero de configuración, con dos secciones (“Twitter OAuth” y “colors”), que contiene los parámetros asociados a los tokens de autenticación, así como los colores utilizados en la salida de resultados por consola.
- Gestión de errores más amigable
En la versión anterior, muchos usuarios que utilizaban Tinfoleak por primera vez, recibían un código de error que no sabían interpretar y que indicaba la ausencia de los tokens de autenticación (que deben ser informados para poder hacer uso de la API de Twitter). Ahora, estos mensajes son más inteligibles, y favorecerán la identificación de la causa de error.
- Corrección de bugs
Se ha reescrito la mayor parte del código, y se han corregido bugs que tenía identificados, así como otros que han sido reportados por usuarios que utilizan Tinfoleak. No obstante, se necesitará la colaboración de los usuarios para seguir mejorando la calidad de la herramienta.
- Optimización de procesos
Al reescribir el código, ha permitido identificar procesos ineficientes que han sido optimizados. Por ejemplo, la descarga de imágenes se realiza ahora de forma mucho más rápida. Otros procesos también han sido mejorados, y otros han quedado pendientes de optimizar en futuras versiones.
Finalmente, destacar que el código se ha publicado con la licencia Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 (CC BY-SA 4.0)[3]
Espero que os sea de gran utilidad. ¡Cualquier feedback será bien recibido!
Referencias:
[1]
Internet Security Auditors – Herramientas
https://www.isecauditors.com/herramientas-tinfoleak
[2]
Vicente Aguilera Díaz Personal Website – Tools
http://www.vicenteaguileradiaz.com/tools/
[3]
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Autor: Vicente Aguilera -
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Director Departamento de Auditoría.
