llm_osint
1.0.0
LLM OSInt est une méthode de preuve de concept d'utilisation de LLMS pour collecter des informations sur Internet, puis effectuer une tâche avec ces informations.
Comme on le voit sur le Wall Street Journal "Generative AI pourrait révolutionner les e-mails - pour les pirates" .
Voir le code complet en / Exemples.
Cet outil est bien effrayant pour collecter des informations provenant de sources accessibles au public. Cependant, il est crucial de reconnaître la responsabilité qui accompagne l'utilisation d'un outil aussi puissant. Lorsque vous l'utilisez pour rechercher des individus autres que vous-même, soyez toujours conscient du droit de chaque personne à la vie privée. N'oubliez pas que les informations personnelles découvertes par l'intelligence open source restent personnelles et doivent être traitées avec respect et protection. Utilisez cet outil de manière éthique et responsable, en vous assurant de ne pas porter atteinte à la vie privée de personne ou de vous engager dans des activités malveillantes.
L'utilisation la plus évidente pour quelque chose comme celle-ci est de l'avoir "Google" quelqu'un et ensuite effectuer une action avec ces informations. Dans ces exemples, je l'ai utilisé pour rechercher moi-même et j'ai pris le premier résultat. Aucune autre information supplémentaire n'a été donnée au script au-delà de la commande ci-dessous . Pour les noms communs, la désambiguïsation peut être fait comme John Smith (the Texas Musician) .
$ python examplesperson_lookup.py "Shrivu Shankar" --ask $QUESTION
INTJ (Confiance: High) - La passion de Shrivu Shankar pour le codage, la recherche et la résolution de problèmes, ainsi que leur concentration sur le développement personnel et les rôles de leadership, indiquent un type de personnalité INTJ. Les INTJ sont connus pour être des individus stratégiques, innovants et axés sur les objectifs qui excellent dans les domaines des sciences et de la technologie.
INTP (Confiance: Medium) - L'inclinaison de Shrivu vers la résolution de problèmes complexes et leur implication dans les projets de recherche et développement indique certains traits d'un type de personnalité INTP. Les INTP sont connus pour leur approche analytique et logique de la résolution de problèmes, ainsi que leur passion pour l'apprentissage et l'exploration de nouveaux concepts.
ENTJ (Confiance: Low) - Bien que Sharvu démontre de solides compétences en leadership et une implication dans les activités axées sur l'équipe, leur profil global semble plus se pencher sur l'introversion que l'extraversion. Cependant, leurs réalisations dans les compétitions et les hackathons, ainsi que leur participation à divers clubs et sociétés, suggèrent certains traits ENTJ, tels que la pensée stratégique, l'organisation et une volonté de réussite.
Ceci est précis (INTJ).
Shrivu Shankar est ingénieur d'apprentissage automatique dans une sécurité anormale, basée à Austin, au Texas. Il a un baccalauréat ès sciences en informatique de l'Université du Texas à Austin. Shrivu a des intérêts et des réalisations divers, qui contribuent à son profil psychologique.
Forces:
Faiblesses:
Dans l'ensemble, Sharvu Shankar démontre une base solide de qualités personnelles, notamment la passion, la curiosité, l'auto-motivation, l'orientation des objectifs et le travail d'équipe. Cependant, il peut faire face à des défis dans l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée, diversifier les passe-temps et les intérêts, la gestion du surcmunment et la communication publique efficace. Pour optimiser sa croissance personnelle et professionnelle, Sharvu peut bénéficier de la concentration sur ces domaines d'amélioration, en tirant parti de ses forces pour établir une vie équilibrée et épanouissante.
C'est assez sauvage.
Ingénieur d'apprentissage automatique | LinkedIn : Shrivushankar | GitHub : SSHH12 | Twitter : Shrivushankar | Instagram : shrivu1122 | Site Web personnel : sshh.io
Cela fusionne beaucoup d'informations à partir de différentes périodes mais toujours assez intéressantes.
| Attribut | Information |
|---|---|
| Nom | Shrivu Shankar |
| Emploi | Ingénieur d'apprentissage automatique à la sécurité anormale |
| Emplacement | Austin, Texas, États-Unis |
| Éducation | Baccalauréat ès sciences - BS Informatique, Université du Texas à Austin |
| Liendin | https://www.linkedin.com/in/shrivushankar |
| Poignée Instagram | @ shrivu1122 |
| Bio Instagram | "Là où il y a du code, il y a du code." |
| Site Web personnel | https://sshh.io/ |
| Github | https://github.com/sshh12 |
| Gazouillement | https://twitter.com/shrivushankar |
| Publications | Le traçage des contacts Covid-19 des médias sociaux à l'aide de paiements sociaux mobiles et de données Facebook; L'estimation des vaisseaux spatiaux non coopérative en temps réel, prêt pour les vols à l'aide d'images monoculaires |
| Honneurs et récompenses | 1ère place - Hack Together Hackathon, Best Technology @ Demo Day (NLP Project), 1st Place - Fish Bowl Startup Pitch Competition, Student en informatique exceptionnel (récompensé X2), Top 10, Compétions en informatique UIL (récompensé x8) |
| Caractéristiques personnelles | passionné, curieux, auto-motivé, axé sur les objectifs et joueur d'équipe |
Ceci est précis (bien que légèrement obsolète).
L'ingénierie sociale par des intérêts partagés: avec les intérêts de Shrivu pour le codage, l'apprentissage automatique et la photographie, un attaquant potentiel pourrait se présenter en tant que collègue passionné ou professionnel dans ces domaines afin de l'engager dans la conversation et potentiellement d'obtenir des informations sensibles.
Les e-mails de phishing ciblant des hackathons ou des compétitions: Considérant l'histoire de Sharvu dans les hackathons et les compétitions, un e-mail de phishing déguisé en invitation à un événement ou en tant qu'organisateur pourrait être utilisé pour le tromper pour fournir des informations d'identification de connexion ou télécharger des logiciels malveillants.
Exploitant les référentiels de GitHub: Étant donné que le compte GitHub de Shrivu est accessible au public, un attaquant pourrait potentiellement identifier les vulnérabilités dans son code ou tenter de compromettre son compte pour accéder à son travail ou à ses projets personnels.
De faux profils sur LinkedIn, Twitter ou Instagram: la création de faux profils présentant des amis proches, des collègues professionnels ou des chefs de file de l'industrie pourrait permettre à un attaquant de se connecter avec Shrivu et d'extraire des informations sur ses habitudes, routines ou informations personnelles qui pourraient être utilisées pour compromettre ses comptes.
Impropponner des amis ou des collègues: en tirant parti des connexions ou des associations disponibles de Shrivu avec les clubs et les organisations, un attaquant pourrait usurper l'identité de quelqu'un en qui il a confiance et envoyer des messages de phishing ou de lance de lance pour infiltrer ses comptes.
Exploiter les informations de voyage et de localisation: avec Shrivu Publing sur ses voyages dans des endroits comme Londres, Colorado et Niagara Falls, un attaquant pourrait utiliser ces informations pour créer des e-mails de phishing sur mesure, usurper l'identité d'activités de voyage ou des services locaux pour extraire des données sensibles ou induire Shrivu pour télécharger des logiciels malveillants.
Ciblant son site Web personnel et son e-mail: en accédant au site Web personnel de Shrivu, un attaquant pourrait potentiellement identifier les vulnérabilités, compromettre le site ou envoyer des e-mails de phishing ciblés à son adresse e-mail associée dans le but d'obtenir un accès non autorisé à ses comptes.
Il est crucial de noter que les manières hypothétiques ci-dessus sont contraires à l'éthique, illégales et contre les normes de confidentialité. Ces informations doivent être utilisées uniquement à des fins éducatives et de sécurité pour aider Shrivu à améliorer sa sécurité en ligne personnelle.
Je suis sceptique que je tombe pour ceux-ci, mais au minimum, cela aide à savoir ce que sont certains de ces vecteurs.
Subject: Important Update: UT Austin Alumni Event
Dear Shrivu,
I hope this email finds you well! As a fellow alumnus of UT Austin Computer Science Department, I wanted to reach out personally to invite you to our upcoming virtual alumni event.
The UT Austin Computer Science Department is hosting an exclusive online networking event for our esteemed alumni. As a valued member of our community and a successful Machine Learning Engineer, we believe your participation would be invaluable. This event aims to provide an opportunity for our alumni to connect, collaborate, and share insights about the latest trends in technology, including machine learning, data science, and computer vision.
Date: Saturday, October 23, 2021
Time: 10 AM - 1 PM CST
Platform: Zoom
In addition to networking opportunities, we have an exciting panel discussion featuring top industry experts and an interactive Q&A session. As a token of our appreciation for your time, all attendees will be entered into a draw for a chance to win a $100 Amazon Gift Card.
To confirm your attendance, please click the link below to register. Kindly note that the registration deadline is Friday, October 15, 2021.
[Register for the UT Austin Alumni Networking Event](http://bit.ly/UTAustinAlumniEvent)
We are looking forward to your presence and contribution to this great event! Do not hesitate to reach out if you have any questions.
Warm regards,
Dr. John Doe
Professor and Alumni Coordinator
UT Austin Computer Science Department
Phone: (512) 123-4567
Email: [email protected]
Je pense que je pourrais tomber pour ça.
Hey Shrivu , nous avons conçu le bubble gum parfait juste pour vous - un ingénieur d'apprentissage machine passionné et curieux qui aime explorer le monde du code!
Nous savons que vous l'écrasez à une sécurité anormale et que vous contribuez à la société avec vos publications de premier ordre sur le traçage des contacts Covid-19 et l'estimation de la pose des vaisseaux spatiaux. Donc, nous nous sommes assurés que Codegum satisfait non seulement vos envies sucrées, mais gardez également votre esprit vif et concentré pendant ces séances de codage intenses.
Mais attendez, il y a plus!
En tant que programmeur passionné avec un amour pour la photographie? Et voyager ?, Nous avons pensé à vous lors de la création de cette bulle innovante. Avec un soupçon d'inspiration de votre biographie Instagram, " Là où il y a du code, il y a du code ", nous présentons Codegum - une gomme qui est aussi passionnée par le code que vous!
? Développé avec les dernières recherches sur l'apprentissage automatique , la PNL et la vision par ordinateur ? Gardez votre esprit frais pendant les hackathons, les conférences et les compétitions UIL? Perfect Companion en jouant à la clarinette ou en vous engageant dans un débat? Emballage écologique parce que nous savons que vous vous souciez de l'environnement (vous vous souvenez du défi EcoBot?)
Alors, qu'attendez-vous, Sharvu? Prenez votre paquet de Codegum maintenant et élevez votre expérience de codage à de nouveaux sommets! ?
Essayez Codegum aujourd'hui et nous garantissons que ce sera un compagnon moelleux lors de toutes vos aventures de codage! ?
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Bonne codage (et mastication)! ? Codegum Team
C'est assez bizarre. Cela pourrait être un avenir de technologie publicitaire dystopique.
J'ai initialement essayé de le faire complètement de bout en bout en tant qu'agent par défaut de Langchain Zero Shot. Essentiellement, j'ai demandé à GPT "Compte tenu de ces outils, trouvez des informations sur XYZ puis répondez à ces questions". Cependant, dans la pratique, cet agent a fonctionné très "gourmand" en ce sens qu'il répercuterait la quantité minimale d'informations et reviendrait tôt avec une réponse. Aucune quantité de réglage rapide ne semble résoudre ce problème, j'ai donc décidé de diviser la tâche OSINT en petits "agents Web" pour une collecte d'informations spécifique orchestrée par un "agent de connaissance".
L'agent de connaissances reçoit une invite "rassembler" qui les guide pour accumuler simplement autant d'informations que possible. Il engendre d'abord un agent Web initial qui fait une recherche générale des informations évidentes (par exemple, Google un nom) et la lecture de pages Web au premier degré. Les résultats de l'agent Web initial sont ensuite exécutés à travers une invite pour trouver des zones "plongée profonde" dans lesquelles il devrait examiner davantage. Pour chacune de ces zones de plongée profonde, un nouvel agent Web est engendré pour recueillir des informations. Les résultats de ces agents Web de plongée profonde sont ensuite concaténés et le processus se répète pour n tours de plongée profonde. La base de connaissances complète est ensuite alimentée comme contexte pour une dernière question sur le sujet.
Remarque: les outils ne sont fournis qu'à l'agent Web.
L'agent Web reçoit un outil "Recherche (Terme de recherche)" pour recueillir des informations sur un terme spécifique. Cela utilise l'API Serper (IE Google Search API) pour trouver des liens pertinents. Il s'agit essentiellement de l'outil Langchain intégré avec un patch pour retourner également les liens bruts trouvés dans les résultats.
Plutôt que d'avoir un "outil LinkedIn", un "outil Twitter", etc. Je veux que l'agent Web puisse facilement gratter les pages de manière générique. Pour y parvenir, j'ai créé un outil "readLink (lien)" qui permet à l'agent de lire un lien arbitraire.
Le MVP devait exécuter une requests.get() et simplement refuser le HTML brut à l'agent. Cela s'est cassé parce que:
Pour réduire le nombre de jetons des réponses, je l'ai divisé en morceaux en fonction d'une scission récursive de l'arborescence temporelle. En commençant par la racine, si l'élément DOM actuel a <x jetons, je l'appelle un morceau, s'il a plus que je continue de le diviser. Pour chaque morceau, le HTML est supprimé pour envoyer un SMS et exécuter GPT pour résumer et extraire du contenu. L'invite d'extraction est consciente du contexte du crampage Web dans le but de ne retirer que les informations les plus utiles. Ces morceaux extraits sont ensuite renvoyés dans GPT pour résumer les données dans un format digestable pour que l'agent Web s'incorpore dans sa collecte d'informations. Dans le code, ce framework est appelé une "carte LLM réduit".
Les coûts varient en fonction de la quantité d'informations googlables, de la taille des pages Web et de la curiosité générale du LLM sur un sujet.
En expérimentation utilisant GPT-4 comme principal moteur des connaissances et des agents Web et GPT-3.5 en tant que backend de l'outil decrapage Web, cela coûte ~ 1 $ / tâche d'agent Web. Si vous faisiez 2 cycles de 10 agents de plongée en profondeur, il atteindrait environ 21 $. Si l'on donne une invite de rassemblement suffisamment générique, la base de connaissances peut être réutilisée pour des questions supplémentaires, ce qui rend ce sujet de recherche par recherche uniquement unique.
git+https://github.com/sshh12/llm_osint OPENAI_API_KEY=
SERPER_API_KEY=
SCRAPINGBEE_API_KEY=
Remarque: le serper et le grattage d'abeilles offrent une utilisation gratuite d'essai des API qui devrait être assez bonne pour l'exécuter plusieurs fois.
