Clase 250 — OSINT de personas

Parte: 12 — OSINT e ingeniería social · Fuente: Open Source Intelligence Techniques (M. Bazzell) ⏱️ Duración estimada: 100 min · Nivel: Intermedio

🎯 Objetivo

Aprender a construir un perfil OSINT de una persona a partir de identificadores públicos —nombre, correo, usuario, teléfono— usando pivoteo entre fuentes, siempre sobre objetivos autorizados o consentidos. El alumno terminará capaz de correlacionar cuentas, detectar reutilización de alias y producir un dossier verificable, entendiendo el impacto en la privacidad de estas técnicas.

⚖️ Nota ética

El perfilado de personas se practica solo sobre ti mismo, sobre un objetivo autorizado por escrito o sobre un compañero que consienta en el ejercicio. Compilar datos de terceros sin base legal es doxing y puede ser delito. Trata cada dato personal como sensible.

📚 Resultados de aprendizaje

Al finalizar, el alumno podrá:

1. Pivotar entre nombre, correo, usuario y teléfono para enlazar cuentas de una misma persona.
2. Verificar la validez de correos y detectar brechas asociadas.
3. Rastrear la reutilización de un alias en múltiples plataformas.
4. Evaluar el nivel de confianza y evitar falsos positivos por homónimos.
5. Redactar un dossier con cadena de custodia y respeto a la privacidad.

🗺️ Temas

📖 Definiciones y características

• Pivoteo: usar un dato hallado para descubrir otros (correo → usuario → perfiles). Característica: es la esencia del OSINT de personas.
• Enumeración de correos: confirmar si una dirección existe/está registrada en un servicio. Característica: pasiva si usa APIs públicas de recuperación.
• Reutilización de alias: tendencia de las personas a repetir el mismo nombre de usuario. Característica: alta tasa de éxito para correlacionar.
• Homónimo: dos personas con el mismo nombre. Característica: principal fuente de falso positivo.
• Data breach / leak: conjunto de credenciales expuestas por una brecha. Característica: útil para patrones, pero de manejo legal delicado.
• Confianza (alta/media/baja): grado de certeza de que un dato pertenece al objetivo. Característica: obliga a la verificación cruzada.

🧰 Herramientas y preparación

• VM aislada y sock puppet ya preparados (Clase 249).
• Búsqueda de usuarios: sherlock, maigret, whatsmyname. Instalación: pipx install maigret.
• Correos: Have I Been Pwned, Holehe (pipx install holehe), Hunter.io (con moderación).
• Buscadores de personas: solo de acceso público y legal según jurisdicción; documenta la fuente.
• Recordatorio: ejecuta cada herramienta contra tu propio identificador o el autorizado.

🧪 Laboratorio guiado

Objetivo: tu propio identificador (o el de un compañero que consienta).

1. Anota tus identificadores de prueba: nombre, un correo dedicado, un alias.
2. Busca el alias en múltiples plataformas: sherlock tu_alias y maigret tu_alias. Registra coincidencias reales vs. falsos positivos.
3. Comprueba en qué servicios está registrado un correo: holehe correo@example.com.
4. Consulta brechas asociadas al correo en Have I Been Pwned y anota qué datos se filtraron.
5. Pivota: si un perfil revela una web personal, extrae de ella nuevos correos o alias y repite.
6. Construye una tabla de correlación (dato, fuente, confianza, verificado sí/no).
7. Marca al menos un homónimo que aparezca y explica cómo lo descartaste (foto, ubicación, fecha).
8. Redacta un mini-dossier de 1 página con lo enlazado y su nivel de confianza.

✍️ Ejercicios

1. Ejecuta sherlock y maigret sobre el mismo alias y compara falsos positivos.
2. Explica por qué un "match" de usuario no prueba que sea la misma persona.
3. Documenta una cadena de pivoteo de al menos 3 saltos (correo → perfil → web → correo nuevo).
4. Analiza una brecha propia en HIBP y deriva 3 recomendaciones de higiene de credenciales.
5. Diseña criterios objetivos para descartar homónimos.
6. Investiga la diferencia legal entre OSINT autorizado y doxing en tu país.

📝 Reto verificable

Entrega un dossier de auto-OSINT que enlace al menos 3 cuentas tuyas mediante pivoteo, con la cadena documentada y un nivel de confianza justificado por cada enlace. Criterio de aceptación: cada enlace es reproducible desde la fuente citada y el dossier incluye al menos un falso positivo descartado con criterio explícito.

⚠️ Errores comunes

❓ Preguntas frecuentes

❓ ¿Puedo perfilar a cualquiera con estas herramientas? Técnicamente sí, legal y éticamente no. Solo sobre ti, con consentimiento o con autorización escrita en un engagement.

❓ ¿Un match de username es prueba definitiva? No. Es un indicio. Necesitas corroboración cruzada (foto, biografía, enlaces) para elevar la confianza.

❓ ¿Qué hago si encuentro datos muy sensibles de mí? Documenta, reduce tu exposición (elimina cuentas, cambia contraseñas, activa 2FA) y considera solicitudes de eliminación a los servicios.

🔗 Referencias

• Bazzell, M. Open Source Intelligence Techniques. https://inteltechniques.com/book1.html
• Sherlock. https://github.com/sherlock-project/sherlock
• Maigret. https://github.com/soxoj/maigret
• Holehe. https://github.com/megadose/holehe
• Have I Been Pwned. https://haveibeenpwned.com/

📥 Material descargable

• 📄 Guía en PDF — versión imprimible de esta clase.
• 🎞️ Presentación (PPTX) — deck para proyectar en clase.

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