CrossLinked es una herramienta gratuita y de código abierto de enumeración de LinkedIn que utiliza el scraping del motor de búsqueda para recopilar nombres válidos de usuarios de LinkedIn de una organización objetivo. En este post te enseñamos a usar esta herramienta, que puede resultar de mucha utilidad en LinkedIn y otros contextos.
¿Cómo funciona CrossLinked?
CrossLinked utiliza el raspado de motores de búsqueda para encontrar perfiles de empleados en LinkedIn. Una vez que se encuentra un perfil, CrossLinked extrae el nombre del empleado y lo guarda en un archivo. CrossLinked se puede usar para enumerar empleados de una amplia variedad de organizaciones, incluidas grandes corporaciones, agencias gubernamentales e instituciones educativas.
Esta técnica proporciona resultados precisos sin necesidad de usar claves de API o credenciales y sin acceder directamente a LinkedIn. El scraping de motores de búsqueda es una técnica que se utiliza para recopilar información de sitios web mediante la extracción de datos de la página web, para lo que emplea un software automatizado. Aunque los motores de búsqueda tienen autorización para hacer scraping, con el fin de recopilar e indexar información en todo internet, el scraping no autorizado no está permitido en la plataforma de LinkedIn.
CrossLinked es una herramienta valiosa para los profesionales de la seguridad informática que necesitan recopilar información sobre objetivos potenciales. Se puede utilizar para identificar a los empleados que pueden tener acceso a información confidencial. CrossLinked también sirve para identificar a los empleados que pueden ser vulnerables a los ataques de ingeniería social.
Scraping de motores de búsqueda
CrossLinked funciona, entre otras formas, mediante el scraping o raspado de motores de búsqueda. Este es un proceso que consiste en extraer datos y contenido de los resultados de búsqueda de motores de búsqueda, como Google, Bing, Yahoo u otros. Esta técnica se utiliza para recopilar información de manera automatizada y sistemática.
El scraping de motores de búsqueda implica enviar solicitudes de búsqueda a los motores de búsqueda y luego analizar las páginas de resultados para extraer datos relevantes, como URL, metadatos, títulos, descripciones, fragmentos de texto y otros elementos que aparecen en los resultados de búsqueda.
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👉 Prueba gratis el Bootcamp en Ciberseguridad por una semanaLa información extraída mediante este método puede utilizarse para diversos propósitos, como análisis de palabras clave, seguimiento de la posición de un sitio web en los resultados de búsqueda, investigación de la competencia, recopilación de datos para estudios de mercado y mucho más.
¿Cómo usar CrossLinked?
Para usar CrossLinked, necesitarás tener Python instalado en el ordenador. También, deberás proporcionarle el nombre de la organización que deseas enumerar. Luego, CrossLinked usará el raspado de motores de búsqueda para encontrar perfiles de empleados en LinkedIn. Una vez se ha encontrado un perfil, esta herramienta extraerá el nombre del empleado y lo guardará en un archivo.
El paso a paso para usar esta herramienta es:
- Instala Python.
- Descarga CrossLinked desde el repositorio de GitHub.
- Abre una ventana de terminal y navega hasta el directorio en el que se ha descargado CrossLinked.
- Ejecuta el siguiente comando:
python3 crosslinked.py -o <nombre_organizacion>
Donde dice nombre_organizacion va el nombre de la organización que deseas enumerar. Entonces, CrossLinked comenzará a enumerar a los empleados de la organización de destino. Al terminar de enumerar a los empleados, creará dos archivos:
- names.txt: este archivo contendrá una lista de nombres de empleados únicos en el formato especificado.
- names.csv: este archivo contendrá los datos de búsqueda sin procesar.
A continuación, puede utilizar estos archivos para enumerar aún más a los empleados de la organización de destino.
Algunos de los comandos que pueden serte de utilidad son:
- -f: permite especificar el formato del archivo de salida. El formato predeterminado es {primero}.{último}@dominio.com.
- -t: especifica el tiempo de espera para cada consulta de búsqueda. El tiempo de espera predeterminado es de 25 segundos.
- -j: especifica el número de subprocesos simultáneos a utilizar. El número predeterminado de subprocesos es 10.
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CrossLinked es una herramienta muy útil y eficiente; puede usarse en múltiples contextos, por ejemplo, en nuestros ejercicios de Red Team, donde es necesario indagar en el público objetivo del ataque cibernético. Si quieres convertirte en todo un experto de la seguridad informática, accede ya al Ciberseguridad Full Stack Bootcamp. Con esta formación intensiva, aprenderás a nivel teórico y práctico gracias a profesores expertos en el sector IT. En pocos meses, estarás listo para destacar en el mercado laboral. ¡Pide ya mismo más información y anímate a cambiar tu futuro!
