Статья Парсинг сотрудников компаний из Linkedin без использования API

[bratva]

Crosslinked - это мощный скрипт на Python для облегчения процесса парсинга имен сотрудников компаний из LinkedIn без использования API или прямого доступа к сайту. Это бесценный инструмент для сбора данных о сотрудниках компаний с возможностью автоматизации ваших действий для более эффективного достижения конечных целей.

Crosslinked использует возможности Python при взаимодействии с интерфейсом LinkedIn для получения данных. Скрипт парсит имена сотрудников, ассоциируемые с определенными компаниями в профилях LinkedIn.

Скрипт очень удобный и универсальный, с простым интерфейсом командной строки, что значительно экономит ваше время, которое могло быть потрачено на утомительные и повторяющиеся задачи для получения необходимой информации.

Автоматизируя процесс сбора данных, Crosslinked позволяет пользователям быстро составить полные списки сотрудников для анализа, расследований или любых других законных (лол) целей использования подобной информации.

Установка
Устанавливаем последний стабильный релиз из PyPi:

pip3 install crosslinked

Либо скачиваем последний релиз из GitHub:

git clone https://github.com/m8sec/crosslinked
cd crosslinked
pip3 install .

Синтаксис

crosslinked <name format> <company>

Формат наименования

{f}.{last}                            = j.smith
{first.{last}                         = john.smith
CMP\{first}{l}                        = CMP\johns
{@company.com">f}{last}@company.com   = jsmith@company.com

Пример
Парсинг сотрудников Tesla с электронной почтой @tesla.com

crosslinked -f '{first}.{last}@tesla.com' tesla

Объясняем команду по частям:

• crosslinked: команда для запуска скрипта Crosslinked.
• -f '{first}.{last}'@tesla.com: Флаг -f определяет формат генерации адресов электронной почты. В данном конкретном примере, {first} и {last} шаблон для имен и фамилий сотрудников. Формат определен через выражение '{first}.{last}'@tesla.com, что означает адрес электронной почты будет сгенерирован в формате "firstname.lastname@tesla.com".
• tesla: Этот аргемент определяет название целевой компании. В данном случае компания будет "tesla".

cat names.txt

Источник: https://medium.com/@cuncis/osint-li...-direct-access-using-crosslinked-62aa5edb35ac
Репозиторий: https://github.com/m8sec/crosslinked

P. S. По мотивам моей сегодняшней беседы с товарищем, с чего начинать подготовку контактов для последующих фишинг-кампаний и дальнейшей работы с таргетами.

 

[ski]

I love your writing style .

 

[weaver]

Как быть с тем, если у сотрудников нет профилей на линкед? Какие есть варианты разведки? Предположим у них есть домен яля company.com и мыло support@company.com

 

[C0rtex]

кто запускал софт с проксями? прокси и живые но чет гугл 403 выдает

 

[bratva]

Как быть с тем, если у сотрудников нет профилей на линкед? Какие есть варианты разведки? Предположим у них есть домен яля company.com и мыло support@company.com

Начинаем с ZoomInfo, дальше я пользуюсь ghostproject.fr для поиска емейлов по маске корпа, затем прогоняю через RocketRearch. Как правило, этого достаточно, чтобы получить какие-то данные и продолжить работу дальше.

В случае западной компании - linkedin-профиль есть практически всегда. Проблема просто в том, что он может быть личный и регнут на личный емэйл, и далеко не факт, что компания указана в CV (либо она указывается криво в тестовом поле и не ищется через поиск). Поэтому критично определять не только рабочие емейлы конкретной персоны, но и личные.

Мой сценарий такой:
Корп -> работник и пост -> емэйлы: рабочий, личный -> телефон -> социалки
Все это заносим в таблицу (которую не храним на Гугл.Докс только, блядь, и не забываем упаковывать в криптоконтейнер).

 

[penpen]

Попробовал. Нагенерило почему то итальянских имен/фамилий + @домен. Ничего общего с реальностью инструмент не имеет.

 

[d333d]

затем прогоняю через RocketSearch

Все таки RocketReach.

Так же советую dnb.com

Сайт писал по памяти, но если в гугле не забанены, то можно вбить в гугл ZoomInfo pricing например, и гугл сам будет подсказывать альтернативные сайты для поиска. На многих есть Free Trial, что позволит бесплатно все посмотреть, либо найти какие-то зацепки.

Так же рекомендую чекать всякие утечки баз типа Facebook и Twitter, для поиска профилей в соц. сетях, оттуда тоже можно собрать много полезной информации.

 

[penpen]

Раз пошла такая пьянка, Signalhire еще вспомнил. Но на триалах далеко не уедешь. У кого сейчас получаеться вбивать в них? Или где акки купить?

 

[d333d]

Раз пошла такая пьянка, Signalhire еще вспомнил. Но на триалах далеко не уедешь. У кого сейчас получаеться вбивать в них? Или где акки купить?

Если есть спрос на SignalHire, я могу делать аккаунты под ключ, но выше цены, что на сайте. То есть аккаунт на условные 210 кредитов телефоны+почты по 140$ (при официальной цене 99$).

 

[bratva]

Попробовал. Нагенерило почему то итальянских имен/фамилий + @домен. Ничего общего с реальностью инструмент не имеет.

Там нужно допилить скрипт, нет времени пока объяснить как

Как вариант, попробуй вот этот: https://github.com/l4rm4nd/LinkedInDumper
Ограничений: 1000 результатов из поиска, вроде как через Премиум акк без лимитов, работает через айди-сессии с куки (т.е. можно попробовать доработать на многопоточную работу через несколько акков).

Если возникают какие-то проблемы - пиши подобно сюда, если у меня нет времени с этим разбираться - у нас куча нормальных ребят на форуме, помогут тебе с проблемой + польза камьюнити и реальный контент. Я к тому, что неудачный опыт - тоже опыт, который имеет огромную ценность и дает пищу для размышлений.

Удачи.

 

[michael_]

Начинаем с ZoomInfo, дальше я пользуюсь ghostproject.fr для поиска емейлов по маске корпа, затем прогоняю через RocketRearch. Как правило, этого достаточно, чтобы получить какие-то данные и продолжить работу дальше.

В случае западной компании - linkedin-профиль есть практически всегда. Проблема просто в том, что он может быть личный и регнут на личный емэйл, и далеко не факт, что компания указана в CV (либо она указывается криво в тестовом поле и не ищется через поиск). Поэтому критично определять не только рабочие емейлы конкретной персоны, но и личные.

Мой сценарий такой:
Корп -> работник и пост -> емэйлы: рабочий, личный -> телефон -> социалки
Все это заносим в таблицу (которую не храним на Гугл.Докс только, блядь, и не забываем упаковывать в криптоконтейнер).

Это рабочий процесс, которому следую и я.

Я бы добавил процесс обогащения для поиска утечек из базы данных. Это иногда полезно для понимания форматирования доменов.

 

[tenac1ous]

Crosslinked - это мощный скрипт на Python для облегчения процесса парсинга имен сотрудников компаний из LinkedIn без использования API или прямого доступа к сайту. Это бесценный инструмент для сбора данных о сотрудниках компаний с возможностью автоматизации ваших действий для более эффективного достижения конечных целей.

Crosslinked использует возможности Python при взаимодействии с интерфейсом LinkedIn для получения данных. Скрипт парсит имена сотрудников, ассоциируемые с определенными компаниями в профилях LinkedIn.

Скрипт очень удобный и универсальный, с простым интерфейсом командной строки, что значительно экономит ваше время, которое могло быть потрачено на утомительные и повторяющиеся задачи для получения необходимой информации.

Автоматизируя процесс сбора данных, Crosslinked позволяет пользователям быстро составить полные списки сотрудников для анализа, расследований или любых других законных (лол) целей использования подобной информации.

Установка
Устанавливаем последний стабильный релиз из PyPi:

pip3 install crosslinked

Либо скачиваем последний релиз из GitHub:

git clone https://github.com/m8sec/crosslinked
cd crosslinked
pip3 install .

Посмотреть вложение 57281
Посмотреть вложение 57282
Посмотреть вложение 57283

Синтаксис

crosslinked <name format> <company>

Формат наименования

{f}.{last}                            = j.smith
{first.{last}                         = john.smith
CMP\{first}{l}                        = CMP\johns
{@company.com">f}{last}@company.com   = jsmith@company.com

Пример
Парсинг сотрудников Tesla с электронной почтой @tesla.com

crosslinked -f '{first}.{last}@tesla.com' tesla

Объясняем команду по частям:

• crosslinked: команда для запуска скрипта Crosslinked.
• -f '{first}.{last}'@tesla.com: Флаг -f определяет формат генерации адресов электронной почты. В данном конкретном примере, {first} и {last} шаблон для имен и фамилий сотрудников. Формат определен через выражение '{first}.{last}'@tesla.com, что означает адрес электронной почты будет сгенерирован в формате "firstname.lastname@tesla.com".
• tesla: Этот аргемент определяет название целевой компании. В данном случае компания будет "tesla".

Посмотреть вложение 57284

cat names.txt

Посмотреть вложение 57285

Источник: https://medium.com/@cuncis/osint-li...-direct-access-using-crosslinked-62aa5edb35ac
Репозиторий: https://github.com/m8sec/crosslinked

P. S. По мотивам моей сегодняшней беседы с товарищем, с чего начинать подготовку контактов для последующих фишинг-кампаний и дальнейшей работы с таргетами.

Тот же TheHarvester, может вполне успешно находить все нужные профили в линкдедин, и без АПИ, хотя спорить не буду, тулза полезная, но лучше ее комбинировать з другими для достижения более обширных результатов

 

[jaroule]

If there is a demand for SignalHire, I can make turnkey accounts, but higher than the price on the website. That is, an account for conditional 210 credits, phones + mail for $140 (with the official price of $99).

best use apollo it's far more powerfull tool