Explorando Correos

OSINT (Open Source Intelligence), una de las técnicas más intrigantes y valiosas es la búsqueda de direcciones de correo electrónico parciales o enmascaradas para descubrir su forma completa. Esta técnica se vuelve especialmente importante cuando se investiga un posible fraude, suplantación de identidad, o cuando se requiere enlazar una dirección de correo con una identidad digital en una investigación de ciberseguridad. La capacidad de reconstruir direcciones electrónicas a partir de patrones parciales puede ser la diferencia entre cerrar un caso o quedarse sin pistas.

Uno de los principales retos de los investigadores es que muchas veces las pistas disponibles son muy limitadas: una dirección parcialmente visible como juan*****@sitio.com, o un hash de Gravatar vinculado a una plataforma como WordPress. Estas pistas no dicen mucho por sí solas, pero si se combinan con herramientas adecuadas, pueden abrir la puerta a una red más amplia de información.

El valor de los patrones

La lógica detrás de la búsqueda de correos con patrones o “wildcards” es sencilla: muchas plataformas de recuperación de contraseñas o foros filtran correos electrónicos mostrando sólo los primeros o últimos caracteres. Sin embargo, este pequeño fragmento puede ser usado como un comodín para buscar coincidencias dentro de bases de datos filtradas. Si combinamos este fragmento con información adicional, como un hash MD5 relacionado, aumentamos la probabilidad de identificar al usuario real detrás del correo electrónico.

Automatización en la investigación

En un enfoque manual, este proceso sería extremadamente lento y poco práctico. Se tendría que acceder a múltiples fuentes, algunas protegidas por captchas, firewalls o políticas de acceso restringido. Por eso, el desarrollo de herramientas automatizadas en Python que utilicen librerías como Selenium, Requests o BeautifulSoup se convierte en un activo clave. Estas herramientas permiten buscar correos electrónicos en sitios como pastebins, foros filtrados, historiales de certificados SSL y bases de datos públicas de código fuente.

El uso de estas herramientas no solo ahorra tiempo, sino que también permite encontrar correos que de otro modo no serían visibles con transformaciones básicas como las que ofrece Maltego con complementos de terceros. En un experimento real, una herramienta personalizada logró encontrar más de 2900 direcciones relevantes frente a solo 853 de una búsqueda estándar.

Fuentes de datos críticas

Para que una herramienta de búsqueda wildcard sea realmente efectiva, debe acceder a una variedad de fuentes. Estas incluyen:

• Repositorios de código fuente: Sitios como Searchcode.com, Publicwww.com o Grep.app son excelentes para encontrar direcciones incrustadas en comentarios de código o documentación pública.

• Certificados SSL: Plataformas como crt.sh contienen información de contacto que a menudo incluye correos electrónicos asociados a certificados web.

• Historial WHOIS: Herramientas como viewdns.info permiten ver registros históricos de dominios, incluyendo correos de administradores.

• Buscadores de leads: Servicios como Hunter.io, Snov.io y anymailfinder.com están diseñados para obtener correos empresariales y personales a través de dominios conocidos.

Algunas de estas fuentes requieren API keys o cuentas para funcionar plenamente, por lo que el acceso gratuito puede ser limitado o intermitente. Sin embargo, una estrategia mixta —usando fuentes abiertas junto con aquellas que requieren autenticación— permite maximizar el rendimiento de las búsquedas.

Precauciones éticas y técnicas

Si bien estas herramientas ofrecen un poder inmenso, también implican una gran responsabilidad. El uso excesivo de recursos gratuitos puede llevar a que estos bloqueen accesos automatizados. Además, hay que tener mucho cuidado con la legalidad y la ética del uso de información personal, incluso si proviene de filtraciones públicas.

Las investigaciones OSINT deben respetar los principios de “fair use”, no sólo para evitar consecuencias legales, sino también para mantener el ecosistema de acceso a la información libre. Usar estas herramientas con un enfoque claro, definido y profesional es esencial.

Requisitos

Para implementar este tipo de herramientas, se necesita un entorno Linux con Python 3.12. También es crucial instalar los paquetes necesarios mediante pip, incluyendo:

• selenium

• requests

• beautifulsoup4

• webdriver-manager

Otro punto clave es la compatibilidad entre el navegador Chrome instalado y la versión de Selenium utilizada. Sin esta compatibilidad, el navegador no podrá abrirse automáticamente, y la automatización se verá interrumpida.

El poder del hash y los gravatars

Una técnica particularmente ingeniosa es comparar hashes MD5 generados a partir de direcciones de correo con los hashes encontrados en plataformas como WordPress (usados en Gravatar). Si tienes una dirección y puedes generar su hash MD5, puedes buscar coincidencias en sitios que usen estos hashes públicamente. Invertir el proceso —es decir, generar hashes de un conjunto masivo de posibles direcciones— permite encontrar la aguja en el pajar cuando hay un patrón parcialmente conocido.

Aplicaciones prácticas

• Investigaciones de fraude: Identificar correos asociados a estafas en línea, phishing o suplantación de identidad.

• Análisis de reputación de dominios: Asociar correos a dominios específicos para saber si han estado implicados en campañas sospechosas.

• Recuperación de cuentas o identidad digital: Cuando solo se dispone de un fragmento de información sobre una cuenta perdida o comprometida.

La capacidad de buscar correos electrónicos usando patrones es una herramienta poderosa en el arsenal de cualquier investigador OSINT. Al combinar múltiples fuentes de datos, herramientas automatizadas, y técnicas como el hash inverso, se pueden superar las limitaciones tradicionales de los motores de búsqueda y transformaciones genéricas.

10 Google Dorks útiles para buscar direcciones de correo electrónico:

1. intext:"@gmail.com" site:linkedin.com

2. intext:"@yahoo.com" site:pastebin.com

3. intext:"@hotmail.com" filetype:txt

4. site:github.com "@domain.com"

5. inurl:"email=" intext:"@"

6. "@domain.com" site:stackoverflow.com

7. filetype:xls OR filetype:xlsx "@domain.com"

8. "contact us" "@domain.com"

9. intext:"email" AND "@domain.com"

10. site:trello.com intext:"@gmail.com"

Puedes sustituir "@domain.com" por el dominio que quieras investigar (ej. @empresa.com).