Empleados y personas

Guía rápida para mapear roles, equipos y convenciones de identidad a partir de información profesional pública. Recopila solo los datos necesarios para el objetivo autorizado, evita información personal ajena al trabajo y protege el inventario resultante.

Flujo rápido

1. Confirmar páginas corporativas y dominios de correo.
2. Identificar equipos y roles relevantes, no recopilar empleados indiscriminadamente.
3. Construir organigramas e hipótesis de relaciones funcionales.
4. Inferir convenciones de usernames y correo con muestras públicas confirmadas.
5. Contrastar perfiles entre LinkedIn, web corporativa, GitHub y buscadores.
6. Marcar cada identidad como confirmada, probable, histórica o descartada.
7. Separar los datos profesionales de teléfonos y cuentas personales.

Nombre | Rol | Equipo | Ubicación | Username | Email | Fuente | Fecha | Confianza | En alcance

Identificación de empleados

Fuentes habituales:

• Página de equipo, autores, notas de prensa y webinars.
• LinkedIn y perfiles profesionales.
• Repositorios y organizaciones públicas de GitHub.
• Conferencias, publicaciones técnicas y documentación.
• Ofertas de empleo y páginas de departamentos.
• Registros corporativos cuando publiquen administradores.

site:example.com (equipo OR team OR leadership OR authors)
site:linkedin.com/in "Example Corp"
site:github.com "@example.com"
"Example Corp" (engineer OR developer OR security)

Confirmar empresa actual, fecha, ubicación y coherencia del perfil. No asumir que una relación laboral histórica sigue vigente.

Roles interesantes

Priorizar roles en función del escenario y reducir la recopilación a lo necesario:

• Administración de identidad, sistemas y redes.
• Seguridad, SOC, respuesta y arquitectura.
• Desarrollo, DevOps, SRE y plataforma.
• Helpdesk y soporte interno.
• Finanzas, legal y recursos humanos cuando estén dentro del escenario.
• Ejecutivos y asistentes con funciones públicas relevantes.
• Propietarios de aplicaciones o productos expuestos.

Un rol interesante para el modelo de amenaza no implica que la persona sea vulnerable ni que deba contactarse.

IT, Security, Developers y Helpdesk

Términos útiles para búsquedas:

site:linkedin.com/in "Example Corp" (IT OR sysadmin OR infrastructure)
site:linkedin.com/in "Example Corp" (security OR SOC OR CISO)
site:linkedin.com/in "Example Corp" (developer OR engineer OR DevOps OR SRE)
site:linkedin.com/in "Example Corp" (helpdesk OR "service desk" OR support)
site:github.com "Example Corp" (DevOps OR platform OR security)

Datos relevantes: cargo, equipo, sede, tecnologías mencionadas y relación funcional. Evitar almacenar hobbies, familiares, direcciones privadas u otros datos no necesarios.

Ejecutivos

Los ejecutivos aparecen normalmente en fuentes oficiales y documentación regulatoria.

Buscar en:

• Página de liderazgo y gobierno corporativo.
• Informes anuales y relación con inversores.
• Registros mercantiles.
• Notas de prensa y entrevistas.
• Perfiles corporativos verificados.

Registrar nombre, cargo, entidad legal y vigencia. Distinguir consejeros, ejecutivos, fundadores y portavoces.

Usuarios privilegiados potenciales

No es posible confirmar privilegios reales mediante OSINT. Clasificar únicamente probabilidad funcional según el rol.

Indicadores:

• Identity/IAM, Active Directory o Microsoft 365 administrator.
• Cloud, platform, infrastructure o network engineer.
• DevOps, SRE, release manager o CI/CD owner.
• SOC, incident response o security engineering.
• Helpdesk con funciones de recuperación de cuentas.
• Propietario técnico de una aplicación crítica.

Usar etiquetas como posible acceso administrativo, propietario funcional o sin confirmar. No afirmar que una cuenta es privilegiada sin evidencia autorizada.

Naming conventions

Derivar patrones únicamente de direcciones o usernames publicados legítimamente por la organización.

Patrones habituales:

nombre.apellido
nombreapellido
napellido
nombrea
iniciales
identificador numérico

# Extraer dominio y parte local de una lista autorizada
awk -F@ 'NF==2 {print $1}' confirmed-emails.txt | sort -u
awk -F@ 'NF==2 {print $2}' confirmed-emails.txt | sort -u

Revisar colisiones, segundos apellidos, guiones, caracteres no ASCII, cuentas externas y cambios de nombre.

Generación de usernames

Generar candidatos localmente a partir de personas confirmadas y patrones observados.

# Ejemplo con username_generator
python3 username_generator.py -w users.txt
 
# Ejemplo con namemash de SecLists
while IFS= read -r full_name; do
  printf '%s\n' "$full_name" | ./namemash.py
done < names.txt | sort -u > username-candidates.txt

Las listas generadas son hipótesis. No validarlas mediante autenticación, recuperación de contraseña, SMTP RCPT TO ni otros mecanismos que contacten cuentas sin autorización expresa.

Emails corporativos

Fuentes de direcciones publicadas:

• Contacto, prensa, seguridad y relación con inversores.
• Autores de documentos e informes.
• Repositorios y commits corporativos.
• Hunter, Phonebook.cz y otras bases OSINT.
• Certificados de firma o documentación pública.

site:example.com "@example.com"
site:example.com filetype:pdf "@example.com"
site:github.com "@example.com"
"Nombre Apellido" "@example.com"

Separar:

• Dirección publicada y confirmada.
• Dirección inferida por patrón.
• Alias genérico como security@ o support@.
• Dirección histórica.

No enviar mensajes de prueba ni comprobar existencia contra portales de login fuera de un escenario autorizado.

Teléfonos

Recopilar preferentemente números corporativos públicos:

• Centralita y oficinas.
• Soporte o atención al cliente.
• Prensa, ventas y relación con inversores.
• Números publicados en registros y documentos oficiales.

Normalizar en formato internacional:

País | Tipo | Número E.164 | Departamento | Fuente | Fecha | Público | En alcance

Evitar números personales y no realizar llamadas, mensajería o validaciones automáticas sin autorización específica.

Organigramas

Construir relaciones funcionales, no perfiles personales detallados.

Dirección
├── Tecnología
│   ├── Infraestructura / Cloud
│   ├── Desarrollo / Plataforma
│   └── Helpdesk
└── Seguridad
    ├── SOC / Respuesta
    ├── GRC
    └── Ingeniería de seguridad

Fuentes: páginas de liderazgo, cargos de LinkedIn, ofertas de empleo, presentaciones y documentación corporativa. Marcar las relaciones inferidas y la fecha de observación.

LinkedIn

LinkedIn es útil para localizar empleados, cargos, equipos y cambios históricos.

site:linkedin.com/in "Example Corp" "Security"
site:linkedin.com/in "Example Corp" "DevOps"
site:linkedin.com/in "Example Corp" "Help Desk"
site:linkedin.com/in "Example Corp" "Country"
site:linkedin.com/company "Example Corp"

Revisar:

• Empresa actual frente a experiencias anteriores.
• Cargo y equipo.
• Ubicación profesional.
• Tecnologías descritas públicamente.
• Empresas afiliadas o nombres anteriores.

Respetar las condiciones de uso de la plataforma y evitar automatización invasiva.

linkedin2username

linkedin2username genera listas de nombres y posibles usernames desde resultados profesionales.

Uso general:

# Consultar la ayuda de la versión instalada
python3 linkedin2username.py --help

La sintaxis y los métodos de autenticación pueden variar entre versiones. Revisar la ayuda, las restricciones de LinkedIn y el alcance antes de automatizar consultas. Tratar toda salida como candidata, no como cuenta confirmada.

Phonebook.cz

Phonebook.cz permite buscar dominios, direcciones de correo y URLs observadas en fuentes públicas.

Proceso recomendado:

1. Buscar el dominio corporativo confirmado.
2. Exportar únicamente resultados necesarios para el alcance.
3. Separar aliases genéricos de direcciones personales.
4. Contrastar cada dirección con una segunda fuente.
5. Registrar fecha y procedencia.

La aparición de una dirección no demuestra que siga activa.

Hunter

Hunter aporta patrones de correo, fuentes y direcciones asociadas a dominios.

Revisar:

• Patrón dominante del dominio.
• Fuente y fecha de cada resultado.
• Tipo personal o genérico.
• Nivel de confianza proporcionado.
• Dominios alternativos de filiales o países.

No utilizar funciones de verificación activa si no están autorizadas. Conservar la diferencia entre correo publicado e inferido.

Apollo y bases de leads

Apollo y otras bases comerciales pueden ayudar a encontrar cargos, departamentos y estructura corporativa.

Usarlas como fuente secundaria porque pueden contener:

• Cargos o empresas desactualizados.
• Datos agregados sin procedencia clara.
• Emails inferidos en lugar de observados.
• Duplicados y perfiles homónimos.

Validar con fuentes corporativas, LinkedIn u otras evidencias públicas y cumplir los requisitos legales aplicables al tratamiento de datos personales.

Google

site:example.com (team OR equipo OR leadership)
site:example.com filetype:pdf "@example.com"
site:linkedin.com/in "Example Corp" (security OR developer OR helpdesk)
site:github.com "@example.com"
"Example Corp" "Nombre Apellido"
"Example Corp" (speaker OR ponente OR author OR autor)

Combinar nombre, cargo, empresa, país y dominio. Usar comillas para homónimos y guardar la fuente original, no solo el resultado del buscador.

GitHub

GitHub puede relacionar empleados con organizaciones, repositorios, commits y direcciones publicadas en historiales.

# Búsquedas mediante GitHub CLI
gh search users 'example location:Spain'
gh search repos 'org:example-corp'
gh search commits 'author-email:@example.com' --limit 100
gh search code '"@example.com"' --limit 100

Revisar perfil, organización, repositorios corporativos y fecha de actividad. No asumir que una cuenta con el nombre de la empresa pertenece a un empleado.

No utilizar tokens o secretos encontrados. Documentar el hallazgo y seguir el procedimiento de reporte autorizado.

Correlación y confianza

Plantilla de inventario

Nombre | Cargo | Equipo | Empresa | País | Username | Email | Teléfono corporativo | Fuente | Fecha | Confianza | En alcance

Proteger este inventario, limitar su acceso y eliminar los datos que no sean necesarios al finalizar la operación.