工具のアドレス：https://github.com/sockysec/Telerecon
この Python ツールは、TG の調査可能なポイントを広範囲にカバーしており、スクリプトを使用することで多くの時間を節約することができます。このスクリプトは、メッセージ、グループ、またはチャネルのコレクションを取得するだけでなく、いくつかの非常に良い分析オプションも備えています。関係や相互作用、チャットで言及された場所や名前、投稿パターン、さらには EXIF メタデータの地理情報など、詳細な情報を把握することができます。
Telerecon は、Telegram の総合 OSINT 偵察フレームワークであり、調査、研究、および Telegram の収集に使用されます。
例えば、ターゲットのユーザー名を入力すると、Telerecon は複数のチャットで効果的に収集し、個人のプロファイルメタデータ、アカウントのアクティビティ、ユーザーメッセージ、潜在的なセレクタの抽出、イデオロギーの指標、名前付きエンティティの識別、関連ネットワークの構築、および EXIF メタデータの地理的なマッピングなどを収集します。さらに、さまざまな分析も行えます。
Telerecon のその他の機能には、Telegram のチャネル / グループの収集、自動フォワードマッピングを使用した探索的ネットワーク分析、およびチャネルコミュニティ調査が含まれます。
ツールの拡張機能：
ユーザー情報の取得：@username を検索し、公開ユーザー情報（ユーザー名、名前、姓、電話番号、ユーザー ID、プロフィール情報、オンラインステータス、プロフィール画像）を返します。
チャネルリストのユーザーアクティビティのチェック：Telegram チャネルの txt/csv ディレクトリリストを走査し、ターゲットのユーザー名のメッセージを検索します。（ディレクトリリストは Telerecon のメインディレクトリにあると仮定します）。
ターゲットチャネルからユーザーメッセージを収集：ターゲットチャネルからターゲットのユーザー名のメッセージを収集し、コンパイルします。メディアのダウンロードも選択できます（注意：メディアのダウンロードは収集速度を遅くします）。
ターゲットチャネルリストからユーザーメッセージを収集：Telegram チャネルの txt/csv ディレクトリリストを走査し、ターゲットのユーザー名を収集し、コンパイルします。メディアのダウンロードも選択できます（注意：メディアのダウンロードは収集速度を遅くします）。ディレクトリリストは Telerecon のメインディレクトリにあると仮定します。
すべてのメッセージをチャネルから収集：ターゲットチャネルからメッセージを収集し、コンパイルします。完全な履歴、最近の 24 時間、またはカスタムの日付範囲をダウンロードします。
1 つのチャネルからすべての t.me URL を収集：チャネルを解析し、言及されているすべての t.me の URL を抽出します。これは Telegram ディレクトリを簡単に作成するためのものです。
転送関係をターゲットチャネルにスクラップ：転送関係をターゲットチャネルにスクラップします。Gephi 最適化の隣接リストと見つかったチャネルの URL ディレクトリをエクスポートします。
転送関係をターゲットチャネルリストに収集：Telegram チャネルの txt/csv ディレクトリリストを走査し、転送関係を収集します。Gephi 最適化の隣接リストと見つかったチャネルの URL ディレクトリをエクスポートします。その後、ターミナルコマンドを使用して出力をマージできます。（つまり、URL リストのマージ = cat*.csv|sort|uniq>combined.csv）
インタラクティブネットワークマップを使用して可能なユーザー関連性を識別する：ユーザーメッセージがすでに収集されていると仮定します。他のユーザーとの応答 / 相互作用を表示するネットワークビジュアライゼーションを構築します（可能な関連性を識別するのに役立ちます）。
ユーザーメッセージを分析してセレクタ / インテルを抽出する：正規表現とキーフレーズのターゲットに基づいて、潜在的な電話番号、メールアドレス、または他のセレクタを含むレポートを出力します（検証のために引用も含まれます）。キーフレーズはスクリプトを編集してカスタマイズできます。
収集したユーザーメディアから GPS データを抽出する：ユーザーメッセージがすでに収集されていると仮定します。すべての画像から抽出された EXIF メタデータのコンパイルされたスプレッドシートと、抽出された GPS メタデータのマップビジュアライゼーションを作成します。
収集したユーザーメッセージに基づいて可視化レポートを作成する：ユーザーメッセージがすでに収集されていると仮定します。時間の経過に伴うユーザーの投稿パターンを表示する包括的な分析レポートを作成します（ライフスタイル分析などに役立ちます）。
収集したユーザーメッセージから固有名詞を抽出する：ユーザーメッセージがすでに収集されていると仮定します。人物、組織、場所、および日付のエンティティを名前付きエンティティ認識によって抽出したレポートを作成します。この機能は完璧ではありませんが、大規模なデータセットでのさらなる調査に役立てることができます。
ターゲットチャネルリストでのサブスクライバーサーベイ：Telegram チャネルの txt/csv ディレクトリリストを走査し、サブスクライバー / メンバー数を報告します。
ユーザーメッセージのイデオロギー指標の分析：ユーザーメッセージがすでに収集されていると仮定します。意識形態を示唆する可能性のあるキーフレーズを含むレポートを出力します（検証のために引用も含まれます）。キーフレーズはスクリプトを編集してカスタマイズできます。デフォルトの機能は、ヘイトスピーチ / 人種差別主義、白人の動機づけの極端主義、陰謀的な考え、主権市民、および incel 用語を検出するためにテキストを解析します。注意：文脈が重要であり、キーワードの言及だけではユーザーの意識形態の動機を生み出しません。ただし、この機能はターゲットの迅速な評価には便利です。