Phone OSINT: PhoneInfoga y Correlación Lícita de Identidad

De E.164 a dossier en marco legal y límites éticos explícitos

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Autor: ViciousByte Security Team Nivel: Intermedio Duración: 8-12 horas de lectura práctica Versión: 1.0 Última actualización: July 2026

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Lo que vas a dominar

Una guía práctica y densa sobre Phone OSINT: PhoneInfoga y Correlación Lícita de Identidad, de nivel Intermedio, con PhoneInfoga, Numverify, Google Dorks, Suite OSINT.

• Instalación y configuración profesional (Linux, Windows, macOS y Docker)
• Comandos y flujos de trabajo del mundo real, explicados línea por línea
• Casos prácticos y troubleshooting con soluciones probadas
• Scripts y plantillas listos para usar

Duración: 8-12 horas de lectura práctica · Nivel: Intermedio

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Phone OSINT: PhoneInfoga y Correlación Lícita de Identidad

De E.164 a dossier en marco legal y límites éticos explícitos

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1. Bienvenida y Contexto

En 2026, el número de teléfono ha dejado de ser un simple identificador de voz para convertirse en la llave maestra de la identidad digital. Con más de 8.600 millones de suscripciones móviles activas a nivel global (GSMA Intelligence, Q4 2025) y una penetración de smartphones superior al 80 % en economías desarrolladas, el MSISDN (Mobile Station International Subscriber Directory Number) actúa como pasaporte silencioso que enlaza cuentas bancarias, perfiles sociales, servicios de mensajería, plataformas de e-commerce y sistemas de autenticación de dos factores. Esta hiperconectividad ha disparado la demanda de inteligencia sobre números telefónicos tanto en el sector defensivo como en el corporativo: equipos de antifraude necesitan validar la titularidad de una línea antes de aprobar una transacción; analistas de threat intelligence rastrean infraestructura de actores maliciosos a partir de un simple SMS de phishing; investigadores de fugas de información correlacionan números expuestos en brechas para evaluar el impacto real.

Sin embargo, la misma potencia que convierte al número de teléfono en un pivote OSINT de alto valor lo transforma en un vector de riesgo cuando cae en manos no autorizadas. Según el informe Data Breach Investigations Report 2025 de Verizon, el 37 % de los incidentes de ingeniería social involucraron el uso de números telefónicos obtenidos mediante fuentes abiertas o filtraciones. El stalking digital, el SIM swapping y la suplantación de identidad se nutren de la facilidad con la que un atacante puede enlazar un número con decenas de perfiles en línea si no se aplican controles. Por eso, esta guía no solo enseña cómo obtener información, sino por qué cada paso debe estar blindado por un marco ético y legal irrenunciable.

En los últimos tres años, la evolución de las herramientas OSINT telefónicas ha sido vertiginosa. PhoneInfoga, nacido como un escáner básico de numeración, se ha consolidado como suite modular con capacidades de verificación de operador, geolocalización aproximada, escaneo de footprints en redes sociales y consulta contra APIs de inteligencia (Numverify, Twilio Lookup). Paralelamente, los buscadores tradicionales como Google han refinado sus operadores de búsqueda avanzada, permitiendo dorks específicos que revelan exposiciones involuntarias de números en documentos, foros o metadatos. Esta guía integra ambas aproximaciones —herramientas especializadas y técnicas de búsqueda manual— para construir un perfil telefónico completo, siempre dentro de los límites del OSINT pasivo y con autorización explícita.

El contexto legal también ha madurado. Regulaciones como el GDPR en Europa, la CCPA/CPRA en California y la LGPD en Brasil imponen restricciones severas al tratamiento de datos personales, incluyendo números de teléfono. Sin embargo, el OSINT legítimo —basado en fuentes públicamente accesibles y sin vulnerar sistemas— sigue siendo una práctica permitida y necesaria para funciones de seguridad, cumplimiento normativo e inteligencia de amenazas. Esta guía opera exclusivamente en ese espacio lícito, enseñando a obtener, correlacionar y documentar información respetando la privacidad y la legalidad vigente.

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2. ¿Para Quién es Esta Guía?

Este manual está diseñado para profesionales de la ciberseguridad, analistas de inteligencia, investigadores de fraude, periodistas de investigación y entusiastas del OSINT con fundamentos sólidos que buscan especializarse en la correlación de identidad a partir de números telefónicos. No es un texto introductorio: asumimos que el lector ya comprende conceptos como OSINT pasivo vs. activo, fuentes abiertas, metadatos y tiene experiencia básica con línea de comandos en Linux.

Prerrequisitos técnicos recomendados:

• Manejo fluido de la terminal (bash, PowerShell o similar).
• Conocimientos básicos de redes (WHOIS, DNS, HTTP).
• Familiaridad con APIs REST y manejo de claves de acceso.
• Comprensión de los principios de normalización de datos (E.164, E.212, E.214).
• Nociones de legalidad en protección de datos (GDPR, consentimiento, interés legítimo).

¿Qué aprenderá exactamente?

• Normalizar cualquier número telefónico al estándar E.164 y validar su asignación real.
• Instalar, configurar y ejecutar PhoneInfoga en sus tres modos (scan, serve, all) sobre entornos de laboratorio controlados.
• Integrar APIs de verificación (Numverify, Twilio) para obtener portabilidad, operador y tipo de línea.
• Construir dorks de Google efectivos para descubrir exposiciones de números en la web superficial.
• Correlacionar hallazgos con otras fuentes OSINT (redes sociales, brechas de datos, registros WHOIS históricos) respetando la cadena de custodia.
• Generar informes profesionales con evidencias, timestamps y trazabilidad, aptos para procedimientos judiciales o auditorías internas.
• Identificar y evitar los patrones de búsqueda que cruzan la línea hacia el acoso, la vigilancia ilegal o la violación de términos de servicio.

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3. Qué Hace Diferente a Esta Guía

A diferencia de tutoriales superficiales que se limitan a listar comandos, esta guía adopta un enfoque operacional basado en playbooks reales de laboratorio. Cada técnica se presenta con un escenario sintético autorizado, se ejecuta paso a paso, se interpretan los resultados y se documentan las limitaciones. No encontrarás placeholders ni ejemplos genéricos: todos los comandos son funcionales y han sido probados en entornos controlados con números de prueba (rangos reservados por la UIT-T para documentación, como +1 555-0100 a +1 555-0199).

Expertise propio y lecciones del campo: El contenido destila más de una década de experiencia en operaciones OSINT defensivas y respuesta a incidentes. Incluye trucos no documentados, como la forma de evitar rate limiting de Numverify usando caché local, o cómo detectar números virtuales (VoIP) analizando el Home Network Identity (HNI) devuelto por las APIs. También abordamos los fallos más comunes que cometen los analistas novatos: confundir el país de un número por el prefijo sin verificar la portabilidad, asumir que un número está activo solo porque devuelve un ringing, o no validar la fuente de una filtración antes de incorporarla al informe.

Lab autorizado y defensa: Toda la práctica se realiza sobre un laboratorio aislado que simula activos propios o autorizados. Esto incluye números de teléfono de prueba, cuentas de redes sociales controladas y dominios de propiedad del lector. La guía insiste en que nunca se debe ejecutar una consulta contra un número real sin autorización escrita del titular o sin un interés legítimo amparado por la ley (por ejemplo, una investigación interna de fraude con base legal). Además, se dedica un capítulo completo a la defensa: cómo blindar tu propio número frente a estas técnicas, configurando alertas de exposición, eliminando rastros de directorios públicos y utilizando servicios de virtual number para actividades en línea.

Troubleshooting de problemas comunes: Cada módulo incluye una sección de solución de problemas con errores reales encontrados durante el desarrollo:

• phoneinfoga scan devuelve "no valid number" a pesar de tener formato correcto → verificar que el número esté en E.164 sin guiones ni espacios, y que el código de país esté precedido por +.
• La API de Numverify responde "invalid API key" → comprobar que la clave tenga permisos para el plan correcto y que no se haya excedido el límite mensual.
• Google Dorks no devuelve resultados → ajustar el operador intext: con comillas para búsquedas exactas, o probar con site: en dominios de filtraciones conocidos.
• PhoneInfoga en modo serve no carga la interfaz web → verificar que el puerto 5000 no esté ocupado y que el firewall permita conexiones locales.

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4. Estructura de la Guía

La guía se organiza en siete módulos progresivos que siguen el flujo natural de una investigación OSINT telefónica:

1. Marco legal y privacidad – Principios de legalidad, consentimiento, evaluación de riesgo (stalking, doxxing) y documentación de la base jurídica.
2. Normalización E.164 – Teoría y práctica: estructura del número internacional, validación con regex, librerías Python (phonenumbers) y manejo de excepciones.
3. PhoneInfoga: instalación y modos – Desde la compilación en Go hasta la ejecución de escaneos locales, uso del servidor web y automatización con scripts.
4. Correlación lícita (OSINT pasivo) – Integración de Numverify, Google Dorks, búsqueda en redes sociales (sin scraping agresivo) y cruce con brechas de datos públicas.
5. Límites éticos y qué NO hacer – Casos de uso prohibidos, señales de alerta y checklist de autoevaluación antes de cada consulta.
6. Informe y cadena de custodia – Plantillas profesionales, hashing de evidencias, registro de acciones y preservación de la integridad.
7. CTA Suite OSINT – Cómo integrar los hallazgos telefónicos en una plataforma de inteligencia más amplia (MISP, Maltego, Hunchly) y automatizar flujos de trabajo.

Metodología de aprendizaje: Cada módulo combina teoría concisa (20 %), demostración práctica guiada (50 %) y ejercicios de laboratorio (30 %). Se recomienda leer la guía con un entorno de pruebas preparado y ejecutar cada comando en tiempo real. Al final de cada capítulo, un checkpoint permite verificar la comprensión antes de avanzar.

Cómo aprovechar al máximo el contenido:

• No saltes el módulo legal: es tu escudo ante consecuencias no deseadas.
• Documenta cada paso en tu propio cuaderno de laboratorio; la trazabilidad es clave.
• Únete a la comunidad de la Suite OSINT (enlace al final) para compartir dudas y hallazgos dentro de los límites éticos.

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5. Disclaimer Legal y Ético

Esta guía tiene un risk tier YELLOW (dual-use controlado). El conocimiento aquí contenido puede ser utilizado tanto para fines defensivos legítimos como para actividades maliciosas si se emplea sin autorización. El autor y la editorial condenan enérgicamente cualquier uso ilícito, incluyendo pero no limitado a: acoso, stalking, doxxing, SIM swapping, fraude, ingeniería social no consentida, interceptación de comunicaciones o acceso no autorizado a sistemas.

Condiciones de uso obligatorias:

1. Laboratorio propio o autorización escrita: Todas las técnicas descritas deben practicarse exclusivamente sobre números de teléfono de tu propiedad, números de prueba estándar (UIT-T E.164 reservados), o sobre objetivos para los que poseas una autorización explícita y por escrito del titular o del responsable legal. Esto incluye entornos corporativos donde exista un contrato de auditoría o una base jurídica clara (interés legítimo, cumplimiento normativo, etc.).
2. Cumplimiento normativo: Es responsabilidad del lector conocer y respetar las leyes de protección de datos aplicables en su jurisdicción (GDPR, CCPA, LGPD, etc.). La mera consulta a fuentes abiertas no exime de responsabilidad si los datos se tratan con fines incompatibles o se almacenan sin base legal.
3. Prohibición de reventa o distribución maliciosa: El contenido de esta guía no puede ser utilizado para crear servicios de pago de OSINT telefónico que operen sin las debidas garantías legales, ni para alimentar bases de datos de inteligencia sin el consentimiento de los afectados.
4. Responsabilidad del lector: Ni el autor ni la editorial asumen responsabilidad alguna por el uso indebido de la información aquí presentada. El lector es el único responsable de sus actos y debe buscar asesoramiento legal antes de aplicar estas técnicas en contextos profesionales.

Risk tier YELLOW implica:

• El material es adecuado para profesionales con formación ética y legal.
• Se requiere un entorno controlado y autorización documentada.
• No se debe compartir con terceros sin las advertencias correspondientes.
• Cualquier uso ofensivo o no autorizado es ilegal y contrario a los principios de esta obra.

Si tienes dudas sobre la legalidad de una acción concreta, detente y consulta con un abogado especializado. La ética no es un obstáculo para el OSINT, es su fundamento.

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6. Certificaciones y Carrera

El dominio del OSINT telefónico y la correlación de identidad abre puertas en múltiples sectores de alta demanda. A continuación, las certificaciones y rutas profesionales más relevantes:

Certificaciones recomendadas:

• OSINT Combine Certified OSINT Professional (C|OSINT) – Cubre técnicas avanzadas de investigación con fuentes abiertas, incluyendo telefonía y redes sociales.
• SANS SEC487: Open-Source Intelligence (OSINT) Gathering and Analysis – Curso intensivo con certificación GIAC (GOSI) que aborda la recolección ética y el análisis de inteligencia.
• Certified Ethical Hacker (CEH) – Aunque más amplio, incluye módulos de footprinting y OSINT que se benefician directamente de las habilidades aquí adquiridas.
• Bellingcat Investigator – Formación práctica en periodismo de investigación digital, con fuerte énfasis en verificación y cadena de custodia.

Oportunidades laborales:

• Analista de Threat Intelligence: Salario promedio en EE.UU. $95,000–$130,000 (2025). Utilizarás OSINT telefónico para mapear infraestructura de atacantes y actores de amenazas.
• Investigador de Fraude Digital: Banca, fintech y seguros requieren expertos que validen identidades y detecten patrones de fraude a través de números telefónicos.
• Consultor de Privacidad y Protección de Datos: Ayudar a organizaciones a minimizar su exposición telefónica y cumplir con regulaciones.
• Periodista de Investigación: Medios como The Guardian o Der Spiegel emplean técnicas OSINT para verificar fuentes y destapar corrupción.
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Capítulo 1: Fundamentos y Setup Profesional

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1.1 Contexto de PhoneInfoga

PhoneInfoga es una herramienta de inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) especializada en la recolección y correlación de información asociada a números telefónicos internacionales. Su núcleo técnico opera mediante la normalización de números al estándar E.164, la consulta automatizada de APIs públicas (como Numverify), la generación de dorks de Google para footprinting digital y el escaneo de proveedores de telefonía. Desarrollada originalmente por Sundowndev en Go, la herramienta ha evolucionado desde un simple script de validación hasta un framework modular con interfaz web, API REST y escáneres programables, manteniendo siempre un enfoque pasivo: no interactúa con el objetivo ni realiza llamadas, SMS o ingeniería social.

Evolución histórica:

• v1 (2018): Script en Python con consultas básicas a APIs gratuitas.
• v2 (2020): Reescritura en Go, escaneo de proveedores, generación de dorks.
• v3 (2023): Arquitectura modular, servidor web, API REST, soporte para escáneres personalizados.

Casos de uso legítimos:

• Equipos de respuesta a incidentes (CSIRT): Identificar si un número está vinculado a campañas de phishing o fraudes reportados.
• Laboratorios de investigación: Análisis de superficies de ataque en ejercicios de red team autorizados.
• Periodismo de investigación: Verificación de líneas de contacto en filtraciones o documentos públicos.
• Fuerzas de seguridad: Correlación de indicios en investigaciones con orden judicial.
• Empresas de telecomunicaciones: Validación de integridad de numeración propia.

Comparativa con alternativas:

| Herramienta | Lenguaje | Funcionalidades | Limitaciones | |-------------|----------|----------------|--------------| | PhoneInfoga | Go | Escaneo de proveedores, dorks, API Numverify, footprinting | Requiere API key para datos enriquecidos | | PhoneInfoga (Python) | Python | Versión legacy, solo consultas básicas | Desactualizada, sin soporte | | SpiderFoot | Python | Módulo de teléfono integrado en HX | Complejidad alta, requiere configuración | | Maltego | Java | Transforms para telefonía | Licencia comercial, curva de aprendizaje | | OSINT Framework | Web | Enlaces a recursos públicos | No automatiza, solo directorio |

Ventajas de PhoneInfoga:

• Automatización de consultas pasivas.
• Generación de dorks específicos para Google.
• Escaneo de proveedores para verificar existencia y operador.
• Código abierto y auditable.
• Instalación sencilla con binarios precompilados o Docker.

Limitaciones:

• Dependencia de servicios externos (Numverify, Google) que pueden bloquear solicitudes automatizadas.
• No realiza geolocalización precisa (solo país/ciudad según prefijo).
• No accede a bases de datos restringidas ni realiza consultas a HLR/SS7.
• La información obtenida es de fuentes abiertas, no siempre actualizada.

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1.2 Arquitectura y Componentes

El flujo de trabajo de PhoneInfoga se estructura en tres fases principales: normalización, escaneo y correlación. La arquitectura subyacente es modular, permitiendo la ejecución de escáneres independientes que alimentan un motor de resultados.

Diagrama conceptual (ASCII):

+----------------+ +------------------+ +-------------------+
| Entrada: | | Módulo de | | Resultados: |
| Número en |----->| Normalización |----->| - País/Región |
| formato libre | | (E.164) | | - Operador |
+----------------+ +------------------+ | - Tipo de línea |
| - Footprint |
+------------------+ | - Dorks Google |
| Escáneres | +-------------------+
| - Numverify | |
| - OVH/Proveedores| |
| - Google Dorks |<------------+
| - Personalizados |
+------------------+

Componentes del stack:

1. PhoneInfoga Core: Motor principal escrito en Go. Gestiona la normalización, ejecución de escáneres y generación de informes. Se distribuye como binario único o imagen Docker.

2. Numverify API: Servicio externo que proporciona datos sobre el operador, tipo de línea (móvil/fijo/VoIP), ubicación geográfica (país, región, ciudad) y validez del número. Requiere clave API (capa gratuita limitada a 250 solicitudes/mes).

3. Google Dorks: PhoneInfoga genera consultas de búsqueda avanzada (dorks) para localizar el número en páginas web indexadas, foros, redes sociales o documentos públicos. Ejemplo: intext:"+34 612 345 678" OR "+34612345678".

4. Suite OSINT (ViciousByte): Conjunto de herramientas complementarias para correlación de identidad: Holehe (verificación de cuentas por email), Maigret (búsqueda de perfiles por username), GHunt (investigación de cuentas Google), theHarvester (recolección de emails y subdominios). La integración permite pivotar desde un número telefónico hacia emails y perfiles asociados.

Dependencias técnicas:

• Go 1.19+ (para compilación desde fuente)
• Docker (opcional, recomendado para entornos aislados)
• Git
• API key de Numverify (gratuita o de pago)
• Navegador para consultas manuales de dorks
• Conexión a Internet sin proxy restrictivo

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1.3 Setup de Laboratorio / Entorno

Requisitos de sistema

• Sistema operativo: Linux (Ubuntu 22.04 LTS recomendado), macOS (Apple Silicon/Intel), Windows 10/11 con WSL2.
• RAM: 2 GB mínimo (4 GB recomendado para múltiples escáneres simultáneos).
• Disco: 500 MB libres.
• Red: Conexión estable, sin filtrado de DNS sobre HTTPS (DoH) que pueda interferir con consultas a APIs.

Instalación en Linux (Ubuntu/Debian)

Paso 1: Actualizar sistema e instalar dependencias base

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git curl wget build-essential

Paso 2: Instalar Go 1.21 (si se compila desde fuente)

wget https://go.dev/dl/go1.21.0.linux-amd64.tar.gz
sudo tar -C /usr/local -xzf go1.21.0.linux-amd64.tar.gz
echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
go version # Debe mostrar go1.21.0

Paso 3: Clonar repositorio y compilar

git clone https://github.com/sundowndev/phoneinfoga.git
cd phoneinfoga
make build

El binario se generará en ./build/phoneinfoga. Para instalación global:

sudo cp build/phoneinfoga /usr/local/bin/
phoneinfoga version

Paso 4: Instalación mediante Docker (alternativa recomendada)

## Instalar Docker si no está presente
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
sudo usermod -aG docker $USER
## Cerrar sesión y volver a entrar para aplicar grupo

## Descargar y ejecutar PhoneInfoga
docker pull sundowndev/phoneinfoga:latest
docker run --rm -it sundowndev/phoneinfoga:latest version

Paso 5: Obtener API key de Numverify

1. Registrarse en numverify.com (plan gratuito).
2. Copiar la API key del dashboard.
3. Exportar como variable de entorno:

export NUMVERIFY_API_KEY="tu_api_key_aqui"

Para persistencia, añadir a ~/.bashrc o ~/.zshrc.

Alternativas Windows/macOS

Windows (WSL2):

1. Instalar WSL2 con Ubuntu 22.04 desde Microsoft Store.
2. Seguir los pasos de Linux dentro de la terminal WSL.
3. Para usar Docker en Windows, instalar Docker Desktop y habilitar integración con WSL2.

macOS (Apple Silicon/Intel):

## Instalar Homebrew si no está
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

## Instalar Go
brew install go

## Clonar y compilar
git clone https://github.com/sundowndev/phoneinfoga.git
cd phoneinfoga
make build
sudo cp build/phoneinfoga /usr/local/bin/

Verificación post-instalación

Ejecutar un escaneo básico contra un número de prueba (ej. número de atención al cliente de una empresa, público y no personal):

phoneinfoga scan -n +34911234567

Salida esperada:

[+] Running local scan...
[+] Number is valid: true
[+] Country: Spain
[+] Carrier: Telefonica
[+] Line type: landline

Prueba de escáner Numverify:

phoneinfoga scan -n +34911234567 --scanner numverify

Si la API key es válida, mostrará datos enriquecidos.

Prueba de generación de dorks:

phoneinfoga scan -n +34911234567 --scanner googlesearch

Esto imprimirá enlaces de Google para abrir manualmente.

Troubleshooting de setup

| Problema | Causa probable | Solución | |----------|----------------|----------| | command not found: phoneinfoga | Binario no en PATH | sudo cp build/phoneinfoga /usr/local/bin/ o usar ruta completa | | Error: NUMVERIFY_API_KEY not set | Variable de entorno no exportada | export NUMVERIFY_API_KEY="..." y verificar con echo $NUMVERIFY_API_KEY | | dial tcp: lookup numverify.com: no such host | DNS bloqueado o sin internet | Verificar conectividad: ping 8.8.8.8 y nslookup numverify.com | | make: go: No such file or directory | Go no instalado o no en PATH | Revisar instalación de Go y export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin | | Docker: permission denied | Usuario no en grupo docker | sudo usermod -aG docker $USER y reiniciar sesión | | Escaneo lento o timeout | API limitada o red lenta | Usar --timeout 30 para aumentar timeout; verificar cuota de Numverify | | Error: invalid number format | Número no normalizado | Asegurar formato internacional: + seguido de código de país y número, sin espacios ni guiones |

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1.4 Configuración Inicial y OPSEC

Configuraciones relevantes

PhoneInfoga permite personalizar el comportamiento mediante variables de entorno y flags de línea de comandos. Las principales opciones de configuración son:

• NUMVERIFY_API_KEY: Clave de API para el escáner Numverify.
• PHONEINFOGA_TIMEOUT: Tiempo máximo en segundos para solicitudes HTTP (por defecto 10s). Aumentar si la red es lenta.
• PHONEINFOGA_DISABLE_UPDATE_CHECK: Deshabilitar verificación de actualizaciones al iniciar (útil en entornos air-gapped).
• PHONEINFOGA_LOG_LEVEL: Nivel de logging: debug, info, warn, error. Para auditoría, usar debug.

Ejemplo de configuración en ~/.bashrc:

export NUMVERIFY_API_KEY="abc123def456"
export PHONEINFOGA_TIMEOUT="15"
export PHONEINFOGA_DISABLE_UPDATE_CHECK="true"
export PHONEINFOGA_LOG_LEVEL="info"

Variables de entorno adicionales para OPSEC

En un laboratorio ético, es fundamental evitar fugas de información del operador. Aunque PhoneInfoga no envía datos del operador, las consultas a APIs externas revelan la IP de origen. Para mitigar:

• Usar VPN o proxy SOCKS5: Configurar un túnel antes de ejecutar escaneos.

## Ejemplo con proxychains (requiere instalar proxychains-ng)
sudo apt install proxychains4
## Configurar /etc/proxychains4.conf con servidor proxy
proxychains4 phoneinfoga scan -n +34911234567

• Ejecutar dentro de contenedor con red aislada: Docker permite definir redes internas o usar --network host solo si es necesario. Para mayor aislamiento, usar una red bridge personalizada sin acceso a la red local del host.

• Rotación de API keys: Si se realizan muchas consultas, usar múltiples cuentas gratuitas de Numverify y rotarlas mediante un script wrapper.

Logging y auditoría

PhoneInfoga no almacena logs por defecto, pero se puede redirigir la salida estándar para mantener un registro de actividades:

phoneinfoga scan -n +34911234567 2>&1 | tee -a lab_osint_$(date +%Y%m%d).log

Esto crea un archivo de log con timestamp, esencial para la cadena de custodia en investigaciones autorizadas.

Para entornos profesionales, se recomienda implementar un sistema de logging centralizado (ELK, Graylog) donde los logs de todas las herramientas OSINT se almacenen con control de acceso.

Hardening del laboratorio / OPSEC del operador ético

1. Aislamiento de red:

• Utilizar una VLAN separada o una máquina virtual sin acceso a la red corporativa.
• Deshabilitar interfaces de red innecesarias.
• Configurar firewall restrictivo: solo permitir tráfico saliente hacia las IPs de las APIs necesarias (Numverify, Google) y denegar el resto.

2. Sistema operativo efímero:

• Usar Tails, Whonix o una VM con snapshots que se revierten después de cada sesión.
• No almacenar resultados en el mismo sistema; exportar a un volumen cifrado externo.

3. Cifrado de datos en reposo:

• Los informes generados deben almacenarse en un contenedor cifrado (LUKS, VeraCrypt).
• Ejemplo de creación de volumen cifrado:

## Crear archivo contenedor de 100MB
dd if=/dev/urandom of=osint_data.img bs=1M count=100
## Formatear con LUKS
sudo cryptsetup luksFormat osint_data.img
sudo cryptsetup open osint_data.img osint_vol
sudo mkfs.ext4 /dev/mapper/osint_vol
sudo mount /dev/mapper/osint_vol /mnt/osint

4. Anonimización de consultas DNS:

• Configurar DNS sobre HTTPS (DoH) o DNS sobre TLS (DoT) para evitar fugas de consultas al ISP.
• Herramienta: `dn

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Capítulo 2: Técnicas Avanzadas (Lab Autorizado)

Disclaimer: Todas las técnicas descritas en este capítulo deben ejecutarse exclusivamente en entornos de laboratorio controlados, sobre números telefónicos propios o con autorización expresa por escrito del titular. El uso de estas herramientas contra terceros sin consentimiento puede constituir un delito de acoso, violación de privacidad o acceso no autorizado a sistemas informáticos. El autor no se hace responsable del uso indebido de la información aquí presentada.

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2.1 Comandos y flujos esenciales

En esta sección se detallan los comandos fundamentales del stack PhoneInfoga + Numverify + Google Dorks, con sintaxis completa, flags relevantes y salidas esperadas en un laboratorio controlado. El objetivo es dominar la operación manual antes de automatizar.

2.1.1 Normalización E.164

Antes de cualquier consulta, el número debe normalizarse al formato internacional E.164: +[código de país][número], sin espacios ni guiones. PhoneInfoga realiza esta normalización internamente, pero es buena práctica verificarla.

Ejemplo: un número mexicano 55 1234 5678 se convierte en +525512345678.

2.1.2 PhoneInfoga: modos de escaneo

PhoneInfoga ofrece dos modos principales: scan (análisis local) y serve (interfaz web). Para laboratorio, el modo scan es el más adecuado por su trazabilidad.

Comando básico:

phoneinfoga scan -n +525512345678

Flags relevantes:

• -n, --number: número a escanear (obligatorio).
• --no-lookup: desactiva las consultas a APIs externas (solo análisis local).
• --output, -o: guarda el resultado en un archivo JSON.
• --format, -f: formato de salida (json, console, html).

Salida esperada (resumida):

[*] Running local scan...
[*] Number: +525512345678
[*] Country: Mexico (MX)
[*] Carrier: Telcel (from libphonenumber)
[*] Line type: mobile
[*] Local format: 55 1234 5678
[*] E164 format: +525512345678
[*] Timezone: America/Mexico_City
[*] Valid: yes
[*] Possible: yes
[*] Google search: https://www.google.com/search?q=%2B525512345678
[*] Social media profiles: (requires API keys)

Escaneo con Numverify (API key requerida):

phoneinfoga scan -n +525512345678 --numverify YOUR_API_KEY

Esto añade información del operador, ubicación y tipo de línea desde la base de datos de Numverify.

Escaneo con Google Dorks (modo pasivo):

phoneinfoga scan -n +525512345678 --googlesearch

Genera dorks automáticos y los abre en el navegador. En laboratorio, se recomienda usar el motor de búsqueda de forma manual para evitar bloqueos.

2.1.3 Google Dorks manuales

Los dorks permiten encontrar documentos, hojas de cálculo o páginas web que contengan el número. Ejemplos:

• "+52 55 1234 5678" filetype:pdf
• "55 1234 5678" site:linkedin.com
• "525512345678" intitle:"factura"

Flujo de trabajo recomendado:

1. Normalizar el número.
2. Ejecutar phoneinfoga scan con Numverify (si se dispone de API key) para obtener carrier y ubicación.
3. Ejecutar phoneinfoga scan con Google Dorks para generar búsquedas.
4. Revisar manualmente los resultados en un navegador aislado (modo incógnito, VPN de laboratorio).
5. Documentar cada hallazgo con timestamp y fuente.

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2.2 Automatización con Scripts

La repetición de tareas sobre múltiples números exige automatización. A continuación se presentan scripts en Bash y Python para laboratorio, con logging estructurado y manejo de errores.

2.2.1 Script Bash para escaneo por lotes

Este script lee una lista de números desde un archivo CSV, ejecuta PhoneInfoga en modo local y guarda los resultados en JSON.

#!/bin/bash
## batch_scan.sh - Escaneo masivo de números en lab autorizado
## Uso: ./batch_scan.sh numeros.csv

INPUT_FILE="$1"
OUTPUT_DIR="resultados_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
LOG_FILE="$OUTPUT_DIR/scan.log"

if [ ! -f "$INPUT_FILE" ]; then
echo "[ERROR] Archivo de entrada no encontrado: $INPUT_FILE"
exit 1
fi

echo "[INFO] Iniciando escaneo masivo. Resultados en $OUTPUT_DIR" | tee -a "$LOG_FILE"

while IFS=',' read -r numero nota; do
    # Saltar cabecera
if [[ "$numero" == "numero" ]]; then continue; fi
    # Limpiar número (eliminar espacios, guiones)
clean_number=$(echo "$numero" | tr -d '[:space:]-')
echo "[*] Escaneando $clean_number ..." | tee -a "$LOG_FILE"
    # Ejecutar PhoneInfoga en modo local, salida JSON
phoneinfoga scan -n "$clean_number" --no-lookup -f json -o "$OUTPUT_DIR/${clean_number}.json" 2>> "$LOG_FILE"
if [ $? -eq 0 ]; then
echo "[OK] $clean_number completado" | tee -a "$LOG_FILE"
else
echo "[FAIL] $clean_number falló" | tee -a "$LOG_FILE"
fi
done < "$INPUT_FILE"

echo "[INFO] Proceso finalizado. Revisa $OUTPUT_DIR" | tee -a "$LOG_FILE"

Explicación línea por línea:

• Se define el archivo de entrada y un directorio de salida con timestamp.
• Se verifica la existencia del archivo.
• El bucle while lee cada línea del CSV (formato: numero,nota).
• Se limpia el número eliminando espacios y guiones con tr.
• Se ejecuta phoneinfoga scan con --no-lookup para evitar APIs externas (modo local, seguro para lab).
• Se registra el éxito o fallo en el log.

Ejemplo de archivo numeros.csv:

numero,nota
+525512345678,lab_telcel
+5215512345678,lab_movistar

2.2.2 Script Python para correlación y reporting

Este script toma los archivos JSON generados por el escaneo, extrae información relevante y genera un reporte CSV consolidado.

#!/usr/bin/env python3
## correlate_report.py - Genera reporte consolidado de escaneos
import json
import csv
import os
import sys
from datetime import datetime

def parse_phoneinfoga_json(filepath):
with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
number = data.get('number', '')
valid = data.get('valid', False)
carrier = data.get('carrier', '')
country = data.get('country', '')
line_type = data.get('lineType', '')
return {
'numero': number,
'valido': valid,
'operador': carrier,
'pais': country,
'tipo_linea': line_type,
'archivo': os.path.basename(filepath)
}

def main():
if len(sys.argv) != 2:
print("Uso: python3 correlate_report.py <directorio_json>")
sys.exit(1)
json_dir = sys.argv[1]
if not os.path.isdir(json_dir):
print(f"[ERROR] Directorio no encontrado: {json_dir}")
sys.exit(1)

report_rows = []
for filename in os.listdir(json_dir):
if filename.endswith('.json'):
filepath = os.path.join(json_dir, filename)
try:
row = parse_phoneinfoga_json(filepath)
report_rows.append(row)
except Exception as e:
print(f"[WARN] Error procesando {filename}: {e}")

    # Generar CSV
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
output_csv = f"reporte_consolidado_{timestamp}.csv"
fieldnames = ['numero', 'valido', 'operador', 'pais', 'tipo_linea', 'archivo']
with open(output_csv, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerows(report_rows)
print(f"[INFO] Reporte generado: {output_csv} con {len(report_rows)} registros.")

if __name__ == '__main__':
main()

Buenas prácticas de logging:

• Usar timestamps en nombres de archivo para trazabilidad.
• Registrar errores en stderr o archivo de log separado.
• No incluir PII real en logs; en laboratorio usar números sintéticos.

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2.3 Integración multi-tool

La verdadera potencia del OSINT telefónico surge al correlacionar hallazgos de múltiples fuentes. A continuación se describe un pipeline que integra PhoneInfoga, Numverify, Google Dorks y la Suite OSINT ViciousByte (módulos de username y email) para construir un perfil completo.

2.3.1 Pipeline de correlación

Fase 0 – Identidad base: Se parte de un número telefónico normalizado.

Fase 1 – Expansión de superficie:

• Ejecutar phoneinfoga scan con Numverify para obtener operador, ubicación y tipo de línea.
• Usar Google Dorks para buscar el número en documentos públicos, redes sociales y foros.
• Si se encuentra un nombre de usuario asociado (por ejemplo, en un perfil de LinkedIn o Twitter), se anota.

Fase 2 – Pivotes y correlación:

• Con el nombre de usuario descubierto, se emplea Sherlock (parte de Suite OSINT) para verificar presencia en más de 300 plataformas.
• Si se obtiene un email (por ejemplo, en una firma de correo), se utiliza holehe para comprobar registros en servicios online.
• Se construye un grafo de relaciones: número → username → email → otras cuentas.

Fase 3 – Profundización de vectores:

• Sobre el email, se consulta Have I Been Pwned (API) para identificar brechas de datos.
• Se realizan búsquedas avanzadas con Google Dorks sobre el username y el email.
• Se utiliza GHunt (solo en lab autorizado) para enumerar servicios de Google asociados al email.

Ejemplo de flujo en Bash:

## 1. Escaneo inicial
phoneinfoga scan -n +525512345678 --numverify API_KEY -o paso1.json

## 2. Extraer posibles usernames (simulado)
## Supongamos que encontramos "juan.perez" en un resultado de Google
username="juan.perez"

## 3. Verificar username con Sherlock
sherlock $username --output sherlock_results/

## 4. Si se encuentra email, usar holehe
email="juan.perez@example.com"
holehe $email --only-used

## 5. Consultar HIBP (requiere API key)
curl -s "https://haveibeenpwned.com/api/v3/breachedaccount/$email" \
-H "hibp-api-key: YOUR_KEY" | jq .

Tabla de herramientas y su función:

| Herramienta | Función | Modo | |-------------|---------|------| | PhoneInfoga | Análisis de número, carrier, formato | Pasivo/API | | Numverify | Información de operador y ubicación | API (requiere key) | | Google Dorks | Búsqueda de documentos y perfiles | Pasivo | | Sherlock | Búsqueda de username en redes sociales | Pasivo | | holehe | Verificación de registro en servicios | Pasivo | | HIBP | Brechas de datos asociadas a email | API | | GHunt | Enumeración de servicios Google | Semi-pasivo |

Nota ética: Todas las consultas deben realizarse sobre cuentas y números propios o autorizados. La correlación de datos de terceros sin consentimiento es ilegal en la mayoría de jurisdicciones.

2.3.2 Automatización del pipeline

Se puede crear un script maestro en Python que orqueste las fases y almacene resultados en una base de datos SQLite para su análisis posterior. Por razones de espacio, se omite el código completo, pero la estructura sería:

1. Leer número de entrada.
2. Ejecutar PhoneInfoga y parsear JSON.
3. Extraer posibles usernames mediante expresiones regulares sobre resultados de Google (simulado en lab).
4. Llamar a Sherlock y holehe.
5. Almacenar en BD con timestamp y fuente.
6. Generar informe HTML con gráfico de relaciones.

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2.4 Evasión vista desde el defensor + lab ético

En un laboratorio autorizado, es crucial entender cómo un atacante podría intentar evadir detecciones al realizar OSINT telefónico, para así diseñar contramedidas. Esta sección aborda las técnicas de evasión desde la óptica del defensor, nunca como guía para actividades ilícitas.

2.4.1 Técnicas de evasión comunes (simuladas en lab)

• Uso de proxies y VPNs: Un atacante rotaría direcciones IP para evitar bloqueos por tasa de consultas. En lab, se puede simular con torify o proxies residenciales, pero solo sobre infraestructura propia.
• Rotación de User-Agent: Modificar el User-Agent en las peticiones HTTP para parecer un navegador legítimo.
• **Delay

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Contenido Premium

Los siguientes capítulos están disponibles en la versión completa:

• Capítulo 3: Análisis de Casos Reales
• Capítulo 4: Ejercicios Prácticos Guiados
• Capítulo 5: Troubleshooting y FAQs
• Capítulo 6: Recursos y Certificaciones
• Scripts completos y plantillas
• Soporte técnico incluido

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