LeakRadar 的数据基础
深入调查暴露记录，明确处置方向。
692,716,882,130行数据，来自已索引的泄露文件
此数值统计文件行数，并非唯一账户数量。
更新于明文密码及其关联账户信息
同时查看暴露的密码、账户，以及信息窃取日志中的服务 URL。当来源包含明文时，这些细节可帮助团队确定密码重置范围并调查暴露的访问凭据。
比较套餐的明文访问权限和所含解锁积分。
信息窃取日志（Stealer logs）
将捕获的登录信息与服务 URL、用户名和密码关联，了解哪些访问凭据已暴露。
url:user:pass凭据组合列表（Combolists）
搜索邮箱/密码和用户名/密码组合，包括不含服务 URL 的记录。
email:passuser:pass原始泄露文件
在泄露文件、数据库转储和非结构化记录的文本中搜索，不局限于标准化的凭据字段。
暗网论坛
在已索引的帖子中搜索有关您组织的提及，并查看讨论的来源背景。
当新的泄露凭据匹配您监控的域名或电子邮件地址时，通过 Email、Slack、Discord、Telegram 或 Webhook 接收提醒。
面临的情况
您有一个指标，还需要相关证据。
域名或地址只是起点。不同搜索模式帮助缩小数据范围、比较相关记录，并保留支撑分析的材料。
建立可以解释、也可以继续的调查。
工作流程
搜索、筛选、保留
- 01
选择模式
根据问题选择邮箱、域名或高级筛选条件。
- 02
检查上下文
检查字段与来源，区分已知信息和仍需确认的部分。
- 03
保留结果
保存查询以便重用，或导出可用结果进行后续分析。
针对不同问题的搜索
邮箱、域名、高级、原始文件和暗网搜索有不同用途及套餐要求。
可重复的分析
重新使用已保存的查询，并通过导出在界面外处理结果。
API 和 Python SDK
在自己的工具中使用经过身份验证的请求，并遵守套餐访问限制。
安全研究
开始之前
所有记录的上下文都相同吗？
不同。可用字段取决于来源和数据集。应明确记录缺失的元数据。
可以自动化研究吗？
可以使用 API 和 SDK。身份验证、筛选条件和限制请参阅文档。