socmint-monitoring-alerting

name	socmint-monitoring-alerting
description	SOCMINT — surveillance temps réel des réseaux sociaux, systèmes d'alerte précoce, monitoring de mentions, tracking de campagnes, détection de fuites.
category	cybersecurite
author	EVA
version	1
tags	["socmint","monitoring","alerting","real-time","early-warning","social-listening"]

SOCMINT : Monitoring et Alerting Temps Réel

🎯 Description

Mise en place de systèmes de surveillance continue des réseaux sociaux pour la détection précoce de menaces, le tracking de mentions, la veille sur des cibles spécifiques, et l'alerte automatisée sur des signaux prédéfinis.

Permet de passer d'une investigation ponctuelle à une capacité de surveillance permanente couvrant des centaines de sources en parallèle.

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📋 Architecture de Monitoring SOCMINT

[Sources]
  ├── Twitter/X (API streaming)
  ├── Reddit (PRAW polling)
  ├── Telegram (Telethon events)
  ├── Discord (Bot + Intents)
  ├── RSS/Atom feeds
  ├── Google Alerts
  ├── RSS Bridge
  └── Custom scrapers
          │
          ▼
[Moteur de Surveillance]
  ├── Keyword/Regex matcher
  ├── Sentiment analyzer
  ├── Anomaly detector
  ├── Entity extractor (NER)
  └── Priority scorer
          │
          ▼
[Alerting]
  ├── Discord/Slack webhook
  ├── Telegram bot
  ├── Email (SMTP)
  ├── SMS (Twilio)
  ├── Webhook HTTP
  └── Dashboard (Grafana)

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🛠️ Infrastructure de Monitoring

Option 1 : Lightweight (Cron + Scripts)

# Cron : Toutes les 15 minutes
*/15 * * * * /usr/bin/python3 /home/socmint/monitor.py

# Script principal

import json
import requests
from datetime import datetime

def check_twitter_mentions(target):
    # Via API Twitter v2
    url = f"https://api.twitter.com/2/tweets/search/recent"
    params = {
        "query": f"@{target} -is:retweet",
        "max_results": 10,
        "tweet.fields": "created_at,public_metrics,source"
    }
    headers = {"Authorization": f"Bearer {BEARER_TOKEN}"}
    r = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    return r.json().get("data", [])

def check_reddit_mentions(target):
    headers = {"User-Agent": "socmint-monitor/v1.0"}
    r = requests.get(
        f"https://www.reddit.com/search.json?q={target}&limit=10",
        headers=headers
    )
    return r.json().get("data", {}).get("children", [])

def alert_if_critical(mentions, webhook_url):
    critical_keywords = ["leak", "dox", "hack", "breach", "dump", "password"]
    for m in mentions:
        text = m.get("text", "").lower()
        if any(k in text  k  critical_keywords):
            requests.post(webhook_url, json={
                : 
            })

 __name__ == :
    target = 
    tweets = check_twitter_mentions(target)
    reddit_posts = check_reddit_mentions(target)
    all_mentions = tweets + [r[]  r  reddit_posts]
    alert_if_critical(all_mentions, )

Option 2 : Moteur de Surveillance Dédié

Outil	Type	Description
TweetFeed	Twitter monitoring	Script watch Twitter sur mots-clés
TGMon	Telegram monitoring	Surveillance de chaînes/groups Telegram
Reddit Watch	Reddit monitoring	Script de veille subreddits
RSS-Bridge	Self-hosted	Générateur RSS pour sites sans flux
Huginn	Agent system	Automatisation complète (alternatif à n8n)
n8n	Workflow automation	No-code monitoring pipelines
Changedetection.io	Page monitoring	Détection de changements sur pages web
TheHive	Incident response	Corrélation d'alertes SOCMINT

Option 3 : Serveurs SOCMINT Dédiés

# Exemple: Stack Docker de monitoring SOCMINT
# docker-compose.yml
services:
  changedetection:
    image: ghcr.io/dgtlmoon/changedetection.io
    ports: ["5000:5000"]
    
  huginn:
    image: huginn/huginn
    ports: ["3000:3000"]
    
  n8n:
    image: n8nio/n8n
    ports: ["5678:5678"]

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🔍 Signaux de Surveillance

Mots-Clés Critiques

Catégorie Entreprise :
  - "[nom_entreprise] breach"
  - "[nom_entreprise] leak"
  - "[nom_entreprise] hack"
  - "[domaine] dump"
  - Exemple: "acme-corp.com dump"

Catégorie Personne :
  - "[nom_complet] dox"
  - "[username] leak"
  - "[email] pastebin"
  - "[téléphone] scam"

Catégorie Menace :
  - "targeting [secteur]"
  - "operation [code_name]"
  - "[CVE-2024-XXXX] exploit"
  - "zero day [technologie]"

Expressions Régulières (Pattern Detection)

import re

PATTERNS = {
    "email": r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}",
    "phone_fr": r"(?:\+33|0033|0)[1-9](?:[\s.-]?\d{2}){4}",
    "ip": r"\b(?:[0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}\b",
    "siren": r"\b\d{9}\b",
    "pastebin_url": r"https?://pastebin\.com/\w+",
    "btc_address": r"\b[13][a-km-zA-HJ-NP-Z1-9]{25,34}\b",
    "discord_token": r"[mN][\w-]{23,25}\.[\w-]{6,7}\.[\w-]{26,28}",
    "api_key": r"(?:sk-|api[-_]?key|token)[:=]\s*['\"]?[\w-]{20,}",
}

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📊 Priorisation des Alertes

Système de Scoring

class AlertScorer:
    def score_alert(self, mention):
        score = 0
        
        # Critères de score
        source_reliability = {
            "twitter": 30, "reddit": 40, "telegram": 50,
            "discord": 45, "pastebin": 80, "darkweb": 90,
            "breach_forum": 85
        }
        
        keywords_score = {
            "leak": 40, "breach": 50, "dox": 70, "dump": 60,
            "credentials": 50, "password": 45, "hacked": 40,
            "database": 35, "sql": 30, "exploit": 40
        }
        
        # Score base source
        score += source_reliability.get(mention["source"], 20)
        
        # Score mots-clés
        text = mention.get("text", "").lower()
        for kw, pts in keywords_score.items():
            if kw in text:
                score += pts
        
        
        age_hours = mention.get(, )
        score += (,  - age_hours)
        
         (, score)
    
     ():
         score >= :  
         score >= :  
         score >= :  
         

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🔄 Workflow de Réponse aux Alertes

ALERTE (score > 75)
    │
    ▼
1. VÉRIFICATION : 
   └─ L'alerte est-elle légitime ? (pas de faux positif)
   
2. QUALIFICATION :
   └─ Quel est l'impact potentiel ?
   └─ Quelle est la source ?
   └─ Quel est le contenu exact ?

3. COLLECTE DE PREUVES :
   └─ Screenshot de la source
   └─ Archive (archive.is, Wayback Machine)
   └─ Export texte brut
   └─ Hash du contenu (SHA256)

4. RÉPONSE :
   └─ Alerter les parties concernées
   └─ Initier la procédure de remédiation
   └─ Surveiller l'évolution

5. SUIVI :
   └─ Monitorer la propagation
   └─ Vérifier les re-posts
   └─ Mettre à jour les règles de surveillance

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📡 Plateformes de Social Listening

Outil	URL	Type	Prix
Brand24	https://brand24.com	Social listening pro	$99/mois+
Meltwater	https://www.meltwater.com/fr	Media monitoring	Sur devis
Talkwalker	https://www.talkwalker.com/fr	Social analytics	Sur devis
Mention	https://mention.com/en/	Media monitoring	$29/mois+
Awario	https://awario.com	Social listening	$39/mois+
Social Searcher	https://www.social-searcher.com	Gratuit limité	Gratuit+
BoardReader	https://boardreader.com	Forums monitoring	Gratuit
Google Alerts	https://www.google.com/alerts	Web monitoring	Gratuit
Talkwalker Alerts	https://www.talkwalker.com/fr/alerts	Monitoring gratuit	Gratuit
Alerti	https://alerti.com	Social listening	Gratuit+

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📊 Dashboards de Surveillance

Exemple : Dashboard SOCMINT

Vue d'ensemble:
  - Alertes aujourd'hui: 12 (3 critiques, 5 hautes, 4 moyennes)
  - Sources: Twitter(45), Reddit(23), Telegram(8), Discord(5)
  - Tendances: [+15% mentions cible cette semaine]
  
Top Alertes (24h):
  1. [CRITIQUE] @pastebin_alerte — Base de données fuitée (score 88)
  2. [HAUTE] Reddit r/cybersecurity — CVE-2025-XXXX exploit (score 72)
  3. [HAUTE] Telegram channel — Vente de données secteur  

 
       
 

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⚠️ Pitfalls

• Volume de bruit : sans filtrage correct, 95% des alertes sont du bruit — investir dans les règles de scoring
• Épuisement : un système qui alerte trop tue la vigilance — viser <5 alertes critiques/jour
• Délai de détection : Twitter API streaming a 30-60s de latence, pas du temps réel parfait
• Dépendance API : une API qui change ou est coupée = trou dans la surveillance
• Faux positifs : homonymes, mentions non pertinentes — utiliser des regex négatives
• Coût API : Twitter API Pro = $5,000/mois, hors de prix pour un usage personnel
• RGPD : la surveillance automatisée de personnes peut violer le RGPD selon l'usage