Una volta l’OSINT sembrava una cosa da investigatori con tre monitor, mappe piene di fili rossi e caffè freddo. Oggi, invece, una parte del lavoro parte da una domanda molto più banale: che cosa è già pubblico online?

Profili social, nickname riutilizzati, indirizzi email, vecchi forum, marketplace, repository, immagini, leak, metadati, commenti, recensioni: il problema non è solo trovare informazioni. Il problema è capirle, collegarle, verificarle e non scivolare oltre il confine etico e legale.

È il tema che ho affrontato nel libro Il nuovo petrolio (online). OSINT e intelligenza artificiale: a caccia di dati pubblici nell’era dei chatbot, scritto con Gianluca Boccacci e pubblicato da Ledizioni nel 2026. Il titolo dice già molto: i dati pubblici sono una risorsa, ma senza metodo diventano rumore. E senza responsabilità diventano un rischio.

Sul sito ho già raccontato perché OSINT e AI stanno cambiando il valore delle informazioni online. Qui faccio un passo più pratico: vediamo tre strumenti open source, uno per uno.

Che cosa cambia con l’AI nell’OSINT?

L’AI rende l’OSINT più veloce, ma non automaticamente più vera. Può aiutare a riassumere pagine, confrontare profili, estrarre entità, costruire timeline, tradurre contenuti, classificare risultati e generare ipotesi investigative. Però deve lavorare su fonti verificabili. Se l’AI inventa collegamenti, confonde omonimi o interpreta male un dato pubblico, il risultato può essere elegante e sbagliato. Nell’OSINT il valore nasce da tre cose: fonti, metodo e controllo umano.

Che cos’è l’OSINT, in pratica

OSINT significa Open Source Intelligence: raccolta, analisi e interpretazione di informazioni disponibili da fonti aperte. Non vuol dire “spiare”. Non vuol dire violare account. Non vuol dire forzare password. Vuol dire lavorare su dati pubblici, accessibili, osservabili, documentabili.

Il punto è che il web ha reso le fonti aperte enormi e disordinate. Una persona può usare lo stesso nickname per anni. Un’azienda può lasciare tracce in documenti, sottodomini, offerte di lavoro, comunicati, profili LinkedIn, PDF indicizzati, repository e social. Una notizia può essere confermata o smentita incrociando archivi, immagini, mappe, date e testimonianze.

Qui entra l’intelligenza artificiale: non come bacchetta magica, ma come assistente per leggere, filtrare e organizzare. Il lavoro serio resta quello umano: fare domande buone, separare fatti e ipotesi, controllare le fonti, rispettare privacy e normativa.

Perché se ne parla adesso

Nel 2026 l’OSINT è diventata una competenza utile ben oltre la cybersecurity. Serve a giornalisti, aziende, comunicatori, HR, formatori, consulenti, enti pubblici, associazioni e professionisti che vogliono capire meglio il contesto in cui si muovono.

Tre cambiamenti hanno accelerato tutto:

• l’esplosione dei dati pubblici: ogni piattaforma lascia tracce, spesso frammentate;
• la disponibilità di strumenti open source: molti tool automatizzano ricerche prima molto lente;
• l’AI generativa: chatbot e modelli linguistici aiutano a sintetizzare, confrontare e formulare ipotesi, purché non vengano trattati come oracoli.

Nel libro Il nuovo petrolio (online) insistiamo proprio su questo: cercare non basta più. Bisogna trasformare dati pubblici in conoscenza utile, verificabile e responsabile.

Il flusso corretto: prima il metodo, poi gli strumenti

Prima di usare Maigret, Trape, Blackbird o qualsiasi altro strumento, conviene impostare un piccolo protocollo. Sembra noioso. In realtà evita molti errori.

1. Definisci l’obiettivo: che cosa vuoi capire davvero?
2. Stabilisci il perimetro: persona, azienda, dominio, nickname, evento, periodo, fonte.
3. Raccogli solo ciò che serve: il fatto che un dato sia pubblico non significa che sia necessario.
4. Annota le fonti: URL, data di accesso, screenshot, contesto.
5. Distingui fatto, inferenza e ipotesi: “ho trovato questo profilo” non equivale a “è sicuramente la stessa persona”.
6. Usa l’AI per organizzare, non per inventare: chiedile sintesi, tabelle, timeline, ma verifica sempre.
7. Rispetta legge, consenso e finalità: l’OSINT non è una scusa per molestare, profilare o danneggiare qualcuno.

Tool 1: Maigret, il dossier da un nome utente

Maigret è uno strumento OSINT open source che cerca un nome utente su migliaia di siti e produce report consultabili. Il repository ufficiale lo descrive come un tool capace di raccogliere un dossier partendo da un solo username, senza richiedere API key.

Come funziona Maigret

Maigret parte da un identificatore, di solito un nickname. Poi controlla se quel nome utente compare su piattaforme diverse: social network, forum, siti tecnici, servizi fotografici, community, portali locali, piattaforme di gaming e altri archivi pubblici.

Il principio è semplice: molte persone riutilizzano lo stesso username in contesti diversi. Questo permette di ricostruire una possibile impronta digitale. Ma attenzione alla parola “possibile”: uno username trovato su due siti non prova automaticamente che dietro ci sia la stessa persona.

Le funzioni più interessanti sono:

• ricerca su oltre 3.000 siti, con una selezione predefinita dei più rilevanti;
• esportazione in formati utili per l’analisi, come HTML, PDF, CSV, JSON e grafi;
• filtri per categorie, Paesi e tag;
• interfaccia web per esplorare i risultati;
• modalità AI opzionale per sintetizzare i risultati, usando un’API compatibile con OpenAI.

Dove entra l’AI

Con Maigret l’AI può aiutare soprattutto dopo la raccolta. Può riassumere un report, estrarre pattern, evidenziare account probabilmente collegati, costruire una tabella con piattaforma, URL, indizi e livello di confidenza.

Un uso sensato dell’AI non è: “dimmi chi è questa persona”. Un uso sensato è: “riassumi questi risultati separando dati certi, collegamenti deboli e ipotesi da verificare”. La differenza sembra piccola, ma è enorme.

Quando usarlo

Maigret è utile per audit della propria presenza online, verifica di brand impersonation, ricerca su nickname pubblici, analisi reputazionale e controllo di tracce lasciate nel tempo. È meno adatto quando mancano identificatori stabili o quando il rischio di omonimia è alto.

Tool 2: Trape, il caso delicato del tracciamento web

Trape è il più delicato dei tre strumenti citati. Nel README ufficiale viene presentato come tool OSINT di analisi e ricerca per tracciare persone su Internet e studiare dinamiche di social engineering in tempo reale. È stato presentato anche a Black Hat Arsenal Asia nel 2018.

Come funziona Trape, in modo difensivo

Trape aiuta a capire una cosa importante: un browser comunica molte informazioni. Quando una persona visita una pagina, il sito può osservare elementi tecnici come indirizzo IP, user agent, sistema operativo, browser, lingua, risoluzione, referrer, tempi di visita, sessioni e altri segnali. In alcuni casi, combinando script, link e pagine-esca, si possono creare scenari di tracciamento molto invasivi.

Qui bisogna essere chiari: non è uno strumento da usare contro persone inconsapevoli. Il suo valore, in un articolo divulgativo, è far capire come funzionano certe tecniche di tracking e social engineering, in modo da difendersi meglio.

Dal punto di vista concettuale, Trape lavora su tre livelli:

• pagina osservata: una pagina web controllata dall’operatore riceve visite e raccoglie segnali tecnici;
• pannello di analisi: le informazioni vengono mostrate in una dashboard;
• azioni lato browser: il progetto documenta funzioni che possono diventare molto invasive se usate male.

Proprio per questo non ha senso trasformare Trape in una guida operativa passo passo. È molto più utile usarlo come caso studio per parlare di consenso, consapevolezza, sicurezza dei browser, link sospetti, permessi di geolocalizzazione, fingerprinting e formazione anti-phishing.

Cosa può insegnare a un’azienda

Trape è utile, in contesti autorizzati di formazione e security awareness, per mostrare perché non bisogna cliccare link ricevuti fuori contesto, perché i permessi del browser contano, perché la geolocalizzazione non va concessa con leggerezza e perché una pagina apparentemente innocua può raccogliere segnali tecnici.

La lezione pratica non è “usa Trape”. La lezione pratica è: capisci come vieni tracciato, così riduci la tua superficie esposta.

Tool 3: Blackbird, username, email e profili AI

Blackbird è un tool OSINT open source per cercare account collegati a username ed email su centinaia di piattaforme. Il progetto dichiara l’integrazione con WhatsMyName, una base dati molto usata per ridurre falsi positivi nella ricerca di username.

Come funziona Blackbird

Blackbird prende in input un nome utente o un indirizzo email e controlla se esistono account pubblici associati a quel dato. La logica è simile a quella di altri strumenti di username enumeration, ma con due elementi interessanti: la ricerca su molte piattaforme e la possibilità di generare output più leggibili, anche in PDF o CSV.

La funzione AI, secondo la documentazione del progetto, analizza i siti in cui un username o un’email vengono trovati e produce un profilo comportamentale e tecnico. Il README precisa anche un dettaglio importante: vengono inviati solo i nomi dei siti, non dati sensibili.

In pratica Blackbird può aiutare a rispondere a domande come:

• questo nickname compare su molte piattaforme?
• ci sono account potenzialmente collegati a una stessa identità pubblica?
• quali categorie di siti emergono: developer, gaming, social, forum, marketplace?
• il pattern sembra coerente o pieno di falsi positivi?
• quali risultati meritano verifica manuale?

Dove entra l’AI

Blackbird mostra bene la differenza tra raccolta e interpretazione. La raccolta dice: “ho trovato risultati su questi siti”. L’interpretazione prova a dire: “questi risultati suggeriscono un certo profilo di attività”.

Qui il rischio è evidente: l’AI può trasformare segnali deboli in conclusioni troppo forti. Per questo, anche quando il report è ben scritto, conviene aggiungere sempre un livello di confidenza e una colonna “da verificare”.

Maigret, Trape e Blackbird a confronto

Tool	Input principale	Output	Uso consigliato	Attenzione
Maigret	Username	Dossier, report, grafi, esportazioni	Audit di impronta digitale e ricerca su nickname	Omonimie e falsi collegamenti
Trape	Visita a pagina controllata	Segnali tecnici e tracking	Formazione difensiva e consapevolezza	Consenso, legalità, rischio abuso
Blackbird	Username o email	Account trovati, export, profilo AI	Ricerca rapida e reportistica	Interpretazioni AI da verificare

Come usare l’AI senza farsi ingannare dall’AI

Il modo migliore per usare l’AI nell’OSINT è darle un compito da analista ordinato, non da indovino.

Un prompt utile può essere questo:

Analizza questi risultati OSINT.
Separa:
1. fatti verificabili;
2. collegamenti probabili;
3. ipotesi deboli;
4. falsi positivi possibili;
5. informazioni da non usare perché irrilevanti o troppo invasive.

Per ogni elemento indica:
- fonte;
- livello di confidenza;
- motivo della classificazione;
- controllo manuale consigliato.

Non identificare persone reali se le fonti non lo dimostrano.
Non trasformare coincidenze in certezze.

Questo tipo di richiesta costringe il modello a rallentare. Ed è una buona cosa. Nell’OSINT la fretta produce errori, e gli errori possono danneggiare persone.

Video per approfondire

Per approfondire i tre strumenti e il contesto OSINT, ecco alcuni video utili. Come sempre, guardali con spirito critico: i video tecnici invecchiano, i tool cambiano, e non tutto ciò che è dimostrabile è anche opportuno da fare.

Maigret: ricerca OSINT da username

Blackbird: username, email e ricerca account

Trape: caso studio su tracking e consapevolezza

OSINT e AI: quadro generale

I rischi da evitare

L’OSINT con l’AI è potente proprio perché sembra semplice. Inserisci un nickname, ottieni un report, chiedi al chatbot di riassumere. Il problema è che la semplicità dell’interfaccia nasconde la complessità del giudizio.

I rischi principali sono:

• falsi positivi: due persone diverse possono usare lo stesso nickname;
• profilazione eccessiva: raccogliere più dati del necessario può essere scorretto o illegale;
• allucinazioni dell’AI: il modello può inventare collegamenti plausibili;
• doxing: pubblicare o diffondere dati personali può causare danni reali;
• effetto tunnel: una prima ipotesi sbagliata può guidare tutta l’indagine;
• strumenti obsoleti: molti tool OSINT dipendono da siti che cambiano interfacce, blocchi e policy.

Da dove iniziare in modo responsabile

Il miglior primo esercizio non è investigare sugli altri. È fare OSINT su se stessi o sulla propria azienda, con finalità difensiva.

Puoi partire così:

1. scegli un tuo nickname pubblico;
2. cerca dove appare;
3. controlla quali informazioni emergono dai profili;
4. verifica vecchi account dimenticati;
5. rimuovi o aggiorna ciò che non vuoi più lasciare pubblico;
6. documenta le fonti e chiedi all’AI solo una sintesi ragionata;
7. ripeti l’audit ogni sei mesi.

Questo esercizio ha un vantaggio: ti insegna a usare gli strumenti senza trasformare l’OSINT in curiosità invasiva. Ed è anche un buon modo per capire quanto siamo trasparenti online senza accorgercene.

In sintesi

Maigret, Trape e Blackbird mostrano tre facce diverse dell’OSINT. Maigret lavora bene sui nickname e sui report. Blackbird aggiunge ricerca su username ed email con una componente AI. Trape, invece, è un caso da trattare con cautela: utile per capire il tracking e difendersi, pericoloso se usato senza consenso.

L’intelligenza artificiale non sostituisce l’analista. Lo aiuta a leggere meglio, ordinare meglio e porsi domande migliori. Ma nell’OSINT, più che altrove, vale una regola semplice: un’informazione trovata non è ancora una verità. È solo l’inizio del lavoro.

Per approfondire il metodo, i casi d’uso e i confini etici, trovi il libro Il nuovo petrolio (online) sul sito di Ledizioni.

FAQ

Che cos’è l’OSINT?

L’OSINT, Open Source Intelligence, è la raccolta e analisi di informazioni disponibili da fonti aperte: siti, social, archivi pubblici, documenti, immagini, mappe, repository e altre fonti accessibili legalmente.

L’AI può fare OSINT da sola?

No. L’AI può aiutare a riassumere, classificare, tradurre e collegare informazioni, ma deve essere guidata da fonti verificabili e controllata da una persona. Può sbagliare o inventare collegamenti.

Maigret e Blackbird sono simili?

Sì, entrambi cercano tracce pubbliche collegate a username. Maigret è molto orientato ai dossier e ai report su nickname; Blackbird lavora su username ed email e include una funzione AI per sintetizzare i risultati.

Trape è sicuro da usare?

Trape va trattato con molta cautela. È utile come caso studio difensivo sul tracking web e sulla social engineering awareness, ma usarlo contro persone inconsapevoli può violare privacy, legge ed etica professionale.

Qual è il rischio principale dell’OSINT con l’AI?

Il rischio principale è trasformare segnali deboli in certezze. L’AI può rendere un report più leggibile, ma può anche amplificare errori, falsi positivi e collegamenti non dimostrati.

Da dove conviene iniziare?

Conviene iniziare con un audit personale o aziendale: cercare i propri nickname, verificare profili pubblici, documentare le fonti e usare l’AI solo per organizzare i risultati, non per trarre conclusioni non verificate.

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