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RavenaStar
1 min de leitura ·

[ PITCH ] Hudson Rock ::: OSINT Infostealer Intelligence

Hudson Rock é referência global em Infostealer Intelligence, especializada em monitorar máquinas comprometidas por malwares stealers — programas que roubam credenciais, sessões e dados sensíveis.

Através da API pública Cavalier™, é possível consultar vazamentos de credenciais por nome de usuário, e-mail, IP, domínio e afins, além de listar URLs associadas a domínios comprometidos e identificar famílias de stealers.

🔗 https://docs.hudsonrock.com

Além disso, implementei a API V2 da Hudson Rock em minha página pessoal:
🔗 https://ravenastar.com/hudsonrock

Confira mais ferramentas em:
🔗 https://ravenastar.com/xrav

Hudson Rock

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Excelente pitch! O ecossistema de infostealers (RedLine, Raccoon, Vidar, etc.) se tornou um dos principais vetores para acesso inicial e movimentação lateral em redes corporativas, principalmente pelo comprometimento de máquinas pessoais com credenciais e sessões salvas no navegador.

Ter ferramentas e feeds de OSINT focados em identificar essas credenciais em tempo real como a proposta de integração com a API Cavalier e a API V2 da Hudson Rock é fundamental para que times de CTI e Blue Team ajam antess que um vazamento vire um incidente real.

A iniciativa é sensacional! Curioso para ver como o pitch aborda a acurácia dos dados da Hudson Rock em relação aos falsos positivos e se você pretende estruturar essa implementação para consultas pontuais ou monitoramento contínuo de superfícies de ataque. Parabéns pelo projeto!

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Grata pelo comentário 🤍

A página que criei é apenas uma ferramenta auxiliar básica, não um produto completo. O serviço principal e mais robusto é o da própria Hudson Rock, através da API V3, que exige autenticação via chave de acesso e, dependendo do volume/uso, é paga.

Sobre a acurácia e os falsos positivos: não tenho 100% de controle sobre, é inevitável, já que toda a infraestrutura e os dados vêm da Hudson Rock. Minha página apenas consome e exibe essas informações, sem armazenar nenhum dado. Ou seja, a qualidade dos resultados depende inteiramente do que a própria Hudson Rock entrega, e a triagem final desses dados precisa ser feita pelo próprio usuário, já que se trata de OSINT e produção de inteligência com base nas informações levantadas.

Quanto ao modelo de uso, a ideia inicial foi focar em consultas pontuais (sob demanda), já que isso reduz custos e complexidade. O monitoramento contínuo das superfícies de ataque exigiria uma estrutura mais robusta (agendamento de consultas, alertas, banco de dados próprio para histórico e muito mais), o que já não se alinha ao propósito do meu projeto.