একটি username—কিন্তু সেই username-এর সঙ্গে যুক্ত থাকতে পারে একাধিক social media profile, public post, পুরোনো content, website link এবং search engine-এ index হওয়া নানা digital footprint! আপনি হয়তো জানেনই না, নিজের প্রকাশিত কোন তথ্যগুলো Google Search-এর মাধ্যমে অন্যদের সামনে চলে আসছে।
এই বিষয়টি মাথায় রেখেই তৈরি হয়েছে GOBLIN TSUNAMI—একটি Python-based OSINT (Open Source Intelligence) query generation framework, যা Instagram, Threads, Facebook এবং TikTok-এর জন্য শত শত Google Dork search query তৈরি করার লক্ষ্য নিয়ে তৈরি।
ভাবুন, নিজের বা প্রতিষ্ঠানের public digital presence যাচাই করতে আপনাকে আলাদাভাবে প্রতিটি platform-এর জন্য search pattern সাজাতে হচ্ছে না। একটি interactive terminal interface থেকে username input দিয়ে platform-wise search query তৈরি, review এবং text file-এ সংরক্ষণ করতে পারছেন।
GOBLIN TSUNAMI-এর GitHub README-তে 400+ Google Dorks, 25+ tracking categories এবং চারটি social media platform-এর কথা বলা হয়েছে। README-এর statistical section-এ আবার 739টি query-এর breakdown দেখানো হয়েছে।
কিন্তু এই tool কি সত্যিই সম্পূর্ণ automated OSINT investigation চালাতে পারে? নাকি এটি মূলত একটি advanced Google Dork generator?
এই প্রশ্নের উত্তর পেতে আমরা README-এর পাশাপাশি প্রকাশিত Python source code-ও পর্যালোচনা করব।
Project: GOBLIN TSUNAMI
Repository: https://github.com/sylhetyhackvenger/GOBLIN-Tsunami
—
🌊 GOBLIN TSUNAMI কী এবং কেন এটি আলোচনায় আসতে পারে?
OSINT হলো publicly available information থেকে তথ্য সংগ্রহ, যাচাই ও বিশ্লেষণের একটি পদ্ধতি।
Cybersecurity research, corporate exposure assessment, digital footprint review এবং privacy auditing-এ OSINT-এর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রয়েছে।
GOBLIN TSUNAMI-এর মূল ধারণা হলো Google Dorking ব্যবহার করে বিভিন্ন social media platform-এর public search visibility নিয়ে structured query তৈরি করা।
Google Dorking-এ সাধারণত Google-এর advanced search operator ব্যবহার করা হয়।
যেমন:
– “site:example.com” — নির্দিষ্ট domain-এর indexed page খুঁজতে।
– “filetype:pdf” — indexed PDF document খুঁজতে।
– “intitle:report” — page title-এ নির্দিষ্ট শব্দ খুঁজতে।
– “after:2025-01-01” — নির্দিষ্ট তারিখের পরের indexed content খুঁজতে।
এই ধরনের operator ও keyword combination ব্যবহার করে নির্দিষ্ট বিষয়ভিত্তিক search query তৈরি করা যায়।
GOBLIN TSUNAMI সেই কাজকে চারটি platform এবং বিভিন্ন category-তে সাজানোর চেষ্টা করে।
গুরুত্বপূর্ণ: Google Dork query তৈরি হওয়া মানেই tool নিজে কোনো account-এ প্রবেশ করছে, private information সংগ্রহ করছে কিংবা live location শনাক্ত করছে—এমন নয়।
🔥 চারটি Platform: কোথায় কোথায় Digital Footprint Review করা যায়?
<text>1. Instagram — Public Profile ও Content Visibility</text>
<AsyncImage query=”Instagram social media public profile grid mobile interface editorial technology illustration” aspectRatio=”16:9″ width=”100%”/>Instagram-এ public-facing content এবং profile information অনেক সময় search engine-এ index হতে পারে।
GOBLIN TSUNAMI-এর Instagram-oriented query category-গুলো public profile ও content visibility review-এর জন্য সাজানো।
সম্ভাব্য assessment topic:
– Public profile visibility
– Public post ও content-related search
– Public business presence
– Hashtag-related indexing
– Public bio ও website link review
– Time-based search pattern
– নিজের প্রকাশিত content-এর digital exposure
এটি নিজের account বা অনুমোদিত brand account-এর public visibility review-তে ব্যবহারযোগ্য হতে পারে।
<text>2. Threads — Public Conversation ও Profile Visibility</text>
<AsyncImage query=”Threads social media conversation feed smartphone interface editorial illustration” aspectRatio=”16:9″ width=”100%”/>Threads-এর public conversation এবং profile presence-ও digital footprint-এর অংশ।
এই platform-এর জন্য আলাদা query generation category রাখা হয়েছে।
এখানে public discussion, নিজের profile-এর indexed visibility এবং brand-related conversation review-এর মতো কাজের ধারণা পাওয়া যায়।
<text>3. Facebook — Public Page ও Brand Exposure</text>
<AsyncImage query=”Facebook social media public business page desktop and mobile interface illustration” aspectRatio=”16:9″ width=”100%”/>Facebook-এর ক্ষেত্রে public page, organization profile এবং publicly accessible content review করা গুরুত্বপূর্ণ।
GOBLIN TSUNAMI-এর Facebook-oriented search pattern ব্যবহার করে অনুমোদিত public brand presence-এর indexed information খুঁজে দেখা যেতে পারে।
যেমন:
– Official public page visibility
– Public business information
– Public campaign content
– Organization-related mentions
– Publicly indexed content
– Historical public content review
<text>4. TikTok — Public Video ও Creator Presence</text>
<AsyncImage query=”TikTok short video creator content smartphone interface editorial illustration” aspectRatio=”16:9″ width=”100%”/>TikTok-এ public video, creator profile এবং brand content-এর digital presence রয়েছে।
এই platform-এর জন্য query category-গুলো public content discovery ও search visibility review-এর উদ্দেশ্যে সাজানো।
উদাহরণ:
– Public creator profile
– Public video-related search
– Brand content visibility
– Public hashtag-related indexing
– Public business profile
– Time-based content search
এখানে কোনো ব্যক্তির অজান্তে ব্যক্তিগত activity tracking বা location inference করা উচিত নয়।
—
📊 739 Google Dorks: README-তে কী পরিসংখ্যান দেখানো হয়েছে?
GOBLIN TSUNAMI-এর README-এর statistical overview-তে নিচের breakdown দেওয়া হয়েছে।
Platform| README-তে উল্লেখিত query
Instagram| 246
Threads| 128
Facebook| 192
TikTok| 173
Total| 739
<text color=”secondary” size=”xs”>উপরের সংখ্যাগুলো README-তে প্রদর্শিত project statistics; independent benchmark নয়।</text>
এখানে একটি বিষয় পরিষ্কার করা প্রয়োজন। Repository-এর About section-এ 400+ Dorks বলা হয়েছে, আর detailed statistics-এ 739 দেখানো হয়েছে। তাই article-এ 739-কে README-র declared total হিসেবে উপস্থাপন করা হচ্ছে, independently verified runtime output হিসেবে নয়।
🧩 25+ Tracking Categories: Search Query-গুলো কীভাবে Organized?
README-তে 25টির বেশি tracking dimension-এর কথা বলা হয়েছে।
এর মধ্যে উল্লেখযোগ্য কয়েকটি হলো:
Digital Footprint: Public digital presence এবং indexed content review।
Professional Information: Public professional profile ও organization-related visibility।
Content Analysis: Public post, image, video এবং অন্যান্য content-related search pattern।
Temporal Activity: Google-এর date operator দিয়ে সময়ভিত্তিক indexed content review।
Organizational Links: নিজের প্রতিষ্ঠানের public-facing digital connection ও brand reference review।
Public Engagement: Publicly visible content interaction ও engagement-related search pattern।
Cross-Platform Correlation: একই official brand identity বিভিন্ন social media platform-এ কীভাবে উপস্থিত, তা পর্যালোচনা।
File Type Discovery: নিজের প্রতিষ্ঠানের অনুমোদিত public document ও media indexing review।
এখানে README-তে personal information, location, behavioral pattern এবং daily routine-এর মতো sensitive category-ও উল্লেখ রয়েছে। এগুলোকে অন্য ব্যক্তির ওপর প্রয়োগ করে profiling, stalking বা private-life investigation করা উচিত নয়। Responsible assessment-এ নিজের বা অনুমতিপ্রাপ্ত প্রতিষ্ঠানের public exposure-এই সীমাবদ্ধ থাকা প্রয়োজন।
—
⚙️ Source Code Breakdown: Tool-এর ভেতরে আসলে কী রয়েছে?
এবার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
README-তে advanced OSINT framework, platform modules, automated execution, result correlation, intelligence reporting এবং security layer-এর architecture দেখানো হয়েছে।
কিন্তু source code যাচাই না করে এই সবকিছুকে fully implemented feature হিসেবে ধরে নেওয়া ঠিক হবে না।
প্রকাশিত “goblin_tsunami.py” file-এর GitHub metadata অনুযায়ী:
– প্রায় 970 lines
– প্রায় 811 lines of code
– প্রায় 38.4 KB source file
প্রধান component-গুলো হলো:
1. CompleteDorkGenerator
এটি platform-oriented search query তৈরির মূল component।
Instagram, Threads, Facebook ও TikTok-এর জন্য পৃথক query list সংগঠিত করার ব্যবস্থা রয়েছে।
2. GoblinTsunami
এটি interactive application-এর মূল class।
এর দায়িত্বের মধ্যে রয়েছে:
– Terminal interface পরিচালনা
– Username input
– Query generation
– Platform selection ও display
– Pagination
– Summary
– Output save workflow
3. Paginator
অনেকগুলো query একসঙ্গে না দেখিয়ে page-by-page display করার ব্যবস্থা রয়েছে।
README-তে Next, Previous এবং Quit navigation control-এর কথা উল্লেখ করা হয়েছে।
4. ProgressBar
Terminal-এ progress indication দেখানোর জন্য progress bar component রয়েছে।
5. SaveManager
Generated query-গুলো text file-এ export করার ব্যবস্থা পরিচালনা করে।
Platform-wise এবং combined output সংরক্ষণের ধারণা README-তে দেওয়া হয়েছে।
6. Digital Simulator
README-তে একটি architecture simulator এবং performance visualization-এর উদাহরণ রয়েছে।
এখানে বিশেষ সতর্কতা প্রয়োজন: README-র simulator section-এ simulated metrics ও demonstration code রয়েছে। এগুলোকে বাস্তব search success rate বা independently measured performance হিসেবে বিবেচনা করা যাবে না।
বাস্তব Implementation বনাম README-এর দাবি
Capability| Repository review
Four-platform query generation| Source code-এ দৃশ্যমান
Interactive terminal workflow| Source code-এ দৃশ্যমান
Pagination| Documented ও implemented workflow
Text file export| Source code-এ দৃশ্যমান
Automated social media scraping| Fully implemented বলে যাচাই করা যায়নি
PDF intelligence reporting| README-তে architecture হিসেবে উল্লেখ; verified output নয়
Complete location tracking| Verified capability নয়
Automated cross-platform intelligence correlation| Fully implemented বলে যাচাই করা যায়নি
এই পার্থক্যটি project evaluation-এর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
—
🚀 Installation: Linux, macOS ও Termux-এ কীভাবে Setup করবেন?
Repository-এর README অনুযায়ী Python 3.8+, Git এবং pip প্রয়োজন।
Step 1: Python ও Git যাচাই করুন
python3 –version
git –version
Step 2: Repository Clone করুন
git clone https://github.com/sylhetyhackvenger/GOBLIN-Tsunami
Step 3: Project Folder-এ প্রবেশ করুন
cd GOBLIN-Tsunami
Step 4: Files যাচাই করুন
ls -la
প্রধান Python file:
goblin_tsunami.py
Step 5: Virtual Environment তৈরি করুন
Linux ও macOS:
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
Windows PowerShell:
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
Step 6: Dependency সম্পর্কে সতর্ক থাকুন
README-তে নিচের installation command দেওয়া হয়েছে:
pip install -r requirements.txt
তবে GitHub-এর বর্তমান repository file listing-এ “requirements.txt” দেখা যাচ্ছে না।
তাই ফাইলটি clone করা directory-তে না থাকলে command-টি চালালে error হতে পারে। README-তে “typing”, “datetime”, “threading” এবং “warnings”-এর মতো standard-library module-কে requirements হিসেবে উল্লেখ করা হয়েছে, যেগুলো সাধারণত Python-এর সঙ্গেই থাকে।
Dependency file অনুপস্থিত থাকলে অনুমান করে অপ্রয়োজনীয় package install না করে source code-এর import section যাচাই করুন।
Step 7: Application Launch করুন
python3 goblin_tsunami.py
Windows-এ:
python goblin_tsunami.py
—
📖 Complete Usage Guide: Interactive Terminal থেকে কীভাবে কাজ করবেন?
Application চালু হলে terminal interface দেখতে পাবেন।
Step 1 — Interface Review
শুরুতে GOBLIN TSUNAMI-এর banner এবং application interface প্রদর্শিত হবে।
Step 2 — Authorized Username Input
নিজের social media username অথবা নিজের প্রতিষ্ঠানের অনুমোদিত official username দিন।
Step 3 — Query Generation
Application-এর documented workflow অনুযায়ী চারটি platform-এর জন্য search query তৈরি হবে।
Step 4 — Platform-wise Review
Generated query-গুলো platform অনুযায়ী review করতে পারবেন।
Step 5 — Pagination
README-তে navigation control হিসেবে উল্লেখ রয়েছে:
Key| Function
N| Next page
P| Previous page
Q| Current platform view থেকে বের হওয়া
Step 6 — Summary Review
Generated query-এর সংখ্যা ও platform-wise overview পর্যালোচনা করুন।
মনে রাখবেন, 739টি query মানে 739টি verified account বা successful discovery নয়।
Step 7 — Output Export
README-তে নিচের ধরনের output filename-এর উদাহরণ দেওয়া হয়েছে:
dorks_instagram_username_TIMESTAMP.txt
dorks_threads_username_TIMESTAMP.txt
dorks_facebook_username_TIMESTAMP.txt
dorks_tiktok_username_TIMESTAMP.txt
dorks_all_username_TIMESTAMP.txt
এগুলো documentation-এ প্রদর্শিত naming pattern। বাস্তব file path ও filename execution-এর মাধ্যমে যাচাই করতে হবে।
—
🛡️ নিজের Digital Footprint কীভাবে নিরাপদে Audit করবেন?
GOBLIN TSUNAMI-এর সবচেয়ে দায়িত্বশীল ব্যবহার হতে পারে নিজের account এবং authorized organization-এর public exposure review।
একটি practical defensive workflow:
1. Scope নির্ধারণ করুন
কোন account, brand বা organization-এর public information review করবেন, তা আগে লিখিতভাবে নির্ধারণ করুন।
2. Public Visibility Review করুন
নিজের অনুমোদিত account-এর public search visibility পরীক্ষা করুন।
3. Findings যাচাই করুন
Search result সত্যিই আপনার account বা প্রতিষ্ঠানের সঙ্গে সম্পর্কিত কি না যাচাই করুন। শুধু username মিললেই identity নিশ্চিত হয় না।
4. Sensitive Exposure শনাক্ত করুন
অপ্রয়োজনীয় public phone number, email, document বা পুরোনো content প্রকাশিত আছে কি না পর্যালোচনা করুন।
5. Remediation করুন
যেখানে প্রয়োজন:
– Privacy settings পরিবর্তন করুন।
– অপ্রয়োজনীয় public information সরিয়ে ফেলুন।
– পুরোনো public document review করুন।
– Account security ও MFA যাচাই করুন।
– Public website ও social profile-এর তথ্য হালনাগাদ করুন।
6. আবার Review করুন
Remediation-এর পর একই authorized search scope-এ পুনরায় visibility review করুন।
এভাবে OSINT query generation একটি defensive privacy audit workflow-এর অংশ হতে পারে।
—
⚠️ গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা ও Security Considerations
কোনো OSINT tool ব্যবহার করার আগে এর সীমাবদ্ধতা জানা জরুরি।
Google indexing অসম্পূর্ণ: Google-এ কোনো result না পাওয়া মানেই তথ্যটি online-এ নেই, এমন নয়।
False Positive: একই username একাধিক ব্যক্তির হতে পারে।
Stale Results: Search engine পুরোনো বা পরিবর্তিত content দেখাতে পারে।
README বনাম Source Code: Documentation-এ বর্ণিত advanced architecture-এর সব component বাস্তবে implemented বলে যাচাই করা যায়নি।
Dependency Documentation: README-তে requirements file ব্যবহারের কথা বলা হলেও repository listing-এ সেই file দেখা যাচ্ছে না।
Privacy: Publicly visible information হলেও সেটি সংগ্রহ ও পুনঃপ্রকাশের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য আইন এবং ব্যক্তিগত গোপনীয়তার সীমা মানতে হবে।
বিশেষভাবে কোনো ব্যক্তির location history, daily routine, social connections বা sensitive personal details অনুমতি ছাড়া সংগ্রহ বা বিশ্লেষণ করা উচিত নয়।
—
📜 License ও Open Source
Repository-তে MIT License উল্লেখ রয়েছে।
MIT License অনুযায়ী সাধারণত software use, modification ও redistribution করা যায়, তবে প্রযোজ্য copyright এবং license notice সংরক্ষণ করতে হয়।
কোনো commercial redistribution বা modification-এর আগে repository-র বর্তমান LICENSE file যাচাই করা উচিত।
—
🏆 Final Verdict: GOBLIN TSUNAMI কি আপনার OSINT Toolkit-এ জায়গা পাওয়ার মতো?
GOBLIN TSUNAMI-এর সবচেয়ে আকর্ষণীয় দিক হলো চারটি social media platform-এর জন্য organized Google Dork query generation।
739টি query-এর README statistics, 25+ tracking category-এর দাবি, interactive terminal interface, pagination এবং text export—সব মিলিয়ে এটি OSINT শেখা এবং authorized digital footprint review-এর জন্য একটি interesting Python project।
তবে এটিকে পূর্ণাঙ্গ automated social media intelligence platform বলা এখনই যথাযথ হবে না।
প্রকাশিত source code-এ query generation, interactive display এবং text export-এর workflow দৃশ্যমান। কিন্তু README-তে বর্ণিত automated scraping, complete intelligence correlation এবং PDF reporting-এর মতো advanced capability independently verified নয়।
সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা: আপনার digital footprint কতটা public, সেটি জানা privacy protection-এর প্রথম ধাপ। কিন্তু সেই তথ্যের অনুসন্ধান হতে হবে অনুমোদিত, দায়িত্বশীল এবং আইনসম্মত।
GOBLIN TSUNAMI সেই উদ্দেশ্যে একটি structured Google Dork generation starting point হতে পারে।
GitHub Repository: https://github.com/sylhetyhackvenger/GOBLIN-Tsunami
Disclaimer: এই article repository-এর README এবং প্রকাশিত Python source code পর্যালোচনার ভিত্তিতে লেখা। Live execution, search accuracy এবং সব documented advanced feature independently test করা হয়নি। Tool কেবল নিজের বা যথাযথ অনুমোদিত scope-এ ব্যবহার করুন।