Metagoofil

Metagoofil (mt)

Relacionado: FOCA. Herramientas. Docker. Recon ng. seguridad web y auditoria.

• Nombre completo: Metagoofil

• Símbolo en la tabla: mt

• Categoría: Reconnaissance

• Tipo: Herramienta OSINT para extracción de metadatos desde documentos públicos

• Lenguaje: Python

• Repositorio oficial (archivado): https://github.com/laramies/metagoofil

• Estado del proyecto: No actualizado desde 2013, pero aún útil en entornos controlados

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¿Qué es Metagoofil?

Metagoofil es una herramienta de recolección de información (OSINT) que busca, descarga y analiza documentos públicos publicados en sitios web, extrayendo de ellos metadatos incrustados que pueden contener información sensible.

Está enfocada en documentos comunes como:

• .pdf (Adobe Acrobat)

• .doc/.docx (Microsoft Word)

• .ppt/.pptx (PowerPoint)

• .xls/.xlsx (Excel)

• .odt, .ods, .odp (LibreOffice)

Metagoofil se apoya en motores de búsqueda (especialmente Google) para descubrir archivos públicos, y luego utiliza herramientas como exiftool o strings para extraer los metadatos incrustados.

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¿Qué puede revelar Metagoofil?

Metadato extraído	Posible información sensible
Autor del documento	Nombres y apellidos de empleados
Organización	Nombre exacto interno de la empresa
Ruta del archivo	Directorio local de creación del documento (ej: C:\Users\Admin)
Fecha de creación/modificación	Cronología de trabajo interno
Nombre de la máquina	Hostnames, posibles targets para LLMNR, NetBIOS o AD
Versión del software	Indicios de software desactualado o vulnerable

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️ Flujo de trabajo de Metagoofil

1. Buscar documentos públicos:

   • Realiza consultas Google personalizadas como:
     site:empresa.com filetype:pdf

2. Descargar los documentos:

   • Guarda copias locales en un directorio temporal.

3. Extraer metadatos automáticamente:

   • Usa herramientas embebidas o externas como pdfinfo, exiftool, strings, etc.

4. Generar informe:

   • Lista los autores, rutas, software, hostnames y patrones repetidos.

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Ejemplo de uso

python metagoofil.py -d ejemplo.com -t pdf,doc,xls,ppt -l 100 -n 20 -o resultados -f informe.html

• -d: dominio a buscar (ej: ejemplo.com)

• -t: tipos de archivo (pdf, doc, xls, etc.)

• -l: número máximo de resultados en Google

• -n: máximo de archivos a descargar

• -o: carpeta de salida

• -f: nombre del informe generado

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Casos de uso reales

• En un pentest interno, Metagoofil descubre que todos los documentos de empresa.com fueron creados por j.santos@empresa.local, y contienen rutas como C:\Users\JSantos\Documents\Confidencial\....

• Esta información sugiere:

  • Un nombre de usuario de Active Directory (JSantos)

  • Una posible ruta compartida en red

  • Un sistema con Word 2007 (software desactualizado)

• La combinación de estos datos permite construir ataques más dirigidos (ingeniería social, spear phishing, brute force, etc.).

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Requisitos y dependencias

Metagoofil fue creado para Python 2.7, lo cual significa que hoy en día:

• Puede requerir entorno virtual o Docker para ejecutarlo correctamente.

• Es recomendable usar una VM de análisis con herramientas forenses (REMnux, Kali, FLARE) si se quiere ejecutar de forma moderna.

• Alternativamente, puedes replicar su funcionalidad usando Google Dorking + wget + exiftool.

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Alternativas más modernas

Herramienta	Características destacadas
FOCA	GUI en Windows, más moderna, integrada
exiftool	CLI potente para extracción manual
pdfinfo	Información básica de documentos PDF
strings	Búsqueda rápida de texto incrustado
SpiderFoot	Framework OSINT automatizado con módulos
Recon-ng	Puede descargar y analizar documentos

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Relevancia para Blue Team

Desde una perspectiva defensiva, Metagoofil demuestra la importancia de:

• Eliminar metadatos de documentos públicos antes de su publicación.

• Usar herramientas como exiftool -all= archivo.pdf para limpiar datos.

• Configurar DLP para evitar filtraciones por documentos.

• Mantener control sobre qué empleados tienen permiso de publicación.

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Conclusión

Metagoofil es una herramienta clásica, pero aún útil, para obtener información estructural interna de una organización a través de documentos publicados en Internet. Su utilidad está en la fase de reconocimiento pasivo, especialmente cuando se combina con ingeniería social, spear phishing o enumeración interna posterior.

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