OSINT Industries: Un enfoque en las investigaciones en tiempo real

OSINT Industries permite a un investigador introducir una dirección de correo electrónico, un número de teléfono o un nombre de usuario y ver las cuentas públicas vinculadas a ellos, extraídas de más de 1.500 fuentes (OSINT Industries). La empresa afirma que presta apoyo a más de 5.000 cuerpos de seguridad en todo el mundo. Además, es cliente de Massive, y el diseño de su producto hace que la cuestión del alcance en la web resulte inusualmente concreta.

Puntos clave

• Según su propia página web, OSINT Industries realiza búsquedas en más de 1.500 fuentes públicas y presta apoyo a más de 5.000 cuerpos de seguridad.
• Recopila datos en tiempo real y afirma que nunca almacena búsquedas ni resultados, por lo que cada consulta debe dirigirse a páginas activas.
• En 2025, el FBI registró más de un millón de denuncias por delitos informáticos y pérdidas por valor de casi 21 000 millones de dólares (informe del IC3 de 2025).
• Las consultas en tiempo real dependen de que las solicitudes lleguen a las páginas públicas tal y como lo haría un visitante habitual.

¿A qué se dedica OSINT Industries?

OSINT Industries es una plataforma de inteligencia de fuentes abiertas que transforma un identificador en una visión general de las cuentas públicas vinculadas a él. Un investigador introduce una dirección de correo electrónico, un número de teléfono, un nombre de usuario, un nombre o una cartera de criptomonedas, y puede ver los resultados en una única vista, con herramientas de visualización en mapas y de línea temporal, así como la posibilidad de exportar los datos a PDF, DOC, Excel o JSON (OSINT Industries).

Esto es importante porque el número de casos no deja de aumentar. En 2025, el Centro de Denuncias de Delitos en Internet del FBI registró por primera vez más de un millón de denuncias, con pérdidas declaradas de casi 21 000 millones de dólares, lo que supone un aumento del 26 % con respecto a 2024 (FBI IC3, Informe sobre delitos en Internet de 2025). Muchos de esos casos comienzan con una pregunta: ¿quién está realmente al otro lado?

La lista de clientes es como un mapa de quienes se dedican profesionalmente a la lucha contra el fraude. OSINT Industries incluye entre sus clientes a las fuerzas del orden, organismos gubernamentales, periodistas, investigadores privados, equipos de seguros y de lucha contra el fraude, profesionales de la ciberseguridad, equipos jurídicos y organizaciones sin ánimo de lucro (OSINT Industries). Asimismo, presta servicio a los equipos de lucha contra el blanqueo de capitales (AML) (OSINT Industries: Lucha contra el blanqueo de capitales), y ofrece acceso gratuito a organismos públicos, fuerzas de seguridad, medios de comunicación y organizaciones sin ánimo de lucro (API de OSINT Industries).

¿Por qué es importante un modelo en tiempo real sin almacenamiento?

OSINT Industries afirma que los datos de su API se «recogen en tiempo real» y que las búsquedas y los resultados «nunca se almacenan» (API de OSINT Industries). Se trata de una decisión deliberada. Esto modifica lo que el producto debe hacer en cada búsqueda.

Una base de datos almacenada ofrece respuestas a partir de una instantánea. Es rápido. Sin embargo, los datos quedan obsoletos en cuanto se cambia el nombre de una cuenta, se elimina o se crea una nueva, y nadie se da cuenta hasta que un resultado resulta ser erróneo. Un modelo en tiempo real consulta las fuentes activas cuando el investigador lo solicita, de modo que la respuesta refleja la web tal y como está en este preciso instante, no tal y como estaba la última vez que alguien tomó una instantánea.

La parte relativa a la ausencia de retención es igual de importante. El trabajo de OSINT implica el manejo de datos personales, y los investigadores deben justificar cómo los gestionan. Una herramienta que no conserva ninguna copia de las búsquedas ni de los resultados cuenta con menos datos sensibles que puedan filtrarse, ser objeto de una citación judicial o ser objeto de un uso indebido. Para un equipo de lucha contra el fraude o una redacción, esto resulta más fácil de defender.

¿Por qué resultan tan complejas las consultas en tiempo real a gran escala?

Actualmente, los sitios web tratan el tráfico automatizado con recelo, por lo que una herramienta de búsqueda legítima puede ser bloqueada, redirigida a otra ubicación geográfica o ralentizada del mismo modo que lo haría un bot de spam. El motivo es el volumen: en 2025, los bots representaban el 53 % de todo el tráfico web, según el Informe sobre bots maliciosos de 2026 de Imperva (Imperva).

Esto plantea tres problemas prácticos para cualquier producto de búsqueda en tiempo real:

• Bloqueos y límites de frecuencia. Muchas solicitudes procedentes de una misma dirección de centro de datos parecen proceder de un bot. Por ello, suelen verse limitadas, sometidas a comprobaciones o rechazadas.
• Respuestas que dependen de la ubicación. Algunas plataformas muestran páginas diferentes, o procesos distintos de registro y recuperación de contraseña, en función del país del visitante.
• Velocidad. Un investigador está a la espera del resultado. Una consulta que abarca cientos de fuentes solo puede avanzar a la velocidad de la página más lenta a la que se pueda acceder.

Nada de esto tiene que ver con el análisis sintáctico ni con el análisis en sí. Se trata de si una solicitud llega o no a la página pública real. Y una consulta que falla de forma silenciosa en una fuente no genera un error. Simplemente devuelve un resultado más incompleto, y es posible que el investigador nunca llegue a saber qué es lo que falta.

Imagínese un caso de fraude. Un analista comprueba si un número de teléfono utilizado en una estafa está vinculado a otras cuentas. Si tres fuentes rechazan discretamente la solicitud, el resultado parece correcto cuando en realidad no lo es. En el caso de un producto en tiempo real, el alcance forma parte de la precisión.

Dónde encaja Massive

Massive gestiona una red de más de un millón de dispositivos de consumidores reales que han dado su consentimiento, repartidos por más de 195 países (Documentos voluminosos), unos 1,3 millones de dispositivos activos diarios según nuestro recuento interno. Las solicitudes que se canalizan a través de él llegan de la misma forma que lo hacen los visitantes locales habituales. Massive proporciona la red. OSINT Industries desarrolla y gestiona su propio producto y su propio flujo de trabajo de investigaciones, y Massive no interviene en ese aspecto.

Todos los dispositivos de la red han dado su consentimiento a través del SDK de Massive. La red cuenta con la auditoría SOC 2, el cumplimiento del RGPD y la certificación AppEsteem, con un registro de auditoría desde el origen hasta la solicitud. Puede consultar cómo funciona ese modelo de consentimiento en nuestro Informe de transparencia sobre la red de suscripción voluntaria.

¿Por qué es más importante la procedencia de la información en el ámbito de la OSINT que en la mayoría de los casos de uso? Los investigadores suelen tener que explicar sus métodos ante un tribunal, un editor o un responsable de cumplimiento normativo. Las herramientas que utilizan en su flujo de trabajo deben contar con una historia de procedencia que se sostenga, y la procedencia basada en el consentimiento forma parte de esa historia. Los argumentos más amplios a favor de ello se recogen en nuestro artículo sobre acceso a Internet de origen ético.

¿Qué pueden aprender de esto otros equipos de investigación y de confianza y seguridad?

Diseñe sus sistemas para datos en tiempo real si desea que sus respuestas reflejen la situación actual, y considere el alcance como un indicador de precisión. Lo que está en juego es cada vez mayor: la FTC afirma que, en 2025, se denunciaron pérdidas por fraude por valor de unos 16 000 millones de dólares, «la cifra más alta registrada» (FTC, junio de 2026). Las decisiones de diseño de OSINT Industries constituyen una útil lista de verificación para los equipos que desarrollan sus propias herramientas de búsqueda y verificación.

1. Decida si necesita datos en tiempo real o una instantánea. La información sobre la vinculación de cuentas queda obsoleta rápidamente. Si sus respuestas deben reflejar la situación actual, prevea la posibilidad de recibir solicitudes en tiempo real.
2. Considere el alcance como un indicador de calidad. Realice un seguimiento de la frecuencia con la que cada fuente devuelve realmente una página utilizable, y no solo de si la tarea se ha completado.
3. Relacione la ubicación del visitante con la pregunta. Si una plataforma funciona de forma diferente según el país, recupérela desde ese país.
4. Conserve solo lo que necesite. Por lo general, resulta más fácil justificar la conservación de una menor cantidad de datos personales que la de una mayor.
5. Sepa de dónde procede su tráfico. Si se analizan minuciosamente sus métodos, el origen de su red forma parte de su respuesta.

Si tiene en cuenta el tamaño de la red al realizar esta tarea, cuente los dispositivos, no las direcciones IP. Nuestro artículo en el que se desmontan mitos sobre el número de IP explica por qué.

Conclusión

OSINT Industries tomó dos decisiones que muchos productos de datos evitan: consultar toda la información en tiempo real y no conservar nada posteriormente. Ambas decisiones hacen que sus resultados resulten más útiles para los más de 5.000 cuerpos de seguridad y los equipos especializados en fraude, asuntos jurídicos y redacciones a los que presta servicio. Ambas decisiones implican, además, que cada búsqueda depende de poder acceder a páginas públicas reales, desde la fuente adecuada, en el momento en que alguien la solicita. Ese es precisamente el tipo de problema para el que se ha diseñado la red de Massive, y nos complace colaborar con un equipo cuyo producto está concebido para los investigadores que resuelven estos casos.

Acerca del autor: Franklin Uche se ocupa de la infraestructura de datos web, las redes de proxy y el acceso de los agentes de inteligencia artificial para el Massive blog. Más información en la página de Massive: Página «Acerca de», o póngase en contacto directamente con el equipo a través de concertar una llamada.

Fuentes

• Centro de Denuncias de Delitos en Internet del FBI, Informe anual de IC3 de 2025
• Comisión Federal de Comercio, «Los datos de la FTC revelan que, en 2025, los ciudadanos denunciaron pérdidas por valor de 3.5 mil millones de dólares a causa de estafas por suplantación de identidad», 15 de junio de 2026 (señala que las pérdidas totales por fraude en 2025 ascendieron a «unos 16 000 millones de dólares», «la cifra más alta registrada hasta la fecha»)
• Imperva, Informe sobre bots maliciosos de 2026: Los bots en la era de los agentes
• OSINT Industries, página de inicio
• OSINT Industries, Acceso a la API
• OSINT Industries, Lucha contra el blanqueo de capitales
• Massive, Introducción a los proxies residenciales