Как сделать спамер на python
b0mb3r — бесплатный смс бомбер
Библиотека b0mb3r для смс-флуда, разработанная на Python, имеющая открытый исходный код и кучу звезд на Github.
Для тех кто пришел просто скачать — смотрите последний абзац.
Введение
Уютный вечерок с ароматным чаем обернулся для меня шокирующей находкой. В трендах GitHub’а набирает популярность проект под названием b0mb3r осуществляющий массовые смс рассылки. Проект написан на Python с использованием asyncio, FastAPI и loguru чем собственно меня и привлек. Сразу хочу внести ясность, я не являюсь пропагандистом спама, а рассматриваю проект с открытым исходным кодом написанный на языке Python в рамках тематики своего сайта.
Описание
Бомбер — это приложение, которое осуществляет отправку сервисных смс сообщений с большого количества ресурсов на один целевой номер телефона. В большинстве случаев приходят смски с кодом восстановления пароля или подтверждения регистрации. База таких приложений пополняется уязвимыми сервисами что позволяет увеличивать общее количество отправляемых смс.
Цели использования
Действия смс бомбера схожи с DoS атаками на сайты. Телефон в какой то момент начинает принимать большое количество информации (звонки и смс) тем самым забивается канал связи и до человека просто напросто невозможно будет дозвонится. Это может быть нужно в какой то конкурентной борьбе или же для банального хулиганства.
Безопасность
Я не юрист. Хотелось бы на этом и закончить, но по факту состава преступления здесь нет, есть ущерб, есть мелкое хулиганство, но скорее всего наказания не будет.
Не забывайте, что все смски которые отправляет бомбер — оплачивают организации, у которых подключены смс шлюзы, конечно они не стоят много и со всех компаний сумму ущерба собрать не получится, но технически отследить такие рассылки — возможно.
Установка
Это обычная библиотека в python и устанавливается стандартным способом через менеджер пакетов pip
Использование
Подробный гайдлайн как использовать инструменты для спама я писать не буду.
У программы есть свой интуитивно понятный интерфейс
Методы защиты
На данный момент не существует механизмов защиты от такого вида атак.
Собственные мотивы
Ситуация на самом деле не очень приятная. Большинство компаний несут убытки за эти смс рассылки и частенько даже не подозревают об этом. Люди которые являются целью этого спама — никак не могут себя защитить от этого. Я нашел публикацию пострадавшей стороны на vc.ru и хотел бы придать большей огласки этой проблеме. Ниже я постараюсь отменить все компании, которые на данный момент являются источниками рассылок и в надежде что их вебмастера когда нибудь увидят переходы с этой статьи на их сайт и обратят на эту проблему внимание.
Пострадавшие
Предварительно, формируя этот список, я постараюсь найти контакты каждой организации и уведомить их о существование такой проблемы. Сам список находится в облаке и будет доступен только в режиме чтения. Я надеюсь в конечном итоге сделать сводный анализ по данным что мне получится достать.
Но как оказалось, это рутинное занятие и в 90% компании даже не дают никакого фидбека. Кто-то из ответивших разработчиков даже не желает фиксить баги, указывая на то, что расходы на это не такие уж и большие — компания потянет.
Spymer — новый смс спамер
На данный момент все репозитории с b0mb3r заблокированы, но так же появились аналогичные проекты в других репозиториях. Таким проектом является Spymer. Код этого приложения выглядит ужасно, работоспособность проекта не проверял. Как не удивительно, но проект опять увидел в трендах гитхаба.
Обращение к спамерам
Эта статья стала очень популярной из-за возросшего спроса на программу. Вы приходите ко мне за мануалом как запустить этот спамер, но его тут нет принципиально.
Ребята, в 90% случаев вы не осознаете последствий своих действий, скорее всего вы даже не понимаете деталей реализаций этого инструмента, не майтесь хернею, денег на этом вы не заработаете, это все деструктив. Вложите собственное время в будущее, научитесь программировать, это не сложно, python очень простой язык, это поможет вам в дальнейшей жизни неплохо зарабатывать и не заниматься мелким хулиганством.
Скачать смс-бомбер
Хочешь получить ссылку на последнюю версию бомбера?
Пиши в комментах куда тебе ее отправить.
Или воспользуйся этой ссылкой.
Алексей Лавриненко | Oleksiy Lavrynenko — PR, SMM, WEB
Привет всем! Чем только в жизни не приходится заниматься — в том числе — и вещью, которая называется: массовая рассылка писем с помощью Python. Для этой работы в случае отсутствия Python есть несколько интересных программных продуктов, но сегодня мы познакомимся с более интересным решением и узнаем, как выглядит массовая рассылка писем с помощью Python.
В принципе, основы по отправке электронного письма с помощью Pyhton я рассматривал в этой записи. Фактически, от создания спам-машины нас отделяет работа со списком получателей, и адресами, с которых мы будем производить отправку писем (уверен, вы понимаете, что отправлять, например, миллион электронных писем с одного ящика — не эффективно, и обречено на провал). А значит, наша задача будет выглядеть следующим образом:
1. Обрабатываем список адресов, которые нужны для рассылки (конечно, можно поставить свой smtp-сервер, и работать через него, но это — другая история 😉 )
2. Обрабатываем список адресов, на которые будем производить рассылку
3. И — сама рассылка.
Я решил немного скорректировать задачу, и программа, представленная ниже будет состоять из трех частей:
1. Функция, отвечающая за генерацию адресов для рассылки (все адреса генерируются случайным образом, аналогично генерируются пароли к ним, и все это сохраняется в Excel-файл)
2. Функция, отвечающая за создание списка адресов — получателей. Адреса генерируются аналогично с пунктом выше, только без паролей, и сохраняются в текстовый файл.
3. Функция, которая будет производить рассылку. Учитывая, что описанная задача представляет собой чисто умозрительный пример — вы сможете адаптировать код под собственные нужды 😉
Как всегда — полный код программы доступен на Git 🙂 С вопросами — добро пожаловать на почту, или в Telegram 🙂
Важно: в связи с неоднократно повторенным вопросом — почему программа генерирует почтовые адреса, а они не рабочие уточняю (писал это выше, но все же) — программа генерирует темповые (фейковые) адреса, которые нужны для примера, не более. Сама же функция, отвечающая за рассылку полностью рабочая. Что бы программа работала просто в режиме рассылки писем — закомментируйте следующий кусок:
b0mb3r — бесплатный смс бомбер
Библиотека b0mb3r для смс-флуда, разработанная на Python, имеющая открытый исходный код и кучу звезд на Github.
Для тех кто пришел просто скачать — смотрите последний абзац.
Введение
Уютный вечерок с ароматным чаем обернулся для меня шокирующей находкой. В трендах GitHub’а набирает популярность проект под названием b0mb3r осуществляющий массовые смс рассылки. Проект написан на Python с использованием asyncio, FastAPI и loguru чем собственно меня и привлек. Сразу хочу внести ясность, я не являюсь пропагандистом спама, а рассматриваю проект с открытым исходным кодом написанный на языке Python в рамках тематики своего сайта.
Описание
Бомбер — это приложение, которое осуществляет отправку сервисных смс сообщений с большого количества ресурсов на один целевой номер телефона. В большинстве случаев приходят смски с кодом восстановления пароля или подтверждения регистрации. База таких приложений пополняется уязвимыми сервисами что позволяет увеличивать общее количество отправляемых смс.
Цели использования
Действия смс бомбера схожи с DoS атаками на сайты. Телефон в какой то момент начинает принимать большое количество информации (звонки и смс) тем самым забивается канал связи и до человека просто напросто невозможно будет дозвонится. Это может быть нужно в какой то конкурентной борьбе или же для банального хулиганства.
Безопасность
Я не юрист. Хотелось бы на этом и закончить, но по факту состава преступления здесь нет, есть ущерб, есть мелкое хулиганство, но скорее всего наказания не будет.
Не забывайте, что все смски которые отправляет бомбер — оплачивают организации, у которых подключены смс шлюзы, конечно они не стоят много и со всех компаний сумму ущерба собрать не получится, но технически отследить такие рассылки — возможно.
Установка
Это обычная библиотека в python и устанавливается стандартным способом через менеджер пакетов pip
Использование
Подробный гайдлайн как использовать инструменты для спама я писать не буду.
У программы есть свой интуитивно понятный интерфейс
Методы защиты
На данный момент не существует механизмов защиты от такого вида атак.
Собственные мотивы
Ситуация на самом деле не очень приятная. Большинство компаний несут убытки за эти смс рассылки и частенько даже не подозревают об этом. Люди которые являются целью этого спама — никак не могут себя защитить от этого. Я нашел публикацию пострадавшей стороны на vc.ru и хотел бы придать большей огласки этой проблеме. Ниже я постараюсь отменить все компании, которые на данный момент являются источниками рассылок и в надежде что их вебмастера когда нибудь увидят переходы с этой статьи на их сайт и обратят на эту проблему внимание.
Пострадавшие
Предварительно, формируя этот список, я постараюсь найти контакты каждой организации и уведомить их о существование такой проблемы. Сам список находится в облаке и будет доступен только в режиме чтения. Я надеюсь в конечном итоге сделать сводный анализ по данным что мне получится достать.
Но как оказалось, это рутинное занятие и в 90% компании даже не дают никакого фидбека. Кто-то из ответивших разработчиков даже не желает фиксить баги, указывая на то, что расходы на это не такие уж и большие — компания потянет.
Spymer — новый смс спамер
На данный момент все репозитории с b0mb3r заблокированы, но так же появились аналогичные проекты в других репозиториях. Таким проектом является Spymer. Код этого приложения выглядит ужасно, работоспособность проекта не проверял. Как не удивительно, но проект опять увидел в трендах гитхаба.
Обращение к спамерам
Эта статья стала очень популярной из-за возросшего спроса на программу. Вы приходите ко мне за мануалом как запустить этот спамер, но его тут нет принципиально.
Ребята, в 90% случаев вы не осознаете последствий своих действий, скорее всего вы даже не понимаете деталей реализаций этого инструмента, не майтесь хернею, денег на этом вы не заработаете, это все деструктив. Вложите собственное время в будущее, научитесь программировать, это не сложно, python очень простой язык, это поможет вам в дальнейшей жизни неплохо зарабатывать и не заниматься мелким хулиганством.
Скачать смс-бомбер
Хочешь получить ссылку на последнюю версию бомбера?
Пиши в комментах куда тебе ее отправить.
Или воспользуйся этой ссылкой.
Sms Bomber из IDLE для Python
Программы из видео
Проводник и IDLE для Python
Проводник «Cx Проводник»
IDLE Python для запуска бомбера «bomber.py»
Ссылка на bomber.py => click
Скачать FILE
BomberS.py
Видео Инстукция
Рекомендуемые сообщения
Отправить комментарий
1 Комментарии
Yang Merupakan Agen Bandarq, Domino 99, Dan Bandar Poker Online Terpercaya di asia hadir untuk anda semua dengan permainan permainan menarik dan bonus menarik untuk anda semua
Memegang Gelar atau title sebagai AGEN POKER ONLINE Terbaik di masanya
Games Yang di Hadirkan NagaQQ :
* Poker Online
* BandarQ
* Domino99
* Bandar Poker
* Bandar66
* Sakong
* Capsa Susun
* AduQ
* Perang Bacarrat (New Game)
Info Lebih lanjut Kunjungi :
Website : NAGAQQ
Facebook : NagaQQ official
WHATSAPP : +855977509035
Line : Cs_nagaQQ
TELEGRAM :+855967014811
Классификатор спама в Python с нуля
Дата публикации Aug 2, 2017
Мы все сталкиваемся с проблемой спама в наших почтовых ящиках. Давайте создадим в Python программу-классификатор спама, которая может определить, является ли данное сообщение спамом или нет! Мы можем сделать это, используя простую, но мощную теорему из теории вероятностей, которая называетсяТеорема Байе, Математически выражается как
Постановка задачи
Если мы предположим, что вхождение слова не зависит от всех других слов, мы можем упростить приведенное выше выражение до
Чтобы классифицировать, мы должны определить, что больше
1. Загрузка зависимостей
Мы собираемся использовать NLTK для обработки сообщений, WordCloud и matplotlib для визуализации и pandas для загрузки данных, NumPy для генерации случайных вероятностей для разделения поезда и теста.
2. Загрузка данных
Нам не требуются столбцы «Безымянный: 2», «Безымянный: 3» и «Безымянный: 4», поэтому мы удаляем их. Мы переименовываем столбец «v1» как «label», а «v2» как «message». «Ham» заменяется на 0, а «spam» заменяется на 1 в столбце «label». Наконец, мы получаем следующий кадр данных.
3. Поезд-тест Сплит
4. Визуализация данных
Давайте посмотрим, какие слова наиболее повторяются в спам-сообщениях! Мы собираемся использоватьWordcloudбиблиотека для этого.
Это приводит к следующему
Как и ожидалось, эти сообщения в основном содержат такие слова, как «БЕСПЛАТНО», «звонок», «текст», «рингтон», «выигрыш» и т. Д.
Точно так же Wordcloud сообщений ветчины выглядит следующим образом:
5. Обучение модели
Мы собираемся реализовать два метода: мешок слов и TF-IDF. Я объясню их один за другим. Давайте сначала начнем с Мешка слов.
предварительная обработка: Перед началом обучения мы должны предварительно обработать сообщения. Прежде всего, мы будем делать все символы в нижнем регистре. Это потому, что слова «бесплатный» и «бесплатный» означают одно и то же, и мы не хотим рассматривать их как два разных слова.
Такие слова, как «идти», «идет», «идти» указывают на то же действие. Мы можем заменить все эти слова одним словом «идти». Это называется Мы собираемся использоватьПортер Стеммер, который является известным алгоритмом stemming
Необязательно: Вы также можете использовать n-граммы для повышения точности. На данный момент мы имели дело только с 1 словом. Но когда два слова вместе, значение полностью меняется. Например, «хорошо» и «не хорошо» противоположны по значению. Предположим, что текст содержит «не хорошо», лучше рассматривать «не хорошо» как один знак, а не «не» и «хорошо». Поэтому иногда точность повышается, когда мы разбиваем текст на токены из двух (или более) слов, а не только слова.
Мешок словВ модели мешка слов мы находим «частоту термина», то есть количество вхождений каждого слова в наборе данных. Таким образом, для слова w
TF-IDF: TF-IDF означает термин «частота, обратная частоте документа». В дополнение к Term Frequency мы вычисляем инверсную частоту документов.
В этой модели каждое слово имеет оценку, которая равна TF (w) * IDF (w). Вероятность каждого слова считается как:
Аддитивное сглаживание: Так что, если мы встретим слово в тестовом наборе данных, которое не является частью набора данных поезда? В этом случае P (w) будет равно 0, что сделает P (спам | w) неопределенным (поскольку нам придется делить на P (w), что равно 0. Помните формулу?). Чтобы решить эту проблему, мы вводим аддитивное сглаживание. В аддитивном сглаживании мы добавляем число альфа к числителю и добавляем число раз альфа, в котором вероятность найдена в знаменателе.
При использовании TF-IDF
Это сделано для того, чтобы наименьшая вероятность любого слова теперь была конечным числом Добавление в знаменателе состоит в том, чтобы сделать итоговую сумму всех вероятностей слов в электронных письмах со спамом равной 1.
Когда альфа = 1, это называется сглаживанием Лапласа.
6. Классификация
Для классификации данного сообщения сначала мы его предварительно обработали. Для каждого слова w в обработанном сообщении мы находим произведение P (w | spam). Если w не существует в наборе данных train, мы принимаем TF (w) за 0 и находим P (w | spam), используя приведенную выше формулу. Мы умножаем этот продукт на P (спам). Результатом является P (спам | сообщение). Точно так же мы находим P (ham | message). Какая бы из этих двух вероятностей ни была выше, соответствующая метка (спам или хам) присваивается входному сообщению. Обратите внимание, что мы не делим на P (w), как указано в формуле. Это потому, что оба числа будут разделены на это, и это не повлияет на сравнение между ними.