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:
Как написать бомбер 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.
Как написать бомбер на python
Добро пожаловать в b0mb3r ?
Открытый и бесплатный СМС бомбер
Установите Python версии не ниже 3.7. Сделать это можно так:
Скачайте установщик с официального сайта и запустите его. Убедитесь, что при установке отметили галочку
Установите приложение Termux, запустите его и введите следующие команды поочерёдно:
Введите следующую команду (куда?):
Всё просто! Введите команду b0mb3r или bomber и интерфейс бомбера будет запущен. Команда доступна из любой директории.
Если у вас возникли проблемы с b0mb3r, сначала выполните следующие базовые действия:
Запустите b0mb3r с флагом —repair:
Перезагрузите устройство, на котором возникает проблема
Проект распространяется под лицензией Mozilla Public License 2.0. Скачивая программное обеспечение из этого репозитория, вы соглашаетесь с ней. По условиям лицензии вы обязаны выкладывать исходный код ваших модификаций под той же лицензией.
Остались вопросы? Я в Telegram. Убедитесь, что прочли это, прежде чем писать.
Гайд SMS B0MBER — PYTHON
Я знаю, что тем по написанию SMS BOMB`еров было дохуя, но я решил написать, это самый простой смс бомбер, он работает и на андроиде и на пк.
1. Импортируем библиотеки:
2) Узнаём номер телефона:
3)Делаем проверку номера телефона:
4) Делаем запрос в бесконечном цикле.
Пункт №4, добавляем между if и else.
Дальше может быть расскажу где и как доставать ссылки(чтобы смс приходило), как сделать бомбер для Telegramm, и т.д.
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.
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.
Отправка SMS через Python [в одну функцию]
Была задача отправить SMS-ки большому списку номеров телефона с уточнением цены за всю рассылку «До» ее отправки. Сперва хотел спарсить цены на главном сайте биллинга в зависимости от страны и оператора, потом проверять какие номера какому оператору и стране принадлежат тем самым узнать окончательную цену всей рассылки. Но, благодаря одному качественному сервису по отправке SMS эта функция была встроена в базовый функционал их API.
Хотел найти уже готовый вариант скрипта по отправки sms на Python, но все было не то. Как то слишком большой код для такого простого дела. Написал небольшую функцию которая облегчила мою работу и надеюсь, что и вашу тоже.
Шаг 1
Пожалуй самый главный шаг при начале написания скрипта по отправке смс. Поиск хорошей системы по отправке смс, поискал в интернете, прочитал отзывы и каждый раз перед глазами мелькала одна компания SMSC. Зарегистрировался, посмотрел их API и обрадовался, что имеющейся функционал в полной мере удовлетворяет мои требования для решения поставленной задачи.
Шаг 2
Купить действительно живых подписчиков в Твиттер довольно легко — достаточно посетить сайт avi1.ru. Здесь Вам будут предложены невероятно низкие цены при высоком качестве материала. К тому же, на данных страницах Вы найдете все, что нужно для развития в сети: читателей, лайки, просмотры и т. д.
Совет: Чем адекватнее и уникальнее будет название, тем быстрее и без лишних вопросах пройдете проверку.
Нажимаем «Добавить новое имя» и наполняем поля. Все поля обязательны, в поле «Комментарий» так же лучше будет если вы опишите как можно четче необходимость этого имени. Чем адекватнее будут наполнены поля тем быстрее будет активация. Ждем пока статус будет » допущено » и можем использовать данное имя в нашей программе.
Скрипт отправки SMS Python
Нам понадобиться библиотеки urllib, json, time
Первая urllib и time уже установлены, а вот json если еще не устанавливали для других нужд придется устанавливать сейчас.
Всю работу выполняет одна функция send_sms() ей передаются параметры:
Настройка
В самом теле функции меняем данные для входа в SMSC на свои.
login, password будут логин и пароль для входа в личный кабинет в smsc. В sender нужно прописать имя отправителя которого вам подтвердили служба поддержки.
Рассылка SMS на Python
Ограничение нужна если отправляется один и тот же текст.