探秘sneakphish:一款印度制造的社交账号安全测试工具
在信息安全与网络安全技术的复杂舞台上,有一款名为sneakphish的工具脱颖而出,专为社会工程学研究者和安全研究者设计。今天,让我们一起深入探索这个开源宝藏,了解它如何以其独特的功能集,成为手机端账户安全测试的得力助手。
项目介绍
sneakphish,一款起源于印度的创新工具,基于bash脚本构建,旨在进行社交平台账户的安全测试操作。它的特别之处在于集成了端口转发与谷歌绕过机制,适用于两类设备——无论是根植还是非根植的Android系统。这不仅降低了对硬件的要求,也拓宽了其应用范围,使得普通用户也能轻易上手进行网络安全学习与实验。
技术剖析
sneakphish利用了PHP、wget、curl等常用工具,配合ngrok token实现服务的在线部署。通过简洁的命令行界面,用户可以轻松启动多个精心设计的社会工程学测试页面。它的核心技术在于能够模仿主流社交媒体网站的登录界面,用于安全测试目的,而这些操作都在严格控制的环境下进行,确保合法教育目的的实施。
应用场景
对于安全研究人员、系统管理员以及对网络防御有兴趣的学习者来说,sneakphish提供了不可多得的实战演练环境。它可以帮助企业内部进行安全意识培训,通过模拟测试让学生体验真实世界的威胁,增强防范意识。此外,开发者也可借助它来测试自家应用的用户验证流程是否牢固,防止真正的安全威胁。
项目亮点
- 多样化页面:内置超过20个实时更新的页面模板,保持测试场景的时效性。
- 易用性:即便是新手也能迅速上手,无须深入了解底层技术即可操作。
- 高级功能集成:包括一键端口转发与谷歌检测规避,增加了测试的有效性。
- 持续维护:开发者活跃维护,确保工具的稳定性和安全性。
- 互动选项:支持多种转发方式,增加了测试链接的传播方式,但需谨慎使用以符合法律和道德规范。
重要提示:务必记住,sneakphish的设计初衷是用于教育和防御性测试,滥用可能触及法律红线,请在合法范围内使用。
结语
sneakphish以其便捷性、实用性与教育价值,成为了安全领域中的一个独特存在。对于想要提升个人网络安全技能或进行安全意识普及的个体而言,这是一个不容错过的选择。不过,再次强调,所有工具的应用都应遵循合法合规的原则,仅限于教育和防御目的。开启你的安全之旅,但记得,责任与技术同等重要。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00