推荐开源项目:Instax - 多线程Instagram安全测试工具
2024-05-21 07:37:12作者:裘旻烁
项目介绍
在数字时代,社交媒体账户的安全变得至关重要。而Instax是一个由Github用户dhasirar开发的开源工具,用于进行多线程针对Instagram的安全测试。它旨在帮助用户测试并加强他们的账户安全性,但同时也提醒使用者需遵守相关法律法规。
项目技术分析
Instax以高效的多线程方式运行,每分钟能处理超过400个密码(使用20个线程),并且可以巧妙地规避登录限制。该脚本通过TOR网络进行匿名操作,保护用户隐私。此外,它还具备保存和恢复会话的能力,使得长时间或大规模的测试成为可能。
应用场景
- 安全审计:对于那些希望确保自己或他人Instagram账户安全的用户来说,
Instax提供了一种检查弱密码的方法。 - 教育研究:在网络安全课程中,这个工具可以帮助学生理解安全测试的工作原理及其防范措施。
- 快速测试:开发者可以通过
Instax快速验证其安全机制是否有效,防止真实环境中出现安全问题。
项目特点
- 多线程高效测试:利用20个线程,实现每分钟超过400个密码的测试速度。
- 存档与恢复功能:支持中断后继续之前的测试会话,避免重复工作。
- 匿名性:通过TOR网络进行匿名操作,减少暴露用户身份的风险。
- 默认密码列表:内置了一个包含39000多个常用8字母密码的列表供测试。
- 依赖项自动检测与安装:便捷的
install.sh脚本能够自动检测并安装所需的Curl、Tor和Openssl等依赖库。
注意事项
尽管Instax提供了强大的功能,但用户在使用时必须确保符合当地法律法规,并已获得目标账号所有者的同意。作者对任何不当使用或由此造成的损害概不负责。
要开始使用Instax,只需按照下面的命令行步骤操作:
git clone https://github.com/dhasirar/instax.git
cd instax
chmod +x instax.sh
service tor start
bash instax.sh
为了安装必要的依赖,请运行:
chmod +x install.sh
bash install.sh
如果你认可Instax的价值,也可以通过PayPal支持作者的工作。
这是一个强大且实用的开源项目,对于关注Instagram账户安全的你,不容错过!
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
569
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
379
453
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
893
676
暂无简介
Dart
802
199
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
350
203
昇腾LLM分布式训练框架
Python
118
147
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781