【亲测免费】 IMSI-catcher 开源项目使用教程
2026-01-19 10:22:12作者:邬祺芯Juliet
1. 项目的目录结构及介绍
IMSI-catcher/
├── README.md
├── imsi_catcher.py
├── config.ini
├── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── helper.py
│ └── logger.py
└── data/
├── captured_imsis.txt
└── logs/
- README.md: 项目说明文件,包含项目的基本介绍和使用方法。
- imsi_catcher.py: 项目的启动文件,负责启动和运行IMSI捕获程序。
- config.ini: 项目的配置文件,包含各种配置选项,如网络接口、日志级别等。
- utils/: 工具模块目录,包含项目中使用的各种辅助函数和类。
- init.py: 使utils目录成为一个Python包。
- helper.py: 包含一些辅助函数,如数据处理和格式化。
- logger.py: 包含日志记录相关的函数和配置。
- data/: 数据存储目录,包含捕获的IMSI数据和日志文件。
- captured_imsis.txt: 存储捕获的IMSI数据。
- logs/: 存储日志文件的目录。
2. 项目的启动文件介绍
imsi_catcher.py 是项目的启动文件,负责启动和运行IMSI捕获程序。以下是该文件的主要功能和结构:
import sys
import configparser
from utils.logger import setup_logger
from utils.helper import capture_imsis
def main():
# 读取配置文件
config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')
# 设置日志
logger = setup_logger(config['LOGGING']['log_level'])
# 捕获IMSI
capture_imsis(config, logger)
if __name__ == '__main__':
main()
- 导入模块: 导入必要的模块,包括配置文件处理、日志设置和辅助函数。
- main函数: 主函数,负责读取配置文件、设置日志并启动IMSI捕获过程。
- configparser: 用于读取和解析配置文件。
- setup_logger: 设置日志记录器,根据配置文件中的日志级别进行设置。
- capture_imsis: 执行IMSI捕获的函数。
3. 项目的配置文件介绍
config.ini 是项目的配置文件,包含各种配置选项,如网络接口、日志级别等。以下是该文件的示例内容:
[NETWORK]
interface = wlan0
[LOGGING]
log_level = INFO
log_file = data/logs/imsi_catcher.log
[CAPTURE]
output_file = data/captured_imsis.txt
- [NETWORK]: 网络配置部分,指定用于捕获IMSI的网络接口。
- [LOGGING]: 日志配置部分,指定日志级别和日志文件路径。
- [CAPTURE]: 捕获配置部分,指定捕获的IMSI数据输出文件路径。
通过修改这些配置选项,可以灵活地调整项目的运行参数。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
热门内容推荐
最新内容推荐
绝杀 Tauri/Pake Mac 打包报错:`failed to run xattr` 的底层逻辑与修复方案避坑指南:Pake 打包网页为何“高级功能失效”?深度解析拖拽与下载的底层限制Tauri/Pake 体积极限优化:如何把 12MB 的应用无情压榨到 2MB 以内?受够了 100MB+ 的套壳 App?最强 Electron 替代方案 Pake 深度测评与原理解析告别臃肿积木!用 Pake 1 分钟把任意网页变成 3MB 桌面 App(附国内极速环境包)智能票务抢票系统:突破手动抢票瓶颈的效率革命方案如何利用Path of Building PoE2高效规划流放之路2角色构建代码驱动的神经网络可视化:用PlotNeuralNet绘制专业架构图whisper.cpp CUDA加速实战指南:让语音识别效率提升6倍的技术解析Windows 11系统PicGo高效解决安装与更新全流程指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
28
15
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
663
4.27 K
🎉 (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
1.54 K
894
Ascend Extension for PyTorch
Python
506
612
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
392
290
暂无简介
Dart
909
219
🔥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
69
21
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168
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++
940
867
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.33 K
108