Как достать все юзернеймы с группы ТГ

В этой статье я опубликовал список сервисов и ботов для пробива. Сразу скажу, что из опубликованных сервисов я регулярно пользовался не более чем 10. Остальные имеют хорошую репутацию и отзывы от проверенных людей.

Телеграм боты для пробива

1. Глаз Бога — этот бот уже стал легендой. Если в этом боте нет инфы, то 70% что в других ее тоже нет. Сервис платный, но покажет часть результата.
2. Info Baza –– украинских аналог Глаза Бога. Базы содержат только жителей Украины!
3. Поиск по ID –– поисковик информации данных о людях по ID Telegram и Вконтакте
4. Quick OSINT — может найти комментарии пользователя, проанализировать его друзей и фотографии
5. Insight –– Бот выдает интересы пользователей по телеграм аккаунту. Вывод делает на основе базы каналов и чатов на которые подписан пользователь. Если честно без понятия откуда у них это инфа.
6. Username_to_id_bot — показывает ID акканта/канала/чата в телеграм.
7. Поиск по номеру – поисковая система поиска номеров телефона и других данных по открытым источникам.
8. BTC Searcher — производит поиск данных о владельце биткоин кошелька.
9. UniversalSearchBot — выдает ссылки на гугл аккаунты, вебархивы, карты сбербанка, номер телефона, аккаунты яндекса.
10. PasswordSearchBot — показывает пароли по email адресу.
11. Iptools_robot — поиск информации об ip адресе, владельце домена и многое другое. Больше 30 вариантов поиска.
12. Neuroperson_bot — с помощью нейросетей бот генерирует фото несуществующего человека и его личные данные, такие как: ФИО, банковские карты, номер телефона, домашний адрес с индексом и т.д.
13. MotherSearchBot –– поисковик по телеграму.
14. Egrul_bot — присылает информацию о российских компаниях и индивидуальных предпринимателях.

Не­закон­ный сбор пер­сональ­ной информа­ции — это наруше­ние закона «О пер­сональ­ных дан­ных» и дру­гих законов РФ. Так­же подоб­ные дей­ствия могут обра­зовать сос­тав прес­тупле­ния по статье 137 УК РФ «Наруше­ние неп­рикос­новен­ности час­тной жиз­ни». Ни автор, ни редак­ция не несут ответс­твен­ности за любые пос­ледс­твия исполь­зования при­веден­ных в этой пуб­ликации све­дений, которые пред­став­лены здесь исклю­читель­но ради информи­рова­ния читате­ля.

Сервисы для деанона

1. leakcheck.io — найдет слитые пароли и ФИО владельца по email адресу.
2. Saverudata ─ може⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣те проверить се⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣бя или своего зн⁣⁣⁣⁣⁣⁣⁣акомого.
3. haveibeenpwned.com — проверка почты в слитых базах.
4. dehashed.com — это поисковая машина по взломанным базам данных, созданная для аналитиков безопасности, журналистов, охранных компаний и обычных людей, чтобы помочь защитить учетные записи и предоставить информацию о взломах баз данных и утечках учетных записей. Позволяе вам искать IP-адреса, email адреса, юзернеймы, имена, номера телефонов, номера VIN, адреса, паролей, хэшей и т. д.!
5. intelx.io — многофункциональный поисковик, поиск осуществляется еще и по даркнету. Самая большая в мире база данных. Доступ к сервису стоит 2000 евро в год. Но можно попользоваться 7 дней ограниченным функционалом.
6. tools.epieos.com — найдет Google ID, даст ссылки на профиль в Google карты, альбомы и календарь, найдет к каким сайтам привязана почта, профиль LinkedIn.
7. ininterests.com — информация аккаунта вк несколько лет назад.
8. account.lampyre.io — программа выполняет поиск по аккаунтам в соц. сетях и мессенджерам и другим источника.
9. hunter.io — найдет профессиональные адреса электронной почты и связаться с людьми, которые важны для вашего бизнеса.
10. m.ok.ru — показывает часть номера телефона, email, фамилии и полностью город с датой регистрации, используй во вкладке инкогнито.
11. dolg.xyz — находит связанные лица и государственные органы.

Пробив по биткоин-кошельку

Уже не является секретом, что биткоин не так анонимен, как многие думают. Баланс кошелька и все его переводы можно легко отследить. Именно для этого привожу список некоторых сервисов, которые помогут нам в этом

МОЩНЫЙ ТЕЛЕГРАМ 9.1: ТЕМЫ для групп, ПЛАТНЫЕ посты, несколько ЮЗЕРНЕЙМОВ, расшифровка ВИДЕО

1. Bitref — Проверка биткоин кошелька.

2. Blockchain — Обозреватель блоков, так же позволяет отследить транзакции на кошельке.

3. Cryptocurrency Alerting — Сервис, позволяющий настроить оповещения об активности интересующего вас адреса.

4. Blockseer — Визуализация связей между адресами, участвовавшими в осуществлении транзакций.

Поиск по номеру карты

1. bincheck.io
2. binchecker.com
3. bincheck.org
4. freebinchecker.com
5. binlist.io
6. binlist.net

Источник: cpamax.ru

В последнем обновление Telegram позволил пользователям покупать и продавать свои адреса в формате NFT через площадку Fragment.

Павел Дуров в своей публикации назвал это началом перехода власти в руки людей. Вероятно, адреса станут отправной точкой, а в будущем мы увидим примеры токенизации каналов, стикеров, ботов и не только. Всё это первые шаги Telegram в сторону WEB 3.0, самое интересное ещё впереди.

Продажа адреса

1. Перейдите на сайт fragment.com

2. Подключите аккаунт, нажав Connect Telegram в правом верхнем углу.

3. Перейдите на страницу Convert to Collectibles и выберите любой адрес.

5. После чего вам необходимо сделать первую ставку, от которой начнётся аукцион. Как только кто-то перебьет вашу ставку, вы получите всю сумму первой ставки обратно.

Если других участников торгов не найдётся, вы получите обратно сумму ставки за вычетом комиссии 5% и 5 TON.

Покупка адреса

Оплата происходит только в криптовалюте TON, поэтому для начала вам необходимо скачать кошелёк Tonkeeper и купить монеты, инструкция ниже.

2. Подключаем свой аккаунт Telegram и кошелёк Tonkeeper.

3. На главной странице находим нужный адрес из доступных.

4. Переходим на страницу адреса и нажимаем кнопку Place bid, чтобы запустить аукцион на понравившийся адрес.

Аукционы длятся 7 дней и после завершения продавец получает наивысшую ставку, за вычетом комиссии в 5% + 5 TON.

Если аукцион уже запущен, в открывшемся окне вам будет предложена минимальная ставка, которая должна быть на 5% больше последней ставки.

5. Когда аукцион будет завершён, адрес появится в вашем кошельке Tonkeeper и возможность установить адрес в приложении Telegram.

Источник: tonblockchain.ru

Как написать парсер для телеграмм

В данном туториале мы научимся собирать данные и сообщения участников чатов и каналов Telegram, а также сохранять эту информацию в виде JSON-файлов, которые далее легко анализировать или экспортировать в базы данных.

Для указанных задач будет использоваться Python не ниже версии 3.5, а также высокоуровневая библиотека для работы с Telegram API – Telethon. Установить библиотеку можно с помощью менеджера пакетов pip :

pip3 install telethon

Для подключения к Telegram API необходимы api_id и api_hash . Эти параметры выдаются при регистрации приложения в инструментах разработчика (при отсутствии доступа используйте VPN). Для авторизации указываем номер телефона, к которому привязан аккаунт Telegram.

Вводим пришедший в Telegram численно-буквенный код и попадаем на страницу регистрации нового приложения. Заполняем форму, достаточно первых двух граф:

В результате попадаем на страницу конфигурации приложения. Находим оба параметра, а также доступные MTProto-сервера и открытые (публичные) ключи.

Избегая проблем с безопасностью, сохраняем учетные данные в отдельном файле config.ini следующей структуры:

[Telegram] api_id = Telegram-API-ID api_hash = Telegram-API-Hash username = Your-Telegram-Username

Поле username далее будет использоваться лишь для автоматического сохранения сессии под именем username.session . Одному клиенту соответствует одна сессия, учтите это в случае запуска нескольких клиентов.

Создаем клиент Telegram

Начнем с импорта библиотек.

import configparser import json from telethon.sync import TelegramClient from telethon import connection # для корректного переноса времени сообщений в json from datetime import date, datetime # классы для работы с каналами from telethon.tl.functions.channels import GetParticipantsRequest from telethon.tl.types import ChannelParticipantsSearch # класс для работы с сообщениями from telethon.tl.functions.messages import GetHistoryRequest

Встроенные модули configparser и json применяем соответственно для чтения параметров и вывода данных. Из библиотеки Telethon импортируем класс клиента Telegram и класс исключений. Внутренний модуль connection необходим при использовании прокси-сервера. Остальные элементы модуля telethon.tl используются для запросов необходимых нам списков (участников канала/чата и их сообщений).

Теперь считаем учетные данные из config.ini :

# Считываем учетные данные config = configparser.ConfigParser() config.read(«config.ini») # Присваиваем значения внутренним переменным api_id = config[‘Telegram’][‘api_id’] api_hash = config[‘Telegram’][‘api_hash’] username = config[‘Telegram’][‘username’]

Создадим объект клиента Telegram API:

client = TelegramClient(username, api_id, api_hash)

При необходимости прописываем прокси. При использовании протокола MTProxy прокси задается в виде кортежа (сервер, порт, ключ) .

proxy = (proxy_server, proxy_port, proxy_key) client = TelegramClient(username, api_id, api_hash, connection=connection.ConnectionTcpMTProxyRandomizedIntermediate, proxy=proxy)
client.start()

При первом запуске платформа запросит номер телефона, и вслед – код подтверждения. Так же, как если бы вы входили в учетную запись в приложении или браузере.

Для сбора, обработки и сохранения информации мы создадим две функции:

1. dump_all_participants(сhannel) заберет данные о пользователях администрируемого нами сообщества channel ;
2. dump_all_messages(сhannel) соберет все сообщения. Для этой функции достаточно, чтобы у вас был доступ к сообществу (необязательно быть администратором).

Обе функции будут вызываться в теле функции main , в которой пользователь передаст ссылку на интересующий источник:

url = input(«Введите ссылку на канал или чат: «) channel = await client.get_entity(url)

Касательно написания вызова функций стоит оговориться, что Telethon является асинхронной библиотекой. Поэтому в коде используются операторы async и await. В связи с этим функция main полностью будет выглядеть так:

async def main(): url = input(«Введите ссылку на канал или чат: «) channel = await client.get_entity(url) await dump_all_participants(channel) await dump_all_messages(channel)

Заметим, что из-за асинхронности Telethon может некорректно работать в средах, использующих те же подходы (Anaconda, Spyder, Jupyter).

Рекомендуемым способом управления клиентом является менеджер контекстов with . Его мы запустим в конце скрипта после описания вложенных в main функций.

with client: client.loop.run_until_complete(main())

Собираем данные об участниках

Telegram не выводит все запрашиваемые данные за один раз, а выдает их в пакетном режиме, по 100 записей за каждый запрос.

async def dump_all_participants(channel): «»»Записывает json-файл с информацией о всех участниках канала/чата»»» offset_user = 0 # номер участника, с которого начинается считывание limit_user = 100 # максимальное число записей, передаваемых за один раз all_participants = [] # список всех участников канала filter_user = ChannelParticipantsSearch(») while True: participants = await client(GetParticipantsRequest(channel, filter_user, offset_user, limit_user, hash=0)) if not participants.users: break all_participants.extend(participants.users) offset_user += len(participants.users)

Устанавливаем ограничение в 100, начинаем со смещения 0, создаем список всех участников канала all_participants . Внутри бесконечного цикла передаем запрос GetParticipantsRequest .

Проверяем, есть ли у объекта participants свойство users . Если нет, выходим из цикла. В обратном случае добавляем новых членов в список all_participants , а длину полученного списка добавляем к смещению offset_user . Следующий запрос забирает пользователей, начиная с этого смещения. Цикл продолжается до тех пор, пока не соберет всех фолловеров канала.

Самый простой способ сохранить собранные данные в структурированном виде – воспользоваться форматом JSON. Базы данных, такие как MySQL, MongoDB и т. д., стоит рассматривать лишь для очень популярных каналов и большого количества сохраняемой информации. Либо если вы планируете такое расширение в будущем.

В JSON-файле можно хранить и всю информацию о каждом пользователе, но обычно достаточно лишь нескольких параметров. Покажем на примере, как ограничиться набором определенных данных:

all_users_details = [] # список словарей с интересующими параметрами участников канала for participant in all_participants: all_users_details.append() with open(‘channel_users.json’, ‘w’, encoding=’utf8′) as outfile: json.dump(all_users_details, outfile, ensure_ascii=False)

Итак, для каждого пользователя создается свой словарь данных и добавляется в общий список all_user_details , который записывается в JSON-файл.

Собираем сообщения

Ситуация со сбором сообщений идентична сбору сведений о пользователях. Отличия сводятся к трем пунктам:

1. Вместо клиентского запроса GetParticipantsRequest необходимо отправить GetHistoryRequest со своим набором параметров. Так же, как и в случае со списком участников запрос ограничен сотней записей за один раз.
2. Для списка сообщений важна их последовательность. Чтобы получать последние сообщения, нужно правильно задать смещение в GetHistoryRequest (с конца).
3. Чтобы корректно сохранить данные о времени публикации сообщений в JSON-файле, нужно преобразовать формат времени.

import configparser import json from telethon.sync import TelegramClient from telethon import connection # для корректного переноса времени сообщений в json from datetime import date, datetime # классы для работы с каналами from telethon.tl.functions.channels import GetParticipantsRequest from telethon.tl.types import ChannelParticipantsSearch # класс для работы с сообщениями from telethon.tl.functions.messages import GetHistoryRequest # Считываем учетные данные config = configparser.ConfigParser() config.read(«config.ini») # Присваиваем значения внутренним переменным api_id = config[‘Telegram’][‘api_id’] api_hash = config[‘Telegram’][‘api_hash’] username = config[‘Telegram’][‘username’] proxy = (proxy_server, proxy_port, proxy_key) client = TelegramClient(username, api_id, api_hash, connection=connection.ConnectionTcpMTProxyRandomizedIntermediate, proxy=proxy) client.start() async def dump_all_participants(channel): «»»Записывает json-файл с информацией о всех участниках канала/чата»»» offset_user = 0 # номер участника, с которого начинается считывание limit_user = 100 # максимальное число записей, передаваемых за один раз all_participants = [] # список всех участников канала filter_user = ChannelParticipantsSearch(») while True: participants = await client(GetParticipantsRequest(channel, filter_user, offset_user, limit_user, hash=0)) if not participants.users: break all_participants.extend(participants.users) offset_user += len(participants.users) all_users_details = [] # список словарей с интересующими параметрами участников канала for participant in all_participants: all_users_details.append() with open(‘channel_users.json’, ‘w’, encoding=’utf8′) as outfile: json.dump(all_users_details, outfile, ensure_ascii=False) async def dump_all_messages(channel): «»»Записывает json-файл с информацией о всех сообщениях канала/чата»»» offset_msg = 0 # номер записи, с которой начинается считывание limit_msg = 100 # максимальное число записей, передаваемых за один раз all_messages = [] # список всех сообщений total_messages = 0 total_count_limit = 0 # поменяйте это значение, если вам нужны не все сообщения class DateTimeEncoder(json.JSONEncoder): »’Класс для сериализации записи дат в JSON»’ def default(self, o): if isinstance(o, datetime): return o.isoformat() if isinstance(o, bytes): return list(o) return json.JSONEncoder.default(self, o) while True: history = await client(GetHistoryRequest( peer=channel, offset_id=offset_msg, offset_date=None, add_offset=0, limit=limit_msg, max_id=0, min_id=0, hash=0)) if not history.messages: break messages = history.messages for message in messages: all_messages.append(message.to_dict()) offset_msg = messages[len(messages) — 1].id total_messages = len(all_messages) if total_count_limit != 0 and total_messages >= total_count_limit: break with open(‘channel_messages.json’, ‘w’, encoding=’utf8′) as outfile: json.dump(all_messages, outfile, ensure_ascii=False, cls=DateTimeEncoder) async def main(): url = input(«Введите ссылку на канал или чат: «) channel = await client.get_entity(url) await dump_all_participants(channel) await dump_all_messages(channel) with client: client.loop.run_until_complete(main())

Если для анализа сообщений потребуются не все записи, задайте их число в переменной total_count_limit . Если нужна только сборка сообщений канала, достаточно закомментировать вызов await dump_all_participants(channel) .

Таким образом, с помощью Python и Telethon мы написали скрипт, собирающий и сохраняющий данные и реплики участников сообществ Telegram.

Источник: pishuverno.ru