Создание Бот-системы для профессиональной социальной сети LinkedIn( Часть 3: Данные для Регистрация Бота)

test
Боты атакуют LinkedIn

В прошлых двух статьях я рассказал о том, как дела обстояли в общем и о способах обходов подтверждения пользователя.

В текущей я расскажу кратко о данных для заполнения профиля бота.

Email.

Email-ы пачками хранились у нас в системе, запись получалась ботом через API у системы, блокировалась на стороне сервера на таймаут и использовалась. Изначально почта проверялась на доступность C# почтовым клиентом. Если ящик был не доступен, он записывался как битый в системе. Можно было бы проверить доступность ящиков еще на этапе импорта ящиков в систему, но при массовой проверке увеличивается шанс их бана на почтовом хостере. Так что если Вы используете хостера, проверять нужно по таймауту и аккуратно.

Телефон

Запрашивался в одной из трех систем смс-подтверждений. В случае если телефоны были не доступны бот переходил в режим ожидания, используя три попытки получить номер, постепенно увеличивая таймаут. После запрашивал номер с более дорогостоящей системы смс-подтверждений. В случае не прихода СМС, запрашивал новое СМС на LinkedIn. Так же, делая три попытки получить СМС с увеличением таймаута.

Имя и Фамилия

В нашем случае мы собрали три списка - два списка имен и список фамилий, исключив из них не подходящие для нас - арабские, индусские и другие. Их и использовали. С учетом того что списки были большими, достаточно использовать случайное распределение.

Пол - мальчики или девочки?

Создавали и тех, и других. В целом же, конечно больше парней.

Фото

Фотографии так же были тщательно собраны с интернета. При регистрации или заполнении, фото получалось с сервера и несколькими алгоритмами обрабатывалось, чтобы по максимуму уникализировать, но при этом не убить. Фотографии сортировались по наименьшему использованию счетчиком использованности.

Образование

Так же, содержались списки годов обучения, так чтобы даты не накладывались. Списки университетов и специализаций, степеней. Все это достаточно стандартный набор.

Опыт

Компаний на LinkedIn десятки тысяч. Можно легко создать список компаний. Подтверждения со стороны компаний не требуется, а значит делай что хочешь. Бралось несколько случайных компаний и списки, по типу университетов и заполнялись.

Про себя/Описание

Не использовалось в виду сложности рандомизации. Конечно, существует куча методов, например подстановки/замены букв на похожие с других языковых групп, и замен слов на аналогичные. Но в целом, для наших целей поле не было обязательным и мы его опустили.

По основным данным все. Всего этого хватало чтобы спокойно регистрировать бота с минимальными шансами на обнаружение.

Категория: 
Share/Save

Делитесь с друзьями в социальных сетях! Оставляйте комментарии!

Share/Save

Это Вам так же может быть интересно!