10、社交工程中的机器学习技术应用

社交工程中的机器学习技术应用

1. 基于推特的社交工程

1.1 操作步骤

1. 创建 API 账户 ：前往 Twitter 开发者网页，免费创建 API 账户。
2. 使用 Tweepy 库 ：通过 Python 的 Tweepy 库访问 Twitter API。
3. 选择模仿对象 ：选择目标 Twitter 用户，如 Elon Musk，学习其推文风格和主题。
4. 收集推文 ：收集该用户的推文，如收集 Elon Musk 发布的最后 200 条推文。
5. 处理文本 ：定义函数处理文本，将所有 URL 替换为所需的 URL，并使用 URL 缩短器隐藏钓鱼链接的目的地。
6. 训练模型 ：在处理后的推文上训练马尔可夫模型，并生成嵌入钓鱼链接的推文。
7. 优化发送 ：选择最佳的发送时间，如一天中的最佳时间、一周中的最佳时间、一个月中的最佳时间或与事件相关的时间，还可以在推文中添加带链接的照片。

1.2 代码示例

虽然文档未给出完整代码，但核心步骤可以用以下伪代码表示：

# 步骤 3：使用 Tweepy 库
import tweepy

# 步骤 4：选择模仿对象并收集推文
# 假