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Dark Army

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  1. Sql Injection Dork Scanner faz uma busca no Google para encontrar possíveis sites vulneráveis a SQL Injection. Ele pega os resultados da busca e testa cada link. Se detectar algum indício de SQL Injection na página (como certas palavras-chave), ele salva o link num arquivo de texto chamado sql.txt. Cada teste exibe no terminal se a vulnerabilidade foi encontrada ou não, usando cores para facilitar a leitura. Requisitos: - Python * Instale os seguintes componentes: pip install googlesearch-python e pip install colorama * Agora rode o script com: python dork.py Enter Query: inurl:noticias.php?id= site:*com.br (dork de exemplo) E depois em [*]Enter Count of Result :, coloque o quanto quiser, eu coloquei 200. E só aguardar o teste finalizar. [Hidden Content] Dorks: inurl:index.php?id= site:*gov.pl inurl:index.php?id= site:*gov inurl:news.php?id= site:*gov.af inurl:oferta.php?id= site:*gov.af inurl:trainers.php?id= site:*gov.pl inurl:article.php?ID= site:*gov.uk inurl:play_old.php?id= site:*gov.au inurl:declaration_more.php?decl_id= site:*gov.in inurl:Pageid= site:*gov inurl:pagina.php?left= site:*.gov.au inurl:layout.php?id=120'= site:*gov.pl inurl:principal.php?id=123'= site:*gov.uk inurl:standard.php?base_dir= site:*gov inurl:home.php?where= site:*gov.pl inurl:page.php?sivu= site:*.pl inurl:*inc*.php?adresa= site:*gov inurl:padrao.php?str= site:*gov inurl:include.php?my= site:*.gov.af inurl:show.php?home= site:*gov.br inurl:index.php?lid=20= site:*gov.au inurl:principal.php?id=30= site:*gov inurl:file.php?id=205= site:*gov.au inurl:info.php?id=25155= site:*gov.af inurl:enter.php?id=203= site:*gov.uk inurl:general.php?id=50= site:*gov inurl:principal.php?id=705= site:*gov.za inurl:standard.php?id=303= site:*.gov.ie nurl:nota.php?v= site:*gov.bc.ca inurl:home.php?str= site:*ed.gov inurl:press.php?panel= site:*gov.mu inurl:page.php?mod= site:*gov inurl:default.php?param= site:*gov inurl:down*.php?texto= site:*go.af inurl:mod*.php?dir= site:*gov.ie inurl:view.php?where= site:*gov.za inurl:blank.php?subject= site:*gov.br inurl:path.php?play= site:*gov.uk inurl:base.php?l= site:*gov.au Mude para noticias.php, fotos.php, etc para ter mais alcance de sites.
  2. DB de CPF - 15M de linhas - 4.6GB Baixa o DB Browser for SQLite ou faça a conversão para .sql (porém pode ser mais trabalhoso e dá alguns erros.) Link do DB Browser: [Hidden Content] Depois de baixar, abra o DB Browser (SQLite) e depois clique em "Open Database" e selecione o arquivo .db e depois vai em "Browse Data", se tudo der certo, vai ficar desse jeito. [Hidden Content]
  3. Você vai precisar de uma db de e-mail e senhas, acho que tem aqui no fórum msm, ou você acha no telegram, outros fóruns, enfim, depois de ter a DB, coloque no formato email:senha, e use o checker.
  4. A wordlist deve está nesse formato: [email protected]:teste123 *Antes de usar o .py, instale as bibliotecas necessárias com esse comando: pip install -r requirements.txt* Não é necessário uso de proxy. [Hidden Content]
  5. Vendo DB de clientes retirada de um banco digital, contém cerca de 33k de clientes, cada cliente possuindo as informações: - CPF - NOME COMPLETO - NOME NO DOCUMENTO - RG (COMPLETO COM DAT. EMISSÃO) - NACIONALIDADE (PAIS / CIDADE) - CNH (COMPLETA COM EMISSOR, NUM DE SEG) - CNPJ - DATA DE NASC - EMAIL - NOME DA MÃE - TELEFONE - CELULAR - ENDEREÇO COMPLETO - SENHA (CRIPTOGRAFADA) Formato do Arquivo: .SQL Valor: R$1500 Forma de Pagamento: BTC / ETH Contato: Telegram ([Hidden Content])
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