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Toutatis : Extrayez facilement les données publiques d'Instagram

Pour illustrer comment obtenir des informations à partir de profils Instagram, telles que des e-mails et des numéros de téléphone, nous examinerons une méthode qui utilise A Script Python nommé



Toutatis est un outil qui permet d'accéder à différents types d'informations publiques tout en respectant la vie privée et en ne collectant pas de données non publiques (ce n'est donc pas un outil pour les attaques de pirates) à partir de profils Instagram. Ceux-ci incluent l'ID utilisateur, le type de compte (par exemple professionnel, vérifié), le nombre d'abonnés, le nombre total de publications et de vidéos publiées, ainsi qu'un lien vers votre photo de profil.


Une fonctionnalité intéressante de Toutatis est sa capacité à révéler les numéros de téléphone et les emails s'ils sont visibles publiquement sur un profil. Sinon, il ne fournit que les derniers chiffres ou lettres de ces données.


Pour installer et utiliser Toutatis, vous devez effectuer certaines opérations. Tout d'abord, vous devez cloner le référentiel GitHub du projet, puis accéder au répertoire téléchargé et installer le logiciel à l'aide de Python. La commande pour cloner le référentiel est


suit

cd toutatis/

et

python3 setup.py

Après avoir installé Toutatis, pour lancer l'analyse, vous devez vous connecter à Instagram, ouvrir la photo de profil qui vous intéresse et récupérer la valeur SessionID du cookie Instagram à l'aide des outils de développement du navigateur. Vous pouvez ensuite lancer Toutatis à l'aide de la commande


toutatis -u nom d'utilisateur -s instagramsessionid

en saisissant le nom d'utilisateur et l'ID de session appropriés.


L'article examine également les numéros de téléphone et les adresses e-mail partiellement masqués, suggérant qu'il pourrait théoriquement être possible de reconstituer un numéro de téléphone ou une adresse e-mail presque complets en combinant les informations provenant de différents services. Cette observation met en évidence la vulnérabilité potentielle des informations partiellement cachées sur les profils sociaux.

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