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Dieser Commit ist enthalten in:
Claude Project Manager
@ -295,21 +295,22 @@ class UsernameGenerator:
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Generierter Benutzername
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"""
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# Verschiedene Muster für zufällige Benutzernamen
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# ANTI-DETECTION: Keine verdächtigen Patterns wie "user" + Zahlen
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patterns = [
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# Adjektiv + Substantiv
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# Adjektiv + Substantiv (z.B. "happytiger")
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lambda: random.choice(self.adjectives) + random.choice(self.nouns),
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# Substantiv + Zahlen
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lambda: random.choice(self.nouns) + "".join(random.choices(string.digits, k=random.randint(1, 4))),
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# Adjektiv + Substantiv + Zahlen
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||||
lambda: random.choice(self.adjectives) + random.choice(self.nouns) + "".join(random.choices(string.digits, k=random.randint(1, 3))),
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# Substantiv + Unterstrich + Substantiv
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lambda: random.choice(self.nouns) + ("_" if "_" in policy["allowed_chars"] else "") + random.choice(self.nouns),
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# Benutzer + Zahlen
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lambda: "user" + "".join(random.choices(string.digits, k=random.randint(3, 6)))
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# Substantiv + Jahr (z.B. "eagle1995")
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lambda: random.choice(self.nouns) + str(random.randint(1985, 2005)),
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# Adjektiv + Substantiv + 2 Ziffern (z.B. "coolwolf42")
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lambda: random.choice(self.adjectives) + random.choice(self.nouns) + str(random.randint(10, 99)),
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# Substantiv + Unterstrich + Adjektiv (z.B. "tiger_happy")
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lambda: random.choice(self.nouns) + ("_" if "_" in policy["allowed_chars"] else "") + random.choice(self.adjectives),
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# Adjektiv + Substantiv mit Punkt (z.B. "happy.tiger") - falls erlaubt
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lambda: random.choice(self.adjectives) + ("." if "." in policy["allowed_chars"] else "") + random.choice(self.nouns),
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]
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# Zufälliges Muster auswählen und Benutzernamen generieren
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@ -417,49 +418,221 @@ class UsernameGenerator:
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policy: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Tuple[bool, str]:
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"""
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Überprüft, ob ein Benutzername den Richtlinien entspricht.
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Args:
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username: Zu überprüfender Benutzername
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platform: Name der Plattform
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policy: Optionale Richtlinie (sonst wird die der Plattform verwendet)
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Returns:
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(Gültigkeit, Fehlermeldung)
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"""
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# Richtlinie bestimmen
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if not policy:
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policy = self.get_platform_policy(platform)
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# Länge prüfen
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if len(username) < policy["min_length"]:
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return False, f"Benutzername ist zu kurz (mindestens {policy['min_length']} Zeichen erforderlich)"
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if len(username) > policy["max_length"]:
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return False, f"Benutzername ist zu lang (maximal {policy['max_length']} Zeichen erlaubt)"
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# Erlaubte Zeichen prüfen
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for char in username:
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if char not in policy["allowed_chars"]:
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return False, f"Unerlaubtes Zeichen: '{char}'"
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# Anfangszeichen prüfen
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if username[0] not in policy["allowed_start_chars"]:
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return False, f"Benutzername darf nicht mit '{username[0]}' beginnen"
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# Endzeichen prüfen
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if username[-1] not in policy["allowed_end_chars"]:
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return False, f"Benutzername darf nicht mit '{username[-1]}' enden"
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# Aufeinanderfolgende Sonderzeichen prüfen
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if not policy["allowed_consecutive_special"]:
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special_chars = set(policy["allowed_chars"]) - set(string.ascii_letters + string.digits)
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||||
for i in range(len(username) - 1):
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if username[i] in special_chars and username[i+1] in special_chars:
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return False, "Keine aufeinanderfolgenden Sonderzeichen erlaubt"
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# Disallowed words
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for word in policy["disallowed_words"]:
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if word.lower() in username.lower():
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return False, f"Der Benutzername darf '{word}' nicht enthalten"
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return True, "Benutzername ist gültig"
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# ANTI-DETECTION: Prüfe auf verdächtige Bot-Patterns
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if self._has_suspicious_pattern(username):
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return False, "Benutzername enthält verdächtiges Bot-Pattern"
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return True, "Benutzername ist gültig"
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# ==========================================================================
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# ANTI-DETECTION: Verdächtige Pattern-Erkennung
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# ==========================================================================
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||||
def _has_suspicious_pattern(self, username: str) -> bool:
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"""
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||||
Prüft, ob ein Benutzername verdächtige Bot-Patterns enthält.
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Diese Methode erkennt Benutzernamen-Muster, die häufig von Bots
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verwendet werden und daher von Plattformen leicht erkannt werden.
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Args:
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username: Zu prüfender Benutzername
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Returns:
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True wenn verdächtig, False wenn ok
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"""
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username_lower = username.lower()
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# Liste verdächtiger Patterns (Regex)
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suspicious_patterns = [
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# Plattform-spezifische Bot-Prefixe
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r'^fb_', # Facebook Bot-Pattern
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r'^ig_', # Instagram Bot-Pattern
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r'^tw_', # Twitter Bot-Pattern
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r'^tt_', # TikTok Bot-Pattern
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||||
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||||
# Offensichtliche Bot/Test-Prefixe
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||||
r'^bot_', # Offensichtlicher Bot
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r'^test_', # Test-Account
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r'^temp_', # Temporär
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r'^fake_', # Offensichtlich fake
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r'^new_', # Neu (suspekt)
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r'^auto_', # Automatisierung
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# Notfall/Backup-Patterns (aus altem Code)
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r'_emergency_', # Notfall-Pattern
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r'_backup_', # Backup-Pattern
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r'^emergency_', # Emergency am Anfang
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||||
r'^backup_', # Backup am Anfang
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# Generische Bot-Patterns
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r'^user\d{4,}$', # user + 4+ Ziffern am Ende (z.B. user12345)
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r'^account\d+', # account + Zahlen
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r'^profile\d+', # profile + Zahlen
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# Verdächtige Zahlenfolgen
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r'\d{8,}', # 8+ aufeinanderfolgende Ziffern
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r'^[a-z]{1,2}\d{6,}$', # 1-2 Buchstaben + 6+ Ziffern
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# Timestamp-basierte Patterns
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r'\d{10,}', # Unix-Timestamp-ähnlich (10+ Ziffern)
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r'_\d{13}_', # Millisekunden-Timestamp in der Mitte
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# Generische Suffixe die auf Bots hindeuten
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r'_gen$', # Generator-Suffix
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r'_bot$', # Bot-Suffix
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r'_auto$', # Auto-Suffix
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||||
r'_spam$', # Spam-Suffix
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]
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for pattern in suspicious_patterns:
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if re.search(pattern, username_lower):
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logger.debug(f"Verdächtiges Pattern gefunden: {pattern} in '{username}'")
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return True
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# Zusätzliche Heuristiken
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# Prüfe auf zu viele Unterstriche (>2 ist verdächtig)
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if username_lower.count('_') > 2:
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logger.debug(f"Zu viele Unterstriche in '{username}'")
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return True
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# Prüfe auf repetitive Zeichen (z.B. "aaaa" oder "1111")
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for i in range(len(username_lower) - 3):
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||||
if username_lower[i] == username_lower[i+1] == username_lower[i+2] == username_lower[i+3]:
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||||
logger.debug(f"Repetitive Zeichen in '{username}'")
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||||
return True
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return False
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def generate_realistic_username(self, first_name: str = "", last_name: str = "",
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||||
platform: str = "default") -> str:
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"""
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||||
Generiert einen realistischen Benutzernamen ohne verdächtige Patterns.
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||||
Diese Methode ist speziell für Anti-Detection optimiert und generiert
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||||
Benutzernamen, die wie echte menschliche Benutzernamen aussehen.
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Args:
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first_name: Vorname (optional)
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last_name: Nachname (optional)
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||||
platform: Zielplattform
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||||
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Returns:
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||||
Realistischer Benutzername
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"""
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||||
policy = self.get_platform_policy(platform)
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||||
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# Realistische Patterns (wie echte Menschen sie wählen)
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realistic_patterns = []
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if first_name:
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first_name_clean = re.sub(r'[^a-z]', '', first_name.lower())
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# Pattern 1: vorname + Geburtsjahr (z.B. "max1995")
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realistic_patterns.append(
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lambda fn=first_name_clean: f"{fn}{random.randint(1985, 2005)}"
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||||
)
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||||
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||||
# Pattern 2: vorname + Nachname-Initial + 2 Ziffern (z.B. "maxm92")
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if last_name:
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||||
last_initial = last_name[0].lower() if last_name else ''
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||||
realistic_patterns.append(
|
||||
lambda fn=first_name_clean, li=last_initial: f"{fn}{li}{random.randint(10, 99)}"
|
||||
)
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||||
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||||
# Pattern 3: vorname.nachname (z.B. "max.mustermann")
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||||
if last_name:
|
||||
last_name_clean = re.sub(r'[^a-z]', '', last_name.lower())
|
||||
realistic_patterns.append(
|
||||
lambda fn=first_name_clean, ln=last_name_clean: f"{fn}.{ln}"
|
||||
)
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||||
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||||
# Pattern 4: vorname_adjektiv (z.B. "max_sunny")
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||||
realistic_patterns.append(
|
||||
lambda fn=first_name_clean: f"{fn}_{random.choice(self.adjectives)}"
|
||||
)
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||||
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||||
# Pattern 5: adjektiv_vorname_jahr (z.B. "sunny_max_93")
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||||
realistic_patterns.append(
|
||||
lambda fn=first_name_clean: f"{random.choice(self.adjectives)}_{fn}_{random.randint(85, 99)}"
|
||||
)
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||||
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||||
# Fallback-Patterns ohne Namen
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||||
realistic_patterns.extend([
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||||
# adjektiv + tier (z.B. "happytiger")
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||||
lambda: f"{random.choice(self.adjectives)}{random.choice(self.nouns)}",
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||||
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||||
# adjektiv + tier + 2 Ziffern (z.B. "coolwolf42")
|
||||
lambda: f"{random.choice(self.adjectives)}{random.choice(self.nouns)}{random.randint(10, 99)}",
|
||||
|
||||
# tier + jahr (z.B. "eagle1995")
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||||
lambda: f"{random.choice(self.nouns)}{random.randint(1985, 2005)}",
|
||||
])
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# Versuche bis zu 20 mal einen gültigen, nicht-verdächtigen Namen zu generieren
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for _ in range(20):
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pattern_func = random.choice(realistic_patterns)
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username = pattern_func()
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||||
# Länge anpassen
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if len(username) > policy["max_length"]:
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||||
username = username[:policy["max_length"]]
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||||
if len(username) < policy["min_length"]:
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||||
username += str(random.randint(10, 99))
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||||
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||||
# Validieren (inkl. Pattern-Check)
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||||
valid, _ = self.validate_username(username, policy=policy)
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if valid:
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logger.info(f"Realistischer Benutzername generiert: {username}")
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||||
return username
|
||||
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||||
# Absoluter Fallback
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fallback = f"{random.choice(self.adjectives)}{random.choice(self.nouns)}{random.randint(10, 99)}"
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||||
logger.warning(f"Fallback-Benutzername verwendet: {fallback}")
|
||||
return fallback
|
||||
In neuem Issue referenzieren
Einen Benutzer sperren