ahmadhassan-bted/silentsnifferUn framework profesional de desanonimización y diagnóstico de vulnerabilidades de alta fidelidad. Incluye una arquitectura modular de acoplamiento cero para la recopilación de inteligencia basada en el navegador, la toma de huellas de hardware y la investigación de seguridad.
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Diseñado por Ahmad Hassan (B-Ted)
[!NOTE] Aviso de Privacidad y Concientización del Navegador: Las aplicaciones web modernas operan bajo la suposición generalizada de que la navegación es inherentemente segura, privada y aislada por defecto. SilentSniffer está diseñado para desafiar esta falsa sensación de seguridad. Operando estrictamente como un sandbox autónomo del lado del cliente, ningún dato se exporta ni se transmite a ningún lugar. En su lugar, ofrece una demostración visual en tiempo real de cuánto estado ambiental del dispositivo, telemetría de hardware y datos de comportamiento pueden escapar del control del usuario sin consentimiento explícito—simplemente porque las especificaciones modernas de los navegadores lo permiten por defecto.
La mayoría de los usuarios de internet asumen que, a menos que hagan clic explícitamente en "Permitir" en un aviso de permiso del navegador, su sesión permanece privada y contenida. En realidad, las API web estándar otorgan a los sitios web un acceso extenso a características de hardware, vectores de temporización, topologías de red y comportamientos de sensores de forma silenciosa entre bastidores.
SilentSniffer fue creado como un revelador educativo. Al ejecutar módulos de diagnóstico y demostración en un entorno sandbox completamente seguro y de solo local, los usuarios pueden comprender visualmente la verdadera superficie de exposición web permitida por los navegadores modernos—sin ningún riesgo de que los datos abandonen su dispositivo.
El toolkit está construido sobre una Arquitectura de Plugins Dinámicos con Cero Acoplamiento. El motor central permanece completamente agnóstico a la lógica de los módulos individuales, descubriendo y cargando herramientas en tiempo de ejecución mediante un manifiesto centralizado.
graph TD
A[index.html / debug.html] -->|Bootstrap| B[src/core/engine.js]
B -->|Fetch Discovery| C[src/config/modules.json]
C -->|Return Payload Paths| B
B -->|Dynamic import| D[src/modules/level_X/*.js]
D -->|Self-Register| B
B -->|Render Grid| UI[Dynamic Command Center]
Las herramientas se clasifican en seis niveles distintos, que reflejan la gravedad de la exposición de información.
| Nivel | Clasificación | Visual | Área de enfoque | Comportamiento en sandbox |
|---|---|---|---|---|
| L1 | Reconocimiento estándar | 🟢 Verde | Telemetría de SO, navegador y rendimiento | Consultas de diagnóstico locales |
| L2 | Perfilado avanzado | 🟡 Amarillo | Topología de red y huella de hardware | Consultas de diagnóstico locales |
| L3 | Inteligencia crítica | 🔴 Rojo | PII, metadatos de almacenamiento y API web | Consultas de diagnóstico locales |
| L4 | Exploits de hardware de alta fidelidad | 🟣 Púrpura | Huella de silicio de hardware y audio | Consultas de diagnóstico locales |
| L5 | Vectores armados | 🖤 Negro | Demostraciones de vectores activos (keyloggers, MitM, formjacking) | Retroalimentación local en sandbox |
| L6 | Ingeniería social y phishing | 🔥 Carmesí | Kits de phishing, secuestro de OAuth, capturas de sensores | Retroalimentación local en sandbox |
Este framework se mantiene estrictamente con fines de investigación educativa, concienciación y auditoría de capacidades del navegador. Los 54 módulos de los niveles 1 a 6 se ejecutan estrictamente dentro de tu navegador. Se excluyen los servidores de exfiltración remota y las cargas útiles maliciosas; todas las métricas capturadas y la retroalimentación visual permanecen estrictamente locales en tu máquina.
📖 Especificación técnica detallada: Para obtener una lista completa de las firmas de funciones ofensivas excluidas, los vectores y sus reemplazos de diagnóstico seguros, consulta el Documento de especificación de vectores excluidos.
Todos los componentes de la interfaz de usuario, los manifiestos de registro, los motores de infraestructura central (transmitter.js, persistence.js, evasion.js) y los 54 módulos de diagnóstico están 100 % completos y operativos en capacidad de sandbox: