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vi-bot — Biblioteca de detección de bots del lado del cliente con 28 módulos ponderados, análisis de comportamiento, huella digital del navegador, honeypots y verificación del lado del servidor. Detecta navegadores sin interfaz gráfica, Selenium, Puppeteer, Playwright y marcos de automatización sigilosos. | Kitploit
Biblioteca de detección de bots del lado del cliente con 28 módulos ponderados, análisis de comportamiento, huella digital del navegador, honeypots y verificación del lado del servidor. Detecta navegadores sin interfaz gráfica, Selenium, Puppeteer, Playwright y marcos de automatización sigilosos.
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BotDetect v2 — Librería de Detección de Bots en Producción
Librería de detección de bots y automatización del lado del cliente con puntuación ponderada, análisis de comportamiento, huella digital del navegador y umbrales configurables. Detecta navegadores sin cabeza, Selenium, Puppeteer, Playwright, herramientas basadas en CDP y marcos de automatización sigilosos.
v2.1.0 — honeypots anti-detección, huella digital de canvas estable en GPU, análisis de comportamiento mejorado, inicialización diferida, detección de manipulación del lado del servidor, vinculación de huella de solicitud y limitación de tasa.
28 módulos de detección que cubren marcos de automatización, navegadores sin cabeza, huellas digitales, análisis de comportamiento, honeypots y trampas de traza de pila
Sistema de puntuación ponderada — cada señal tiene un peso configurable; la puntuación final se calcula en el servidor
Tres niveles de veredicto: human, suspicious, bot con acciones de fricción correspondientes (monitor, challenge, block)
Verificación del lado del servidor — protegida por nonce, con protección contra repetición y firma de prueba de trabajo
Trampas de traza de pila — modifica APIs del DOM para capturar las pilas de llamadas de herramientas de automatización
Análisis de comportamiento — curvatura del ratón, variación de tiempo de pulsaciones, aceleración de desplazamiento, dinámica táctil
Honeypots anti-detección — ocultación CSS aleatoria, campos señuelo, nombres de campo realistas
Detección de manipulación del lado del servidor — valida la integridad de las señales, detecta intentos de engaño
Vinculación de huella de solicitud — tokens PoW vinculados a atributos de solicitud HTTP
Limitación de tasa — limitación de tasa por sesión en todos los endpoints de verificación
Detección sin script — identifica clientes que nunca envían cargas de detección
Lista blanca de rastreadores conocidos — más de 20 bots legítimos excluidos de la puntuación
Principio clave: El navegador solo recopila señales DetectionResult[] sin procesar. El servidor calcula el veredicto final utilizando una tabla de pesos secreta. Los veredictos calculados por el cliente nunca se confían.
Integridad de funciones nativas (Notification, Navigator, Permissions, plugins, languages, canvas)
5
inconsistentCloneError
Inconsistencias en algoritmo de clonación estructurada
5
iframeChromeRuntime
chrome.runtime en contexto iframe
5
inconsistentChromeObject
Objeto chrome diferente entre iframe y ventana principal
4
Específicos de Playwright (pesos 3–4)
Módulo
Detecta
Peso
playwrightWebKit
Artefactos de automatización de WebKit
4
playwrightOrientation
Inconsistencia de orientación + chrome.runtime
3
Análisis de Comportamiento (peso 7)
Módulo
Señales Analizadas
Peso
behavioralAnalysis
Curvatura del ratón + relación línea recta, CV de pulsaciones + patrones de ráfaga + KPM, aceleración de desplazamiento + cambios de dirección, varianza de fuerza táctil + radio
7
Huella Digital del Navegador (pesos 3–4)
Módulo
Detecta
Peso
canvasFingerprint
Diferencias de renderizado de canvas, suma de píxeles, relación canvas en blanco
4
webglFingerprint
SwiftShader, llvmpipe, renderizadores Brian Paul, precisión de shader
Paquete limpio (botdetect-clean.min.js) para navegadores modernos
Precargar detección en tiempo de inactividad antes de acción sensible
Monitorear latencia de recolección en producción (performance.measure)
Monitoreo
Registrar eventos con tamperScore > 0 (intentos de manipulación de señales)
Rastrear tasa de friction === 'block' a lo largo del tiempo
Alertar sobre violaciones de umbral de limitación de tasa
Revisar efectividad de detección trimestralmente (los bots evolucionan)
Pruebas
root@kitploit:~
npm test # 74 pruebas Jest en 6 suites
npm run typecheck # Modo estricto de TypeScript
npm run lint # ESLint
npm run build # Paquete de producción de Webpack