ahmadhassan-bted/silentsnifferUma estrutura profissional de alta fidelidade para desanonimização e diagnóstico de vulnerabilidades. Apresenta uma arquitetura modular de acoplamento zero para coleta de inteligência baseada em navegador, fingerprinting de hardware e pesquisa de segurança.
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Desenvolvido por Ahmad Hassan (B-Ted)
[!NOTE] Aviso de Privacidade e Conscientização do Navegador: As aplicações web modernas operam sob a suposição generalizada de que a navegação é inerentemente segura, privada e isolada por padrão. O SilentSniffer foi criado para desafiar essa falsa sensação de segurança. Operando estritamente como um sandbox autocontido do lado do cliente, nenhum dado é exportado ou transmitido para qualquer lugar. Em vez disso, ele oferece uma demonstração visual em tempo real de quanto estado ambiente do dispositivo, telemetria de hardware e dados comportamentais podem escapar do controle do usuário sem consentimento explícito — simplesmente porque as especificações modernas dos navegadores permitem isso por padrão.
A maioria dos usuários da internet assume que, a menos que cliquem explicitamente em "Permitir" em um prompt de permissão do navegador, sua sessão permanece privada e contida. Na realidade, as APIs Web padrão concedem aos sites amplo acesso a características de hardware, vetores de temporização, topologias de rede e comportamentos de sensores silenciosamente nos bastidores.
O SilentSniffer foi criado como um despertar educacional. Ao executar módulos de diagnóstico e demonstração em um ambiente sandbox completamente seguro e apenas local, os usuários podem compreender visualmente a verdadeira superfície de exposição web permitida pelos navegadores modernos — sem qualquer risco de dados saírem do seu dispositivo.
O kit de ferramentas é construído sobre uma Arquitetura de Plugins Dinâmicos com Acoplamento Zero. O motor central permanece totalmente agnóstico em relação à lógica de cada módulo individual, descobrindo e carregando ferramentas em tempo de execução por meio de um manifesto 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]
As ferramentas estão categorizadas em seis níveis distintos, refletindo a gravidade da exposição de informações.
| Nível | Classificação | Visual | Área de Foco | Comportamento em Sandbox |
|---|---|---|---|---|
| L1 | Reconhecimento Padrão | 🟢 Verde | Telemetria de SO, Navegador e Desempenho | Consultas de Diagnóstico Locais |
| L2 | Perfilagem Avançada | 🟡 Amarelo | Topologia de Rede e Fingerprinting de Hardware | Consultas de Diagnóstico Locais |
| L3 | Inteligência Crítica | 🔴 Vermelho | PII, Metadados de Armazenamento e Web APIs | Consultas de Diagnóstico Locais |
| L4 | Exploits de HW de Alta Fidelidade | 🟣 Roxo | Fingerprinting de Silício de Hardware e Áudio | Consultas de Diagnóstico Locais |
| L5 | Vetores Armamentizados | 🖤 Preto | Demonstrações de Vetores Ativos (Keyloggers, MitM, Formjacking) | Feedback Local em Sandbox |
| L6 | Engenharia Social e Phishing | 🔥 Carmesim | Kits de Phishing, Sequestro de OAuth, Capturas de Sensores | Feedback Local em Sandbox |
Este framework é mantido estritamente para investigação educacional, sensibilização e auditoria de capacidades do navegador. Todos os 54 módulos dos Níveis 1 a 6 são executados estritamente dentro do seu navegador. Servidores de exfiltração remota e payloads maliciosos estão excluídos; todas as métricas capturadas e feedback visual permanecem estritamente locais à sua máquina.
📖 Especificação Técnica Detalhada: Para uma lista completa das assinaturas de funções ofensivas excluídas, vetores e as suas substituições de diagnóstico seguras, consulte o Documento de Especificação de Vetores Excluídos.
Todos os componentes de UI, manifestos de registo, motores de infraestrutura central (transmitter.js, persistence.js, evasion.js) e 54 módulos de diagnóstico estão 100% completos e operacionais numa capacidade de sandbox: