ahmadhassan-bted/silentsnifferПрофессиональный высокоточный фреймворк для деанонимизации и диагностики уязвимостей. Отличается модульной архитектурой с нулевой связанностью для сбора разведданных через браузер, аппаратного фингерпринтинга и исследований в области безопасности.
-9d00ff.svg?style=flat-square){kind=icon}
Разработано Ahmad Hassan (B-Ted)
[!NOTE] Уведомление о конфиденциальности и осведомлённости в браузере: Современные веб-приложения работают в условиях широко распространённого предположения, что просмотр веб-страниц по своей природе безопасен, конфиденциален и изолирован по умолчанию. SilentSniffer создан, чтобы оспорить это ложное чувство безопасности. Работая строго как автономная клиентская песочница, он не экспортирует и не передаёт данные куда-либо. Вместо этого он предлагает визуальную демонстрацию в реальном времени того, насколько много фонового состояния устройства, телеметрии оборудования и поведенческих данных может выйти из-под контроля пользователя без его явного согласия — просто потому, что современные спецификации браузеров допускают это по умолчанию.
Большинство пользователей интернета предполагают, что если они явно не нажмут «Разрешить» в запросе разрешения браузера, их сессия остаётся приватной и изолированной. В действительности стандартные Web API предоставляют сайтам обширный доступ к характеристикам оборудования, временным векторам, сетевым топологиям и поведению датчиков — незаметно, под капотом.
SilentSniffer был создан как образовательное средство, открывающее глаза. Запуская диагностические и демонстрационные модули в полностью безопасной локальной песочнице, пользователи могут визуально осознать истинную поверхность веб-экспозиции, допускаемой современными браузерами, — без какого-либо риска утечки данных с их устройства.
Инструментарий построен на динамической плагинной архитектуре с нулевой связанностью. Ядро движка полностью независимо от логики отдельных модулей, обнаруживая и загружая инструменты во время выполнения через централизованный манифест.
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]
Инструменты разделены на шесть различных уровней, отражающих серьёзность раскрытия информации.
| Уровень | Классификация | Визуально | Область фокуса | Поведение в песочнице |
|---|---|---|---|---|
| L1 | Стандартная разведка | 🟢 Зелёный | Телеметрия ОС, браузера и производительности | Локальные диагностические запросы |
| L2 | Расширенное профилирование | 🟡 Жёлтый | Сетевая топология и аппаратная фингерпринтинг | Локальные диагностические запросы |
| L3 | Критическая разведка | 🔴 Красный | PII, метаданные хранилища и Web API | Локальные диагностические запросы |
| L4 | Высокоточные аппаратные эксплойты | 🟣 Фиолетовый | Кремний оборудования и аудио-фингерпринтинг | Локальные диагностические запросы |
| L5 | Оружейные векторы | 🖤 Чёрный | Демонстрации активных векторов (кейлоггеры, MitM, формджекинг) | Изолированная локальная обратная связь |
| L6 | Социальная инженерия и фишинг | 🔥 Малиновый | Фишинговые наборы, перехват OAuth, захват сенсоров | Изолированная локальная обратная связь |
Данный фреймворк поддерживается строго для образовательных исследований, повышения осведомлённости и аудита возможностей браузера. Все 54 модуля с уровней 1 по 6 работают строго в вашем браузере. Серверы удалённой эксфильтрации и вредоносные полезные нагрузки исключены; все собираемые метрики и визуальная обратная связь остаются строго локальными на вашей машине.
📖 Подробная техническая спецификация: Для получения полного списка исключённых сигнатур наступательных функций, векторов и их безопасных диагностических замен см. Документ спецификации исключённых векторов.
Все компоненты UI, манифесты регистрации, движки базовой инфраструктуры (transmitter.js, persistence.js, evasion.js) и 54 диагностических модуля на 100% завершены и работоспособны в изолированном режиме: