Антидетект Che browser, Браузер антидетект

CheBrowser

CheBrowser

New member
Che browser - это революционный браузерный антидетект для мультиаккаунтинга.

Мой продукт выдает целевым сайтам только настоящие фингерпринты собранные с реальных браузеров.
Никакого наложения шума, рандомизации и генерации данных при подмене не происходит.
Все фингерпринты предварительно собираются тем же кодом который используется на целевых сайтах.

Я реализовал подмену фингерпринтов для большинства популярных open source библиотек используемых на тысячах сайтах.
Если интересующий Вас сайт использует одну из этих библиотек, то Che browser выдаст сайту заранее собранный фингерпринт
в совокупности с данными профиля браузера соответствующими именно этому фингерпринту.

Так же я выдрал, деобфусцировал и отреверсил код многих поставщиков антифрод решений.
Этот код я то же использую в предварительном сборе фингерпринтов.
И поставщики антифрод решений получают те фингерпринты которые они хотят видеть.
Таким образом Che browser покрывает огромное количество сайтов.

Важно отметить, что если на сайте используется не поддерживаемый метод сбора фингерпринтов, то Che browser сообщит Вам об этом.
Вы всегда можете обратиться с вопросом о разработке кастомизации под интересующий Вас сайт.
Кастомизации могут быть как приватными - не доступны для широкой публики.
Так и паблик - доступны всем пользователям продукта и представлены в общем списке.

Более подробную информацию о функционале и возможностях Вы можете получить на сайте и в документации
Web сайт:
Документация:

Цена подписки
1 день 5$
Неделя 14$
Месяц 30$

Цена на профили
Профиль 1$
Кастомизация от 1$


Подписывайтесь на группу и канал в telegram
Группа:
Канал:

Контакты для связи
telegram:
jabber:
Предостережение!!
Пополнение баланса осуществляется самим пользователем в личном кабинете (в приложении).
Весь процесс полностью автоматизирован и не требуется никакая сторонняя помощь.
Если к Вам обращаются с предложением пополнить баланс в ручном режиме и на какакие то сторонние кошельки, то очень вероятно, что это мошенники.
Будьте бдительны и не поддавайтесь на уловки.
 
AlCapone

AlCapone

Правая рука Босса
Команда форума
Гарант форума
VIP пользователь
Модератор
Проверка пройдена, к продаже допускаю.
 
CheBrowser

CheBrowser

New member
При качественном браузерном фингерпринтинге зачастую анализируется низкоуровневый, платформозависимый, железозависимый функционал OS, системных библиотек, драйверов и тп.
По этой причине реализовать антидетект, который работал бы одинаково хорошо на всех сайтах, технически не представляется возможным.
Приведу простой пример с canvas фингерпринтом. Суть метода проста - отрисовка текста и геометрических фигур на canvas таким образом, что бы задействовать низкоуровневый системный функционал.
Примером такого функционала может быть рендеринг шрифтов при отрисовки текста на canvas. Рендеринг шрифтов очень сильно зависит от OS, драйверов видео карты и системных библиотек.
Две картинки отрисованные на разных компьютерах (с разным железом) при помощи одного и того же javascript кода будут отличаться. Визуально они будут выглядеть практически одинаково, но если сравнивать их попиксельно, то различия будут очевидны.
Из данного примера становится понятно, что невозможно эмулировать рендеринг шрифтов на машине с видео картой одного вендора, так же как на машине с видео картой другого вендора.
Собранные данные при помощи canvas фингерпринта отправляются на backend. Где в свою очередь проходят статистический анализ.
Этот анализ позволяет легко выявлять фэйковые сэмплы-образцы, такие как:
  • cэмплы-образцы с наложением шума (слишком уникальные образцы)
  • cэмплы-образцы сгенерированные не на той OS/видеокарте, что заявлена
Плюс следует учитывать, что реализация canvas фингерпринта может отличаться от сайта к сайту. К примеру на сайте paypal.com на canvas накладывается текст: PayPal.com, <#$%>
Хотя также следует сказать, что тысячи сайтов используют хорошо зарекомендовавшие себя публичные библиотеки для браузерного фингерпринтинга.
Исходя из выше сказанного, было принято решение развивать софт по пути кастомизаций. Т.е. собирать сэмплы-образцы данных с реальных браузеров тем же кодом, что и сайты. И в момент посещения целевого сайта выдавать ранее собранные данные. По сути получается, что сайты получают реальные данные, а не синтетически сгенерированные.
 
jmot77

jmot77

Active member
VIP пользователь
Внесён депозит 1000$
Тоже пробнул бы . Как получить тест на сутки за отзыв. Сфера огонь. Индиго тоже. Ваш продукт также интересен очень.
 
CheBrowser

CheBrowser

New member
Вопросы и ответы:
Вижу что многие хотели бы протестировать продукт. Для этого пожалуйста обратитесь к суппорту в телегу. После чего можете оставить тут отзыв, будем очень признательны.
О технологии
При реверсе скриптов фингерпринтинга различных сайтов мы постоянно видим, что в них производятся те или иные замеры времени.
Замеряются тайминги между нажатиями кнопок на клавиатуре, измеряется время между событиями мыши mousemove, замеряется время выполнения кусков js кода и так далее. Вообще, реализаций и вариаций замеров времени довольно много. Хотя все сводится к одному - замер дельты времени. Далее результаты замеров отправляются на backend сайта.
В данном посте я хочу описать для чего это делается и как на базе этих замеров сайты и антифрод системы выявляют одинаковое железо и пользователей.
Это далеко не новая техника фингерпринтинга. Сейчас технология используется много где, например: paypal.com, amazon.com, facebook.com и тысячи других крупных и более мелких сайтов успешно применяют данный вид фингерпринта.
Механика работы
Итак, как все это работает?
  • Собирается серия замеров дельты времени на frontendе, затем данные отправляются на backend сайта.
  • На backend, данные нормализируются и приводятся к определенному удобному для обработки виду.
  • Далее в дело вступают алгоритмы, реализованные на основе машинного обучения.
Реализаций подобных алгоритмов много, но обычно суть сводится к поиску близлежащих векторов в некотором математическом многомерном пространстве. Чем вектора ближе друг к другу, тем точнее результат.
Примеры
Примером подобного служит алгоритм Random forest.
Random forest — алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер, заключающийся в использовании комитета (ансамбля) решающих деревьев.
Алгоритм сочетает в себе две основные идеи:
1) Метод бэггинга Бреймана
2) Метод случайных подпространств, предложенный Tin Kam Ho.
Алгоритм применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Основная идея заключается в использовании большого ансамбля решающих деревьев,
каждое из которых само по себе даёт очень невысокое качество классификации, но за счёт их большого количества результат получается хорошим.
Данные о скорости с которой пользователь печатает, как часто пользуется мета кнопками (ctrl, shift, alt, ...), скорости с которой совершает клики мышью, скорости с которой начинает движение мыши, статистике баланса использования клавиатуры и мыши, скорости работы тех или иных кусков js кода - дают довольно уникальные характеристики как самого пользователя, так и железа используемого им.
Вы можете поменять множество параметров, таких как: IP, geo, timezone, язык, user agent, ...
Но Вас все равно идентифицируют по поведенческим характеристикам и параметрам железа описанным выше.
К сожалению, многие этого не понимают и не учитывают в своей работе.
В обновлении
В свою очередь мы решили предложить нашим пользователям один из методов, при помощи которого Вы сможете повлиять на работу выше описанных алгоритмов.
Технология Time shifting предлагаемая нами, нацелена на то, что бы корректировать дельту замеров времени. Это не единственный способ повлиять на результаты работы алгоритмов по типу Random forest. Хотя следует признать, что вероятно один из самых простых и эффективных в реализации.
Time shifting - это сразу несколько мощнейших технологий, позволяющих управлять тайминговым профилем.
Мы даем возможность уменьшать точность (увеличивая шаг разрешения) внутренних таймеров Chromium и растягивать дельту времени между замерами.
Time shifting еще находится в активной фазе доработок и в самое ближайшее время мы предоставим возможность сжимать дельту времени между замерами.
И еще несколько интересных фич на тему управления дельтой времени.
Дополнительная информация
Более детально с функционалом time shifting реализованным в нашем продукте Вы можете ознакомиться в документации к che browser

Мы крайне рекомендуем присмотреться к данной технологии и использовать ее в своей работе.
Скачать антидетект:
Документация:
Support:
Новости и change log:
Чат проекта:
 
Войдите или зарегистрируйтесь для ответа.
Яндекс.Метрика
Сверху