Архив Антидетект Che browser

[CheBrowser]

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: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Документация: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

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: https://t.me/antidetect_chebrowser
Канал: https://t.me/antidetect_chebrowser_channel

Контакты для связи
telegram: @CheBrowser
jabber: [email protected]

 

[CheBrowser]

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.