uBlock Origin过滤器对customuse.com网站Cookie弹窗的拦截分析
问题背景
在uBlock Origin项目中,用户报告了一个关于customuse.com网站Cookie弹窗未能被有效拦截的问题。尽管用户已经启用了多个专门针对Cookie通知的过滤器列表,包括AdGuard Cookies、Fanboy's Cookiemonster等,但该网站的Cookie同意提示仍然显示。
技术分析
过滤器配置检查
从用户提供的配置信息可以看出,其uBlock Origin安装中确实已经加载了多个Cookie相关的过滤器列表:
- AdGuard Cookies列表(adguard-cookies)
- uBlock Cookies AdGuard列表(ublock-cookies-adguard)
- Fanboy's Cookiemonster列表(fanboy-cookiemonster)
- uBlock Cookies EasyList列表(ublock-cookies-easylist)
这些列表通常能够拦截大多数网站的Cookie同意提示,但在此案例中未能生效。
可能原因分析
-
动态内容加载:该网站的Cookie提示可能采用了动态加载技术,使得传统的CSS选择器或元素隐藏方法难以生效。
-
自定义实现方式:网站开发者可能使用了非标准的Cookie提示实现方式,避开了常见过滤器列表的匹配规则。
-
过滤器规则缺失:现有的过滤器列表中可能尚未包含针对该特定网站的有效规则。
解决方案建议
临时解决方案
对于遇到此问题的用户,可以尝试以下方法:
-
手动添加规则:通过uBlock Origin的元素选择器工具,手动添加针对该网站Cookie提示的隐藏规则。
-
检查过滤器更新:等待过滤器列表维护者更新规则,通常这类问题会在后续的列表更新中得到解决。
长期建议
-
过滤器列表维护:建议将此类案例报告给相关过滤器列表的维护者,以便他们可以添加针对性的规则。
-
用户教育:帮助用户理解某些网站可能需要特定的规则才能完全拦截所有不需要的内容。
技术实现细节
在uBlock Origin中,拦截Cookie提示通常通过以下几种方式实现:
-
CSS隐藏:使用
##语法隐藏特定DOM元素。 -
脚本拦截:阻止加载负责显示Cookie提示的JavaScript文件。
-
网络请求拦截:阻止与Cookie同意功能相关的API调用。
在本案例中,可能需要结合多种拦截方式才能完全消除该网站的Cookie提示。
结论
这个案例展示了即使使用了多个专业的过滤器列表,某些网站仍然能够绕过常见的拦截方法。这强调了内容拦截器需要持续更新和适应网站技术变化的重要性。对于uBlock Origin这样的开源项目,用户反馈对于改进过滤器规则至关重要。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00