探索ChromeLogger:强大的浏览器扩展型键击记录器和表单抓取器
1、项目介绍
ChromeLogger是一个针对Google Chrome浏览器的高级插件,它能够作为键击记录器和表单数据抓取工具。这个项目由纯JavaScript编写,并在AngularJS框架上构建了一个直观的日志查看界面。不同于传统的浏览器键击记录器,ChromeLogger无需额外安装软件,直接在Chrome环境中运行,无论您在哪种操作系统上使用。
2、项目技术分析
ChromeLogger的核心功能依赖于JavaScript注入技术,通过监听网页中的事件,实时捕获用户的键盘输入和表单提交信息。当用户在网页中按下按键时,这些信息会被存储在Chrome的本地存储空间。对于安全的HTTPS表单,尽管数据在传输过程中是加密的,但ChromeLogger仍然能在其被提交时捕获并以明文形式保存。
表单抓取功能也采用了相同的技术原理,当用户填写并提交表单时,插入的JavaScript代码会监听并记录表单数据,确保不遗漏任何重要信息。
3、项目及技术应用场景
-
家长监控:家长可以了解孩子在网络上的活动,包括搜索历史、登录的账号以及填写的信息。
-
安全研究:网络安全研究人员可以通过模拟攻击来测试网站的安全性,看看是否容易受到此类攻击。
-
个人行为分析:自我观察与优化,了解自己的网络习惯,提升工作效率。
-
开发调试:开发者可以利用该工具查看用户在前端交互过程中的详细操作,帮助定位和修复问题。
4、项目特点
-
跨平台支持:由于完全在Chrome内运行,因此在所有支持Chrome的平台上都能无缝工作。
-
轻量级:不需额外安装软件,仅依赖于浏览器扩展,占用资源少。
-
强大记录:不仅能捕获键盘输入,还能抓取加密表单的明文数据。
-
开放源码:基于MIT许可证,任何人都可以查看源码,提供建议或贡献代码。
如果你对监控和理解用户交互行为有兴趣,或者需要一个方便的前端调试工具,ChromeLogger绝对值得一试。立即访问项目页面下载并体验这一创新解决方案吧!
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C027
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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