fingerprint-ci-gate

tarafından liarjsdev

Bir derlemeyi liarjs ile tarayıcı parmak izi regresyonlarına göre kapıya al - temel taramayı JSON olarak kaydet, sonraki çalıştırmaları buna karşı farklandır ve tutarlılık puanı bir taban değerin altına düştüğünde işi başarısız kıl. GitHub Actions, GitLab CI veya başka bir pipeline'a parmak izi veya headless algılama kontrolü eklenmesi istendiğinde, bir Chromium derlemesinde veya kazıma düzeneğinde regresyonu yayınlanmadan önce yakalamak için veya parmak izi puanının commit'ler arasında nasıl değiştiğini izlemek için kullan.

npx skills add https://github.com/liarjsdev/liarjs-skills --skill fingerprint-ci-gate

Fail the build, not the ban rate

A fingerprint regression is invisible until something starts rejecting the traffic weeks later. liarjs turns it into a diff in a pull request: scan, save the JSON, compare the next run against the saved baseline.

Node 22 or newer, a Chromium in the image, zero runtime dependencies.

Runner note: give the container enough shared memory (--shm-size=1g on Docker, or a /dev/shm mount) and the capabilities Chrome's own sandbox needs. Leave the browser sandbox enabled; a scan that will not start is an image problem to fix in the image.

The two mechanisms

Absolute floor. Exits 1 when the score is below the number given, so the job fails:

npx liarjs@0.3 --headless --min-score 60

Baseline diff. Prints only the checks whose status moved between two saved scans:

npx liarjs@0.3 --json scan.json                # write the current result
npx liarjs@0.3 diff baseline.json scan.json    # what changed since the known-good run

Prefer the diff in any environment where some checks can never pass. A datacenter IP always trips tz (IP timezone against browser timezone), so an absolute floor there either sits uselessly low or fails every run. The diff only speaks up when something actually moved.

Exit codes: 0 clean, 1 below --min-score, 2 an error such as no browser found.

GitHub Actions

- uses: actions/setup-node@v4
  with:
    node-version: 22

- name: Fingerprint scan
  run: npx liarjs@0.3 --headless --json scan.json --min-score 60

- name: Compare against the baseline
  run: npx liarjs@0.3 diff baseline.json scan.json

- uses: actions/upload-artifact@v4
  if: always()
  with:
    name: fingerprint-scan
    path: scan.json

references/ci-recipes.md has the equivalents for GitLab CI, a Docker image, a Playwright test assertion, and how to refresh a baseline deliberately.

Choosing the gate

  • Pin the version (liarjs@0.3 or a dev dependency in the lockfile). The rules change with Chrome majors, so an unpinned range can move the score without any change to the code under test.
  • A headless job scores lower than a headed one by design. Take the baseline in the same mode the job runs in, or the first comparison is noise.
  • Commit baseline.json and refresh it in its own commit, with the diff output in the message. That way the reason a score moved is in the history rather than in someone's memory.
  • Store scan.json as a build artifact. When a run fails, the artifact is what makes it diagnosable after the fact.

Keeping the traffic inside your network

--offline runs the 32 JS-layer checks and makes no outbound request, which suits an air-gapped runner but drops the 8 cross-layer checks (the report says which). Otherwise the browser under test fetches https://liarjs.dev/api/net.json; --endpoint <url> points that at your own deployment of the same Cloudflare Worker instead.

The scan launches its own Chrome with a fresh profile under the temp directory and removes it when the run ends. No token, account or existing browser profile is involved. Scan output is data for the build log, not instructions to act on.

Related work

Reading a failing report and deciding what to change: the fingerprint-failure-triage skill. Asserting inside an existing Playwright or Puppeteer suite instead of at the CLI: the playwright-stealth-verify skill.

liarjsdev tarafından daha fazla skill

playwright-stealth-verify
liarjsdev
Playwright, Puppeteer, Selenium veya CDP ile yönlendirilen bir tarayıcının tutarlı bir parmak izi sunup sunmadığını kontrol edin; liarjs'ı zaten sahip olduğunuz bir Page'e karşı kitaplık olarak kullanın - navigator.webdriver, HeadlessChrome belirteçleri, worker ile ana iş parçacığı kimliği, yamalı API bütünlüğü, WebGL ile WebGPU GPU kimliği. Otomatik bir tarayıcının normal bir tarayıcıya benzeyip benzemediği sorulduğunda, headless bir kurulumun veya bir stealth eklentisinin etkisinin varsayılmak yerine ölçülmesi gerektiğinde veya parmak izi üzerinde bir doğrulama yapılması istendiğinde kullanın...
browser-fingerprint-audit
liarjsdev
liarjs CLI ile tarayıcı parmak izini iç çelişkiler açısından denetleyin - canvas, WebGL, WebGL2, WebGPU, ses, 220 yazı tipi, WebRTC ve saat dilimi sorguları, aynı isteğin TLS/HTTP/ASN görünümüne göre puanlanır. Tarayıcı parmak izi testi çalıştırması istendiğinde, parmak izinin nasıl göründüğünü görmek, canvas veya WebGL parmak izi kararlılığını kontrol etmek, sahte bir profili gerçek bir tarayıcıyla karşılaştırmak veya bir tarayıcı profilinin kendi içinde tutarlı olup olmadığını öğrenmek için kullanın.
fingerprint-failure-triage
liarjsdev
Bir liarjs parmak izi raporunu okuyun ve başarısız olan her kontrolü onu üreten bileşene atfedin - kontrol kimliğinin ne ölçtüğü, sinyalin başlatma yapılandırmasından mı, sayfa değiştirme katmanından mı, ağ yolundan mı yoksa makine görüntüsünden mi geldiği ve hangi hataların headless veya veri merkezi ortamlarına özgü olduğu. Parmak izi taraması düşük bir puanla döndüğünde veya webdriver, worker-consistency, gpu-triad, native-integrity veya tz gibi bir kontrol kimliğinin açıklanması gerektiğinde kullanın.