用快马AI三分钟打造你的Chrome扩展保镖 - 远离恶意程序侵扰

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个Chrome扩展安全检测工具,主要功能包括:1)扫描所有已安装的扩展程序;2)对比官方商店数据库验证扩展合法性;3)识别高风险权限请求;4)提供详细的风险评估报告;5)一键移除可疑扩展选项。界面简洁直观,支持导出扫描报告。使用React构建前端,Chrome API进行扩展检测,集成AI模型分析权限风险等级。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近在浏览网页时,经常遇到Chrome浏览器弹出"该扩展程序未列在Chrome应用商店中"的警告提示。这个提示让我意识到浏览器安全的重要性,于是决定自己动手开发一个Chrome扩展安全检测工具。经过一番研究,我找到了一个快速实现的方案,下面分享给大家。

  1. 工具功能设计 这个Chrome扩展安全检测工具主要有五个核心功能:扫描已安装的所有扩展程序,对比官方商店数据库验证扩展合法性,识别高风险权限请求,生成详细的风险评估报告,以及提供一键移除可疑扩展的选项。这些功能组合起来,能够全面保护浏览器的安全。

  2. 技术选型 前端使用React框架构建,因为它组件化的特性非常适合开发这类工具界面。通过Chrome API可以获取到所有已安装扩展的详细信息,包括权限列表、版本号等关键数据。为了准确评估风险,我们还需要接入AI模型来分析权限请求的危险等级。

  3. 实现过程 首先,通过chrome.management.getAll()API获取所有扩展信息。然后,将这些信息与官方商店数据库进行比对,标记出未经验证的扩展。对于权限分析部分,我们训练了一个小型AI模型,能够根据权限组合判断扩展的潜在风险。界面设计上,采用了卡片式布局,每个扩展都有独立的评估卡片,显示风险等级和详细分析。

  4. 关键挑战 开发过程中遇到的主要挑战是如何准确评估权限组合的风险性。比如,一个天气预报扩展请求访问所有网站数据的权限显然是不合理的。通过分析大量已知恶意扩展的权限模式,我们建立了一个风险评估矩阵,能够给出更准确的判断。

  5. 使用体验 最终的工具界面非常简洁直观。点击扫描按钮后,几秒钟内就能看到所有扩展的安全评估结果。高风险扩展会用红色高亮显示,并给出具体的风险说明。用户可以查看详细的权限分析,也可以一键移除可疑扩展。工具还支持导出PDF格式的扫描报告,方便存档或分享。

  6. 安全建议 根据开发经验,我总结了几条浏览器安全建议:定期检查已安装的扩展,关注权限变更;只从官方商店安装扩展;对请求过多权限的扩展保持警惕;使用这类安全工具进行定期扫描。

这次开发让我深刻体会到浏览器安全的重要性。通过InsCode(快马)平台,我能够快速实现这个想法,平台的AI辅助编码和即时预览功能大大提高了开发效率。特别是部署功能,让我可以一键发布这个工具供他人使用,整个过程非常流畅。对于想要保护浏览器安全的朋友,我强烈推荐尝试自己开发类似工具,或者直接使用这类安全检测程序。

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    开发一个Chrome扩展安全检测工具,主要功能包括:1)扫描所有已安装的扩展程序;2)对比官方商店数据库验证扩展合法性;3)识别高风险权限请求;4)提供详细的风险评估报告;5)一键移除可疑扩展选项。界面简洁直观,支持导出扫描报告。使用React构建前端,Chrome API进行扩展检测,集成AI模型分析权限风险等级。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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