देखें कि विज़िटर क्या छिपाने की कोशिश करते हैं।

आज हम फ़ाइलसिस्टम API कोटा अंतर और सामान्य व प्राइवेट सेशनों के बीच IndexedDB व्यवहार भिन्नताओं का उपयोग करके iOS पर Safari प्राइवेट ब्राउज़िंग का अनुमान लगाते हैं। Chrome, Firefox और Edge के लिए सामान्य क्रॉस-ब्राउज़र गुप्त मोड पहचान सक्रिय विकास में है — उन ब्राउज़रों के लिए अभी सामान्य गुप्त मोड फ़्लैग पर निर्भर न रहें। जहाँ सिग्नल उपलब्ध होता है, वहाँ हम अनावश्यक (redundant) तकनीकों का उपयोग करते हैं ताकि जब ब्राउज़र अलग-अलग वेक्टर पैच करें तब भी पहचान लचीली बनी रहे।

Smart Signals छेड़छाड़ मॉड्यूल उन ब्राउज़रों को चिह्नित करता है जिनके गुण वास्तविक मानों से संशोधित किए गए हैं। यह navigator.platform को UA दावों के विरुद्ध क्रॉस-वैलिडेट करता है, WebGL रेंडरर स्ट्रिंग्स को अपेक्षित GPU मॉडल के विरुद्ध सत्यापित करता है, CSS मीडिया क्वेरी को रिपोर्ट किए गए स्क्रीन आयामों के विरुद्ध जाँचता है, और proxy ऑब्जेक्ट के माध्यम से API ओवरराइड का पता लगाता है। ब्राउज़र छेड़छाड़ अब 4.4% डेस्कटॉप पहचानों को प्रभावित करती है — साल-दर-साल लगभग दोगुनी।

VM और एमुलेटर सूक्ष्म पर मापने योग्य निशान छोड़ते हैं जो भौतिक हार्डवेयर से भिन्न होते हैं। Smart Signals VM मार्कर (VirtualBox, VMware, QEMU) के लिए WebGL रेंडरर और वेंडर स्ट्रिंग्स की जाँच करता है, एमुलेटर-विशिष्ट हार्डवेयर प्रोफ़ाइल की जाँच करता है, और सिंथेटिक सेंसर डेटा का पता लगाता है — धोखाधड़ी में उपयोग होने वाले डेस्कटॉप VM और मोबाइल एमुलेटर दोनों को कवर करता है।

Smart Signals संदेह स्कोर (0–100) 24 अलग-अलग स्मार्ट सिग्नल को एक कार्रवाई-योग्य जोखिम संख्या में समेट देता है। प्रत्येक पहचानी गई विसंगति — VPN उपयोग, गुप्त मोड, ब्राउज़र छेड़छाड़, ऑटोमेशन मार्कर — एक भारित योगदान जोड़ती है। भार को लेबल किए गए धोखाधड़ी डेटा के विरुद्ध कैलिब्रेट किया जाता है। 70 से ऊपर के स्कोर उच्च जोखिम चिह्नित करते हैं; 30 से नीचे कम जोखिम दर्शाते हैं।