Informes de audio CreepJS: renderizado y valores ausentes

BotBrowser documenta la salida AudioContext basada en perfiles y un --bot-noise-seed fijo para obtener valores de audio reproducibles. No puede garantizar el anonimato ni la aceptación por un sitio, y esos controles no convierten un informe de audio CreepJS en prueba de identidad. En CreepJS, un resultado ausente, un campo no disponible y una comparación marcada tienen significados distintos en el código fuente.

TL;DR

• El recopilador fijado renderiza un OfflineAudioContext mono de 5000 fotogramas a 44100 Hz; esa ruta no captura el micrófono.
• binsSample y copySample usan los índices 4500-4599; sampleSum cubre el intervalo mayor y solapado 4500-4999.
• La ausencia del informe completo, un cero mostrado como no disponible y un método de copia no admitido son estados distintos.
• lied, el valor numérico noise y la búsqueda de patrones conocidos registran comprobaciones de una implementación, no la identidad o intención de una persona.
• Los controles de perfil y semilla de BotBrowser se documentan aparte; el código fijado de CreepJS no es una medición de esos controles ni una decisión de un servicio externo.

Contenido

• El recopilador fijado
• Los valores ausentes son resultados de ramas
• Preguntas frecuentes sobre los campos CreepJS
• Registro de decisiones por rama
• Escenarios prácticos
• Notas de reproducibilidad
• Conclusión práctica

El diagrama representa la ruta de decisión del código fuente. No es una captura de ejecución y no convierte una etiqueta de rama en un veredicto sobre el dispositivo.

El recopilador fijado

La revisión 10aa6724cd33a1015db1574211890518cd04f0cc comprueba primero si está disponible window.OfflineAudioContext. La comprobación precede a la creación del grafo, por lo que un informe ausente en ese punto solo indica que el recopilador no entró en la ruta de renderizado. No demuestra que el equipo carezca de audio. BotBrowser documenta controles de salida AudioContext basados en perfiles para ejecuciones autorizadas; el recopilador CreepJS no mide esos controles ni promete un resultado de un servicio remoto.

Si existe el constructor, el código elige un contexto mono con bufferLen = 5000 y 44100 Hz. La función auxiliar crea un oscilador triangular a 10000 Hz y lo conecta a un compresor dinámico. El compresor se conecta por separado al analizador y al destino del contexto. La construcción del grafo, startRendering() y el manejador de finalización son etapas distintas en las que una implementación puede exponer fallos diferentes. Conservar únicamente el resumen final pierde esa distinción.

El manejador de finalización lee varias representaciones del mismo renderizado. Los datos del dominio de frecuencia y del tiempo provienen de métodos distintos del analizador. Los datos del canal provienen del AudioBuffer renderizado; copyFromChannel es una segunda ruta opcional. El recopilador conserva binsSample y copySample por separado, sin asumir que las lecturas son intercambiables. El análisis de la tabla de fuentes de CreepJS describe otro recopilador y los fundamentos de la huella de audio explican la señal general; ninguno sustituye estos campos específicos de cada rama.

Las ventanas de muestreo son explícitas y se solapan. Las posiciones 4500 a 4599 se conservan en la muestra pequeña, mientras que sampleSum suma los valores absolutos de las posiciones 4500 a 4999. Un agregado cambiado con la ventana pequeña intacta es una observación distinta de una ventana cambiada con el agregado intacto. Un registro de soporte debe nombrar el campo y la ventana, en vez de tratar todos los números de audio como intercambiables. Conservar revisión, nombre de campo, límites y ausencia permite separar cambios del recopilador de diferencias de lectura sin guardar cada muestra.

Los valores ausentes son resultados de ramas

Cuando falta todo el resultado offlineAudioContext, el visualizador sigue una ruta independiente y muestra notas blocked para sum, gain, freq, time, trap, unique, data, copy y values. Un resultado presente sigue otra ruta: varios campos numéricos se evalúan por su valor de verdad, de modo que un cero puede mostrarse como blocked, mientras que una suma temporal cero se muestra como unsupported. La nota visible no distingue todas las razones de un cero o una ausencia. Conserve el estado subyacente en lugar de convertir la nota en una medición numérica exitosa.

En esta revisión, lied combina metadatos de inconsistencias registrados, frecuencias inesperadas del analizador, una comprobación separada de audio falso, diferencias entre lecturas y un resultado noise verdadero. noise es numérico: el código usa un factor no nulo de ruido de escritura y lectura del búfer o, en su defecto, suma valores únicos de las primeras 100 muestras del búfer renderizado. Por separado, un patrón conocido de tres valores puede enviar un sampleSum distinto a una rama de menor entropía. Como varias causas comparten un indicador, el panel debe conservar la rama antes de asignar una causa.

La comparación debe preservar el orden del código: separar la ausencia del constructor o del renderizado de un búfer completado; asociar las sumas del analizador con el método que las produjo; comparar binsSample, copySample y sampleSum conservando los límites; y retener lied, noise y la rama que explica cada indicador. Esto evita llamar diferencia de hardware a un dato ausente o presentar una discrepancia del patrón conocido como prueba de manipulación.

Preguntas frecuentes sobre los campos CreepJS

¿La huella de audio requiere acceso al micrófono?

No. La ruta utiliza síntesis y procesamiento de Web Audio API. No intervienen micrófono, permiso ni sonido audible; toda la rutina se ejecuta por software.

¿Un campo blocked significa que falló todo el recopilador?

No. El visualizador HTML distingue un informe ausente de uno presente con campos individuales falsos o no disponibles. La interpretación requiere el campo del código y su condición de presentación.

¿La semilla de ruido afecta a la calidad de reproducción?

El recopilador fijado no mide la calidad de reproducción. La documentación de audio de BotBrowser describe los controles admitidos; la compatibilidad depende de la compilación y del flujo de trabajo desplegados.

¿Cuán estable es la salida con una semilla fija?

El código fijado de CreepJS no prueba la reproducibilidad de BotBrowser. La documentación del producto describe por separado el comportamiento de la semilla fija, incluida la diferencia entre audio basado en perfiles y paso directo del equipo.

¿Qué ocurre con semillas distintas en el mismo perfil?

El recopilador fijado no tiene una rama de selección de semilla. No permite deducir cómo BotBrowser relaciona las semillas con la salida.

¿Por qué difieren los modos con y sin interfaz?

El recopilador CreepJS fijado no contiene una comparación entre ejecuciones con y sin interfaz. La documentación de BotBrowser señala que la disponibilidad depende de la configuración; compruebe el despliegue real antes de atribuir la ausencia al modo.

¿Una VPN o un proxy cambia el resultado de audio?

La ruta de red no es una entrada del oscilador ni de los cálculos del búfer fijados. Esa observación no establece que dos sesiones sean idénticas en lo demás ni que una página remota entregue el mismo código.

¿Basta con la consistencia del audio?

No. El audio es una señal entre muchas. Un resultado consistente no establece la consistencia de canvas, WebGL, fuentes o propiedades navigator, ni determina la decisión de un sitio.

Registro de decisiones por rama

El registro separa observaciones del código de resultados de ejecución. La primera clave es la revisión: una versión posterior de CreepJS puede mover una comprobación o cambiar un nombre sin modificar Web Audio API. La segunda clave es la fase: capacidad, construcción del grafo, finalización, ensamblaje de campos, comparación y presentación tienen significados de fallo distintos. La tercera es el campo: un sampleSum ausente no es el mismo evento que un sampleSum presente con una marca noise.

Fase	Observación del código	Afirmación justificada	Extensión injustificada
Capacidad	Falta OfflineAudioContext	Este recopilador no devolvió un informe de audio	El dispositivo carece de audio
Grafo	Se conectan oscilador, compresor y analizador	Se eligieron esos nodos para renderizar	Todos los navegadores usan el mismo grafo
Finalización	El manejador recibe un AudioBuffer	El renderizado llegó a la lectura del búfer	La salida prueba una ruta física de audio
Campos	Se calculan sumas y muestras	Los valores provienen del búfer y del analizador	El resumen identifica el hardware
Comparación	Difiere una trampa, propiedad o patrón conocido	Una rama registró una comparación inesperada	Una persona o servicio engaña
Presentación	Se muestran blocked o diferencias resaltadas	La interfaz conservó un estado no disponible o divergente	La interfaz es un estándar del navegador

Cada fila conduce a una comprobación limitada. Si no existe el constructor, revise la exposición de la función y el contexto de página. Si existe pero no llega la finalización, revise errores de ciclo de vida y límites de recursos. Si llega el búfer pero el campo de copia no está definido, revise copyFromChannel. Ante una discrepancia conocida, compare la clave de tres valores antes de cambiar un perfil. Un caso de soporte puede conservar revisión, fase, campo y rama omitiendo muestras crudas; eso permite reproducir la interpretación sin crear un registro de forma de onda reutilizable.

El código distingue getChannelData de copyFromChannel. Ambos pueden leer el canal cero, pero el recopilador toma muestras de las rutas de forma independiente y mantiene binsSample y copySample como valores separados. Una coincidencia demuestra que esas lecturas coincidieron para el renderizado elegido. Una diferencia demuestra una divergencia en esa ruta, no automáticamente una manipulación: el código no enumera todas las implementaciones o envoltorios que pueden afectar a la lectura.

Los campos del analizador tienen límites propios. floatFrequencyDataSum describe la matriz de frecuencias y floatTimeDomainDataSum describe otra matriz. Esta última se reserva antes de comprobar el método temporal opcional; sin él queda llena de ceros. Su suma cero se muestra después como unsupported. Sumas iguales no implican matrices iguales y sumas distintas no identifican la causa. El registro debe nombrar tanto la disponibilidad del método como el campo derivado de la matriz, no limitarse a «cambió el audio».

La reducción del compresor es otra entrada independiente. El código lee reduction mediante una ruta de compatibilidad porque una implementación puede exponer un valor o un objeto con value. Esa rama explica la normalización antes de construir la clave del patrón conocido. Una versión posterior puede cambiar la forma de la propiedad sin modificar la operación prevista del compresor. El registro debe indicar la ruta observada y la revisión, no prometer igualdad entre motores.

La ventana de muestra no representa una pista completa. El recopilador elige los índices 4500 a 4599 para cada muestra de cien valores y 4500 a 4999 para el agregado. El primer intervalo está contenido en el segundo. Un cambio puede afectar a su suma, pero la agregación puede ocultar cambios compensados en magnitudes individuales. Comparar solo el agregado puede ocultar un cambio localizado; guardar cada muestra puede retener más datos de los necesarios. Mantenga los límites junto al resultado general de la comparación.

El renderizado del grafo y hasFakeAudio() se esperan de forma concurrente, pero aportan evidencia distinta. El primero proporciona los campos del búfer y del analizador. El segundo usa otro contexto de 100 fotogramas a 44100 Hz con un oscilador de frecuencia cero y comprueba los datos del canal. Su manejador de errores transforma un rechazo en false, por lo que false no prueba que la comprobación terminara correctamente. Un resultado verdadero activa lied en una rama propia. No es una comparación de dos renderizados equivalentes para medir repetibilidad.

Las dos búsquedas de valores conocidos cumplen funciones distintas. En el recopilador, una clave combina la reducción del compresor y las dos sumas del analizador. Si existe la clave pero sus valores permitidos no incluyen sampleSum, el código marca menor entropía y registra una nota de datos sospechosos. En el visualizador HTML, KnownAudio usa solo la reducción como clave y controla la presentación de la suma. Ninguna tabla afirma enumerar todos los navegadores válidos y el archivo no documenta una metodología completa de muestreo para ellas. «Conocido» significa presente en esa implementación, no normal universalmente; «inesperado» no demuestra intención maliciosa.

Escenarios prácticos

El informe está completamente bloqueado. Revise primero el retorno temprano de la rama del constructor y la ausencia de resultado en el manejador de errores externo. Son rutas explícitas del código; una captura del panel no revela cuál se ejecutó. Conserve el error aplicable, el contexto y la revisión. No añada un número alternativo solo para completar el panel. La ausencia debe seguir siendo visible como observación.

Hay números, pero lied es true. Lea el mensaje de la rama. Si menciona cardinalidad del analizador, compare el método y la suposición de silencio. Si menciona una propiedad, revise la propiedad exacta y el ámbito de ejecución. Si señala audio falso, conserve esa etiqueta como clasificación del recopilador, no como acusación contra la página. Si señala una comparación de muestras, revise ventana y método de copia. La acción depende del mensaje.

El campo noise no es cero. Mantenga su tipo numérico separado del booleano lied. El código activa lied cuando noise es verdadero, pero los campos devueltos no son alias. Una alerta basada solo en el resumen pierde el origen. Un registro minimizado puede conservar un estado «cero/no cero», la revisión y los nombres de los campos sin matrices crudas; etiquete ese estado como derivado, no como el campo numérico original.

Aparece una discrepancia conocida tras actualizar el navegador. Compare primero la compilación y la revisión CreepJS, después el patrón de tres valores y la suma. Si cambia la tabla, el mismo navegador puede recibir otra clasificación. Si solo cambia el navegador, el resultado compara implementaciones. Ninguno demuestra menor privacidad de la nueva compilación ni autenticidad de la anterior.

Los datos de canal existen, pero la copia no está disponible. Compruebe la condición de soporte de copyFromChannel antes de interpretar una discrepancia. El recopilador lee el canal cero por API distintas, pero devuelve copySample como [undefined] si no se admite el método. Eso difiere de dos lecturas admitidas que producen muestras distintas. La rama de discrepancia también comprueba el soporte antes de activar lied. Clasificar ambos casos como «falló la copia» elimina una condición necesaria.

Soporte pide una captura. Una imagen puede mostrar la presentación, pero no prueba campos ocultos ni la causa de una rama. Acompáñela con revisión, nombres de campos y un registro pequeño de decisiones. Evite identificadores de cuenta, valores crudos completos y páginas ajenas. El informe sirve para orientar una consulta de compatibilidad, no para crear una huella reutilizable.

El equipo quiere una única métrica de éxito. Conserve el registro por ramas y derive la métrica después de definir la decisión. Un constructor ausente puede ser aceptable para una función sin audio sin conexión y bloquear un editor de audio. Un indicador lied puede requerir investigación sin rechazar al usuario. CreepJS no decide esa política: aporta observaciones para que el responsable las interprete.

Notas de reproducibilidad

El análisis del código es reproducible cuando otra persona puede obtener la misma revisión, inspeccionar los mismos rangos y reconstruir la misma tabla. Reproducir una ejecución exige además fijar compilación, sistema operativo, ciclo de vida del perfil, origen de la página, permisos y conjunto de páginas de prueba. Sin esas entradas no se distingue un cambio de navegador de uno de contexto. La evidencia queda limitada al código; no se afirma una salida de ejecución.

Cuando se autorice un registro real, recoja solo los campos necesarios: sourceRevision, fixture, browserBuild, os, context, testedOn, phase, field, branch e interpretation. Mantenga limitada la interpretación: «copySample difiere de binsSample» está mejor fundamentado que «el audio es falso», porque lo primero es observación y lo segundo una causa no demostrada. Guarde valores crudos en una investigación restringida solo cuando el propietario de los datos apruebe su retención.

OfflineAudioContext, sampleSum, copyFromChannel, lied y noise son claves distintas. Conserve sus nombres en el diagnóstico en vez de reunirlas en un «estado de audio». Para BotBrowser, la guía de reproducibilidad de la semilla distingue perfil, compilación y semilla. Registre además si --bot-audio usa profile o real: la documentación indica que el paso directo del equipo no aplica valores de audio del perfil ni ruido de audio. Una semilla fija y un informe intacto no establecen que se eligió la misma ruta si se desconoce la configuración de arranque.

Fuentes

• CreepJS src/audio/index.ts, revisión 10aa6724
• MDN: OfflineAudioContext
• MDN: OfflineAudioContext.startRendering
• MDN: AudioBuffer.getChannelData
• Documentación de audio de BotBrowser

Conclusión práctica

Use la revisión fijada para identificar dónde se detuvo el recopilador y qué campos leyó. Mantenga separados salida no disponible, valores del analizador, ventanas, lied y noise. Este diagnóstico por ramas complementa la documentación de audio de BotBrowser, pero no aporta un resultado ejecutado ni establece identidad, anonimato o decisiones externas. El audio sigue siendo un informe de una sola superficie; el análisis de agregación de predicciones de CreepJS sigue una ruta de visualización distinta y explica los límites de los estados desconocidos y pendientes. Para otras superficies, consulte el análisis de fuentes CreepJS y las huellas WebGL dentro de sus propios límites de evidencia.