privacytests.org

开源浏览器隐私测试平台

PrivacyTests.org 浏览器隐私开源测试 MIT许可网站渲染 Github 开源项目

privacytests.org是一个开源的浏览器隐私测试项目，通过多项指标评估各种浏览器的隐私保护能力。该项目以MIT许可证发布，包括HTTP3测试、结果存储和网页展示等模块。测试结果以直观方式呈现在项目网站上。该项目为研究浏览器隐私性能提供了系统化的测试方法和数据。

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介绍相关项目

Spearmint - 自动化测试生成工具，多框架支持的无代码解决方案

GithubJavaScriptReactSpearmint开发工具开源项目测试自动化

Spearmint是一款自动化测试生成工具，无需编写代码即可创建多种框架的测试。该工具支持Accessibility、Endpoint、GraphQL、Puppeteer、React、Hooks、Redux、Svelte、Vue、Security和Solid.js等测试类型，通过直观的界面将用户输入转换为Jest测试代码。Spearmint旨在简化测试流程，提升开发效率，为现代Web开发提供便捷的测试解决方案。

AdGuardHome - 网络级广告和跟踪器拦截DNS服务

AdGuard HomeDNS服务器Github广告拦截开源项目网络安全隐私保护

AdGuard Home是一个开源的网络级隐私保护系统。它通过DNS服务器重定向跟踪域名，有效阻止广告和跟踪器。该工具支持自定义过滤规则和网络活动监控，为用户提供全面的网络环境控制。与传统DNS服务相比，AdGuard Home具有更强的可定制性和控制能力。

encrypted-dns - 完整DNS加密配置方案集增强网络隐私保护

DNSDoHDoTGithub加密DNS开源项目配置文件

encrypted-dns-configs项目集成了多种DNS加密技术的配置文件。涵盖Cloudflare、Google、AdGuard等多家知名提供商,支持地区选择和内容过滤。用户可通过安装配置文件实现DNS流量加密,有效提升网络隐私保护。项目还提供签名版配置,保证文件完整性和可信度。适用于iOS、iPadOS和macOS系统,便于快速部署DNS加密方案。

phoronix-test-suite - 开源跨平台自动化性能测试框架

GithubPhoronix Test Suite基准测试开源软件开源项目性能测试跨平台

Phoronix Test Suite是一款开源跨平台自动化性能测试框架，兼容Linux、Solaris、macOS、Windows和BSD等多种操作系统。它内置600多个测试配置文件和200多个测试套件，支持性能基准测试和单元测试等。该框架可扩展，能自动执行测试并生成报告，还可与OpenBenchmarking.org集成实现结果共享和比较。其Phoromatic平台适合企业级大规模测试管理，为开发者和IT专业人士提供全面的性能评估解决方案。

mitmproxy - 多功能HTTP/HTTPS拦截和分析代理

GithubHTTP拦截mitmproxy代理工具安全测试开源项目网络分析

mitmproxy是一个开源的交互式HTTP/HTTPS拦截代理工具，支持HTTP/1、HTTP/2和WebSockets协议。它提供控制台界面、命令行版本和Web界面三种使用方式，分别为mitmproxy、mitmdump和mitmweb。该项目不仅可用于网络流量分析，还能进行实时修改和重放请求。拥有完善的文档和活跃的社区，mitmproxy是网络开发和安全测试的有力工具。

httptoolkit-desktop - 跨平台HTTP(S)调试与分析工具

GithubHTTP Toolkit代理调试工具开源软件开源项目桌面应用跨平台

HTTP Toolkit Desktop是一个开源的HTTP(S)调试工具，支持Windows、Linux和Mac平台。它集成了代理、分析器和客户端功能，允许开发者拦截、检查和模拟HTTP(S)请求。该工具通过Electron打包为独立的桌面应用，并具有自动更新功能。

awesome-chrome-devtools - Chrome DevTools生态系统全面资源指南

Chrome DevToolsGithub前端开发开源项目性能优化浏览器开发调试工具

这个项目汇集了Chrome DevTools生态系统中的各种优质资源,包括学习材料、工具链、协议使用指南和跨平台集成方案。它为开发者提供了全面了解和运用Chrome DevTools功能的机会,有助于提高开发和调试效率。项目还收录了多个实用的DevTools扩展和主题,进一步优化了开发体验。对于想要深入探索Chrome DevTools潜力的开发人员来说,这是一个不可多得的综合性资源库。

tensorflow-federated - 隐私保护的分布式机器学习框架

GithubTensorFlow Federated分散数据开源框架开源项目机器学习联邦学习

TensorFlow Federated是一个开源框架，用于分布式数据的机器学习和计算。它提供高级和低级API，允许开发者在保护隐私的同时利用分散数据进行模型训练和评估。支持自定义联邦学习算法，包含单机模拟环境，适合研究和实验。除了预测模型训练，还可用于分布式数据的聚合分析。

programming-dp - 差分隐私编程实践指南

GitHub PagesGithubJupyter BookLaTeX差分隐私开源项目编程

Programming Differential Privacy是一个开源项目，提供在线电子书资源，专注于差分隐私编程技术的教育。该项目结合理论解释和实际代码示例，帮助开发者和研究者理解并应用差分隐私概念。项目还包含详细的构建说明，便于读者实践学习。适合对数据隐私保护和安全技术感兴趣的技术人员参考。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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