
AI AdBlocker ავტორი eye3
AI-powered blocker (your path) Hybrid rules + on-page heuristic for Firefox MV2. Uses a machine learning model (running in the browser with ONNX Runtime) to see or analyze the DOM.
შეიძლება შეიცავდეს ფასიან მომსახურებასშეიძლება შეიცავდეს ფასიან მომსახურებას
იმუშავებს Firefox Android™იმუშავებს Firefox Android™
1 მომხმარებელი1 მომხმარებელი
Firefox გესაჭიროებათ ამ გაფართოებისთვის
გაფართოების მონაცემები
ეკრანის სურათები



გაფართოების შესახებ
This add-on is a starter AI Ad Block extension.
• The uploaded .zip is the Firefox-compatible build (no rules/ directory, uses background.scripts instead of service_worker).
• The uploaded source .zip contains the full, human-readable source code (TypeScript, scripts, manifests, build files) without dist/ or node_modules/.
• No remote code execution, dynamic code generation, or obfuscated code is used.
• Can detect hidden ads, sponsored labels, promoted posts, native ads that rule-based systems miss.
• Can adapt better if you re-train the model with new data.
Example AI Features You Can Add DOM / Heuristic Classifier:
Train a lightweight ML model on HTML snippets (features: tag type, attributes, text like “Sponsored”).
Content script grabs candidate nodes → runs model → hide if classified as ad.
Vision-based Ad Detection:
Use a small CNN (e.g., MobileNet/ONNX quantized) to check if an <img> looks like a banner ad.
Useful for “image-only” ads where markup doesn’t give them away.
Hybrid (most practical):
Use heuristics to filter likely candidates (divs with fixed size, suspicious classes, “sponsored” text).
Use ML to confirm → avoid false positives.
Future-proofing: when advertisers obfuscate HTML/CSS, rules break → but your ML model still generalizes.
Privacy-preserving: everything runs locally in the browser; no need to send page data to servers.
Research value: positions your extension as “next-gen” ad blocker, different from commodity ones.
• The uploaded .zip is the Firefox-compatible build (no rules/ directory, uses background.scripts instead of service_worker).
• The uploaded source .zip contains the full, human-readable source code (TypeScript, scripts, manifests, build files) without dist/ or node_modules/.
• No remote code execution, dynamic code generation, or obfuscated code is used.
• Can detect hidden ads, sponsored labels, promoted posts, native ads that rule-based systems miss.
• Can adapt better if you re-train the model with new data.
Example AI Features You Can Add DOM / Heuristic Classifier:
Train a lightweight ML model on HTML snippets (features: tag type, attributes, text like “Sponsored”).
Content script grabs candidate nodes → runs model → hide if classified as ad.
Vision-based Ad Detection:
Use a small CNN (e.g., MobileNet/ONNX quantized) to check if an <img> looks like a banner ad.
Useful for “image-only” ads where markup doesn’t give them away.
Hybrid (most practical):
Use heuristics to filter likely candidates (divs with fixed size, suspicious classes, “sponsored” text).
Use ML to confirm → avoid false positives.
Future-proofing: when advertisers obfuscate HTML/CSS, rules break → but your ML model still generalizes.
Privacy-preserving: everything runs locally in the browser; no need to send page data to servers.
Research value: positions your extension as “next-gen” ad blocker, different from commodity ones.
0 შეფასება 0 მიმომხილველისგან
ნებართვები და მონაცემებივრცლად
მოთხოვნილი ნებართვები:
- თქვენს მონაცემებთან წვდომა ყველა საიტზე
დამატებითი მონაცემები
- დამატების ბმულები
- ვერსია
- 0.1.0
- ზომა
- 2,89 მბ
- ბოლო განახლება
- 8 დღის წინ (18 აგვ 2025)
- მსგავსი კატეგორიები
- ლიცენზია
- MIT-ლიცენზია
- პირადი მონაცემების დაცვის დებულება
- გაეცანით ამ დამატების პირადულობის დაცვის დებულებას
- ვერსიის ისტორია
- კრებულში დამატება
დაეხმარეთ შემმუშავებელს
ამ დამატების შემქმნელი, პროგრამის მომავალი განვითარებისთვის, გთხოვთ მხარდაჭერას, მცირეოდენი შემოწირულობის სახით.
eye3 ავტორის სხვა გაფართოებები
- ჯერ არ შეფასებულა
- ჯერ არ შეფასებულა
- ჯერ არ შეფასებულა
- ჯერ არ შეფასებულა
- ჯერ არ შეფასებულა
- ჯერ არ შეფასებულა
It does not collect or transmit user data.
Reviewers can build the extension from source using the included scripts (see README).