LibreX

徹底粉碎追蹤：在不被監視的情況下，橫跨全球搜尋引擎獲取真相

• 100% JavaScript-Free: 整個搜尋體驗無需執行任何客戶端腳本，從根本上杜絕了透過 JS 進行的網頁指紋追蹤與 XSS 攻擊。
• 多源聚合搜尋: 同時抓取 Google、Qwant、Ahmia 以及多個熱門種子站（Torrent sites）的結果，確保資訊來源的廣度與中立性。
• 極致的隱私保障: 系統不存儲任何用戶日誌、不紀錄搜索歷史、不使用 Cookie，且原生支援 Tor 與 I2P 網路存取。
• 輕量化架構: 採用純 PHP 編寫，不依賴任何重量級框架，即便在低配置的樹莓派或邊緣節點上也能秒速響應。

核心技術架構

• Anonymizer (匿名化層): 將用戶請求進行脫敏處理，並替換掉可能識別身分的 Header，確保下游搜尋引擎無法追蹤到原始用戶。
• Scraper Engine (抓取引擎): 針對不同來源（如 Google, Qwant）設計的高效解析器，只提取最核心的標題、連結與描述。
• Proxy Redirect (代理重導向): 2026 年版本強化了圖片與內容代理，使用者可以直接透過 LibreX 伺服器代理讀取結果頁面，隱藏真實 IP。

2026 關鍵技術更新

• 抗屏蔽節點 (Self-healing Instances): 2026 年版本引入了自動節點切換機制，當某個搜尋來源（如 Google）封鎖當前 IP 時，LibreX 會自動輪詢可用代理。
• AI 摘要繞過器: 針對 2026 年主流搜尋引擎充斥 AI 生成內容的現狀，LibreX 新增了「純網頁過濾器」，能一鍵剔除 AI 摘要，僅顯示原始站點連結。
• 分佈式實例同步: 支援跨實例的偏好設定同步（透過匿名 Token），讓使用者在切換不同公共實例時依然保有熟悉的搜尋習慣。

隱私搜尋方案橫向對比 (2026)

搜尋匿名性熵值模型 (LaTeX)

LibreX 的隱私強度可以透過搜尋結果的「去關聯性」來衡量。假設用戶查詢為 $Q$，多個搜尋來源 $S_i$ 回傳的結果集為 $R_i$。LibreX 輸出的結果熵 $H$ 為：

$$H(R_{final})=-\sum _{i=1}^{n}P(R_i){\log }_{2}P(R_i)$$

透過增加搜尋來源 $n$ 並去除所有用戶標識特徵，LibreX 確保了單一請求與用戶身分間的資訊增益 $\mathrm{\Delta }I\to 0$。

快速部署建議 (Docker)

在您的個人伺服器上建立私有的搜尋入口：

services:
  librex:
    image: hnhx/librex:latest
    container_name: librex-search
    ports:
      - "8080:80"
    environment:
      - DEFAULT_THEME=dark
      - ENABLE_GOOGLE=1
      - ENABLE_TORRENT=1
    restart: always

產品說明

LibreX 是搜尋世界的「隱形斗篷」。在 應用軟體 與資訊檢索的版圖中，它解決了現代搜尋引擎日益嚴重的監控與廣告干擾痛點。它不只是將結果排版，而是重新定義了使用者與網路資訊的互動方式——讓搜尋回歸「匿名獲取資訊」的初衷。其核心價值在於「極度的純粹性」——透過拒絕 JavaScript 與任何追蹤邏輯，它為數位隱私建立了一道堅不可摧的物理防線。對於在 2026 年拒絕數位足跡洩漏、追求純淨搜尋體驗的技術人員來說，LibreX 是建構私有工作環境的最佳起始點。