1. 项目概述一次深入某音核心加密的逆向之旅最近在逆向分析圈里某音的a_bogus参数成了一个绕不开的话题。这个版本号为1.0.1.19-fix.01的a_bogus生成逻辑其核心保护机制已经从传统的混淆、压缩升级到了JSVMPJavaScript Virtual Machine Protection的层面并且还魔改了国密算法SM3作为其哈希核心。这无疑给爬虫工程师和逆向爱好者们带来了新的挑战。今天我就来完整复盘一次针对这个目标的逆向过程从最开始的日志插桩定位关键点到最终理解其魔改 SM3 的实现细节希望能为你提供一条清晰的逆向链路。简单来说这次逆向的目标是搞清楚a_bogus这个关键参数是如何在浏览器端被计算出来的。它通常出现在请求的 URL 或表单数据中是服务端验证请求合法性、判断请求是否来自真实浏览器环境的重要依据。逆向成功意味着我们能够在不启动浏览器的情况下模拟生成合法的a_bogus从而构建稳定的数据采集或自动化流程。整个过程涉及对高度混淆的 JSVMP 代码的分析、执行流的跟踪以及对加密算法变种的识别与还原是对逆向分析综合能力的一次考验。2. 逆向环境准备与初步侦查2.1 工具链选择与配置工欲善其事必先利其器。面对 JSVMP传统的“找到函数下断点”的方式基本失效因为关键的逻辑被虚拟化成字节码由一个虚拟机解释执行。因此我们的工具链需要侧重动态分析和代码追踪。核心工具如下浏览器开发者工具Chrome DevTools 是基石。重点关注Sources面板下的代码调试、Network面板下的请求捕获与重放以及Console面板用于执行代码片段和日志输出。Node.js 环境用于在本地执行、调试剥离出来的 JavaScript 代码片段。配合vm2这类沙箱模块可以安全地运行不确定的代码。日志插桩工具这是本次逆向的“眼睛”。我主要使用自己封装的一个基于Proxy和Object.defineProperty的插桩脚本用于监控特定对象属性或函数的访问、调用。市面上也有一些开源工具但自研的灵活度更高可以针对性地对疑似虚拟指令操作函数、栈、寄存器进行监控。代码格式化与简化工具例如prettier用于格式化混乱的代码但需谨慎因为可能破坏某些依赖特定格式的字符串解密逻辑。更重要的是能识别常见混淆模式如aa,bb,cc变量名并进行批量重命名的小工具或 IDE 插件。哈希算法识别工具当怀疑核心是 SM3 时需要准备标准的 SM3 实现用于对比。同时熟悉 SM3 的算法流程填充、消息扩展、压缩函数至关重要以便在代码中识别出对应的结构。环境配置要点在开始前建议创建一个干净的浏览器用户配置文件并安装必要的开发者工具插件。同时在本地准备好一个可以随时运行 Node.js 脚本的项目目录。将待分析的 JS 文件保存到本地方便进行多次、反复的静态分析和动态测试。2.2 目标定位与参数捕获首先我们需要在真实的场景下捕获a_bogus。打开目标页面开启 DevTools 的 Network 面板并勾选Preserve log。执行一个会触发携带a_bogus请求的操作比如刷新列表、提交评论等。在 Network 中找到这个请求通常是一个 XHR 或 Fetch 请求。在Headers选项卡的Query String Parameters或Form Data部分就能找到a_bogus参数。记下它的值同时完整地复制这个请求为 cURL 命令。这个 cURL 命令包含了请求头、Cookie 等所有上下文是我们后续重放和对比的基准。关键一步在 Sources 面板中使用CtrlShiftF进行全局搜索关键词可以是a_bogus、abogus或者其值的特征前缀。由于代码被混淆直接搜索可能无果。更有效的方法是在 Network 面板中找到这个请求对应的Initiator调用栈。点击调用栈中的条目可以跳转到发起这个请求的 JavaScript 代码位置。这里往往是突破的开始即使代码被混淆我们也能看到是哪个函数最终负责拼接了包含a_bogus的 URL 或数据体。3. 核心逆向思路日志插桩穿透 JSVMP 迷雾3.1 JSVMP 基本原理与逆向策略JSVMP 可以理解为开发者用 JavaScript 实现了一个自定义的虚拟机。原本的 JavaScript 业务逻辑被编译或转换成一套自定义的字节码指令序列和一个初始状态包括虚拟栈、寄存器、常量表等。在运行时一个用 JavaScript 写的“解释器”或称调度器会循环读取这些字节码根据指令码执行对应的 JavaScript 函数片段从而模拟出原有逻辑的执行效果。逆向 JSVMP 的核心不在于理解每一条字节码的含义那相当于逆向一套新语言而在于“穿透”虚拟机定位到关键的原生 JavaScript 操作。这些原生操作通常是对浏览器环境 API 的调用如Date,Math,window对象属性。明显的算法结构如循环、位运算、数组操作。最终输出结果的拼接操作。我们的策略是通过日志插桩大规模监控这些原生操作从海量的虚拟指令执行日志中过滤出与加密、哈希、字符串处理相关的真实调用从而勾勒出关键逻辑的执行路径。3.2 定制化日志插桩实现我的插桩脚本主要围绕以下几个核心点进行监控关键全局对象监控对Math对象的所有方法random,floor,sin等、Date.prototype.getTime、Array的相关方法join,map,reduce进行包装。每当这些方法被调用时就打印出调用栈简化后的、传入的参数和返回值。// 示例监控 Math.random const originalMathRandom Math.random; Math.random function() { const result originalMathRandom.apply(this, arguments); console.trace([Math.random] called, result: ${result}); return result; };疑似虚拟机解释器函数监控在初步静态分析中通常会找到一个巨大的switch-case或dispatch table这就是指令分发器。我会在这个分发器函数入口和每个case分支内部插入日志记录当前执行的虚拟指令码opcode和虚拟机的状态如栈顶几个值、某个寄存器的值。这能帮我理解虚拟机的执行流程。字符串操作监控a_bogus最终是一个字符串。因此所有最终参与字符串拼接运算符或Array.join的值都值得关注。我会在代码中寻找最终的return语句或赋值给某个全局变量/参数的语句并在其之前插桩记录所有参与拼接的变量值。特定模式监控SM3 算法内部有固定的常量如初始向量 IV和固定的操作FF1, FF2, GG1, GG2 等函数中的位运算。我会写一个模式匹配器在虚拟机执行过程中如果发现连续的位运算如(x y) ^ ((~x) z)或与 SM3 常量如0x79cc4519,0x7a879d8a相关的操作就触发高亮日志。实操心得插桩会产生巨量的日志必须要有过滤和搜索策略。我通常会先用“宽松”策略跑一遍流程捕获a_bogus生成过程的日志。然后用生成的a_bogus值作为锚点反向在日志中搜索看这个值是在哪个日志点之后首次出现或参与计算。这样可以快速缩小关键代码的范围。4. 算法识别从魔改哈希到锁定 SM34.1 哈希算法特征识别通过日志插桩我们可能定位到了一段密集进行位运算、模运算和循环操作的代码区域。这些是哈希算法的典型特征。接下来需要判断它是哪种哈希。输入输出观察记录下这段代码的输入通常是一个字符串或字节数组和输出一个固定长度的十六进制字符串或字节数组。a_bogus的长度和字符集通常是数字和小写字母可以提供线索。常量搜索在代码中搜索魔数Magic Number。常见的哈希算法有独特的初始常量。例如MD5 有0x67452301,0xefcdab89等SHA-256 有0x6a09e667,0xbb67ae85等。而SM3 的初始 IV 是0x7380166f,0x4914b2b9,0x172442d7,0xda8a0600,0xa96f30bc,0x163138aa,0xe38dee4d,0xb0fb0e4e。如果在代码中发现了这组常量那么基本可以确定是 SM3。流程匹配SM3 算法流程包括消息填充、消息扩展和 64 轮压缩函数。压缩函数中包含了FFj和GGj等布尔函数以及P0,P1置换函数。通过插桩日志可以尝试还原出算法的轮数、每轮的操作序列并与标准 SM3 流程进行比对。4.2 确认魔改点“魔改”意味着开发者没有使用标准的 SM3 算法。常见的魔改方式有修改初始常量IV这是最简单的魔改将标准的 8 个初始常量替换成另一组自定义的值。修改压缩函数中的固定常量SM3 压缩函数每轮使用两个固定常量Tj前 16 轮为0x79cc4519后 48 轮为0x7a879d8a。修改这些常量会彻底改变哈希结果。修改布尔函数FFj, GGj改变这些函数内部的位运算逻辑。修改置换函数P0, P1改变P0和P1函数中的位移和异或操作。改变填充规则SM3 采用0x80后接零比特的填充方式最后 64 位填充消息长度。魔改可能会改变填充字节或长度编码方式如使用小端序。多轮哈希或与其他算法组合例如先计算一次 SM3再将结果作为输入进行某种变换或者与一个固定字符串拼接后再哈希。排查方法在日志中定位到疑似 SM3 计算的起点通常是初始化 IV 或开始处理填充后消息块的位置。然后一步一步跟踪计算过程将每一步中间变量的值如每一轮压缩后的 A, B, C, D, E, F, G, H 寄存器值与使用相同输入的标准 SM3 算法的中间值进行对比。第一个出现差异的地方很可能就是魔改点。有时魔改可能不止一处需要耐心比对整个流程。注意魔改算法通常是为了增加逆向难度和制造独特性。理解其魔改逻辑后我们既可以用 Python/JavaScript 重新实现这个魔改算法也可以尝试在本地执行原 JS 代码中的这个函数通过补环境使其在 Node.js 中运行。5. 完整链路还原与代码重构5.1 提取关键逻辑与补环境一旦通过日志分析锁定了生成a_bogus的最终 JavaScript 函数可能是一个被虚拟机包裹的复杂函数下一步就是尝试将它从庞大的混淆代码中剥离出来并在独立环境中运行。代码提取在 Sources 面板中找到包含关键函数的文件。使用“Pretty-print”格式化代码。然后手动分析该函数的依赖关系它引用了哪些外部变量、函数或全局对象将这些依赖一并复制到一个新的 JS 文件中。这个过程可能像“抽丝剥茧”需要反复测试运行根据错误信息逐步补充缺失的依赖。环境补全浏览器环境中拥有大量window、document、navigator等对象及其属性。当提取的代码在 Node.js 中运行时会因缺少这些环境而报错。我们需要“补环境”。简单补法直接定义空对象或模拟值。例如window global; document {}; navigator { userAgent: ... };。精准补法使用Proxy对象进行拦截。对于难以模拟的复杂对象或函数可以用Proxy设置一个get陷阱当代码访问某个属性时打印出属性名这样我们就知道需要补什么。然后根据打印的结果去查阅 MDN 文档实现一个最小功能的版本。针对a_bogus特别注意补全与时间、随机数、设备指纹相关的 API如Date,Math.random,performance.now,screen.width/height等因为这些信息很可能作为哈希算法的输入。5.2 重构魔改 SM3 算法如果决定不直接执行原 JS 函数而是自己重新实现那么就需要根据之前的分析结果编写一个确定性的算法。搭建算法框架以标准 SM3 的 Python/JavaScript 实现为蓝本。植入魔改点在框架的基础上修改你之前发现的魔改之处。例如将初始化 IV 数组替换成你从日志中记录下来的值修改T常量数组或者重写FF,GG,P0,P1函数。验证算法使用从浏览器中捕获的多个“输入-输出”对不同的请求不同的a_bogus来测试你重构的算法。确保对于不同的输入你的算法输出与浏览器生成的a_bogus完全一致。这是最关键的验证步骤。一个常见的重构结构如下Python 伪代码class ModifiedSM3: def __init__(self): # 魔改的初始 IV self.iv [0x... , 0x..., ...] # 替换为标准或魔改值 # 魔改的 T 常量 self.T [0x... for _ in range(64)] # 替换为标准或魔改值 def _ff_j(self, x, y, z, j): # 根据魔改逻辑实现 if j 16: return x ^ y ^ z # 示例可能被魔改 else: return (x y) | (x z) | (y z) def _gg_j(self, x, y, z, j): # 根据魔改逻辑实现 if j 16: return x ^ y ^ z # 示例可能被魔改 else: return (x y) | ((~x) z) def _p0(self, x): # 魔改的 P0 置换 return x ^ self._left_rotate(x, 9) ^ self._left_rotate(x, 17) def _p1(self, x): # 魔改的 P1 置换 return x ^ self._left_rotate(x, 15) ^ self._left_rotate(x, 23) def hash(self, message): # 填充过程注意填充规则是否魔改 padded_msg self._padding(message) # 迭代压缩过程 for block in padded_msg: self._cf(block) # 压缩函数内部会调用上述魔改的函数 # 最终结果拼接并返回十六进制字符串 return self._get_result() # 使用 sm3 ModifiedSM3() input_data 需要哈希的字符串可能包含时间戳、其他参数等 a_bogus sm3.hash(input_data)5.3 整合与参数生成最后一步是将魔改的 SM3 算法整合到完整的a_bogus生成流程中。通过日志分析我们已经知道a_bogus的输入是什么。它通常不是直接哈希原始数据而是哈希一个由多个参数拼接、格式化后的字符串。这个输入字符串的构造规则也需要从 JS 代码中还原。常见的组成部分包括一个固定的前缀或密钥。时间戳可能被格式化或取部分。用户 ID 或设备 ID 的某种编码。请求的路径 (path) 或查询参数 (query string) 的排序和拼接。一个随机数 (nonce)。其他从浏览器环境提取的指纹信息。你需要像拼图一样将这些部分按照正确的顺序和分隔符拼接起来形成 SM3 算法的输入。然后将 SM3 输出的哈希结果可能还要经过一次十六进制编码、截取或二次变换才得到最终的a_bogus字符串。6. 逆向过程中的典型问题与解决策略6.1 日志淹没与关键信息过滤问题即使针对性地插桩在 JSVMP 执行时也可能产生数万甚至数十万条日志手动查找如大海捞针。解决策略分级日志设置日志级别如DEBUG,INFO,WARN,ERROR。在初步探索时用DEBUG定位到大致范围后调高日志级别只记录最可疑的操作。条件触发不要无差别记录所有调用。例如只在函数的第一个参数包含特定字符串如“a_bogus”或返回值长度符合预期时才打印日志。关联追踪给每个请求或每个执行上下文分配一个唯一 ID。在插桩时记录这个 ID这样可以在海量日志中轻松筛选出属于同一次a_bogus生成过程的所有记录。外部工具将日志输出到文件然后用grep,awk或编写 Python 脚本进行离线分析搜索模式匹配。6.2 反调试与代码动态变形问题现代前端保护方案会检测开发者工具是否打开或者检测代码是否被调试。一旦检测到可能会触发死循环、代码逻辑动态变更甚至直接报错退出导致分析无法进行。解决策略禁用断点检测有些代码会重写Function.prototype.toString或debugger关键字来检测断点。可以在 DevTools 的 Settings - Ignore List 中添加相关脚本或者使用条件断点来绕过。过反调试在控制台执行一些代码来覆盖常见的检测函数。例如// 覆盖 console 的一些方法防止其被用于检测 console.log function(){}; console.trace function(){}; // 防止 debugger 语句暂停 Function.prototype.constructor function() { return function(){}; };注意这些操作需要根据具体反调试手段调整且可能影响正常调试。时间差攻击有些代码会测量两个函数执行的时间差如果时间过长因为打了断点就判定为调试。应对方法是尽量使用“日志插桩”而非“断点”进行动态分析或者找到时间检测代码并绕过它。动态代码加载如果关键逻辑是在运行时通过eval、Function构造函数或动态创建script标签加载的你需要监控这些动态执行入口。在 DevTools 的 Sources 面板中可以给eval或Function调用设置“Event Listener Breakpoints”。6.3 算法还原中的细节偏差问题自己实现的魔改算法对于大部分测试用例都正确但偶尔会生成错误的结果或者与浏览器结果存在固定差异。解决策略检查字节序Endianness这是最常见的坑。JavaScript 中的位操作通常将数字当作 32 位有符号整数处理并且是大端序Big-endian不对这里需要澄清JavaScript 的位运算符 (,,,,|,^) 操作的是32 位有符号整数并且是在二进制补码形式下操作但不直接涉及内存字节序。然而当算法涉及将字符串或数组缓冲区转换为整数时字节序就至关重要。SM3 算法标准规定使用大端序Big-endian。确保你的实现在处理消息分组从字节数组到 32 位字和最终输出从 32 位字到字节数组时都严格遵守了大端序。浏览器中的 JavaScript 实现可能依赖于DataView或Uint8Array的视图其字节序是可设置的。检查整数溢出与截断JavaScript 中所有数字都是双精度浮点数但位运算符会将操作数先转换为 32 位有符号整数运算后再转回。确保你的算法在模拟加法、循环左移等操作时正确处理了 32 位溢出即结果对 2^32 取模。Python 中整数没有上限需要显式地进行 0xffffffff操作来模拟 32 位截断。对比中间变量不要只对比最终结果。在浏览器中通过深度插桩和你的本地实现中同时打印出每一轮压缩函数的中间状态A, B, C, …, H 寄存器。找到第一个出现差异的轮次和操作仔细检查该操作对应的魔改函数实现、输入值以及字节序处理。验证输入一致性确保传递给你本地算法的输入字符串与浏览器中传递给哈希函数的输入完全一致包括每一个字符、空格和不可见字符。最好将浏览器中的输入以十六进制形式打印出来进行比对。6.4 环境依赖的隐蔽调用问题提取的代码在独立运行时报错某个属性undefined但通过日志看似乎没有访问过这个属性。解决策略全面 Proxy 拦截对于难以捉摸的环境依赖可以对全局对象window或this使用一个全局的Proxy进行兜底拦截。const handler { get: function(target, prop, receiver) { console.log([GET] 访问属性: ${String(prop)}, new Error().stack); // 返回一个模拟值或继续用 Proxy 包装 if (prop someDeepProperty) { return mockedValue; } // 对于不存在的属性返回一个新的 Proxy以便链式调用也能被捕获 if (!(prop in target)) { console.warn(属性 ${String(prop)} 不存在创建虚拟属性); return new Proxy({}, handler); } return Reflect.get(target, prop, receiver); }, set: function(target, prop, value) { console.log([SET] 设置属性: ${String(prop)} ${value}); return Reflect.set(target, prop, value); } }; global.window new Proxy({}, handler);这样任何未被显式定义的属性访问都会被日志记录帮助你发现所有隐藏的依赖。最小化补环境不要试图补全整个浏览器环境。根据错误日志和拦截日志只补全那些真正被访问到的属性和方法。保持环境尽可能简单可以减少干扰和不确定性。逆向a_bogus这样的参数是一个系统工程需要耐心、细致的观察和严谨的推理。从日志插桩切入 JSVMP到识别并还原魔改算法每一步都可能遇到意想不到的障碍。但只要你掌握了正确的工具和方法论沿着“动态分析定位关键点 - 静态分析理解结构 - 算法比对识别魔改 - 补环境/重实现验证”这条链路走下去最终总能拨开迷雾见到曙光。记住每一次成功的逆向不仅是获得了一个参数算法更是对前端安全技术和自己分析能力的一次深刻提升。