JS Reverse Analyzer

JS 逆向分析工具（JS Reverse Analyzer）

简介

这是一个通用的 JavaScript 逆向分析工具，能够帮助分析目标网站的加密算法、签名机制和反爬策略。该工具会：

1. 📊 识别和分析关键 JS 文件
2. 🔍 提取加密/签名算法
3. 📝 生成详细的逆向分析报告
4. 🐍 提供 Python 实现代码
5. ✅ 验证方法和使用示例

使用方法

📋 分析流程说明

本 Skill 提供完整的 JS 逆向分析流程，引导 AI 进行系统化的分析。

主要使用方式：

• ✅ 按照下面的步骤 1-5 进行分析（这是主要流程）
• ✅ 在分析过程中，根据具体情况灵活判断和调整
• ✅ 只在遇到技术障碍时，才调用 MCP 工具辅助

🔧 MCP 辅助工具（可选）

本 Skill 配备了 13个 MCP 辅助工具，用于突破技术限制。

何时考虑使用 MCP 工具：

• 🛡️ 遇到验证挑战（五秒盾、Cloudflare）→ 可用 bypass_challenge 工具绕过
• 🔒 JS 代码严重混淆无法阅读 → 可用 deobfuscate_code 工具反混淆
• ⚡ 需要浏览器环境动态执行 → 可用 analyze_with_browser 工具
• 🔍 不确定网站保护程度 → 可用 detect_protection 工具检测

重要提示：

• MCP 工具只是辅助手段，不是主要流程
• 优先使用 Skill 的分析步骤，只在必要时才调用 MCP 工具
• 保持分析的深度和思考，不要过度依赖自动化工具

基本使用

当用户请求分析某个网站的 JS 逆向算法时：

请分析 [网站URL] 的 JS 加密算法

工作流程

按照以下步骤进行分析：

步骤 1: 页面内容获取

使用 read_url_content 工具获取目标页面的 HTML：

read_url_content(目标URL)

从 HTML 中识别加载的 JS 文件列表。

步骤 2: JS 文件分析

💡 MCP 工具提示：如果 JS 文件高度混淆难以阅读，使用 deobfuscate_code 工具先反混淆！

下载并分析识别到的关键 JS 文件：

1. 主入口文件：通常包含路由和应用逻辑
2. 第三方库文件：可能包含加密库（如 CryptoJS）
3. 业务逻辑文件：包含具体的请求处理逻辑

重点查找以下关键字：

• sign, signature, encrypt, decrypt
• md5, sha, aes, rsa, crc
• timestamp, nonce, token
• headers, request, axios, fetch

步骤 3: 算法提取

从 JS 代码中提取核心算法：

常见算法类型：

• MD5/SHA：哈希签名
• AES/DES：对称加密
• RSA：非对称加密
• Base64：编码
• CRC32：校验码
• 自定义算法：字符串拼接、位运算等

提取要点：

1. 找到请求发送函数（如 axios.post, fetch）
2. 追踪参数构造过程
3. 识别签名/加密函数调用
4. 提取算法实现代码

步骤 4: 生成分析报告

创建结构化的逆向分析报告，包含以下章节：

# [网站名称] JS 逆向分析报告

## 1. 目标网站信息
- URL、网站名称、分析时间

## 2. 关键 JS 文件识别
- 主要 JS 文件列表
- 第三方库依赖

## 3. 请求签名算法分析
- 核心代码片段
- 算法步骤说明
- 参数构造方式

## 4. 算法实现细节
- 具体算法的代码实现
- 关键常量和变量

## 5. Python 逆向实现
- 完整的 Python 代码
- 使用示例

## 6. 关键要点
- API 域名
- 签名特点
- 注意事项

## 7. 验证方法
- 浏览器调试步骤
- 验证方式

## 8. 可能的反爬措施
- User-Agent 检测
- Cookie 验证
- 频率限制
- IP 限制

## 9. 总结

步骤 5: Python 代码实现

提供完整的 Python 逆向代码，必须包含：

1. 算法函数：实现 JS 中的加密/签名算法
2. 参数生成函数：构造请求参数
3. 请求函数：发送 HTTP 请求
4. 使用示例：可直接运行的代码

Python 代码模板：

import json
import time
import hashlib
import requests


def custom_algorithm(data):
    """自定义算法实现"""
    # TODO: 实现具体算法
    pass


def generate_signature(params, timestamp):
    """生成签名"""
    # 1. 参数处理
    # 2. 拼接字符串
    # 3. 计算签名
    pass


def make_request(url, params):
    """发送请求"""
    # 1. 生成时间戳
    # 2. 生成签名
    # 3. 构造请求头
    # 4. 发送请求
    pass


# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    result = make_request(api_url, params)
    print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

常见算法识别

1. MD5 签名

特征：

• 32位十六进制字符串
• 通常用于参数签名

识别方法：

// 查找 md5、MD5、hash 等关键字
md5(data)
crypto.MD5(data)

Python 实现：

import hashlib

def md5_sign(data):
    return hashlib.md5(data.encode('utf-8')).hexdigest()

2. AES 加密

特征：

• 需要密钥和 IV
• 通常配合 Base64 编码

识别方法：

// 查找 AES、encrypt 等关键字
CryptoJS.AES.encrypt(data, key)

Python 实现：

from Crypto.Cipher import AES
import base64

def aes_encrypt(data, key, iv):
    cipher = AES.new(key.encode(), AES.MODE_CBC, iv.encode())
    # 加密逻辑

3. RSA 加密

特征：

• 需要公钥
• 用于敏感信息加密

识别方法：

// 查找 RSA、publicKey 等关键字
encrypt.setPublicKey(publicKey)
encrypt.encrypt(data)

Python 实现：

from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5
import base64

def rsa_encrypt(data, public_key):
    # RSA 加密逻辑

4. CRC32 校验

特征：

• 用于数据完整性校验
• 常见于时间戳处理

识别方法：

// 查找 crc、CRC32 等关键字
// 特征常量：0xEDB88320 或 3988292384

Python 实现：

def crc32(data):
    crc = 0xFFFFFFFF
    # CRC32 算法
    return crc & 0xFFFFFFFF

5. 自定义算法

识别方法：

• 字符串拼接规则
• 位运算
• 数组操作
• 特殊编码

最佳实践

1. 代码可读性

• 添加详细的中文注释
• 使用有意义的变量名
• 保持代码结构清晰

2. 完整性

• 包含所有必要的导入
• 提供完整的使用示例
• 错误处理和异常捕获

3. 可维护性

• 模块化设计
• 便于调试和修改
• 提供日志输出（可选）

4. 安全性提醒

在报告中必须包含：

• 合法使用声明
• 频率控制建议
• 反爬虫应对方案

输出文件

分析完成后，生成以下文件：

1. task.md - 任务清单（跟踪进度）
2. [网站名]_js_reverse_analysis.md - 完整的逆向分析报告

注意事项

📋 分析注意事项

基本原则

按照本 Skill 的步骤 1-5 进行分析是主要方式。在分析过程中需要注意：

1. 网络请求：如果浏览器工具不可用，使用 read_url_content 获取页面内容
2. JS 混淆：如果代码混淆严重无法阅读，可以考虑使用 deobfuscate_code 工具辅助
3. 验证挑战：遇到五秒盾等验证页面，可以使用 bypass_challenge 工具
4. 动态执行：如果发现签名是运行时生成，可以使用 analyze_with_browser 工具
5. 保持深度：重点是理解算法逻辑，而不只是提取代码
6. 时效性：提醒用户算法可能会更新，需要定期检查

示例输出

参考之前为 vbdata.cn 生成的分析报告：

• 清晰的章节结构
• 详细的算法说明
• 完整的 Python 代码
• 实用的验证方法

技术栈

• JavaScript 分析：理解 ES6+ 语法
• 加密库识别：CryptoJS, forge, jsencrypt 等
• Python 实现：requests, hashlib, Crypto 等
• 调试工具：浏览器开发者工具

更新日志

• v1.0.0 (2026-01-27): 初始版本，支持常见加密算法分析

使用示例

用户输入：

分析 https://example.com/api 的 JS 逆向算法

AI 执行流程：

1. 使用 read_url_content 获取页面
2. 识别关键 JS 文件
3. 分析加密算法
4. 生成报告和 Python 代码
5. 提供验证方法

最终输出：

• 📄 详细的逆向分析报告（Markdown 格式）
• 🐍 可运行的 Python 实现代码
• ✅ 验证步骤和注意事项