JS逆向案例 | CryptoJS模块破解加密字符串

一、寻找加密源码

抓包分析可知，原数据已被加密成长串字符。之前的博客已分析过，这种可能是JSON加密过的。因此，搜索Json.parse函数，最终定位到JS文件如下所示

跟进JS文件后，继续搜索Json.parse，最终定位到935行，在此打断点刷新，发现h函数就是最终的加密函数！

继续跟进h函数，可获得如下的加密逻辑

二、引入CryptoJS模块

在定位到加密逻辑后，现对该逻辑展开分析。之前的博客是继续跟进相应的函数，进行查漏补缺，不断完善。本次通过观察代码中出现AES.decrypt，可判断为AES加密。此时，可以引用常见的加解密模块——CryptoJS。现重写加密逻辑，并保存为jscode.js文件，如下所示

var CryptoJS = require("crypto-js")function Parse_Data(t) {var m = CryptoJS.enc.Utf8.parse("0123456789ABCDEF"),f = CryptoJS.enc.Utf8.parse("jo8j9wGw%6HbxfFn"),e = CryptoJS.enc.Hex.parse(t),n = CryptoJS.enc.Base64.stringify(e),a = CryptoJS.AES.decrypt(n, f, {iv: m,mode: CryptoJS.mode.CBC,padding: CryptoJS.pad.Pkcs7}),r = a.toString(CryptoJS.enc.Utf8);return r.toString()
}

注意：

CryptoJS模块需要安装node.js，安装及环境配置可参照博客node.js安装教程
安装后，需在cmd以管理员模式中安装CryptoJS模块，命令如下npm install crypto-js

三、Python解密

现用Python中的execjs库执行上述JS代码，实现解密。

import requests
import execjs
import jsondef get_text(url):headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.74 Safari/537.36','cookies': 'Hm_lvt_b1b4b9ea61b6f1627192160766a9c55c=1647842220,1647842596; Hm_lpvt_b1b4b9ea61b6f1627192160766a9c55c=1647842596'}data = {'pg': 0, 'pgsz': 15, 'total': 450}r = requests.get(url, headers=headers, params=data)return r.textdef load_jscode(js_path):with open(js_path, 'r', encoding='utf-8') as f:js_code = f.read()return js_codeif __name__ == "__main__":url = 'http://jzsc.mohurd.gov.cn/api/webApi/dataservice/query/comp/list?'r_text = get_text(url)js_code = load_jscode("jscode.js")rst = execjs.compile(js_code).call("Parse_Data",r_text)print(rst)

解密结果如下，成功返回数据！（注意：如果出现编码格式错误，可参照该博客execjs执行编码格式错误解决方法，修改_external_runtime.py文件）

四、全部代码

整理输出数据格式，现将全部代码整理如下

import requests
import execjs
import json
from jsonpath import jsonpath
import pandas as pddef get_text(url):headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.74 Safari/537.36','cookies': 'Hm_lvt_b1b4b9ea61b6f1627192160766a9c55c=1647842220,1647842596; Hm_lpvt_b1b4b9ea61b6f1627192160766a9c55c=1647842596'}data = {'pg': 0, 'pgsz': 15, 'total': 450}r = requests.get(url, headers=headers, params=data)return r.textdef load_jscode(js_path):with open(js_path, 'r', encoding='utf-8') as f:js_code = f.read()return js_codedef save_data(json_data):org_code = jsonpath(json_data, "$..list[*].QY_ORG_CODE")company_name = jsonpath(json_data, "$..list[*].QY_NAME")company_represent = jsonpath(json_data, "$..list[*].QY_FR_NAME")company_loc = jsonpath(json_data, "$..list[*].QY_REGION_NAME")final_data = pd.DataFrame({"社会信用代码": org_code,"企业名称": company_name,"法人代表": company_represent,"企业地址": company_loc})final_data.to_csv("company_information.csv",encoding='gbk',index=False)if __name__ == "__main__":url = 'http://jzsc.mohurd.gov.cn/api/webApi/dataservice/query/comp/list?'r_text = get_text(url)js_code = load_jscode("jscode.js")rst = execjs.compile(js_code).call("Parse_Data", r_text)json_data = json.loads(rst)save_data(json_data)

最终数据如下

以上就是本次分享的全部内容~

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