巨量星图sign算法还原(头条系)

1.郑重声明

本次分析过程仅限于学习使用，请勿用于非法用途，若读者用于非法用途其造成的一切后果与本人无关

博客所写的所有算法还原均已开源在GitHub，地址

https://github.com/YotaGit/AlgorithmRestore

目标站点：https://www.xingtu.cn

2.女神鉴赏

不要慌，我们没有跑题，在分析之前我们来看看宅男供奉的女神都值多少钱

嗯不错，1分钟价值22万，这好像和我3000一个月工资并没有关系，我们回到正题去分析当前站点

3.参数加密点

只有一个加密参数点sign，现在追一下，看看它是怎么玩的

4.sign分析

通过这个A函数我们最终能定位到一个y函数

我们看看y还是倒是干了啥

当然这里会有一个s函数和一个r函数，那么下面的s函数的操作我相信不是你希望看到的

function(e, t, n) {var r, i, o, a, s;r = n("00d8"),i = n("9a63").utf8,o = n("044b"),a = n("9a63").bin,s = function(e, t) {e.constructor == String ? e = t && "binary" === t.encoding ? a.stringToBytes(e) : i.stringToBytes(e) : o(e) ? e = Array.prototype.slice.call(e, 0) : Array.isArray(e) || e.constructor === Uint8Array || (e = e.toString());for (var n = r.bytesToWords(e), l = 8 * e.length, c = 1732584193, u = -271733879, f = -1732584194, d = 271733878, h = 0; h < n.length; h++)n[h] = 16711935 & (n[h] << 8 | n[h] >>> 24) | 4278255360 & (n[h] << 24 | n[h] >>> 8);n[l >>> 5] |= 128 << l % 32,n[14 + (l + 64 >>> 9 << 4)] = l;var p = s._ff, g = s._gg, m = s._hh, v = s._ii;for (h = 0; h < n.length; h += 16) {var y = c, b = u, A = f, _ = d;c = p(c, u, f, d, n[h + 0], 7, -680876936),d = p(d, c, u, f, n[h + 1], 12, -389564586),f = p(f, d, c, u, n[h + 2], 17, 606105819),u = p(u, f, d, c, n[h + 3], 22, -1044525330),c = p(c, u, f, d, n[h + 4], 7, -176418897),d = p(d, c, u, f, n[h + 5], 12, 1200080426),f = p(f, d, c, u, n[h + 6], 17, -1473231341),u = p(u, f, d, c, n[h + 7], 22, -45705983),c = p(c, u, f, d, n[h + 8], 7, 1770035416),d = p(d, c, u, f, n[h + 9], 12, -1958414417),f = p(f, d, c, u, n[h + 10], 17, -42063),u = p(u, f, d, c, n[h + 11], 22, -1990404162),c = p(c, u, f, d, n[h + 12], 7, 1804603682),d = p(d, c, u, f, n[h + 13], 12, -40341101),f = p(f, d, c, u, n[h + 14], 17, -1502002290),u = p(u, f, d, c, n[h + 15], 22, 1236535329),c = g(c, u, f, d, n[h + 1], 5, -165796510),d = g(d, c, u, f, n[h + 6], 9, -1069501632),f = g(f, d, c, u, n[h + 11], 14, 643717713),u = g(u, f, d, c, n[h + 0], 20, -373897302),c = g(c, u, f, d, n[h + 5], 5, -701558691),d = g(d, c, u, f, n[h + 10], 9, 38016083),f = g(f, d, c, u, n[h + 15], 14, -660478335),u = g(u, f, d, c, n[h + 4], 20, -405537848),c = g(c, u, f, d, n[h + 9], 5, 568446438),d = g(d, c, u, f, n[h + 14], 9, -1019803690),f = g(f, d, c, u, n[h + 3], 14, -187363961),u = g(u, f, d, c, n[h + 8], 20, 1163531501),c = g(c, u, f, d, n[h + 13], 5, -1444681467),d = g(d, c, u, f, n[h + 2], 9, -51403784),f = g(f, d, c, u, n[h + 7], 14, 1735328473),u = g(u, f, d, c, n[h + 12], 20, -1926607734),c = m(c, u, f, d, n[h + 5], 4, -378558),d = m(d, c, u, f, n[h + 8], 11, -2022574463),f = m(f, d, c, u, n[h + 11], 16, 1839030562),u = m(u, f, d, c, n[h + 14], 23, -35309556),c = m(c, u, f, d, n[h + 1], 4, -1530992060),d = m(d, c, u, f, n[h + 4], 11, 1272893353),f = m(f, d, c, u, n[h + 7], 16, -155497632),u = m(u, f, d, c, n[h + 10], 23, -1094730640),c = m(c, u, f, d, n[h + 13], 4, 681279174),d = m(d, c, u, f, n[h + 0], 11, -358537222),f = m(f, d, c, u, n[h + 3], 16, -722521979),u = m(u, f, d, c, n[h + 6], 23, 76029189),c = m(c, u, f, d, n[h + 9], 4, -640364487),d = m(d, c, u, f, n[h + 12], 11, -421815835),f = m(f, d, c, u, n[h + 15], 16, 530742520),u = m(u, f, d, c, n[h + 2], 23, -995338651),c = v(c, u, f, d, n[h + 0], 6, -198630844),d = v(d, c, u, f, n[h + 7], 10, 1126891415),f = v(f, d, c, u, n[h + 14], 15, -1416354905),u = v(u, f, d, c, n[h + 5], 21, -57434055),c = v(c, u, f, d, n[h + 12], 6, 1700485571),d = v(d, c, u, f, n[h + 3], 10, -1894986606),f = v(f, d, c, u, n[h + 10], 15, -1051523),u = v(u, f, d, c, n[h + 1], 21, -2054922799),c = v(c, u, f, d, n[h + 8], 6, 1873313359),d = v(d, c, u, f, n[h + 15], 10, -30611744),f = v(f, d, c, u, n[h + 6], 15, -1560198380),u = v(u, f, d, c, n[h + 13], 21, 1309151649),c = v(c, u, f, d, n[h + 4], 6, -145523070),d = v(d, c, u, f, n[h + 11], 10, -1120210379),f = v(f, d, c, u, n[h + 2], 15, 718787259),u = v(u, f, d, c, n[h + 9], 21, -343485551),c = c + y >>> 0,u = u + b >>> 0,f = f + A >>> 0,d = d + _ >>> 0}return r.endian([c, u, f, d])},s._ff = function(e, t, n, r, i, o, a) {var s = e + (t & n | ~t & r) + (i >>> 0) + a;return (s << o | s >>> 32 - o) + t},s._gg = function(e, t, n, r, i, o, a) {var s = e + (t & r | n & ~r) + (i >>> 0) + a;return (s << o | s >>> 32 - o) + t},s._hh = function(e, t, n, r, i, o, a) {var s = e + (t ^ n ^ r) + (i >>> 0) + a;return (s << o | s >>> 32 - o) + t},s._ii = function(e, t, n, r, i, o, a) {var s = e + (n ^ (t | ~r)) + (i >>> 0) + a;return (s << o | s >>> 32 - o) + t},s._blocksize = 16,s._digestsize = 16,e.exports = function(e, t) {if (null == e)throw new Error("Illegal argument " + e);var n = r.wordsToBytes(s(e, t));return t && t.asBytes ? n : t && t.asString ? a.bytesToString(n) : r.bytesToHex(n)}}

5.sign算法还原

首先，从结构可以看出这是一个webpack，那我们是不是要启动常规操作了呢，其实不需要，不需要补环境，不需要扣webpack,我们用纯python的方法将其还原，效果very nice

博客所写的所有算法还原均已开源在GitHub


```bashdef get_sign_params(oai):"""核心算法还原"""salt = 'e39539b8836fb99e1538974d3ac1fe98'#这里举例两种params，其实已经够用了，使用前请替换达人或者主播的o_author_id为对应字符串params = [('o_author_id',oai), ('platform_source', '1'), ('platform_channel', '10'),('limit', '15'),('service_name', 'author.AdStarAuthorService'),('service_method', 'GetAuthorLatestItems'), ('sign_strict', '1')]params2 = [('o_author_id', oai), ('platform_source', '1'), ('platform_channel', '10'),('limit', '15'), ('only_ecom_live', 'only_ecom_live'),('service_name', 'author.AdStarAuthorService'),('service_method', 'GetAuthorLatestItems'), ('sign_strict', '1')]params.sort()sss = ''for i in params:sss += ''.join(list(i))sss += saltsign = 核心算法内容在群公告的text文件里，加我微信YotaGit拉你进群params.append(('sign', sign))params_data_dict = dict()for item in params:k = item[0]v = item[1]if k == v:if k == "recommend":v = "true"else:v = "false"params_data_dict[k] = vreturn params_data_dictif __name__ == '__main__':author_id="某个达人或者主播的o_author_id"result = get_sign_params(author_id)print(result)

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