js-reverse-automation--skill

前端JS逆向全流程自动化Skill

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结合chrome-devtools-mcp的能力并加上Skill的规范，实现JSRPC+Flask+autoDecoder方案的前端JS逆向自动化分析，提升JS逆向的效率

## 适用场景 - 登录参数加密（RSA/AES/SM2/SM4/MD5/自定义编码） - 数据爬取时响应内容加密 - 请求签名（sign/token/enc） - 需要将js逆向逻辑封装为可复用的代码 - 需要与 Burp 配合进行抓包、改包 ## 解决传统 AI 逆向的四大痛点 本项目专注于 **实战工程落地** ，通过更轻量的架构打通逆向到实战的最后一公里： * **从“死磕补环境”到“JSRPC 动态榨取”** ： 不强求 AI 去补全复杂的浏览器上下文，而是指导 AI 建立 JSRPC 远程调用。直接将真实浏览器作为算法解析器，绕过混淆逻辑，0 成本获取加密结果。 * **从“孤岛式输出”到“全链路生产交付”** ： 拒绝只停留在“看懂代码”阶段。AI 交付的不仅是解析思路，更是直接可运行的 **Python Flask 中转服务** 与 **Burp Suite (autoDecoder) 联动配置**，无缝接入渗透工作流。 * **从“单阶段盲跑”到“契约化阶段校验”** ： 引入明确的 Phase 0-9 阶段划分，以 `analysis_result.json` 作为中间产物契约。在生成代码后强制触发本地验证器校验，大幅降低 AI 在复杂长文本下的幻觉与语法错误。 * **从“单次对话记忆”到“经验持续演进”** ： 打破“新对话即白纸”的限制。利用 `references/evolution_matrix.json` 记忆库，允许 AI 跨任务沉淀对抗经验，实现技能包针对新型混淆与反调试的持续自我演进。 --- ## 赞助支持 ### js-reverse-automation × Infistar.cc 无限星河 | 全模型 API · 助力 JS 逆向自动化 a8f1d14a4d7d6e81d15a451dd5cef2b4 感谢 **Infistar.cc 无限星河** 赞助本项目！ ⚡ **稳定低价的模型服务**：价格低至官方渠道 0.1 折，模型倍率公开透明，多节点冗余与智能路由，有效降低限流、429 与服务中断的影响； 💬 **主流模型一站式接入**：一个 API Key 即可调用 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等主流模型，无缝适配 Claude Code、Codex 及本项目 MCP 工作流； 🕵️ **JS 逆向长流程降本**：面向数万行混淆 JavaScript 分析与 Phase 0–9 自动化流程，结合本项目上下文精简机制，减少 Token 消耗，降低长时间逆向任务的运行成本； 🎁 **项目用户专属福利**：通过 [**专属推广链接**](https://www.infistar.cc/register?aff=FUYA27UM&ref_source=link) 注册即可领取 **$5 测试额度及首充特惠**，快速体验多模型 API 服务！ ## 流程设计思路 针对js逆向中常用的远程调用法进行js逆向（如JSRPC+Mitmproxy、JSRPC+Flask等）中，初始配置阶段中面对的定位加密函数、编写注册代码、编写python代码等繁琐操作，通过引入AI的MCP和Skill技术进行赋能，让AI自动完成函数发现与注册代码生成，最终实现从“半自动”到“高自动”的跨越，人员全程只需下方指令，并最终配置一下burp即可完成JS逆向的全流程。 image ## 核心能力 这不是“找到一个加密函数”的工具，而是一条从真实浏览器取证、对抗运行时分析，到 JSRPC/Flask/Burp 交付的完整逆向链路。 | 能力方向 | 核心亮点 | | --- | --- | | **真实入口发现** | 通过 MCP 连接真实浏览器，触发并跟踪加密/签名链路；Hook 捕获 fetch、XHR、crypto、WebSocket、CryptoJS、JSEncrypt、sm2、sm3、sm4 的调用与参数流转；同时解析 Webpack `__webpack_require__` 和 module cache。 | | **候选定位与验证** | 采用 8 维候选评分、真实样本验证、主动调用和请求字段指纹差分，持续收敛到可复现的真实入口；用 SHA-256 证据图关联 producer→consumer 数据流。 | | **运行时对抗分析** | 观测反调试、反 Hook、完整性校验、环境属性、动态代码、多 Realm、响应链和加载器事件；通过持久 Hook、统一编排、外部替换重建和安全卸载保持取证能力。 | | **JSVMP 与重度混淆** | 以源码级保守属性 tap 关联插桩位置、运行时热点和调用结果；结合基线/干预差分分析控制流与加密运行时行为，并支持控制台清理、历史导航、存储访问和页面关闭等信号观测。 | | **浏览器证据闭环** | 绑定 tab/document 会话身份，管理浏览器动作生命周期；使用 `validate_browser_evidence.py` 验证明文、最终请求体、路由、HTTP 状态和业务响应，形成可追溯的动作级证据。 | | **自动化交付** | 自动管理 JSRPC 与 Flask 服务，生成注入代码并完成浏览器注册验证；输出 Burp autoDecoder 配置，覆盖完整 HTTP 报文、包装模式、请求/响应方向、端口回退和可复制验证命令。 | **最终产物**：明文、密文/签名、最终请求、服务端响应、JSRPC 注入代码、Flask 代理、Burp autoDecoder 配置和验证报告。 ## 项目结构 ```latex js-reverse-automation/ ├── SKILL.md # 入口文件（精简版） ├── workflow/ │ └── pipeline.md # 详细工作流（Phase 0-9） ├── constraints/ │ └── rules.md # 约束规则 ├── references/ # 参考规范与知识库（按需加载） │ ├── output-contract.md # 输入输出契约 │ ├── capability-boundaries.md # 能力边界说明 │ ├── architecture.md # 架构说明 │ ├── security-model.md # 安全模型 │ ├── antidebug-patterns.md # 反调试模式与 Patch │ ├── browser-session-contract.md # 浏览器会话与证据契约 │ ├── advanced-entrypoints.md # 复杂入口场景（Webpack/异步/WASM） │ ├── evidence-collection.md # 取证方法（Hook/源码/网络） │ └── evolution_matrix.json # 跨任务经验记忆库 ├── schemas/ # JSON Schema 定义 │ ├── analysis_result.schema.json │ ├── candidates.schema.json │ ├── probe_dump.schema.json │ └── adversarial_trace.schema.json ├── scripts/ # 自动化工具脚本 │ ├── common.py # 共享工具库 │ ├── check_inputs.py # 输入校验 │ ├── emit_runtime_hook_probe.py # 运行时 Hook 探针生成 │ ├── emit_adversarial_runtime_probe.py # 对抗运行时探针生成 │ ├── source_instrumentor.js # 保守源码级属性插桩 │ ├── adversarial_diff.py # 原始/干预差分 │ ├── emit_module_probe.py # Webpack 模块探针生成 │ ├── build_evidence_graph.py # 证据图构建 │ ├── detect_encryption.py # 加密函数候选评分 │ ├── differential_verifier.py # 差分验证 │ ├── emit_jsrpc_stub.py # JSRPC 注入代码生成 │ ├── emit_flask_proxy.py # Flask 代理生成 │ ├── emit_burp_doc.py # Burp 文档生成 │ ├── manage_services.py # 服务管理（JSRPC/Flask 启停） │ ├── validate_artifacts.py # 四层校验 │ ├── validate_browser_evidence.py # action 级浏览器/JSRPC 证据校验 │ ├── quarantine.py # 隔离报告 │ ├── doctor.py # 依赖检查 │ ├── env_patcher.py # 环境补丁 │ ├── classify_anticrawl.py # 反爬分类 │ ├── identify_crypto.py # 加密算法识别 │ ├── hook_templates.py # Hook 模板库 │ ├── ast_candidate_analyzer.js # AST 静态分析 │ └── JsEnv_Dev.js # Hlclient WebSocket 客户端库 ├── generated/ # AI 运行生成的中间代码/配置产物 │ ├── jsrpc_inject.js # JSRPC 浏览器端注入代码 │ ├── flask_proxy.py # Flask 本地代理服务 │ ├── burp-autodecoder.md # Burp autoDecoder 配置文档 │ └── runtime_hook_probe.js # 运行时 Hook 探针脚本 └── artifacts/ # 运行时的动态状态与报告产物 ├── phase0_input.json # 校验后的输入 ├── probe_dump.json # 运行时事件数据 ├── module_dump.json # Webpack 模块发现结果 ├── evidence_graph.json # 事件关联图 ├── encryption_candidates.json # 加密函数候选评分 ├── validation_report.json # 四层校验报告 ├── quarantine.json # 隔离报告 ├── jsrpc_status.json # JSRPC 服务状态 ├── flask_status.json # Flask 服务状态 └── browser_evidence.json # action 级真实调用证据验收 ``` ## 使用示意 1. 安装 Python 运行依赖 ```bash python3 -m pip install -r requirements.txt ``` 2. 安装 MCP 服务 ```bash # Claude Code claude mcp add chrome-devtools -- npx -y chrome-devtools-mcp@latest # Codex codex mcp add chrome-devtools -- npx -y chrome-devtools-mcp@latest # Gemini gemini mcp add chrome-devtools npx -y chrome-devtools-mcp@latest ``` 3. 将 `js-reverse-automation` 目录放入 Skill 目录，然后输入： ``` # 第一次建议带上jsrpc路径，后续流程会更稳 Target URL: https://xxx.com/login Parameters To Analyze: password Optional Fetch Example: fetch("https://xxx.com/api/login", {"body":"...","method":"POST"}) ``` 等待运行完成【第一次使用会生成产物文件夹】，按输出结果，验证有效性以及配置 Burp 即可。 ## 效果检验 1. 获取输入所需信息【参考如图1、2、3】 image 2. 按照模版编写提示词并输入给支持 MCP 的模型进行验证 image 4. 等待输出结果 image 4. 依据结果输出测试即可 image 5. 使用完后记得按照指示关闭jsrpc和flask！！！ ## 实战案例 包括但不限于： - xx大学：MD5（全局函数） ✅ - xx大学：SM2 国密 + DOM 公钥 ✅ - xx网：RSA-2048 + JSEncrypt 懒加载 ✅ - xx游：RSA-1024 + Webpack 闭包 ✅ - 某音乐：AES & RSA 组合 + params / encSecKey 类结构 ✅ - 某理工学院：RSA-1024 + React 组件 encodePass ✅ - xx鱼：RSA-1024 + 全局 miniLogin.rsaPassword ✅ - xx神：RSA-1024 + 模块内部加密（源码分析） ✅ ## 引用工具 - JsRpc：https://github.com/jxhczhl/JsRpc - autoDecoder：https://github.com/f0ng/autoDecoder - chrome-devtools-mcp：https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp/ 、 ## 更新日志
v2.2（2026-09-18）｜运行时对抗与完整交付升级 从“扩展观测与结果验证”进一步升级为“可持续对抗、可证明成功、可直接交付”的完整闭环，面向通用浏览器逆向流程提供统一能力支撑。 - **运行时对抗能力升级**：统一观测反调试、完整性校验、环境属性、动态代码、多 Realm 与加载器行为；通过持久 Hook 和统一编排器支持探针叠加、外部替换后的重建以及安全卸载，提升复杂混淆环境下的持续取证能力。 - **JSVMP 与重度混淆分析升级**：增加保守的源码级属性 tap，建立插桩位置、运行时热点和调用结果之间的关联；结合基线/干预差分，形成静态分析与运行时行为的联合证据。 - **真实浏览器会话升级**：绑定 tab 与 document 身份，管理导航、断线、超时和暂停等会话生命周期；观测控制台清理、历史导航、存储访问和页面关闭等控制流信号，并支持可回滚的受控干预。 - **成功判定升级**：新增 action 级证据闭环，覆盖明文、最终请求体、最终路由、HTTP 状态和业务响应；建立服务状态、动作状态、请求状态和业务状态的分层验证模型，形成可追溯的成功判定。 - **传输与证据可靠性升级**：最终请求捕获统一覆盖 fetch 与 XMLHttpRequest；原始对象采用有界、循环引用安全的快照；兼容历史 JSRPC 外层字符串数据，提升 CryptoJS、JSEncrypt 等复杂对象和响应封装场景下的证据完整性。 - **JSRPC/Flask/Burp 交付升级**：覆盖完整 HTTP 报文和包装请求模式，校验 `/go` 端点规范化、`application/octet-stream` 封装、`Content-Length` 重建和通用字段变换；保持请求/响应数据包互斥选择，同时支持分别配置解密接口与加密接口、端口占用回退和可复制验证命令。
v2.1（2026-07-28）｜证据驱动与 Token 优化 - **证据驱动**：SHA-256 指纹关联、证据图构建、差分验证，从"可能对"变成"确认对" - **扩展 Hook**：WebSocket/Request/TextEncoder/btoa/CryptoJS/JSEncrypt/sm2/sm3/sm4，覆盖更多加密场景 - **降级策略链**：5 级降级，不轻易放弃，模块内部加密也能处理 - **四层验证**：Schema + 静态 + 候选不变量 + 跨文件一致性 - **Token 优化**：SKILL.md 精简 84%，参考资料按需加载，初始加载总 token 约减少 95% - **新增工具**：反爬分类、加密算法识别、Hook 模板库、环境补丁、AST 分析、隔离报告
v2.0（2026-05-31）｜自动化架构升级 - **架构优化**：阶段流程从 Phase 0-9 精简为 Phase 0-8，消除冗余步骤，token 消耗减少约**40%** - **全自动化**：JSRPC 自动发现/启动、Flask 自动启停、浏览器自动注入，**全程只需配置 Burp** - **更强入口定位**：运行时 Hook 探针 + Webpack 模块解析 + 7 维度候选评分，提供更强大、更快速的入口定位能力，**对模型要求降低** - **更稳定输出**：capability_boundary 显式声明不支持场景、runtime_health 健康检测、候选验证机制
v1.x｜历史版本更新记录 - **2026-05-21**：引入 Phase 9 经验沉淀与对抗库演进 - **2026-04-10**：补强请求复现、参数入口定位、反检测验证能力 - **2026-03-19**：添加对抗 AI 识别为高风险操作的能力 - **2026-03-10**：重构为"主控文件 + 参考规则 + 生成器 + 校验器"架构 - **2026-02-11**：新增 11 个反调试补充技能 - **2026-02-03**：优化项目结构，支持 Claude/Codex/Trae 平台