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reverse-skills-max/vendor-new/xbsReverseSkill/web-reverse-algorithm/SKILL.md

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Raw Blame History

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web-reverse-algorithm 面向 Web/JS 逆向中的纯算、验证码纯算、复杂 header/cookie 签名、混合加密、JSVMP/VMP、Wasm、PoW、响应解密、指纹与 challenge 参数还原工作流。用于需要从最终请求、最终 cookie、最终 verify 或最终 WebSocket 帧倒推 writer、builder、entry、source，设计浏览器与本地对齐检查点，判断何时做 AST 解混、何时插桩、何时做最小补环境、何时拆图像线与参数线、以及如何把研究结果落成 solver、SDK、脚本或服务的场景。用户明确提到纯算、验证码纯算、滑块、点选、旋转、PoW、collect、w、x-s、a_bogus、encSecKey、captchaBody、X-Bogus、Wasm、国密、补环境、指纹、challenge、verify、header 签名、cookie 签名时使用。

Web 逆向纯算

这项技能不是“给一个固定公式”，而是把资料库里的方法层、题型层、训练层、工程化层压成一套总入口。

先把任务压缩成这条闭环，再决定读哪份 references、走哪条路径、写哪种落地代码：

最终请求 / 最终 cookie / 最终 verify / 最终 WS 帧
-> writer
-> builder
-> entry
-> source

核心原则

  1. 先找最终写出点，不先读混淆大文件。
  2. 先存中间值，不先猜算法名。
  3. 先缩小执行范围，再补环境。
  4. 先证明输入输出边界，再决定是否整体迁移。
  5. 先把结果整理成可复用结构，再继续做版本适配。

使用顺序

1. 先判题型

把目标先归到下面之一：

  • 标准签名 / 标准摘要题
  • 混合加密 / 密钥包装题
  • Cookie / Header / 多参数联动题
  • JSVMP / VMP / 强混淆纯算题
  • Wasm / Protobuf / WebSocket / 二进制协议题
  • 验证码 / 风控 / challenge 题

如果还没分清，先读 references/01-decision-tree.md。

2. 再判当前阻塞点

优先判断你卡在下面哪一类：

  • 入口没找对
  • 原始串或原始 payload 没对齐
  • 中间数组 / 中间对象没采到
  • 运行时依赖没补齐
  • 图像线和参数线没拆开
  • 协议边界没证明

遇到这一步拿不准时，优先读 references/04-debug-env-playbook.md。

3. 按题型选路线

标准签名 / 混合加密 / Cookie / Header / 国密

适用信号：

  • 输出长度规整
  • md5/sha1/hmac/aes/rsa/sm3/sm4
  • token&t&appKey&data
  • params + encSecKey
  • document.cookie 或 header 明显可追

优先读取 references/02-algorithm-families.md。

JSVMP / VMP / 小红书 / a_bogus / 多参数复杂纯算

适用信号：

  • 大数组、解释器、for(;;)+switch
  • 位运算密集、状态数组、寄存器式写法
  • window._webmsxyw、__TENCENT_CHAOS_VM、byted_acrawler 一类入口

优先读取 references/02-algorithm-families.md 和 references/04-debug-env-playbook.md。

Wasm / Protobuf / WebSocket / challenge 协议

适用信号：

  • WebAssembly.instantiate
  • application/x-protobuf
  • 二进制响应、导出函数、首包/验证包分段

优先读取 references/02-algorithm-families.md 和 references/03-captcha-families.md。

验证码 / 风控 / challenge / verify

永远先拆 5 条线：

  1. 初始化 / challenge 线
  2. 图像或题面识别线
  3. 参数 builder 线
  4. 环境 / 指纹 / collect 线
  5. 最终 verify 线

优先读取 references/03-captcha-families.md。

统一工作流

1. 锁定最终写出点

优先从这些位置切：

  • fetch
  • XMLHttpRequest.send
  • setRequestHeader
  • document.cookie
  • JSON.stringify
  • verify 提交点
  • WebSocket 首包或验证包发送点

2. 记录 5 层检查点

至少保留：

  1. writer 检查点：最终 URL / header / body / cookie / WS 帧
  2. builder 输入：query、payload、token、challenge、distance、track、browser info
  3. 原始串或原始 payload
  4. 中间数组 / 中间对象 / 编码前字节流
  5. 最终输出

3. 先恢复中间态，再恢复最终编码

这条规则在下面几类题里尤其重要：

  • 小红书 x-s / x-s-common
  • 抖音 a_bogus / X-Bogus
  • 腾讯 collect
  • 网易盾 w
  • 各类 payload -> encode 的 header 家族

4. 只在必要时补环境

优先补到最小可运行边界：

  1. window/self/globalThis/document/navigator/location
  2. cookie/storage/performance/Date/crypto
  3. canvas/webgl/audio/plugins/mimeTypes/RTCPeerConnection

如果目标已经被收缩成纯函数，就不要把任务升级成“大补环境题”。

5. 把结果收敛到工程接口

最终优先沉淀下面这些产物：

  • 最小输入集合
  • 中间检查点集合
  • build_context() / build_payload() / sign() / solve() 这种分层接口
  • 本地样本与浏览器样本对照
  • 失败诊断点

你应该产出的结果

使用这项技能时，优先输出：

  1. 题型判断
  2. writer / builder / entry / source 分层
  3. 当前阻塞点判断
  4. 必要检查点列表
  5. 是否需要 AST、插桩、补环境、图像识别或协议拆包
  6. 推荐的落地结构：函数、solver、SDK、服务
  7. 易错点与版本风险

资源导航

案例脚手架

要在工作区里快速起一套“可复盘、可扩展”的案例骨架，运行：

python "<skill-dir>\\scripts\\new_case_scaffold.py" `
  "case-name" `
  --type captcha `
  --family tencent `
  --tags captcha,collect,pow `
  --sources "https://example-a,https://example-b" `
  --language py `
  --output ".\\research"

脚手架会生成：

  • case-overview.md
  • request-chain.md
  • evidence-log.md
  • checkpoints.json
  • metadata.json
  • solver_stub.js 或 solver_stub.py
  • todo.md

最后约束

始终偏向下面这些做法：

  1. 从真实请求或真实 sink 进入。
  2. 对浏览器值和本地值建立同构检查点。
  3. 先拆算法层、环境层、协议层，再决定怎么迁移。
  4. 同站点多文章时记录“思路差异”，不要只保留一个最终答案。
  5. 每个案例都沉淀输入边界、检查点、代码骨架、易错点，而不是只留最终成品。