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外的題果然考得與眾不同
[secrypt_cen.html]
這次是HTML網頁，然后JS加密判斷
翻看JS代碼
{width="5.75in" height="3.375in"}
很顯然，關鍵的代碼在checkPassword
JS混淆是必備的
去混淆一條龍走起
先將關鍵代碼提取出來
JavaScript
function _0x4857(_0x398c7a, _0x2b4590) { const _0x104914 =
_0x25ec(); _0x4857 = function (_0x22f014, _0x212d58) { _0x22f014 =
_0x22f014 - (0x347 + 0x46a * -0x7 + 0x1cc6); let _0x321373 =
_0x104914[_0x22f014]; return _0x321373; }; return
_0x4857(_0x398c7a, _0x2b4590); } (function (_0x414f9c, _0x3d4799)
{
//...................省略大量代碼
} function safe_add(a, b) { var c = (65535 & a) + (65535 & b); return
(a >> 16) + (b >> 16) + (c >> 16) << 16 | 65535 & c } function
bit_rol(a, b) { return a << b | a >>> 32 - b }使用在線的javascript去混淆即可
deobfuscate.relative.im
得到去混淆后的結果
function checkPassword(_0x38d32a) {
try {
if (_0x38d32a.length !== 21) {
return false
}
if (
//......省略大量代碼
return [c, d, j, k]
}
function md5_cmn(a, b, c, d, e, f) {
return safe_add(bit_rol(safe_add(safe_add(b, a), safe_add(d, f)), e),
c)
}
function md5_ff(a, b, c, d, e, f, g) {
return md5_cmn((b & c) | (~b & d), a, b, e, f, g)
}
function md5_gg(a, b, c, d, e, f, g) {
return md5_cmn((b & d) | (c & ~d), a, b, e, f, g)
}
function md5_hh(a, b, c, d, e, f, g) {
return md5_cmn(b ^ c ^ d, a, b, e, f, g)
}
function md5_ii(a, b, c, d, e, f, g) {
return md5_cmn(c ^ (b | ~d), a, b, e, f, g)
}
function safe_add(a, b) {
var c = (65535 & a) + (65535 & b)
return (((a >> 16) + (b >> 16) + (c >> 16)) << 16) | (65535 &
c)
}
function bit_rol(a, b) {
return (a << b) | (a >>> (32 - b))
}flag長度21
發現了MD5加密，和兩個MD5字符串
看起來無關聯？
后來審計整個代碼發現，對輸入的flag分部分進行判斷比較
寫出對應的部分，在控制臺console輸出相關信息是一個不錯的選擇
function checkPassword(_0x38d32a) {
try {
// Password length is 21.
if (_0x38d32a.length !== 21) {
return false;
}
if (
_0x38d32a.slice(1, 2) !==
(String.fromCodePoint + "")[
parseInt((parseInt + "").charCodeAt(3), 16) - 147
] /* password[1] = 'o' */ ||
_0x38d32a[(parseInt(41, 6) >> 2) - 2] !==
String.fromCodePoint(123) /* password[4] = '{' */ ||
_0x38d32a[4].charCodeAt(0) !==
_0x38d32a[7].charCodeAt(0) + 72 /* password[7] = '3'. */ ||
JSON.stringify(
Array.from(
_0x38d32a.slice(5, 7).split("").reverse().join(),
(_0x2d4d73) => _0x2d4d73.codePointAt(0)
).map((_0x5b85c5) => _0x5b85c5 + 213)
) !==
JSON.stringify([
285, 257, 297,
]) /* password[5] = 'T', password[6] = 'H' password[7] =
'3'*/
) {
return false;
}
/* For password[8], password[9], password[10], password[11]
*/
let _0x3c7a5c = _0x38d32a.slice(8, 12).split("").reverse();
try {
for (let _0x396662 = 0; _0x396662 < 5; _0x396662++) {
_0x3c7a5c[_0x396662] =
_0x3c7a5c[_0x396662].charCodeAt(0) + _0x396662 +
getAdder(_0x396662);
}
} catch (_0x1fbd51) {
_0x3c7a5c = _0x3c7a5c.map(
(_0x24cda7) => (_0x24cda7 += _0x1fbd51.constructor.name.length -
4)
);
}
if (
MD5(String.fromCodePoint(..._0x3c7a5c)) !==
"098f6bcd4621d373cade4e832627b4f6" /* password[8] = '0',
password[9] = 'R', password[10] = '3', password[11] = 'M'
*/
) {
return false;
}
if (
MD5(_0x38d32a.charCodeAt(12) + "") !==
"812b4ba287f5ee0bc9d43bbf5bbe87fb" /* password[12] = '_' */
) {
return false;
}
_0x3c7a5c = (_0x38d32a[8] + _0x38d32a[11]).split("");
_0x3c7a5c.push(_0x3c7a5c.shift());
if (
_0x38d32a.substring(14, 16) !==
String.fromCodePoint(
..._0x3c7a5c.map((_0x5b5ec8) =>
Number.isNaN(+_0x5b5ec8) ? _0x5b5ec8.charCodeAt(0) + 5 : 48
)
) /* password[14] = 'R' password[15] = '0' */ ||
_0x38d32a[_0x38d32a[7] - _0x38d32a[10]] !==
atob("dQ==") /* password[0] = 'u' */ ||
_0x38d32a.indexOf(String.fromCharCode(117)) !==
_0x38d32a[7] - _0x38d32a[17] /* password[17] = '3' */ ||
JSON.stringify(
_0x38d32a
.slice(2, 4)
.split("")
.map(
(_0x7bf0a6) =>
_0x7bf0a6.charCodeAt(0) ^
getAdder.name[_0x38d32a[7]].charCodeAt(0)
)
) !==
JSON.stringify(
[72, 90].map(
(_0x40ab0d) =>
_0x40ab0d ^
String.fromCodePoint.name[_0x38d32a[17] - 1].charCodeAt(0)
)
) /* password[2] = 'f', password[3] = 't' */
) {
return false;
}
if (
String.fromCodePoint(
..._0x38d32a
.split("")
.filter(
(_0x5edfac, _0x2965d2) => _0x2965d2 > 15 && _0x2965d2 % 2 == 0
)
.map(
(_0x2ffa6d) =>
_0x2ffa6d.charCodeAt(0) ^ (_0x38d32a.length + _0x38d32a[7])
)
) !==
atob(
"g5Go"
) /* password[16] = 'V', password[18] = 'D', password[20] =
'}' */
) {
return false;
}
if (
_0x38d32a[_0x38d32a.length - 2] !==
String.fromCharCode(Math.floor((({} + "").charCodeAt(0) + 9) / 3))
||
_0x38d32a[1 + _0x38d32a[7]] !== giggity()[5] /* password[19]
= ! */
) {
return false;
}
return true;
} catch (_0x4d4983) {
return false;
}
}
function getAdder(_0x430c9d) {
switch (_0x430c9d) {
case 0:
return 34;
case 1:
return 44;
case 2:
return 26;
case 3:
return 60;
}
return 101;
}
function giggity() {
return giggity.caller.name;
}得到flag
uoft{TH30R3M_PR0V3D!}
使用某插件的過程中，大量個性化需求不能滿足，于是我有了更改源碼的沖動。翻遍所有角落，只找了一份壓縮混淆的 js 文件。
一、場景復現
先來說說幾種我們迫切需要知道源碼的情況：
1.閱讀源碼，當然，大部分開源的代碼都是可以直接查看的；
2.對某插件做個性化的需求更改，這時候你渴望看到未混淆壓縮的代碼；
3.為了增加代碼分析的難度，混淆（obfuscate）工具被應用到了許多惡意軟件（如 0day 掛馬、跨站攻擊等）當中。
分析人員為了掀開惡意軟件的面紗，首先就得對腳本進行反混淆（deobfuscate）處理。
4.當你準備抄襲別人代碼時，這個稍微有點不可描述；
二、尋求方案
為了快速的解決問題，我們首先嘗試一下現有方案：
http://jsnice.org/
一個簡單的示例：
解析后：
是不是反混淆之后，可讀性強了很多。
2.js 代碼混淆站長工具
我們先從 Lodash 找一段演示代碼，如下：
普通混淆后，就變成了這樣：
為了測試一下如何反混淆，我們將混淆后代碼拷貝到 jsnice ：
好的，我們加大力度，采用加密壓縮方式。這次代碼明顯多了，而 jsnice 也反混淆失敗了：
這段代碼，地球人已經沒法讀懂了，亂七八糟的。那么，問題來了，加密混淆的代碼真的沒有辦法復原嗎？
三、思維突破
從上面的演示可以看出來，加密之后的混淆，已經完全無法反混淆了。
除非我們知道混淆算法，可是混淆方式不計其數，你需要知曉它的混淆方式，并制定出反混淆算法，那估計會累死。
眾所周知，JavaScript 是解釋性語言，它嚴重依賴游覽器。不管 JavaScript 如何混淆，最終瀏覽器都會知道最真實的代碼。所以，我們還得以瀏覽器為突破口。
首先，同步一下原始代碼：
其次，確定源碼中是否包含在 eval 中，參考代碼如下：
然后，查找關鍵字 throw，如果有，那就成功了一大步；
最后，改動源碼，讓源碼拋出異常，讓 Eval Code 還原出真實代碼；
四、相關工具介紹
我們先來看一下，目前常用的混淆工具：
反混淆工具：
了解更多，請參考：幾種常見的JavaScript混淆和反混淆工具分析實戰
五、了解混淆手段
1.base62 編碼，其最明顯的特征是生成的代碼以 eval(function(p,a,c,k,e,r)) 開頭；
這類混淆的關鍵思想在于將需要執行的代碼進行一次編碼，在執行的時候還原出瀏覽器可執行的合法的腳本，然后執行之。
看上去和可執行文件的加殼有那么點類似。Javascript 提供了將字符串當做代碼執行（evaluate）的能力，可以通過 Function 構造器、eval、setTimeout、setInterval 將字符串傳遞給 js 引擎進行解析執行。
無論代碼如何進行變形，其最終都要調用一次 eval 等函數。
解密的方法不需要對其算法做任何分析，只需要簡單地找到這個最終的調用，改為 console.log 或者其他方式，將程序解碼后的結果按照字符串輸出即可。
2.隱寫術
嚴格說這不能稱之為混淆，只是將 js 代碼隱藏到了特定的介質當中。
如通過最低有效位（LSB）算法嵌入到圖片的 RGB 通道、隱藏在圖片 EXIF 元數據、隱藏在 HTML 空白字符等。
比如這個聳人聽聞的議題：《一張圖片黑掉你》在圖片中嵌入惡意程序，正是使用了最低有效位平面算法。結合 HTML5 的 canvas 或者處理二進制數據的 TypeArray，腳本可以抽取出載體中隱藏的數據（如代碼）。
隱寫的方式同樣需要解碼程序和動態執行，所以破解的方式和前者相同，在瀏覽器上下文中劫持替換關鍵函數調用的行為，改為文本輸出即可得到載體中隱藏的代碼。
3.復雜表達式
代碼混淆不一定會調用 eval，也可以通過在代碼中填充無效的指令來增加代碼復雜度，極大地降低可讀性。
Javascript 中存在許多稱得上喪心病狂的特性，這些特性組合起來，可以把原本簡單的字面量（Literal）、成員訪問（MemberExpression）、函數調用（CallExpression）等代碼片段變得難以閱讀。
在 js 中可以找到許多這樣互逆的運算，通過使用隨機生成的方式將其組合使用，可以把簡單的表達式無限復雜化。
深入了解，請移步使用 estools 輔助反混淆 Javascript。
六、寫在最后
JavaScript 作為一個以函數式為核心的多范式動態弱類型腳本語言，因為它的靈活性，導致了源代碼在經過一些壓縮工具處理后，變得極難還原。
也有可能，當我們費勁心思還原出來的代碼，也許只是與源代碼運行流程一致的另一套代碼。當然，我們可以繼續探索，發掘未知的領域。
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2.JS 基礎｜搞懂 typeof 和 instanceof
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混淆是軟件開發中常用的技術，用于使代碼更難理解、分析和逆向工程。它將代碼轉化為一種復雜而紛繁的形式，同時保留其功能。混淆的主要目標是阻礙對代碼的未經授權訪問，保護軟件的知識產權或者隱藏軟件的真實行為。
在Android APK中，常用多種混淆技術來保護代碼，使其更難理解或逆向工程。其中一種技術是代碼混淆，它將源代碼轉換為等效但更復雜的形式，使其難以解讀和分析。另一種常用的技術是字符串加密，在這種技術中，敏感字符串（如API密鑰或URL）被加密，以防止輕易提取。此外，還采用控制流混淆來干擾代碼的邏輯流程，使其難以跟蹤程序的執行路徑和理解其功能。
混淆技術的使用增加了安全研究分析的難度，并使一些基于簽名的檢測方法失效。字符串加密使得追蹤關鍵信息變得具有挑戰性。這些措施使得惡意軟件更難以識別和追蹤。
出于這些原因，我們的公司——Liansecurity開發了一款名為"Incinerator"的產品，旨在提供高效、準確和自動化的逆向工程服務。通過對惡意軟件的廣泛分析和先前混淆檢測技術的研究，在我們的Android APK逆向工程產品“焚化爐"中實現了一種基于文本分類的混淆檢測方法。根據我們的測試，我們的方法實現了98%的準確率，這超出了我們的期望。在接下來的章節中，我們將詳細描述我們的方法。
在檢測Android應用程序中的混淆技術方面，最先進的系統是"AndrODet"。在這項工作中，作者構建了一個混淆檢測系統，針對每種混淆類型提取不同的特征，然后訓練一個在線機器學習模型。下面列出了目標混淆類型和AndrODet實現后的測試結果：
在Android的背景下，AndrODet面臨某些限制，影響其作為靜態代碼分析工具的準確性和有效性。主要集中在兩個方面：
AndrODet計算其度量指標是基于整個APK，包括核心業務代碼和關聯的庫文件。在Android生態系統中，依賴庫可能會非常龐大，有時甚至比核心業務代碼本身還要大。而且大多數情況下，依賴庫并不需要進行混淆。當僅依靠整個APK進行計算時，這些大型未混淆的庫的存在削弱了混淆部分的重要性，最終影響了AndrODet進行正確判斷的準確性。
AndrODet計算距離的方法局限于ASCII編碼。然而，使用Unicode編碼進行混淆技術的使用越來越普遍。因此，AndrODet無法處理和分析使用Unicode編碼進行混淆的代碼。這個限制阻礙了該工具在真實生產場景中準確檢測和評估混淆代碼的安全性和質量方面的能力。
AndrODet的限制對其在真實生產場景中的準確性構成了挑戰。了解這些限制及其對真實生產環境的影響對于尋求改進Android應用程序安全領域代碼分析工具能力的研究人員和從業者至關重要。
我們的方法主要解決了代碼混淆技術中最常見的標識符重命名的識別問題，這是惡意軟件常用的混淆技術。我們的方法也可以擴展到字符串加密。在我們的研究中，我們觀察到，當研究人員評估一個代碼片段是否被混淆時，他們最初的判斷依賴于類名、方法名和變量名的可理解性，以及可識別和常用的編碼約定，即所謂的“編碼英語”，與類似'a'、'Zb'、'c4'、'1li'、'0Oo'等不容易理解的名稱進行對比。最初，我們嘗試了算法方法來解決這個問題，但測試結果不怎么理想。然而，我們突然想到，這實際上是一個經典的自然語言（NLP）分類問題。
憑借這一靈感，我們將混淆檢測問題轉化為文本分類問題，而深度神經網絡處理文本分類，已經非常成熟。我們的測試結果也證明了這種轉換非常成功。“字符串加密”本質上也是一個文本分類問題，因此我們相信這種方法可以輕松擴展到字符串加密。
第1步涉及反編譯AndroidAPK和提取Smali代碼。在我們的實現中，我們使用我們自己的反編譯引擎"Reactor”。其他開源工具，如AndroGuard或Apktools也可以。從每個類中，我們提取類名和類變量名，這些是下一步分析的輸入。理論上可以提取更多特征，如函數參數名稱和局部變量，但提取更多的特征對準確率沒有太大的提升，因為前面的三個特征已經達到了很高的準確性。
創建兩個不同的訓練集。第1個訓練集是混淆的類生成的數據，標記為1。第2個訓練集是未混淆的類生成的數據，標記為0。
我們構建了一個文本分類神經網絡。該神經網絡使用步驟1中提取的特征和步驟2中的相應標簽進行訓練。通過利用深度學習網絡模型進行訓練。
該模型分成3層：嵌入層、LSTM層和密集層。
1）嵌入層：嵌入層將輸入整數序列轉換為密集矢量表示。
2）LSTM層：LSTM（長短期記憶）層是一種能夠處理序列數據和捕獲長期依賴關系的循環神經網絡（RNN）。在該模型中，使用了具有128個單元的LSTM層。
3）Dense層：Dense層是一個全連接層，對LSTM層的輸出進行線性變換并應用sigmoid激活函數。
我們從1000個數據樣本開始，發現結果已經非常不錯。隨著我們將樣本量增加到10000，準確率和驗證準確率都變得非常令人滿意。最終，我們的模型使用100000個數據樣本進行了訓練。我們試圖進一步擴充數據集，但準確率和驗證準確率沒有提高。為了避免由單個APK生成的數據引起的偏差，我們從數據庫中隨機提取了幾百個APK來生成我們的數據。從生成的數百萬個數據樣本中，我們隨機選擇了100000個進行訓練。
訓練結果如下：
訓練準確率：99.75%
驗證準確率：98.50%
在實際應用中，為了確定一個APK是否被混淆，我們使用了一種方法，該方法涉及檢查APK內的每個類是否進行混淆。通過將混淆類的數量除以類的總數，我們可以計算APK中混淆代碼的比例。盡管在理論，針對每個類，判斷可能出現假陽或者假陰，但是在判斷一個APK是否存在現象時，很難出錯，因為一個被混淆的APK，需要確保它的大部分代碼很難理解，這正是混淆的目的和最終呈現，大部分難以理解的類，是不能逃過模型的檢測的。因此，我們的模型在確定APK中是否存在混淆時達到了接近100%的準確率。
第一輪訓練后，我們從Fdroid和Abuse各獲取了1000個APK，進行驗證測試。FDroid代表良性apk， abuse代表惡意 apks，測試后，我們發現有較高概率出現假陽，一些非常短的內部類，例如”Class: MainActivity ExternalSyntheticLambda15; Method: <init> run Field: f>第一輪訓練后，我們從Fdroid和Abuse各獲取了1000個APK，進行驗證測試。FDroid代表良性apk， abuse代表惡意 apks，測試后，我們發現有較高概率出現假陽，一些非常短的內部類，例如”Class: MainActivity ExternalSyntheticLambda15; Method: <init> run Field: f$0 f$1 f$2 “ 這樣的情況，模型無法判斷是否是混淆。為了解決這個問題，我們從假陽的apk中，抽取了3000條數據樣本，加入訓練集合。重新訓練，再次訓練后，極大的降低了假陽。< f f “ 這樣的情況，模型無法判斷是否是混淆。為了解決這個問題，我們從假陽的apk中，抽取了3000條數據樣本，加入訓練集合。重新訓練，再次訓練后，極大的降低了假陽。
下面是我們抽取隨機的100個測試樣本，因為我們的模型校驗準確率是98.5%，所以測試結果中，混淆覆蓋率1%，2%這樣的情況，應該判斷為沒有混淆。剩下結果中的4%(md5:8328cd96c931d06d25f67d42a50fd20d)這個是誤報，分析原因是因為這個apk的類非常少，三條假陽數據導致了這個錯誤。其他的5%(923df6854199e999fdd274729b28a1ad)，7%(71e293f29e636112e0a00ebac8cf3eb8)都是真實存在的混淆。所以這個模型，判斷混淆的準確率接近100%，而且APK中存在非常少量的混淆也是可以檢測出來。
我們的訓練集中并沒有出現 unicode的混淆樣本，但是在測試的時候，這種情況也會被識別為混淆，因為模型對非混淆的文本有非常好的識別，所以即便出現樣本中沒有出現的其他混淆情況，也可以識別。
APK | APK Md5 | Obfuscation Coverage |
et.nWifiManager.apk | 11c43f6d781457352e5e61e725998ea8 | 0% |
jackpal.androidterm.apk | 8bbc3d9173e6d6b19e561a8651e83731 | 0% |
com.boombuler.widgets.contacts.apk | 8328cd96c931d06d25f67d42a50fd20d | 4% |
cz.jirkovsky.lukas.chmupocasi.apk | 86f763c8cf4530e1c46c75d26374855a | 99% |
com.example.poleidoscope.apk | 08cf9be157669f3e0f7dd88975fdc22c | 1% |
dufmvh.frdnoj.oggtsh.apk | cf2f9963933457dcdd1f28fec054cd07 | 56% |
ua.com.radiokot.lnaddr2invoice.apk | c1ade85027c6178e43daac2e957ba9b1 | 96% |
org.openbmap.unifiedNlp.apk | 79ce98b9d38490625ad15f5948afe32f | 0% |
com.dekics.chat.message.apk | dc84f225fdb1c21071ee70d43af39224 | 50% |
org.getdisconnected.libreipsum.apk | a394d3131303bd24bdcddc7e0a507f0d | 1% |
com.pnr.engproverbsandsayings.apk | 1d28e138a9ecf1c9b3240868879bbd54 | 10% |
org.ligi.blexplorer.apk | 49619da57858ffdd6bd55bb5b962efe3 | 1% |
net.osmand.srtmPlugin.paid.apk | c7dd9b418933ceea723527487bd94268 | 1% |
org.broeuschmeul.android.gps.bluetooth.provider.apk | cf1d9aa2d5eec5a8e0af76d9708a8da0 | 0% |
com.intense.pub1.sbgs.apk | e272df5c9abd7d4c03982bb506922428 | 15% |
tgr.kitach.messenger.apk | cd4acd78cf29adf56837e944c0ea3791 | 50% |
com.github.lamarios.clipious.apk | 0e728b50b101456d74329f97552ea2db | 94% |
com.ctbcad.cnove01.apk | 782216c3d9db96da2ef0285daddbdcdb | 0% |
in.ac.iitb.cse.cartsbusboarding.apk | ee83d9a3c3fcffbd833f1b73d28d28cd | 2% |
de.reimardoeffinger.quickdic.apk | 8e5e7cc0e581fac6c5d83802dadc0095 | 98% |
com.fastcleaner.forphoneandroid.freenoads.apk | c31ca58e67d55bb20a06e0f986cf04c1 | 92% |
com.gh4a.apk | 22556b8c3b0f4196b0db777d64cac5ee | 1% |
nznm.qfvxs.apk | a827ee829d6067eda9c19f1dee15b9af | 1% |
com.freezingwind.animereleasenotifier.apk | c0786ccbcfe7cb57f82f36a66040d452 | 1% |
ogjp.otmyswhz.apk | ef3c97b748088019dc986dce53ae0755 | 1% |
com.scare.obscure.apk | b11e72c94d810958df65d8716d853bc3 | 46% |
org.smc.inputmethod.indic.apk | c9eeb111666c723e3a4f78e2e11ab10d | 1% |
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本文討論的都是針對標識符重命名的混淆檢測，相同的辦法可以應用到字符串檢測上。但是不能應用到控制流混淆檢測。AndrODet的結果在這方面的表現也不盡如人意。未來我們會針對控制流檢測專門設計新的模型。
與AndrODet相比，我們的模型需要相對更多的時間來確定APK是否被混淆，因為它需要單獨檢測每個類。雖然可以批量檢測，但APK可能包含數千甚至數萬個類。然而，在生產環境中，這是可以接受的，因為分析APK涉及靜態分析、動態分析等各個方面，需要更長的時間來執行。因此，在我們的產品中，混淆檢測的等待時間是合理的。此外，這個時間也可以通過并行架構處理來緩解。
我們提出了一種基于文本分類的方法來檢測APK是否被混淆。這種方法以前在現有研究中沒有應用過，可以擴展到其他軟件中的混淆檢測以及字符串加密檢測。此外，我們建議APK中混淆的檢測應該在類級別進行，因為這樣可以達到基本100%的準確率。
我們已經在正式生產環境中實現了這種方法。
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