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通用的 JavaScript 逆向分析工具，用于分析网站的加密和签名算法，生成详细的逆向报告和 Python 实现代码
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | JS Reverse Analyzer |
| description | 通用的 JavaScript 逆向分析工具，用于分析网站的加密和签名算法，生成详细的逆向报告和 Python 实现代码 |
| version | 1.0.0 |
| author | AI Assistant |
| tags | ["reverse-engineering","javascript","web-scraping","security"] |
这是一个通用的 JavaScript 逆向分析工具，能够帮助分析目标网站的加密算法、签名机制和反爬策略。该工具会：
本 Skill 提供完整的 JS 逆向分析流程，引导 AI 进行系统化的分析。
主要使用方式：
本 Skill 配备了 13个 MCP 辅助工具，用于突破技术限制。
何时考虑使用 MCP 工具：
bypass_challenge 工具绕过deobfuscate_code 工具反混淆analyze_with_browser 工具detect_protection 工具检测重要提示：
当用户请求分析某个网站的 JS 逆向算法时：
请分析 [网站URL] 的 JS 加密算法
按照以下步骤进行分析：
使用 read_url_content 工具获取目标页面的 HTML：
read_url_content(目标URL)
从 HTML 中识别加载的 JS 文件列表。
💡 MCP 工具提示：如果 JS 文件高度混淆难以阅读，使用
deobfuscate_code工具先反混淆！
下载并分析识别到的关键 JS 文件：
重点查找以下关键字：
sign, signature, encrypt, decryptmd5, sha, aes, rsa, crctimestamp, nonce, tokenheaders, request, axios, fetch从 JS 代码中提取核心算法：
常见算法类型：
提取要点：
axios.post, fetch）创建结构化的逆向分析报告，包含以下章节：
# [网站名称] JS 逆向分析报告
## 1. 目标网站信息
- URL、网站名称、分析时间
## 2. 关键 JS 文件识别
- 主要 JS 文件列表
- 第三方库依赖
## 3. 请求签名算法分析
- 核心代码片段
- 算法步骤说明
- 参数构造方式
## 4. 算法实现细节
- 具体算法的代码实现
- 关键常量和变量
## 5. Python 逆向实现
- 完整的 Python 代码
- 使用示例
## 6. 关键要点
- API 域名
- 签名特点
- 注意事项
## 7. 验证方法
- 浏览器调试步骤
- 验证方式
## 8. 可能的反爬措施
- User-Agent 检测
- Cookie 验证
- 频率限制
- IP 限制
## 9. 总结
提供完整的 Python 逆向代码，必须包含：
Python 代码模板：
import json
import time
import hashlib
import requests
def custom_algorithm(data):
"""自定义算法实现"""
# TODO: 实现具体算法
pass
def generate_signature(params, timestamp):
"""生成签名"""
# 1. 参数处理
# 2. 拼接字符串
# 3. 计算签名
pass
def make_request(url, params):
"""发送请求"""
# 1. 生成时间戳
# 2. 生成签名
# 3. 构造请求头
# 4. 发送请求
pass
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
result = make_request(api_url, params)
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
特征：
识别方法：
// 查找 md5、MD5、hash 等关键字
md5(data)
crypto.MD5(data)
Python 实现：
import hashlib
def md5_sign(data):
return hashlib.md5(data.encode('utf-8')).hexdigest()
特征：
识别方法：
// 查找 AES、encrypt 等关键字
CryptoJS.AES.encrypt(data, key)
Python 实现：
from Crypto.Cipher import AES
import base64
def aes_encrypt(data, key, iv):
cipher = AES.new(key.encode(), AES.MODE_CBC, iv.encode())
# 加密逻辑
特征：
识别方法：
// 查找 RSA、publicKey 等关键字
encrypt.setPublicKey(publicKey)
encrypt.encrypt(data)
Python 实现：
from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5
import base64
def rsa_encrypt(data, public_key):
# RSA 加密逻辑
特征：
识别方法：
// 查找 crc、CRC32 等关键字
// 特征常量：0xEDB88320 或 3988292384
Python 实现：
def crc32(data):
crc = 0xFFFFFFFF
# CRC32 算法
return crc & 0xFFFFFFFF
识别方法：
在报告中必须包含：
分析完成后，生成以下文件：
按照本 Skill 的步骤 1-5 进行分析是主要方式。在分析过程中需要注意：
read_url_content 获取页面内容deobfuscate_code 工具辅助bypass_challenge 工具analyze_with_browser 工具参考之前为 vbdata.cn 生成的分析报告：
用户输入：
分析 https://example.com/api 的 JS 逆向算法
AI 执行流程：
read_url_content 获取页面最终输出：