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QAX答题页面js逆向分析（二）
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、通过前端js解密，获取答案二、通过Python，模拟请求完成自登录到答题的所有操作。1.引入库2. 程序结构3. python解密 JSEncrypt 三、总结与反思 前言继上一篇博客，主要讲解了页面分析的思路，没有什么可以实操的代码，因此在此继续开启一篇代码实现的文章，具体实现思路，参考上一篇博客: QAX答题页面js逆向分析（一）即可 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、通过前端js解密，获取答案操作流程，通过抓包获取topicList参数，复制到data.json文件中，再运行demo.html 文件即可把解密后的正确答案，展示在页面中。 "+(index+1)+", 正确答案： "+encryptedPass+" ") console.log(index+1, "正确答案： ", encryptedPass); }) })运行结果图 注意：建议使用第三方工具抓包，在谷歌浏览器中抓包页面尺寸变化，会强制刷新，不易操作，且容易导致请求覆盖（每次获取的题目id都会不同，会导致题目与解密的正确答案不匹配）。 二、通过Python，模拟请求完成自登录到答题的所有操作。通过测试，可以发现该流程没有复杂的参数加密，几乎所有参数都是能够在请求中拿到的，因此在考虑用时最少的条件下，可以使用python模拟请求发送，实现自动答题的操作。 1.引入库代码如下（示例）： import requests import datetime as dt from Crypto.PublicKey import RSA from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5 import base64 2. 程序结构附图 初始化相关参数： def __init__(self, score=100, is_comply='0'): self.json_data = { 'user_id': '', 'user_name': '', 'user_phone': '', 'paper_id': '', 'all_socket': '', 'score': score, # 最终得分 'start_time': dt.datetime.now().strftime('%F %T'), 'end_time': dt.datetime.now(), 'pclassifyList': [], 'is_comply': is_comply, # 是否已完成,0是完成 } self.Referer = '' self.token = ''这里只放其中一个核心实例方法，findTopicList 实例方法代码： def findTopicList(self): cookies = { 'JSESSIONID': '', } headers = { 'Pragma': 'no-cache', 'Sec-Fetch-Site': 'same-origin', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9', 'User-Agent': '', 'Sec-Fetch-Mode': 'cors', 'content-type': 'application/json', 'Accept': '*/*', 'Cache-Control': 'no-cache', 'Referer': self.Referer, 'Connection': 'keep-alive', 'token': self.token, } params = { 'paper_id': self.json_data['paper_id'], } response = requests.get('.../devops/examport/index/findTopicList', params=params, cookies=cookies, headers=headers).json() topicList = response['data'][0]['topicList'] dd = {'A': 0, 'B': 1, "C": 2, "D": 3, "E": 4, "F": 5} for topic in topicList: # 这里调用解密方法，实现解密 answers = decryptMy(topic['topic_value']) topic["userAnswer"] = '' # 有可能会出现多选题，因此在这里以循环至结束，判断答案取完 for answer in answers.split(','): answerId = topic['answerList'][dd[answer]]['id'] # print(answerId) topic["userAnswer"] = topic["userAnswer"]+","+str(answerId) + ":" + answer topic["userAnswer"] = topic["userAnswer"][1:] topic['uscore'] = 5 topic['answer'] = answer topic['is_right']= '0' # 答题时间，以前一个题目完成时间+1.3秒为一个单位 self.json_data['end_time'] = self.json_data['end_time'] + dt.timedelta(seconds=1.3) topic['answer_time'] = self.json_data['end_time'].strftime('%F %T') self.json_data['topicList'] = topicList 3. python解密 JSEncrypt通过查询相关资料，得知这是采用RSA 加密算法进行加密，这里科普一下 RSA算法是第一个能同时用于加密和数字签名的算法，也易于理解和操作。RSA是被研究得最广泛的公钥算法，从提出到现今的三十多年里，经历了各种攻击的考验，逐渐为人们接受，普遍认为是目前最优秀的公钥方案之一。RSA公开密钥密码体制。所谓的公开密钥密码体制就是使用不同的加密密钥与解密密钥，是一种“由已知加密密钥推导出解密密钥在计算上是不可行的”密码体制。 多次尝试，最后得到以下代码块： from Crypto.PublicKey import RSA from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5 import base64 def decryptMy(inputdata): data = base64.b64decode(inputdata) privateKey = "私钥" privateKey = base64.b64decode(privateKey) private_key = RSA.import_key(privateKey) cipher_rsa = PKCS1_v1_5.new(private_key) sentinel = None ret = cipher_rsa.decrypt(data, sentinel) return ret.decode()附上参考链接： pycryptodome 加密解密 爬虫常见加密解密算法 PyCryptodome官方文档 最后附个结果图 这次测试，基本能够达到了最初的答题满分的目的，也在一定程度上对自身掌握技术的重新认识，有了更好的前进方向。 不足之处： 对于常见数据加密方式认识不足，需要恶补抓包工具使用不熟练，只局限普通的http请求，没能最大化发挥工具的作用 |
附上 简易的 dmeo.html 代码
其中，各个实例方法都是通过抓包分析而构造的，简单介绍一下：
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