【JS逆向】xx社区 帖子 请求参数加密(nonce)

手把手操作JS逆向爬虫入门(一) 本文爬取的网站如下(可以找解密工具解码) aHR0cHM6Ly9uZXdyYW5rLmNuLw== 爬取的内容为网站的资讯情报版块的新闻资讯 鼠标点击翻页,在开发者工具中查看请求包,很容看出请求地址和参数, 其中post请求的参数如图: 请求中的变化参数为nonce和xyz,我们的目标就是找出这两个参数的加密原理,就是加密函数。然后用python代码编写函数生成该加密参数,或者抠出JS代码,然后再python中调用生成加密参数,然后出入post请求,实现爬虫。 逆向过程: 1、搜索. 阅读详情

 

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aHR0cHM6Ly9iYnMudml2by5jb20uY24vbmV3YmJzLw==

问题分析:

打开网页,鼠标往下滑,不停的加载数据,典型的ajax动态加载。

打开F12查看接口:

随着不停的加载数据,lastid 和 nonce 都在随着变化, nonce看着有点想md5加密,下面开始进入分析阶段。

逆向分析:

全局搜索”nonce“,出现两条数据:

 

先点击第一条看下:

看到了md5,并且把最终结果动态赋值给e,猜测这里就是加密nonce解密入口,打个断点,加载数据验证下,看看是否能断下来:

 果然,断点起作用了,分析下里面的参数数据:

t :时间戳;

1e7 * Math.random():生成随机数据;

parseInt 函数:对字符串进行解析,最后返回整数。

知识点:

 这些参数都将作为匿名函数的参数进行处理,也就是进行md5处理:

 跟进去:

 此处就是参数加密的逻辑所在,

【爬虫】JS逆向解决反爬问题系列4——nonce破解 JS逆向分享 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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MaxShuo1024
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