一文解决APP+小程序+电脑端小程序抓https数据包问题

原创 已于 2024-12-08 16:53:52 修改 · 6.2k 阅读 · 11 ·
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#小程序 #网络安全 #测试工具

于 2023-08-04 16:56:45 首次发布
本文详细介绍了如何在PC和移动端抓取APP和小程序的HTTPS请求，包括使用Yakit进行数据劫持、配置双层代理、处理证书信任问题，以及利用wirshark抓取https数据包的技巧和注意事项。

最近有很多朋友问我APP和小程序应该怎么抓包，为什么抓不了https请求包，网上说法很多这里就一篇文章统一解决下大家的问题。

首先我们需要一个抓包神器yakit,实战中这个软件非常强大，数据劫持支持http2.0和国密TLS。有了这么强大的工具我们就可以开始解决APP小程序抓包问题了。

 1.PC端小程序抓包

最近接了很多小程序的渗透，那就先来讲讲PC端小程序如何抓包。

PC端抓包我们需要双层代理，这里使用proxifier+yakit的形式

proxifier的配置

proxifier的安装大家可以去参考下别的博主，我这里主要讲解如何使用

首先配置代理服务器，左上角

 监听本地8083端口（跟yakit一致）

 配置代理规则，监听微信的数据

yakit配置

 yakit这边同步开启数据劫持，全局代理数据到8083端口，这样就能抓到小程序的数据包了

 

 这样就能抓到小程序的包了，全是https

 出现问题及其解决方案

1.证书不信任

导出yakit证书

 这里一定要去访问下载，访问下载后双击证书就可以直接安装（证书的安装大家可以参考其他博主，非常简单）直接下载的格式是pem后续APP安装需要用到

 2.访问小程序无响应

关闭代理服务器访问小程序，接收到数据后再打开代理服务器

其他解决办法

使用旧版微信，就正常抓包就能抓包，有一定的封号风险

 微信3.2.1版本链接

2.APP和移动端小程序抓包

由于安卓7.0以上版本不再信任用户证书，所以我们需要给手机安装系统证书（必须root！未root的安装手机抓包可以使用httpcanary）

导出yakit证书

 这里需要选择下载到本地，这时证书下载下来应该是pem格式

转换证书格式

这里如果是burp或者其他的证书需要将证书转为pem格式

使用openssl（关于openssl的安装建议在Linux环境下安装很方便，如果在windows环境下会遇到perl，openssl，windows三方版本不兼容问题，祝各位好运）

openssl x509 -inform DER -in burp.cer -out cacert.pem

yakit的证书因为导出后就是pem格式可以省略第一步，直接查看证书哈希值

openssl x509 -inform PEM -subject_hash_old -in cacert.pem

将文件名改为hash值最上方的数字，到这里证书就算制作成功（burp;9a5ba575;yakit:38555061）

将证书名字命名为hash值.0（38555061.0）

导入系统证书

这里需要用到adb，不会adb的朋友可以去学习一下

将证书复制到安卓目录下

adb push C:\Users\2023\Desktop\38555061.0 /sdcard/

 提权

adb shell
su
mount -o remount -o rw /
mount -o remount -o rw /system

上面选一个用就行

如果出现报错则将逍遥模拟器的共享系统盘改为独立系统盘

remount of /system failed: Read-only file system

把证书复制到系统证书目录，然后赋权

cp /sdcard/38555061.0 /system/etc/security/cacerts/
chmod 644 /system/etc/security/cacerts/38555061.0
reboot	重启

这样就成功把证书导入到安卓系统证书里面了，导入成功可以看到证书

burp

 后续将手机的网络代理到yakit的监听端口就行了

 问题及解决方案

注意抓取app时yakit需要劫持PC端IP的端口，不能劫持本地端口

如果出现打开APP无响应或者报错的情况大概率采用的SSL双向校验，目前博主没有了解到有方法能够抓包

3.wirshark抓取https数据包

参考：

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Gemini genai sdk chat history
08-23
<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题，我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答，因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化，且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中，模型能够记住之前的对话内容，从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中，实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点： 1. **消息传递结构**：通常，每次调用模型时，我们需要传递整个对话历史（包括用户的消息和模型的回复）作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**：每条消息通常包含角色（如"user"或"model"）和内容（文本）。例如： ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好！有什么可以帮助你的吗？"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么？"} ] ``` 3. **管理对话历史**：开发者需要维护一个消息列表，每次用户发送新消息时，将新消息添加到历史列表中，然后调用模型生成回复，再将模型的回复也添加到历史列表中。注意，历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度（通常有token限制）。 4. **截断历史记录**：当对话历史很长时，需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息，或者删除中间的一些消息但保留开头（如系统指令）和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**：在Gemini SDK中，可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如： ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么？") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中，`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后，用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**： - **上下文丢失**：如果发现模型没有记住之前的对话，请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例，并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**：当历史记录很长时，可能会超过模型的最大token限制（例如，gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token）。此时，需要手动截断历史记录（如保留最近的几条消息）或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**：如果需要长期存储对话，可以将历史记录保存到数据库，并在下次对话时重新加载。但要注意，重新加载后，需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**：如果需要开始一个新的对话，可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**：在对话开始时，可以设置一个系统指令（system instruction）来指导模型的行为。例如： ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题，我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题： §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史？ 2. 当对话历史很长时，如何避免超过模型的token限制？ 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复？ 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少？ 5. 在Gemini SDK中，如何设置系统指令来指导模型的行为？</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案： #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入： ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互（自动携带历史） response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容： ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好！有什么可以帮助你？"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**：Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**： ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**：模型忘记之前的对话 **解决方案**： - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限： ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**：用户输入包含敏感数据 **清理方法**： ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能： ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据（如 session_id）共同存储： ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**：Gemini 1.5 支持原生文件处理（PDF/Word），可将文档作为历史上下文传入[^1]： > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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