a_bogus逆向 bdms_1.0.1.19_fix.js

已于 2025-03-23 16:03:49 修改
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分类专栏： JS逆向 文章标签： python
于 2025-03-23 13:33:38 首次发布
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今天刚好看到一篇文章(aHR0cHM6Ly9tcC53ZWl4aW4ucXEuY29tL3MvYkI3amJUT2hlakNWMzZIM2o5OURzQQ==)，便想着试下，动手之前先去B站找找相关视频（大厂的加密一般分析和文章和视频都不少），磨刀不误砍柴工，找了个V 1.0.1.5版本的视频(aHR0cHM6Ly93d3cuYmlsaWJpbGkuY29tL3ZpZGVvL0JWMVVLV3hlTUVncC8/c3BtX2lkX2Zyb209MzMzLjMzNy5zZWFyY2gtY2FyZC5hbGwuY2xpY2smdmRfc291cmNlPTA2MGI2Y2I0NTAzYzczY2ZkMjU1NWE3M2Y4Zjk4NjZl)。前期准备完成后，开干。没成想直接就干出结果了，而且补环境框架一行代码没改。

注意事项：
在这里插入图片描述
_tnc_request_url是XMLHttpRequest实际请求地址，这点很重要！！！

还需要注意a_bogus生成的位置，因为是靠前面的参数生成的

经过2天苦战分析，最终逆向出来了，完美调用。

如需要交流，https://www.metadatatechouse.cn/#/index

扫码联系，备注DY

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a_bogus参数逆向分析
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a_bogus值补环境很简单，主要寻找函数的加密入口，网上大部分文章都是直接跳转到加密入口位置，下面我们一步步回溯堆栈调试，小白也可明白
web爬虫笔记：js逆向案例十 a_bogus参数（补环境流程）
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3、给window对象挂上代理查看输出日志，并补充对应的对象、属性、方法等
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进入文件发现直接定位到s.apply(b, u)，通过搜索s.apply(b, u)这个总共有21处，在这里打上断点调试。通过分析发现s.apply(b, u),u带了几个参数，b等于null,s.apply等于一个函数，点击这个函数发现可以直接点击进去，再次跟栈。在每个断点判断，在27处的时候发现可以得到结果。mstoken：请求params中的参数，之前请求的时候有这个参数，后面请求的时候又没了，可以不用携带。a_bogus：请求params中的参数，对标老版的x_bogus，也是本文章逆向的目标。
a_bogus逆向分析
m0_72605044的博客
11-13 6516
但document.all又有具体的功能，这算是JavaScript的一个历史问题了，它浏览器自己执行起来没问题，但对于我们补环境框架来说，要自己实现document的功能同时让其为undefined 就不好解决了。3 这里我们先进入他的启动器里进去找到该方法断点打上，看他是否可以短住，要是短住了那恭喜你成工的定位到该函数了，没找到的具续找，值到短住为只。2 其实他们的算法生成逻辑都是用的同一套算法的，换汤不换药的，用的都是jsvmp来的，只是里面嵌套了很多vmp。对应的函数也没有混淆，找到后导出给。
逆向|dy|a_bogus|1.0.1.19-fix.01
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某短视频新算法之a_bogus逆向分析
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抖音a_bogus逆向分析
抖音a_bogus逆向脚本
kangtuo25007的博客
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python抖音，用户主页信息爬虫,a_bogus参数逆向
抖音逆向a_bogus参数
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【闲鱼】https://m.tb.cn/h.g8UbZSL?tk=75E231BcfMD ZH4920
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最新a_bogus纯算法还原，文章内含完整JS算法可直接使用！
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最新长ab纯JS算法， 最新a_bogus参数逆向分析及插桩调试技巧
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"最新巨量算数（X-Bogus、-signature、msToken）参数加密分析结果（1.0.0.22）"这个标题揭示了一个针对特定加密机制的深度研究，这种加密机制可能被用于保护敏感信息，比如用户数据或者网络请求的安全性。...
JS逆向，一起dou起来，看看最新的a_bogus
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js逆向最新的a_bogus，你学你也会，你会你也能拿小姐姐视频
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接下来我们刷新页面，查看控制台的日志信息，可以看到函数的输出包括了true、false、数字以及一长一短的字符串，仔细观察就可以发现这两段字符串是。，如下图所示我们在此函数位置设置一个日志断点，日志的输出值就改为函数输出（注意一定要把本行的其他不相关断点去除，例如图中的灰色断点）第二步我们已经找出了可能的位置，而且此处的代码做了jsvmp混淆，因此我们对此处的代码进行进一步的分析，参数的位置，可以看到此处的代码做了混淆，因此我们要着重进行分析。之外的其他所有参数，因此我们猜想另一个字符串就是我们所需要的。
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可以看到，加密最后运行的函数是s.apply(b,u)并且赋值给了l，那么我们可以大胆猜测一下，这个l就是返回的加密结果，但是我们知道request中有很多加密参数，而且这个代码是jsvmp，所以我们可以认为，这里是调用了jsvmp的指令函数，这个指令函数加密了我们的a_bogus，但是也被其他的一些需求调用，所以说我们要定位到加密a_bogus的时机。首先看一下接口的加载器，也就是发送请求的调用栈，挨个查看之后不难发现，加密的入口应该在这两处，由于栈中的调用顺序是从下往上，所以我们先看下面那个入口。
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看了看项目发现，有两个项目新增了abogus的加密，搞一搞，刚开始完全没有思路，多亏尹佬指点一二终于搞出来了。
彩色图像的PSNR、SSIM、LPIPS、CIEDE2000评价算法源码matlab
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以下是彩色图像的PSNR、SSIM、LPIPS和CIEDE2000评价算法的Matlab源码示例： 1. PSNR（峰值信噪比）： ```matlab function psnr_value = PSNR(original, distorted) [M, N, ~] = size(original); mse = sum((original(:) - distorted(:)).^2) / (M * N * 3); max_value = max(original(:)); psnr_value = 10 * log10(max_value^2 / mse); end ``` 2. SSIM（结构相似性指数）： ```matlab function ssim_value = SSIM(original, distorted) K1 = 0.01; K2 = 0.03; L = 255; C1 = (K1 * L)^2; C2 = (K2 * L)^2; original = double(original); distorted = double(distorted); mean_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original, 'valid'); mean_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted, 'valid'); var_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original.^2, 'valid') - mean_original.^2; var_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted.^2, 'valid') - mean_distorted.^2; cov_original_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original .* distorted, 'valid') - mean_original .* mean_distorted; ssim_map = ((2 * mean_original .* mean_distorted + C1) .* (2 * cov_original_distorted + C2)) ./ ((mean_original.^2 + mean_distorted.^2 + C1) .* (var_original + var_distorted + C2)); ssim_value = mean2(ssim_map); end ``` 3. LPIPS（感知相似性指标）：需要下载并使用LPIPS库，源码和使用说明可在https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity 找到。 4. CIEDE2000（CIE 2000色差公式）：需要下载并使用CIEDE2000库，源码和使用说明可在https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/46861-color-difference-cie-de2000 找到。 以上是基本的示例代码，用于评估图像质量的不同评价指标。你可以根据实际需求和图像数据进行适当的调整和修改。
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