JS混淆代码还原:让逆向分析不再困难
2024-09-23 15:18:42作者:胡唯隽
项目介绍
在网络安全和逆向工程领域,JavaScript代码混淆是一种常见的保护手段,旨在增加代码的复杂性,使其难以被分析和理解。然而,这种混淆技术也成为了逆向分析的一大障碍。为了解决这一问题,我们推出了JS混淆代码还原项目,旨在帮助开发者轻松还原混淆后的JavaScript代码,使其恢复到可读性更高的状态。
项目技术分析
JS混淆代码还原项目基于TypeScript开发,采用了现代化的ES模块系统,并结合了AST(抽象语法树)技术,能够精准地识别和还原混淆代码中的关键部分。项目主要通过以下几个步骤实现代码还原:
- 字符串数组还原:识别并还原混淆代码中常见的字符串数组,这些数组通常包含了加密的字符串。
- 乱序函数还原:解析并还原自调用函数,这些函数通常用于打乱字符串数组的顺序。
- 解密器定位:通过分析代码结构,定位并还原解密器函数,使其能够正确解密混淆后的代码。
项目支持多种定位解密器的方式,包括字符串数组长度、解密器调用次数以及手动扣代码注入,确保能够应对各种复杂的混淆场景。
项目及技术应用场景
JS混淆代码还原项目适用于以下场景:
- 网络安全分析:帮助安全研究人员分析和理解混淆后的恶意代码,提高安全检测的效率。
- 逆向工程:为逆向工程师提供工具,使其能够更轻松地分析和还原混淆后的JavaScript代码。
- 代码审计:帮助开发者在代码审计过程中,快速识别和还原混淆代码,提高审计效率。
项目特点
- 在线体验:项目提供了一个在线工具,用户可以直接在js-deobfuscator.vercel.app上体验代码还原功能,无需安装任何软件。
- 本地部署:支持本地部署,用户可以通过简单的命令行操作,在本地环境中还原混淆代码。
- 丰富的示例:项目提供了多个实际混淆代码的示例,帮助用户更好地理解和使用项目功能。
- 灵活的配置:用户可以根据实际混淆代码的特点,灵活配置还原选项,确保还原效果最佳。
结语
JS混淆代码还原项目为逆向分析和代码审计提供了强有力的工具支持,让混淆不再成为分析的绊脚石。无论你是安全研究人员、逆向工程师还是代码审计师,这个项目都能为你提供极大的帮助。快来体验吧,让代码还原变得简单而高效!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
325
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492