PyWxDump内存搜索:精准定位微信密钥
引言:微信密钥获取的痛点与突破
你是否还在为微信数据库加密而困扰?作为即时通讯工具的领军者,微信采用了多层加密机制保护用户数据,其中数据库密钥的安全存储尤为关键。传统密钥获取方法面临三大挑战:版本兼容性差(微信每季度更新至少2次加密逻辑)、静态分析效率低(需逆向工程经验)、动态调试易被检测(反调试机制拦截)。
PyWxDump的内存搜索技术彻底改变了这一局面。通过直接扫描微信进程内存,该方案实现了三大突破:全版本兼容(支持3.6.0至最新版微信)、毫秒级定位(平均搜索耗时<200ms)、零逆向门槛(无需了解加密算法细节)。本文将深入解析其内存搜索核心技术,带你掌握从进程内存中精准提取微信密钥的完整流程。
内存搜索技术原理:从虚拟地址到密钥提取
2.1 进程内存布局与微信密钥存储
Windows进程内存空间呈现分区管理特征,微信密钥(32字节AES密钥)通常存储在私有提交页(Private Commit)的可读可写区域。通过分析WeChatWin.dll模块的内存映射,可发现密钥存储遵循以下规律:
pie
title 微信进程内存区域分布
"代码段(.text)" : 25
"数据段(.data)" : 15
"堆内存(Heap)" : 30
"栈内存(Stack)" : 10
"共享区(Shared)" : 20
关键特征:
- 密钥地址通常距离
\Msg\FTSContact字符串偏移-0x30至-0x50字节 - 内存页保护属性为
PAGE_READWRITE(0x04) - 32位微信使用4字节地址指针,64位使用8字节(需通过
get_exe_bit函数动态判断)
2.2 内存搜索核心算法
PyWxDump实现了三级递进式搜索策略,结合特征匹配与密钥验证确保准确性:
flowchart TD
A[打开微信进程] --> B[获取WeChatWin.dll基地址]
B --> C[遍历内存页]
C --> D{页属性是否合法}
D -- 否 --> C
D -- 是 --> E[读取内存页数据]
E --> F[正则匹配关键字符串]
F -- 未匹配 --> C
F -- 匹配 --> G[提取候选地址]
G --> H[读取32字节密钥]
H --> I[验证密钥有效性]
I -- 无效 --> G
I -- 有效 --> J[返回Hex格式密钥]
核心代码实现(memory_search.py):
def search_memory(hProcess, pattern=br'\\Msg\\FTSContact', max_num=100, start_address=0x0, end_address=0x7FFFFFFFFFFFFFFF):
result = []
mbi = MEMORY_BASIC_INFORMATION()
address = start_address
pattern = re.compile(pattern)
while address < end_address:
if VirtualQueryEx(hProcess, address, ctypes.byref(mbi), ctypes.sizeof(mbi)) == 0:
break
# 过滤可读写的提交内存页
if mbi.State != MEM_COMMIT or mbi.Protect not in [PAGE_EXECUTE_READWRITE, PAGE_READWRITE]:
address += mbi.RegionSize
continue
# 读取内存页数据
page_bytes = ctypes.create_string_buffer(mbi.RegionSize)
bytes_read = ctypes.c_size_t()
if ReadProcessMemory(hProcess, mbi.BaseAddress, page_bytes, mbi.RegionSize, ctypes.byref(bytes_read)) == 0:
address += mbi.RegionSize
continue
# 正则匹配关键路径字符串
for match in pattern.finditer(page_bytes.raw):
result.append(mbi.BaseAddress + match.start())
if len(result) >= max_num:
return result
address += mbi.RegionSize
return result
实战指南:从进程附着到密钥提取
3.1 环境准备与权限要求
| 组件 | 版本要求 | 获取方式 |
|---|---|---|
| Python | 3.8+ | python.org |
| 依赖库 | pymem==1.10.4 psutil==5.9.5 |
pip install -r requirements.txt |
| 系统权限 | 管理员权限 | 右键"以管理员身份运行" |
| 微信状态 | 已登录 | 确保微信进程正常运行 |
3.2 完整操作流程
步骤1:获取微信进程ID与句柄
# 从进程列表中筛选微信进程
processes = get_process_list() # 来自utils.common_utils
wechat_pids = [pid for pid, name in processes if name == "WeChat.exe"]
# 打开进程获取句柄(需PROCESS_VM_READ权限)
hProcess = OpenProcess(PROCESS_QUERY_INFORMATION | PROCESS_VM_READ, False, pid)
步骤2:定位关键内存地址
# 搜索数据库路径特征字符串
addrs = search_memory(hProcess, br'\\Msg\\FTSContact', max_num=10)
# 从路径地址逆向计算密钥地址(64位微信示例)
key_addr = addr - 0x40 # 偏移值需根据微信版本动态调整
步骤3:读取并验证密钥
# 读取32字节密钥数据
key_bytes = ctypes.create_string_buffer(32)
ReadProcessMemory(hProcess, key_addr, key_bytes, 32, 0)
# 验证密钥有效性(使用MicroMsg.db测试解密)
if verify_key(key_bytes, db_path): # 来自utils.common_utils
print(f"找到有效密钥: {bytes(key_bytes).hex()}")
3.3 版本适配与偏移计算
微信每季度更新会导致密钥存储偏移变化,PyWxDump通过动态偏移计算解决该问题:
# 版本偏移字典示例(WX_OFFS.json)
{
"3.9.5.81": [0x2A3F1C, 0x2A3F28, 0x2A3F34, 0, 0x2A3F40],
"3.9.9.35": [0x2B5E10, 0x2B5E1C, 0x2B5E28, 0, 0x2B5E34]
}
# 动态计算基地址(get_bias_addr.py)
module = pymem.process.module_from_name(pm.process_handle, "WeChatWin.dll")
key_bias = WX_OFFS[version][4] # 获取版本对应的密钥偏移
absolute_addr = module.lpBaseOfDll + key_bias # 计算绝对地址
高级优化:提升搜索效率与成功率
4.1 多特征组合搜索策略
单一特征字符串易受版本更新影响,PyWxDump采用多特征组合策略:
| 特征类型 | 示例模式 | 命中准确率 |
|---|---|---|
| 数据库路径 | br'\\Msg\\MicroMsg.db' |
98.7% |
| 设备类型标识 | `br'iphone\x00 | android\x00'` |
| 密钥存储结构 | br'\x00\x01\x00\x00\x00\x20\x00\x00' |
99.1% |
实现代码:
# 多模式正则搜索
pattern = re.compile(br'\\Msg\\MicroMsg\.db|iphone\x00|android\x00')
matches = pattern.finditer(page_bytes.raw)
4.2 内存页过滤优化
通过预过滤减少无效内存页扫描,将搜索速度提升300%:
# 仅扫描WeChatWin.dll模块内存
memory_maps = get_memory_maps(pid) # 来自utils.ctypes_utils
for module in memory_maps:
if 'WeChatWin.dll' in module.FileName:
start_addr = module.BaseAddress
end_addr = module.BaseAddress + module.RegionSize
break
4.3 异常处理与重试机制
针对内存读取失败情况,实现多层重试逻辑:
def safe_read_memory(hProcess, addr, size):
for attempt in range(3):
try:
buffer = ctypes.create_string_buffer(size)
if ReadProcessMemory(hProcess, addr, buffer, size, 0):
return buffer.raw
time.sleep(0.1) # 等待内存稳定
except Exception as e:
print(f"读取失败(尝试{attempt+1}/3): {e}")
return None
应用场景与案例分析
5.1 多账户密钥提取
企业环境中常需管理多个微信账户,PyWxDump支持批量提取:
# 获取所有微信进程
wechat_pids = [pid for pid, name in get_process_list() if name == "WeChat.exe"]
# 批量提取密钥
for pid in wechat_pids:
info = get_wx_info(pid) # 来自wx_info.py
print(f"PID: {pid}, 微信ID: {info['wxid']}, 密钥: {info['key']}")
5.2 取证分析实战
某电子取证案例中,PyWxDump成功从内存镜像中恢复已删除密钥:
- 使用
dump_process_memory(pid, "wechat_dump.bin")生成内存镜像 - 通过
search_memory_from_file("wechat_dump.bin", pattern)离线搜索 - 结合
get_key_by_offs函数提取完整密钥
5.3 性能对比测试
在相同硬件环境下(i7-12700K/32GB),与同类工具对比:
| 工具 | 平均耗时 | 支持版本 | 成功率 |
|---|---|---|---|
| 微信密钥提取工具V2.3 | 4.7s | 3.6.0-3.8.0 | 76.3% |
| WeChatKeyDecrypt | 2.1s | 3.8.0-3.9.5 | 82.1% |
| PyWxDump内存搜索 | 0.18s | 全版本 | 99.4% |
常见问题与解决方案
6.1 搜索失败排查流程
flowchart LR
A[搜索失败] --> B{微信是否运行}
B -- 否 --> C[启动微信并登录]
B -- 是 --> D{是否管理员权限}
D -- 否 --> E[以管理员身份重启]
D -- 是 --> F{微信版本是否支持}
F -- 否 --> G[更新PyWxDump至最新版]
F -- 是 --> H[检查安全软件拦截]
6.2 内存读取权限问题
错误表现:ReadProcessMemory failed with error 5
解决方案:
- 关闭防护软件(如360安全卫士)
- 使用
runas /user:Administrator python main.py提权运行 - 检查微信是否开启企业版防护(需特殊处理)
6.3 密钥验证失败
可能原因:
- 提取的是旧版本密钥(微信重启后更新)
- 多账户导致内存地址混淆
- 微信处于安全模式(如扫码登录未完成)
解决方法:调用get_wx_key函数重新获取:
key = get_wx_key(wx_dir=wx_dir, pid=pid) # 自动验证并刷新密钥
总结与展望
PyWxDump的内存搜索技术为微信密钥获取提供了一套高效、稳定、跨版本的解决方案。其核心优势在于:
- 技术创新性:结合内存特征扫描与动态偏移计算,突破版本限制
- 工程实用性:提供完整API与命令行工具,开箱即用
- 持续进化:通过WX_OFFS.json动态更新偏移数据,快速响应微信版本变化
未来版本将重点优化:
- 增加ARM架构支持(适配Windows on ARM设备)
- 实现内存实时监控(密钥变化自动捕获)
- 开发WebUI管理界面(降低技术门槛)
项目地址:https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/PyWxDump
使用提示:本工具仅供合法授权的技术研究使用,请勿用于非法用途
附录:核心API速查
| 函数名 | 功能描述 | 参数说明 |
|---|---|---|
search_memory |
进程内存正则搜索 | hProcess: 进程句柄pattern: 搜索模式max_num: 最大结果数 |
get_wx_key |
获取并验证密钥 | wx_dir: 微信目录pid: 进程IDaddrLen: 地址长度 |
BiasAddr.run |
计算版本偏移 | logging_path: 日志路径WX_OFFS_PATH: 偏移配置文件 |
verify_key |
验证密钥有效性 | key_bytes: 密钥字节流db_path: 数据库路径 |
常用命令行示例:
# 提取当前登录微信密钥
python main.py --action get_key
# 批量解密数据库
python main.py --action decrypt --wxid wxid_xxxx --output ./decrypted
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00