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[原创] 使用AI完全还原某东h5st协议还原-如何用AI还原多态VM

发表于: 2026-1-20 01:26 30331

[原创] 使用AI完全还原某东h5st协议还原-如何用AI还原多态VM

执着的猫

2026-1-20 01:26

30331

# [原创] 使用AI完全还原某东h5st协议——如何用AI还原多态VM

> 本文仅供安全研究和学习交流，请勿用于非法用途。

## 前言

我一直使用 AI 辅助 JS 逆向分析。从简单的 OB 混淆、sojson，到单 VM 保护，AI 都能很好地完成任务。

但这次遇到了一个新挑战：**多态虚拟机 (Polymorphic VM)** 保护。

与单 VM 不同，多态 VM 有 **30+ 个独立的 dispatcher**，同一个 opcode 在不同 VM 中执行完全不同的操作。**如果不使用 AI，这种多态 VM 几乎无法静态分析**——光是建立 30 套 opcode 映射表就是噩梦。

但 AI 让多 VM 的静态还原成为可能。本文分享三个核心干货：
1. **多态 VM 的分析方法**
2. **AI + 人工的协作模式**
3. **隐蔽的 SHA256 魔改如何发现**

---

## 一、挑战：多态 VM

### 1.1 什么是多态 VM？

普通 VM 保护：
```
case 2 → 永远是 PUSH 操作
case 5 → 永远是 POP 操作
```

多态 VM 保护：
```
VM_A: case 2 → PUSH
VM_B: case 2 → STORE
VM_C: case 2 → CALL
```

**同一个数字，在不同 VM 中含义完全不同。**

### 1.2 难度对比

| 保护类型 | 分析复杂度 | 工具复用性 |
|----------|------------|------------|
| 字符串混淆 | 低 | 高 |
| 控制流平坦化 | 中 | 中 |
| 单 VM 保护 | 中高 | 高 |
| **多态 VM** | **极高** | **极低** |

### 1.3 具体挑战

1. **30+ 套 opcode 映射**：每个 VM 都需要单独分析
2. **嵌套调用链**：签名逻辑分散在多个 VM 中
3. **隐式参数传递**：通过栈操作传递，难以追踪
4. **魔改标准算法**：SHA256、Base64 都经过定制修改

---

## 二、方法：AI 辅助分析

### 2.1 整体流程

```
AST 解混淆 → 提取结构化数据 → AI 分析模式 → 人工验证 → AI 生成代码
```

### 2.2 AST 解混淆

工作流程：**Gemini 识别混淆类型 → Claude Code 编写 AST 脚本 → 迭代优化**

拿到 450KB 的混淆代码后，先让 Gemini 识别混淆类型，然后让 Claude Code 编写 Babel AST 脚本。整个脚本分 9 个 Pass：

| Pass | 功能 | 说明 |
|------|------|------|
| 1 | 字符串解密函数还原 | `_4o5l4("xvvw")` → `"test"` |
| 2 | 字符串数组还原 | `_1w8l4[42]` → `"appid"` |
| 3 | 常量折叠 | `0x1a2b + 0x3c4d` → 数值 |
| 4 | 逗号表达式展开 | `(a=1, b=2, c())` → 多行 |
| 5 | 变量语义重命名 | `_2n8l4` → `Bytecode` |
| 6 | 对象字典展开 | `_$wR.add(x,y)` → `x + y` |
| 7-9 | 清理 | 死代码移除、未使用变量删除 |

**调试技巧**：分 Pass 执行，每个 Pass 单独测试，报错信息直接发给 AI 修复。

### 2.3 AI 分析 VM

解混淆后，用 AST 工具提取：字节码数组、字符串表、VM dispatcher 结构。

然后让 AI 识别：
- 每个 VM 的 opcode 语义
- VM 之间的调用关系
- 关键算法的位置

**关键点**：用浏览器实际执行结果验证 AI 的分析，发现不一致时针对性重新分析。

### 2.4 AI + 人工协作模式（重要干货）

这是我在分析过程中摸索出的高效协作模式：

```
┌─────────────┐     分析代码，定位关键点     ┌─────────────┐
│             │ ──────────────────────────→ │             │
│     AI      │                             │    人工     │
│             │ ←────────────────────────── │             │
└─────────────┘     执行结果、变量值         └─────────────┘
```

**具体流程**：

1. **AI 分析代码，找到断点位置**
   - AI 阅读解混淆后的代码
   - 识别关键函数入口、可疑的魔改点
   - 告诉人工：「在第 X 行设置断点，观察变量 Y 的值」

2. **人工在浏览器中操作**
   - 打开 DevTools，设置断点
   - 触发签名请求
   - 记录断点处的变量值、调用栈

3. **把结果反馈给 AI**
   - 「断点触发了，变量 X = "abc123"，调用栈是 A → B → C」
   - AI 根据实际值分析逻辑

4. **AI 调整分析方向**
   - 如果结果符合预期，继续下一个断点
   - 如果不符合，AI 重新分析，找新的断点位置

**为什么这种模式有效？**

- **AI 擅长**：阅读大量代码、识别模式、推理逻辑
- **人工擅长**：操作浏览器、获取运行时数据
- **互补**：AI 无法执行 JS，人工不想读混淆代码

**实际案例**：

发现 `_append` 魔改就是这样找到的：

```
AI: 「SHA256 结果不对，在 _append 函数入口设断点，看看传入的参数」
人: 「参数是 "test"，但 this.buffer 变成了 "testXXXXXX"」
AI: 「说明 _append 内部有额外处理，让我分析这个函数...」
AI: 「找到了，_append 调用了 _eData，在 _eData 设断点」
人: 「_eData 返回值是原字符串 + 固定后缀」
AI: 「这就是第二层魔改！」
```

这种「AI 指挥 + 人工执行」的模式，比纯静态分析效率高很多。

---

## 三、干货：SHA256 魔改还原

在所有算法还原中，**魔改 SHA256 是最难的部分**。不是因为 SHA256 本身复杂，而是魔改点极其隐蔽。

### 3.1 发现过程

最初，我以为只需要找到 SHA256 的调用点，直接用标准库就行。但对比浏览器输出后发现结果不一致：

```
标准 SHA256("test") = 9f86d08...
京东 SHA256("test") = 完全不同的值
```

于是开始追踪 SHA256 的实现。

### 3.2 第一层魔改：`_seData1` 预处理

输入数据在进入 SHA256 前，会先经过 `_seData1` 函数处理，追加 10 个字符的动态后缀：

```
"test" → "test" + [10字符动态后缀]
```

这 10 个字符是根据输入内容计算的，算法是将输入分成 10 块，每块计算字符码累加值，映射到自定义字符表。

### 3.3 第二层魔改：`_eData` 预处理（最隐蔽）

找到 `_seData1` 后，我以为已经完成了。但验证时发现结果还是不对。

问题出在 **`_append` 函数被魔改了**。

在标准 SHA256 实现中，`_append` 只是简单地追加数据。但京东的实现中，`_append` 内部调用了 `_eData`，会额外追加一个固定后缀：

```javascript
// 标准实现
_append(data) {
    this.buffer += data;
}

// 京东魔改
_append(data) {
    this.buffer += _eData(data);  // _eData 会追加固定后缀
}
```

这个魔改非常隐蔽，因为：
1. 函数名没变，看起来是标准实现
2. 魔改逻辑在另一个 VM 中（`eData` VM）
3. 不仔细追踪调用链根本发现不了

### 3.4 第三层魔改：字节交换

最后，SHA256 的输出还会进行字节交换——交换第 0 字节和第 2 字节：

```
[a, b, c, d, ...] → [c, b, a, d, ...]
```

### 3.5 完整调用链

```
jd_sha256(input)
    ↓
_seData1(input)           ← 追加 10 字符动态后缀
    ↓
_eData(result)            ← 追加固定后缀 (隐藏在 _append 中)
    ↓
标准 SHA256
    ↓
swap(byte[0], byte[2])    ← 字节交换
    ↓
输出 64 位 hex
```

### 3.6 教训

这个案例说明：**魔改可能发生在任何地方，包括看起来无害的辅助函数**。

如果不是 AI 帮我快速分析了所有相关 VM 的字节码，手动追踪这个调用链可能需要很长时间。

---

## 四、VM 架构分析

### 4.1 整体架构

通过 AI 分析，我梳理出了签名的完整 VM 调用链：

```
signSync() 入口
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  l34 (签名入口 VM)                                       │
│      ↓                                                  │
│  l31 (h5st 组装 VM) ─────────────────────────────────┐  │
│      │                                               │  │
│      ├─→ l24 (密钥生成 VM)                            │  │
│      │       └─→ l25 (辅助函数)                       │  │
│      │                                               │  │
│      ├─→ l28 (签名计算 VM) ──→ jd_sha256             │  │
│      │       └─→ l29 (辅助函数)                       │  │
│      │                                               │  │
│      ├─→ l30 (签名数据 VM)                            │  │
│      │                                               │  │
│      ├─→ wm_encode (自定义 Base64 VM)                 │  │
│      │                                               │  │
│      └─→ l27 (最终组装 VM) ←─────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 4.2 VM 分类

分析了 17 个核心 VM，按功能分类：

**签名核心 VM（6 个）**：

| VM | 功能 | 说明 |
|----|------|------|
| l34 | 签名入口 | `signSync()` 的实际实现 |
| l31 | h5st 组装 | 协调各子 VM，组装最终结果 |
| l24 | 密钥生成 | 根据 token、fingerprint 等生成 key |
| l28 | 签名计算 | 调用 jd_sha256 计算签名 |
| l30 | 签名数据 | 生成 signData 字段 |
| l27 | 最终组装 | 拼接 10 个字段生成 h5st |

**加密算法 VM（6 个）**：

| VM | 功能 | 说明 |
|----|------|------|
| wm_encode | 自定义 Base64 | 5 步变换的编码算法 |
| seData1 | SHA256 预处理 | 追加 10 字符动态后缀 |
| eData | 数据编码 | 追加固定后缀（隐藏在 _append 中）|
| sha256_seData | SHA256 专用预处理 | 配合 seData1 使用 |
| append | 数据追加 | 被魔改的辅助函数 |
| eKey | HMAC 密钥处理 | 密钥相关处理 |

**辅助 VM（5 个）**：l25、l29、l32、l33、l23（环境检测）

### 4.3 多态 opcode 示例

同一个 opcode 数字在不同 VM 中的含义：

| Opcode | l34 (签名入口) | l31 (h5st组装) | l23 (环境检测) |
|--------|---------------|----------------|----------------|
| 2 | PUSH_IMM | - | STORE_wK |
| 5 | DUP_GET_PROP | PUSH_IMM | NE |
| 7 | STORE_wR | SET_PROP_CHAIN | PUSH_STR |
| 12 | POP | PUSH_OBJ | STORE_wF |

这就是为什么叫「多态」——**同一个数字，在不同 VM 中执行完全不同的操作**。

---

## 五、环境检测分析

### 5.1 检测目的

签名过程中会收集大量浏览器指纹，用于：
1. 识别自动化工具（Selenium、Puppeteer 等）
2. 生成设备唯一标识
3. 检测运行环境是否正常

### 5.2 检测项目

通过分析 l23（环境检测 VM），发现以下检测项：

**运行时检测**：

| 检测项 | 目标 | 检测方式 |
|--------|------|----------|
| `typeof Deno` | Deno 运行时 | 类型检查 |
| `typeof Bun` | Bun 运行时 | 类型检查 |
| `typeof process` | Node.js | 类型检查 |
| `navigator.webdriver` | Selenium/Puppeteer | 属性检查 |
| `window.phantom` | PhantomJS | 属性检查 |
| `window._phantom` | PhantomJS | 属性检查 |
| `window.callPhantom` | PhantomJS | 属性检查 |

**浏览器指纹**：

| 类别 | 收集项 |
|------|--------|
| Navigator | userAgent, platform, language, languages, hardwareConcurrency |
| Screen | width, height, availWidth, availHeight, colorDepth, pixelRatio |
| Canvas | toDataURL 指纹 |
| WebGL | renderer, vendor |
| Audio | AudioContext 指纹 |
| 字体 | 通过文本宽度测量检测已安装字体 |

### 5.3 envData 结构

这些检测结果会被编码到 h5st 的第 8 个字段（envData）中：

```javascript
{
    "sua": "Mozilla/5.0...",      // userAgent
    "pp": {},                      // 插件信息
    "extend": {
        "wd": false,               // webdriver
        "l": 0,                    // 语言数量
        "ls": "zh-CN",             // 语言
        "ml": 8,                   // 最大触摸点
        "pl": 5,                   // 插件数量
        "av": "5.0...",            // appVersion
        "ua": "Mozilla/5.0...",    // userAgent
        "pf": "MacIntel",          // platform
        "canvas": "...",           // canvas 指纹
        "webglFp": "..."           // webgl 指纹
    },
    "random": "xxxxxxxx"           // 随机值
}
```

### 5.4 绕过策略

如果要在非浏览器环境运行，需要：
1. 模拟完整的浏览器环境（navigator、screen、document 等）
2. 确保 `webdriver` 等检测项返回正常值
3. 生成合理的 canvas/webgl 指纹

或者更简单的方式：**直接固定 envData**，因为这个字段主要用于风控，不影响签名验证。

---

## 六、总结

### 6.1 AI 辅助逆向的优势

1. **处理重复模式**：30+ 个 VM 的 opcode 映射，AI 可以快速建立
2. **代码生成**：还原后的算法，AI 可以直接生成目标语言实现
3. **调用链追踪**：隐蔽的魔改点，AI 可以帮助快速定位

### 6.2 方法论

```
1. 先整体后局部：理解架构再深入细节
2. 先静态后动态：AST 分析 + 运行时验证
3. 持续验证：每还原一部分就验证一部分
```

### 6.3 AI 的局限性

AI 不是万能的，以下场景仍需人工介入：
- 动态值提取：盐值、模板字符串等需要从字节码中定位
- 最终验证：确保还原结果与原始实现一致

---

## 结语

多态 VM 是目前 JS 保护的高级形态，传统工具和方法很难应对。但借助 AI 的模式识别和代码生成能力，可以大幅提升分析效率。

核心还是逆向工程的方法论：理解保护机制的原理，找到正确的切入点，持续验证和迭代。

希望本文对研究 VM 保护的朋友有所启发。

---

*免责声明：本文仅用于安全研究和技术交流，请遵守相关法律法规。*

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mb_qimctavn 雪币： 5329 活跃值： (6790) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 0 回帖 402 粉丝 1 关注私信	mb_qimctavn 15 楼 6 2026-1-20 12:36 0
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半个大西瓜雪币： 1411 活跃值： (1422) 能力值： ( LV3，RANK：20 ) 在线值：发帖 5 回帖 51 粉丝 8 关注私信	半个大西瓜 24 楼有没有具体的分析步骤 2026-1-20 19:40 0
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mb_ldbucrik 雪币： 6 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 708 粉丝 7 关注私信	mb_ldbucrik 12 楼感谢分享 2026-1-20 11:28 0
mb_voxkglqt 雪币： 200 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 5 粉丝 0 关注私信	mb_voxkglqt 13 楼感谢分享 2026-1-20 11:53 0
执着的猫雪币： 2880 活跃值： (1569) 能力值： ( LV8，RANK：120 ) 在线值：发帖 20 回帖 23 粉丝 289 关注私信	执着的猫 1 14 楼 lookzo 感觉文章都是AI生成的[em_011] 文章是AI生成的，但是内容是自己写的，AI只是润色了。并且我的逆向分析全流程都是AI,自己没写任何一行代码。 2026-1-20 12:08 0
mb_qimctavn 雪币： 5329 活跃值： (6790) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 0 回帖 402 粉丝 1 关注私信	mb_qimctavn 15 楼 6 2026-1-20 12:36 0
mb_cbgtaveo 雪币： 292 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 259 粉丝 0 关注私信	mb_cbgtaveo 16 楼 66666666 2026-1-20 14:00 0
MaYil 雪币： 9446 活跃值： (8072) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 1 回帖 485 粉丝 2 关注私信	MaYil 17 楼感谢分享 2026-1-20 14:44 0
抬头望月雪币： 219 活跃值： (1459) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 0 回帖 18 粉丝 0 关注私信	抬头望月 18 楼 111 2026-1-20 15:22 0
mb_iesvmzqc 雪币： 5211 活跃值： (6082) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 0 回帖 31 粉丝 1 关注私信	mb_iesvmzqc 19 楼答辩 2026-1-20 15:54 0
mb_rztmbvgb 雪币： 4 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 52 粉丝 0 关注私信	mb_rztmbvgb 20 楼 1 2026-1-20 15:54 0
奋斗的小趴菜雪币： 1445 活跃值： (965) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 3 回帖 17 粉丝 13 关注私信	奋斗的小趴菜 21 楼 1 2026-1-20 16:34 0
弱鸡侠雪币： 721 活跃值： (3292) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 5 回帖 27 粉丝 0 关注私信	弱鸡侠 22 楼高科技呀学习 2026-1-20 19:04 0
半个大西瓜雪币： 1411 活跃值： (1422) 能力值： ( LV3，RANK：20 ) 在线值：发帖 5 回帖 51 粉丝 8 关注私信	半个大西瓜 23 楼 111 2026-1-20 19:36 0
半个大西瓜雪币： 1411 活跃值： (1422) 能力值： ( LV3，RANK：20 ) 在线值：发帖 5 回帖 51 粉丝 8 关注私信	半个大西瓜 24 楼有没有具体的分析步骤 2026-1-20 19:40 0
执着的猫雪币： 2880 活跃值： (1569) 能力值： ( LV8，RANK：120 ) 在线值：发帖 20 回帖 23 粉丝 289 关注私信	执着的猫 1 25 楼半个大西瓜有没有具体的分析步骤太详细的不能发，发了帖子就没了 2026-1-20 20:48 0
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