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## 声明
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## 前言
当下早已是全民 AI 的时代，人工智能不再是遥不可及的科技概念，而是深度扎根在程序员日常工作里的必备搭档。
从需求梳理、代码编写、BUG 排查，到逆向分析、脚本开发以及文档撰写（比如这个前言哈哈）等等，AI 早已渗透到程序员工作的每一个环节。习惯了 AI 辅助提效的我们，早已离不开这种事半功倍的工作模式：繁琐的重复代码一键生成，难解的报错快速定位，复杂的逻辑思路瞬间梳理，极大节省了时间精力，提升了开发效率。
一旦遇上模型宕机的时刻，很多程序员都会瞬间陷入手足无措的境地，写代码没思路、排错没头绪、进度直接停滞，忍不住叫苦不迭：
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这恰恰印证了 AI 如今的价值分量。它不再是可选的加分项，而是程序员提升产能、简化工作、突破效率瓶颈的刚需利器，已然成为编程路上不可或缺的得力伙伴。
咱做逆向也是一样，得跟上时代的浪潮，感受新纪元的红利，古法尤可贵，效率价更高，不论是 web 还是 app 现在都有相对成熟的 AI 方案，各大模型的能力也越来越强。不要一味守着老手艺，看 AI 的分析思路，也能学到很多新的知识点。
本文将运用 AI 技术开展加密分析工作，重点探索零标注场景下，AI 算法识别图标文字点选类验证码的能力与性能表现，拓展新的 AI 应用领域。
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## 逆向目标
- 目标：某某会登录图标文字点选验证码
- 网址：`aHR0cHM6Ly9wYXNzcG9ydC52aXAuY29tL2xvZ2lu`
- AI 模型：` deepseek-v4-pro`、`GPT-5.5`
## 抓包分析
进入网站，打开开发者工具抓包，选择账户登录，随便输入账密，点击登录，即会触发点选验证码：
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`/postLogin` 接口响应返回 captchaId，即验证码标识，会作为参数用于后续发起一些请求。该接口的请求参数中，`api_key`、`pc_eversion`、`skey` 为定值，`pc_edata` 参数、请求头中的 `authorization` 以及 cookies 中的 `mars_cid`、`mars_sid` 参数都是经过加密处理的，如果错误，则会响应返回 `{"msg":"not authorized","code":11001}`，后文会具体分析这些参数：
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`/getURL` 接口返回了获取背景、标题图片所需的 imageId 参数，请求参数中的 captchaId 是上文接口返回的，captchaType 7 为点选类验证码，data 中包含了一些指纹信息，cid 即 `mars_cid`：
![NbvrE7.png](https:
携带对应的 imageId 参数请求 `/getImage` 接口，即可获取到相关的验证码图片：
![NbvtWI.png](https:
`/check` 为验证接口，需要关注的就是，请求参数 data 中的 points，即点选坐标：
```python
data = {
"type": [
"browser",
"screen",
"mars",
"bootstrap"
],
"browser": {
"ua": ""
},
"screen": {
"width": 1536,
"height": 864
},
"mars": {
"cid": ""
},
"bootstrap": {
"version": "vsc-3025eccc.js"
},
"points": [],
"antiCacheTime": anti_cache_time
}
data = json.dumps(data, separators=(',', ':'))
```
![NbvCpL.png](https:
- 识别正确：{"code":0,"message":"SUCCESS","data":{"ticket":"xxx","remain":0}}
- 识别错误：{"code":2004,"message":"CAPTCHA_MISMATCH","data":{"remain":0}}
## 逆向分析
### 古法逆向
先来看看请求头中的 authorization 参数是如何生成的。怎么定位呢？咱直接掏出老手艺 ------ hook！相关脚本如下，看到的瞬间，会不会有点恍惚：
```JavaScript
(function () {
var org = window.XMLHttpRequest.prototype.setRequestHeader;
window.XMLHttpRequest.prototype.setRequestHeader = function (key, value) {
if (key == 'Authorization') {
debugger;
}
return org.apply(this, arguments);
};
})();
```
控制台输入脚本，回车，然后点击登录，即会断住：
 : ""
```
很明显，快找到真正的算法位置了，继续跟到 `window.sign.getSign` 中瞅瞅，果然，找到了完整的算法生成逻辑：
```JavaScript
getSign: function(url, param, cookie) {
var rs = "";
var _this = this;
var api = _this.replaceHost(url);
var hashParam = _this.hashParam(param, url);
var cid = _this.getCookie("mars_cid") ? _this.getCookie("mars_cid") : "";
var sid = _this.getCookie("mars_sid") ? _this.getCookie("mars_sid") : "";
var secret = _this.getSecret(param);
rs = this.sha1(api + hashParam + sid + cid + secret);
rs = "OAuth api_sign=" + rs;
return rs
},
```
这里下断分析下就知道具体逻辑了，未混淆，并且是标准算法，没啥难度，几个环境参数相关联。需要注意的是 hashParam 参数的入参 param，可以下个日志断点观察下，传的不对，是无法通过验证的。
`mars_cid`、`mars_sid` 也参与了 Authorization 的生成，正好 cookies 中这俩参数也是必须的，顺手分析下。直接 ctrl + shift + f 全局搜索下，定位到 mars.js 文件中，生成位置分别如下，python 复现即可：
```JavaScript
o = h.mars_sid || Mar.Random.rand()
m = Mar.Util.encryptCid(Mar.Util.pad((new Date).getTime(), 13) + "_" + Mar.Random.rand())
```
最后来找下 `pc_edata` 的生成位置，由于相关 js 文件都未经过混淆处理，所以直接全局搜索关键字，多半就能定位到大概的位置。如下图所示，此时，`pc_edata` 的值已经生成了：
;
```
跟进去，跳转到的，就是真正的加密算法，标准的 AES 加密：
![NbDcgH.png](https:
可以去工具站 `https://www.kgtools.cn/secret/aes` 中对比验证下，至此，加密参数就都分析完成了，适合入门练手。
### AI 逆向
加密算法部分，本文将用 `claude code + js-reverse-mcp + deepseek-v4-pro` 进行 AI 逆向尝试，至于都用到了 Claude Code，为啥不用 Claude Opus 4.7 呢？显而易见，支持国产（兜里没子儿）。
![NbRKZY.png](https:
直接用 Claude Code 对接上 deepseek，让他访问网站分析，是不行的，Claude Code 内置了安全策略，存在网络安全限制，导致它无法直接访问相关接口。虽然其会尝试通过 Web Search 绕开限制，但那也是执行网络搜索，尝试从公开资料里获取相关信息，这显然是不靠谱的：
![NbPfkI.png](https:
上篇 AI 逆向案例没借助 mcp，是因为先将算法逻辑所在的 js 文件保存到了本地，然后 AI 读取相关文件进行分析：
> 【AI 逆向专栏】某搜登录逆向，古法的末路：https:
因此，本文是一个新的思路。当然，实际应用时，大伙自行选择更适合的方案。`js-reverse-mcp` 项目如下，按需安装环境即可：
> https:
以 Claude Code 为例，如下所示，即安装成功：
```powershell
D:\xxx>claude mcp add js-reverse npx js-reverse-mcp
Added stdio MCP server js-reverse with command: npx js-reverse-mcp to local config
File modified: C:\Users\xxx.claude.json [project: D:\xxx]
D:\xxx>claude mcp list
js-reverse: npx js-reverse-mcp - ✓ Connected
```
deepseek 接入 Claude Code 参考：
> https:
输入 claude ，显示如下，即配置成功：
![NbRmb6.png](https:
接下来输入提示词询问即可，比如：
> 进入 https:
模型会自动调用 `js-reverse`，涉及权限相关的，选择 yes 或者 2 即可：
![NbRpRO.png](https:
![NbRLZQ.png](https:
如果遇到问题，模型会自行尝试解决，如若不行，还会更换方案，直到解决问题：
![NbR3qf.png](https:
观察思考过程，有问题及时干预，调教、纠正，免得走岔劈了，白耗 tokens。本案例不算复杂，模型分析的一些关键点并无问题，整体还算顺利。
经过 20 分钟的思考，AI 成功用 python 还原出了 `pc_edata` 的加密流程，一些常量判断无误，顺手还解决了 Authorization：
![NbRlDc.png](https:
测试验证下算法是否正确，入参相同的情况，`pc_edata` 还存在一个动态值 iv，先固定 iv：
```JavaScript
iv = CryptoJS.enc.Utf8.parse("1234567890123456") // JavaScript
// iv = b"1234567890123456" // Python
```
经过对比测试，验证了 AI 的算法，生成的值与网页端一致：
