京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:Python进阶者
来源:Python爬虫与数据挖掘
Hello,大家好,我是码农星期八。
本章来给大家介绍一个爬虫利器,嗯。。。,app协议还原利器更合适,当然,自己用的话是利器,别人用是折磨
因为它需要依赖模拟器或手机。对于环境来说是有些麻烦的!
这个东西我们一般称它为frida rpc算法转发
我们都知道现在开发app主流的方案是Java,一些中大厂app是Java+C++,C++最后生成的是so,是arm汇编。
一般分析arm汇编才是最难的,所以中大厂会更倾向把重要加密放在so中,来增强爬虫或者破解的难度!!!
但是如果使用rpc的话,你就不太需要分析繁琐的Java层和so层的加密了!
你需要通过frida主动调用Java层或so层的方法,然后拿到被加密的内容,然后其他的操作不是就可以为所欲为了?
pixel2 v10(已root) Magisk v23.0 Charles v4.6.2 Drony v1.3.154 Python v3.8.6 frida v14.2.18
本次使用的app是嘟嘟牛,百年只刚嘟嘟牛,哈哈哈
通过抓包发现,走的接口是
http://api.dodovip.com/api/user/login
提交的是一个Encrypt:xxxx,返回的是一串字符串,这???啥玩意???
所以我们要模拟这个请求,必定要捋清这个请求和响应是怎么生成的!
app拖入jadx中
搜索关键字Encrypt
主要加密逻辑在这一块,
分析不是这一章的重点,相关hook代码,稍微研究一下就懂了!
Java.perform(function () { function printMap2(map) { return Java.cast(map, Java.use("java.util.HashMap"));
} // Java.use("com.dodonew.online.http.RequestUtil").encodeDesMap.overload('java.lang.String', 'java.lang.String', 'java.lang.String').implementation = function (data, desKey, desIV) { console.log("RequestUtil encodeDesMap is call") console.log("data:", data) console.log("desKey:", desKey)//65102933 console.log("desIV:", desIV)//32028092 let result = this.encodeDesMap(data, desKey, desIV) console.log("RequestUtil encodeDesMap result:", result) return result
}
Java.use("com.dodonew.online.http.RequestUtil").paraMap.overload('java.util.Map', 'java.lang.String', 'java.lang.String').implementation = function (addMap, append, sign) { console.log("RequestUtil paraMap is call") console.log("addMap:", addMap) console.log("addMap:", printMap2(addMap)) console.log("append:", append) console.log("sign:", sign) let result = this.paraMap(addMap, append, sign) console.log("RequestUtil paraMap result:", result) return result
}
Java.use("com.dodonew.online.http.RequestUtil").decodeDesJson.implementation = function (json, desKey, desIV) { console.log("RequestUtil decodeDesJson is call") console.log("json:", json) console.log("desKey:", desKey) console.log("desIV:", desIV) let result = this.decodeDesJson(json, desKey, desIV) console.log("RequestUtil decodeDesJson result:", result) return result
}
})
根据上述hook,整理出来主动调用应该是这样调用的,一个加密,一个解密。
//请求加密 function callparaMap(username, userPwd, timeStamp) { let result = "";
Java.perform(function () { let map = Java.use("java.util.HashMap").$new();
map.put("timeStamp", timeStamp)
map.put("loginImei", "Androidnull")
map.put("equtype", "ANDROID")
map.put("userPwd", userPwd)
map.put("username", username) // let r1 = Java.use("com.dodonew.online.http.RequestUtil").paraMap(map, "sdlkjsdljf0j2fsjk", "sign") // console.log("r1:", r1) // result = Java.use("com.dodonew.online.http.RequestUtil").encodeDesMap(r1, "65102933", "32028092") // console.log("r2:", r2) }) return result;
} //响应加密 function calldecodedesjson(data) { let result = "";
Java.perform(function () {
result = Java.use("com.dodonew.online.http.RequestUtil").decodeDesJson(data, "65102933", "32028092") // console.log("decode:", decode) }) return result;
}
既然上述已经把逻辑捋清楚了,并且也已经写好的主动调用的js代码。
那么就来了,如何和python结合到一起,跑成一个web,这样爬虫只需要响应的参数拿到返回值即可。
代码
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
import frida
jsCode = """
function callparamap(username, userPwd, timeStamp) {
let result = "";
Java.perform(function () {
let map = Java.use("java.util.HashMap").$new();
map.put("timeStamp", timeStamp)
map.put("loginImei", "Androidnull")
map.put("equtype", "ANDROID")
map.put("userPwd", userPwd)
map.put("username", username)
//
let r1 = Java.use("com.dodonew.online.http.RequestUtil").paraMap(map, "sdlkjsdljf0j2fsjk", "sign")
// console.log("r1:", r1)
//
result = Java.use("com.dodonew.online.http.RequestUtil").encodeDesMap(r1, "65102933", "32028092")
// console.log("r2:", r2)
})
return result;
}
function calldecodedesjson(data) {
let result = "";
Java.perform(function () {
result = Java.use("com.dodonew.online.http.RequestUtil").decodeDesJson(data, "65102933", "32028092")
// console.log("decode:", decode)
})
return result;
}
rpc.exports = {
encrypt: callparamap,
decode: calldecodedesjson,
};
""" # 准备工作 # process = frida.get_device_manager().add_remote_device('192.168.3.68:27042').attach("com.dodonew.online") process = frida.get_usb_device().attach('com.dodonew.online')
script = process.create_script(jsCode)
print('[*] Running 小肩膀')
script.load()
app = FastAPI() # http://127.0.0.1:8080/getencrypt?username=18903916120&password=1111×tamp=1647662720061 @app.get("/getencrypt")
async def getencrypt(username, password, timestamp):
result = script.exports.encrypt(username, password, timestamp) return {"data": result}
from pydantic import BaseModel class Item(BaseModel): data: str
@app.post("/getdecode")
async def getdecode(item: Item):
result = script.exports.decode(item.data) return {"data": result} if __name__ == '__main__':
uvicorn.run(app, port=8080)
运行
代码
import requests
import time
import json
dt = time.time() * 1000 # 请求加密 url = f"http://127.0.0.1:8080/getencrypt?username=18903916120&password=1111×tamp={dt}" r1 = requests.get(url)
print(r1.json()) # 登录 url = "http://api.dodovip.com/api/user/login" headers = { "Content-Type": "application/json;charset=utf-8" }
data = { "Encrypt": r1.json().get("data")
}
print(data)
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(r.text) # 拿到请求解密 data = { "data": r.text
}
url = "http://127.0.0.1:8080/getdecode" r = requests.post(url=url,headers=headers, data=json.dumps(data))
print(r.text)
运行
这个app还是很简单的,但是应该用到了俩加密,如果要是硬刚代码的话,还是需要研究研究的。
但是如果使用rpc这种转发方案的话,你就可以发现几行代码就完事了!
但是缺陷也是明显的,需要依赖电脑和手机,如果只是采集数据的话,应该还是挺合适的!
如果在操作过程中有任何问题,记得下面留言,我们看到会第一时间解决问题。
越努力,越幸运。
我是码农星期八,如果觉得还不错,记得动手点赞一下哈。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15