_0x4c9738 怎么还原？嘿，还真可以还原！
字数 2037 2025-08-10 14:13:03
JavaScript变量名混淆还原技术详解
1. 变量名混淆还原概述
在JavaScript逆向工程和爬虫开发中，经常会遇到经过混淆处理的代码，其中变量名被替换为无意义的字符串如_0x4c9738。传统观点认为这类混淆后的变量名无法还原，但现代技术提供了几种可能的解决方案。
2. 三种主要还原方法
2.1 ChatGPT还原法
原理：利用GPT模型强大的代码理解和生成能力，通过语义分析推测原始变量名。
操作步骤：
- 准备混淆代码片段
- 向ChatGPT提问："请还原以下JavaScript代码中的变量名并解释代码功能"
- 提供代码示例：
function chunkData(a, b) {
var _0xdc97x4 = [];
var _0xdc97x5 = a.length;
var _0xdc97x6 = 0;
for (; _0xdc97x6 < _0xdc97x5; _0xdc97x6 += b) {
if (_0xdc97x6 + b < _0xdc97x5) {
_0xdc97x4.push(a.substring(_0xdc97x6, _0xdc97x6 + b))
} else {
_0xdc97x4.push(a.substring(_0xdc97x6, _0xdc97x5))
}
}
return _0xdc97x4;
}
优势：
- 能处理简单混淆（如OB混淆和sojson加密）
- 提供代码注释和功能解释
- 可辅助分析复杂代码逻辑
局限性：
- 对复杂混淆效果有限
- 有输入长度限制
- 需要多次尝试不同提问方式
2.2 JSNice还原法
原理：基于概率图模型和Big Code概念的机器学习方法，通过分析大量开源代码学习变量命名模式。
技术细节：
-
预测阶段流程：
- 确定已知和未知属性
- 构建依赖网络
- MAP推理（最大后验概率推理）
- 生成还原后的程序
-
依赖网络构建：
- 相关表达式（基于AST语法关系）
- 别名关系
- 函数名称关系
-
MAP推理算法：
- 使用贪婪算法（迭代条件模式）
- 定义scoreEdges辅助函数计算边得分
- 通过candidates函数获取候选标签
性能数据：
- 训练数据：10517个GitHub项目中的324501个文件
- 预测准确率：变量名还原约40%，类型预测约60%
- 光束参数(beam parameter)大小与预测精度呈正相关
在线服务：jsnice.org
2.3 JSNaughty还原法
原理：结合统计机器翻译(SMT)和JSNice技术的混合方法。
核心组件：
-
Autonym工具：
- 基于Moses统计机器翻译框架
- 训练数据：300,000个JS文件
- 参数调优：1,000个文件
- 逻辑回归估计：10,000个文件
-
与JSNice的融合：
- 互补优势：Autonym擅长某些类型变量名还原，JSNice擅长其他类型
- 结合后准确率高于单独使用任一方法
操作方式：
python renameFile.py 混淆代码.js
开源地址：github.com/bvasiles/jsNaughty
3. 技术原理深入解析
3.1 Big Code概念
- 从大量代码库中学习程序属性
- 核心公式：
y* = argmax Pr(y|x) = argmax score(x,y)/Z(x) - 使用条件随机场(CRFs)进行结构化预测
3.2 统计机器翻译(SMT)
- 噪声信道模型：
p(e|f) = p(f|e)p(e)/p(f) - 最优预测：
e_best = argmax p(f|e)p(e) - 应用于变量名还原：将混淆名视为"噪声"，还原为"清晰"名称
3.3 特征函数设计
- 形式：
f_i(x,y) = Σψ_i(y_n,y_m,rel) - 基于训练数据中出现的模式进行评分
- 综合所有边的得分选择最优变量名
4. 方法比较与选择建议
| 方法 | 适用场景 | 优势 | 局限性 |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 简单混淆，代码解释 | 智能度高，提供额外分析 | 长度限制，复杂混淆效果差 |
| JSNice | UglifyJS压缩代码 | 专门设计，理论完备 | 停止更新，对新型混淆效果未知 |
| JSNaughty | UglifyJS压缩代码 | 结合两种方法，准确率更高 | 停止更新，需要本地部署 |
选择建议：
- 对于简单混淆和快速分析，优先尝试ChatGPT
- 对于UglifyJS处理的代码，可尝试JSNice在线服务
- 对于最高准确率需求，建议本地部署JSNaughty
5. 未来发展方向
- AI对抗：逆向工程可能发展为AI之间的对抗
- 模型优化：结合最新AI技术改进现有方法
- 扩展应用：将类似技术应用于其他语言的代码还原
- 商业化：验证码等安全领域已开始应用AIGC技术
6. 参考文献
- "Predicting Program Properties from Big Code"
- "Statistical Deobfuscation of Android Applications"
- "Recovering Clear, Natural Identifiers from Obfuscated JS Names"
- JSNice官方文档
- JSNaughty GitHub仓库