通过JS逆向ProtoBuf 反反爬思路分享

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通过JS逆向ProtoBuf 反反爬思路分享

阅读原文时间：2023年07月09日阅读：1

本文意在记录，在爬虫过程中，我首次遇到Protobuf时的一系列问题和解决问题的思路。

文章编写遵循当时工作的思路，优点：非常详细，缺点：文字冗长，描述不准确

protobuf用在前后端传输，在一定程度节约了带宽，也为爬虫工程师增加了工作量。

一拿到网站，F12查看是否有相关数据的请求接口

ok！接口找到了，看下请求参数吧！

emmm~~ 为啥请求参数是乱码？

平时见着的都是这个样子滴？可以直接看到参数！

哎，咱们这初出茅庐的菜鸟，乖乖搜搜，看看有没有前辈们写过相关的文章

搜索了接口请求参数乱码、爬虫请求参数乱码等关键词，没有相关的答案（后面了解后，才知道这种关键词匹配不到Protobuf很正常）

好吧，没有现成的答案，于是乖乖的分析请求头

咦~ 这个类型重来没见过啊！老实说我只见过以下几种：

application/json： JSON数据格式

application/octet-stream ：二进制流数据

application/x-www-form-urlencoded ：中默认的encType，form表单数据被编码为key/value格式发送到服务器（表单默认的提交数据的格式）

multipart/form-data ：需要在表单中进行文件上传时，就需要使用该格式

HTTP Content-Type参考

复制它，搜一搜！嘿，找到了一篇文章，哈哈哈，有救了有救了（心中狂喜）

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/146083543?utm_source=wechat_session

看了文章之后，还是很懵逼，图片超级模糊看不清，不过该作者提供了思路与概念

什么是gRPC？什么是protobuf(Protocol Buffers)？

参考文章：https://blog.csdn.net/dideng7039/article/details/101869819?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control

Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。

一张图草草过掉。。。

如何使用protocol buffers？

我已经大概了解了这个 protobuf，那么正常的应该如何去使用呢？

于是乎，又搜索 python protobuf使用教程，好家伙，绝大部分文章使用教程都是抄谷歌官网的文档，用例都不带改变一下的。

不过也不是没有收获，搜索过程中，更加具体的了解了protobuf及使用流程，大致如下：

开发者需要先编写proto文件，在proto文件中编写预期的数据类型、数据字段、默认值等

然后，通过编译器生成，编程语言对应的开发包！开发时调开发包中的对应方法进行序列化和反序列化。

思路，有了

那么，我要请求这个接口，参数必须得是序列化的字节序列

而要实现序列化，就必须要有开发包，可是开发包是js的

而开发包也是编译而来的，于是只要“拿”到proto文件就可以编译任意编程语言的开发包了！

好吧，思路有了，通过js反编译出proto文件，再编译为python包即可！

好家伙，就这样对待萌新嘛，有点害怕啊！

使用protobuf

这里写文章，我就把这一步放前面来，我实际是先调试JS（盲目调），根本不知道找什么，费事又费力！

现在，个人推荐的步骤是写一个简单的proto文件，编译成JS包，瞧瞧里面的代码是什么样子的，心里好一个底！

首先我们需要下载用于编译的编译器

https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/

下载后放在磁盘某个地方，复制路径，设置环境变量，方便随时编译

现在写一个简单的proto文件

test.proto

syntax = "proto3"; // 定义proto的版本

message School {

    string name = 1; // 学校名
    int32 years = 2; // 学校年龄
    message Community {
    string name = 1; // 社团名称

    enum Grade {
        DEFAULT = 0;
        THREEGRADE = 3; // 三个年级
        SIXGRADE = 6; // 六个年级
    }

    repeated Community community = 3;
    Grade grade = 4;
}

编译为JS包

❯ protoc --js_out=. .\test.proto

主要还是得自己动手，编译后，细心观察，这里截取一段比较重要的代码

/**
 * Serializes the given message to binary data (in protobuf wire
 * format), writing to the given BinaryWriter.
 * @param {!proto.School} message
 * @param {!jspb.BinaryWriter} writer
 * @suppress {unusedLocalVariables} f is only used for nested messages
 */
proto.School.serializeBinaryToWriter = function(message, writer) {
  var f = undefined;
  f = message.getName();
  if (f.length > 0) {
    writer.writeString(
      1,
      f
    );
  }
  f = message.getYears();
  if (f !== 0) {
    writer.writeInt32(
      2,
      f
    );
  }
  f = message.getCommunityList();
  if (f.length > 0) {
    writer.writeRepeatedMessage(
      3,
      f,
      proto.School.Community.serializeBinaryToWriter
    );
  }
  f = message.getGrade();
  if (f !== 0.0) {
    writer.writeEnum(
      4,
      f
    );
  }
};

这一段序列化的代码中出现了如下的方法名：

getName， writeString

getYears， writeInt32

getCommunityList， writeRepeatedMessage

getGrade， writeEnum

然后这一整个判断，这意味 School中定义了四个数据变量，序号为1， 2，3，4，而数据类型和变量名可以根据其调用的方法推出：

序号为1的数据类型为String，变量名为name

序号为2的数据类型为Int32，变量名为years

序号为3的数据类型为Message，变量名为community，Repeated下面讲

序号为4的数据类型为Enum，变量名为grade

字符串和整数型一看就明了，不做过多解释，下面了解Message和Enum

Message是什么数据类型？

简单的理解，可以把message看作是一个类，在其中定义的变量就是类属性

在序号为3的判断中有这样一行代码

proto.School.Community.serializeBinaryToWriter

再来看看School的

proto.School.serializeBinaryToWriter

到这里可知，Community定义在School里面且类型是Message

在定义序号为3的数据时，数据类型就是Community，并且是可重复的！

所以才会出现这样一个方法writeRepeatedMessage，并且严格来说，序号为3的数据是自定义的Message数据类型，且是可重复的

什么是可重复？

用name和commmunity对比一下，学校名只能有一个吧（别名除外），所以当name设置了值之后，再进行设置值就会覆盖原来的值！

而Message类型的community被repeated修饰，即community是一个包含多个Commounity实例的数组

没明白什么意思？没关系，用Python代码来解释一下，就会秒懂！

class Community():
    name = ""

class School():
    # community_list = [Community(), Community(), Community(), ...]
    community = [Community(), Community(), Community(), ...]  # 可重复

Enum是什么数据类型？

枚举类型，

例如，有的学校是初高中一起的，就是6个年级，而有些只有高中或初中就是3个年级。在这两种限定情况下，只可能出现3或者6，这样就可以设置枚举类型，要么3要么6，自己选一个！

这就好比前端中的单选框，必须且只能选择一个

注意：枚举类型。必须要有为0的默认选项

总而言之呢，看见writeEnum就知道这个数据为Enum类型

repeated也可以修饰Enum，其对应的JS写操作的方法为writePackedEnum

被repeated修饰的enum类型，则好似前端中的多选框，至少选择一个，可选择多个

小结一下：

被repeated修饰的message类型的数据，看作是一个包含任意个某message类型数据的数组

被repeated修饰的enum类型的数据，看作是一个包含任意个整数类型数据的整型数组

调试JS反写proto

知道了proto文件编译后js序列化的核心代码之后，那么接下来断点调试，就不至于无头苍蝇乱撞！

将接口的请求地址复制，粘贴至审查工具 -> Sources -> XHR/fetch Breakpoints

这个有啥用？当调试工具，检查到有这个链接的请求即将被发送时，会自动进入断点调试状态。

接着，请求一下接口！

Call Stack就是调用栈，这里就看到了 SearchService字样的方法，点进去瞧瞧看！

看下这些方法的命名，序列化（serialize）、反序列化（deserialize），基本断定就在这个js文件里，但是这个js有几万行代码，不可能仔细去看也没必要。

在这里手动打个断点，然后重新请求一次

然后，耐心的慢慢的调试下去，看，这个方法名，这种命名方式，眼熟不？

在这里，直接就可以看出其基本结构

message SearchService {
    message SearchRequest {
    }
}

然后，我们继续调试。

这里可以看出SearchRequest定义了两个变量，分别是序号为1的message类型的CommonRequest和序号为2的enum类型的InterfaceType。

根据SearchService.CommonRequest可知，CommonRequest定义在SearchService中

所以，proto文件现在是这样的：

message SearchService {
    message CommonRequest {

    }
    enum InterfaceType {
        // 定义了什么不知道，但是enum必须有一个值就是0
        DEFAUTL = 0;
    }
    message SearchRequest {
        CommonRequest commonrequest = 1; // 任意变量名
        InterfaceType interfaceType = 2; // 任意变量名
    }
}

关于变量名是什么，这个其实不重要，后面会讲到

继续往下调试，进入到了CommonRequest

这if判断，这方法名，熟悉嘛？

根据方法名，直接就可以反写出CommonRequest

    message SearchSort {
    }

    message Second {
    }

    enum SearchScope {
        A = 0;
    }

    enum SearchFilter {
        B = 0;
    }

    message CommonRequest {
        string searchType = 1;
        string searchWord = 2;
        SearchSort searchSort = 3;
        repeated Second seconds = 4;
        int32 currentPage = 5;
        int32 pageSize = 6;
        SearchScope searchScope = 7
        repeated SearchFilter searchFilter = 8;
        bool languageExpand = 9;
        bool topicExpand = 10;
    }

SearchSort和Second都是在SearchService定义的，Ctrl + F搜索

SearchService.SearchSort.serializeBinaryToWriter

SearchService.Second.serializeBinaryToWriter

显而易见，这两个message如下：

    enum Order {
        C = 0;
    }

    message SearchSort {
        string field = 1;
        Order order = 2;
    }

    message Second {
        string field = 1;
        string value = 2;
    }

对于所有的enum枚举类，至少填充一个默认值0，且变量名唯一

有的情况，枚举类含有哪些字段，可以在代码中直接看到，就照抄写进去。

看不到的，给个唯一变量名，默认值为0即可

好了，对于这一个请求接口的proto文件就算反写完成了！

syntax = "proto3";

message SearchService {
    enum Order {
        C = 0;
    }

    enum SearchScope {
        A = 0;
    }

    enum SearchFilter {
        B = 0;
    }

    message SearchSort {
        string field = 1;
        Order order = 2;
    }

    message Second {
        string field = 1;
        string value = 2;
    }

    message CommonRequest {
        string searchType = 1;
        string searchWord = 2;
        SearchSort searchSort = 3;
        repeated Second seconds = 4;
        int32 currentPage = 5;
        int32 pageSize = 6;
        SearchScope searchScope = 7;
        repeated SearchFilter searchFilter = 8;
        bool languageExpand = 9;
        bool topicExpand = 10;
    }
    enum InterfaceType {
        // 定义了什么不知道，但是enum必须有一个值就是0
        DEFAUTL = 0;
    }
    message SearchRequest {
        CommonRequest commonrequest = 1; // 任意变量名
        InterfaceType interfaceType = 2; // 任意变量名
    }
}

现在还差一个源数据，即我们需要知道待编译的源数据是什么样子的？

抓包！

确定请求参数

抓包工具：fiddler4

下载地址：https://pc.qq.com/detail/10/detail_3330.html

之前审查工具抓包已经看到了，请求参数是乱码，还抓包？

这次抓包会使用到fiddler默认的hexview插件，虽然现在是乱码，不过还是有办法的！

这些黑色样式的十六进制编码就是需要的数据！

选中，右键保存为字节文件

这个字节数据是可以通过protoc编译器解码出来的哦！

来，试试看！

解码失败了，在本例中，这里传输的数据不仅仅只有请求参数，他的头部还有一段校验和

就如下图中的 00 00 00 00 4F，这段校验和是不属于数据序列化后的字节，是后来加上去的！

这种情况，依然是可以通过js调试分析得出结论！

那么去掉校验和的字节序列就是编码后的数据，而解码之后源数据就是这个样子的！

与之前编写的proto文件，对比看看

实际传输时，简单的看，键就是proto中定义的序号，这就是之前提到的变量名是什么根本不重要，变量名只是方便开发者开发时便于理解与调用。（传输一个数字远比传输一个字符串更有效率）

而对于，我们爬虫开发者而言，构造出这个请求参数，获取这个接口的响应内容是最终目标！

完全还原proto文件是不需要的！

最后还有几步

编译proto为python包，构建参数，序列化参数，发送请求

Python使用编译包

在网上搜了搜，好像都没有写具体怎么使用这个编译包，基本类型使用简单，对于repeated修饰的message和enum类型，则在下文说明具体该调用什么方法，该怎么赋值！

protoc --python_out=. ./test.proto

目录下生成了test_pb2.py 拖入项目中，需要使用时就调用即可

那么，在Python中，具体如何使用编译好的包呢？

import test_pb2 as pb # 导包

请求参数序列化的是SearchRequest，所以可以理解为先实例化一个SearchRequest

search_request = pb.SearchService.SearchRequest()

search_request需要设置两个值，一个是commonrequest和interfaceType

commonrequest是CommonRequest类型，它有好几个字段，例如可以这样写：

search_request.commonrequest.searchType = "paper"
search_request.commonrequest.searchWord = '学位授予单位:("电子科技大学")'
search_request.commonrequest.currentPage = 2
search_request.commonrequest.pageSize = 20

这些是字符串，数字型的都是直接赋值的，很好理解！

而对于，repeated修饰的messsage类型和enum类型，则需要稍微多几个步骤

例如：

# 可重复message类型

# 可重复message类型，需要调用一个add方法，然后将对应字段赋值
seconds = search_request.commonrequest.Second.add()
seconds.field = "Type"
seconds.value = '"Thesis"'


# 可重复enum枚举类型
search_request.commonrequest.searchFilter.append(0)

这里可以看作是一个动态长度的整型数组，append将新值追加至末尾

参数序列化的完整代码

import message_pb2 as pb

search_request = pb.SearchService.SearchRequest()
search_request.commonrequest.searchType = "paper"
search_request.commonrequest.searchWord = '学位授予单位:("电子科技大学")'
seconds = search_request.commonrequest.seconds.add()
seconds.field = "Type"
seconds.value = '"Thesis"'
search_request.commonrequest.currentPage = 1
search_request.commonrequest.pageSize = 20
search_request.commonrequest.searchFilter.append(0)
search_request.interfaceType = 2

with open('me.bin', mode="wb") as f:
    f.write(search_request.SerializeToString())
print(search_request.SerializeToString().decode())

至此，请求参数的序列化已经是完成了！

请求接口

这里只需注意一点就是请求头里的内容编码 'Content-Type': 'application/grpc-web+proto'

代码

headers = {
    'Referer': 'xxxx',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36',
    'Content-Type': 'application/grpc-web+proto',
}

bytes_body = search_request.SerializeToString()

# 构造字节序列的头部
bytes_head = bytes([0, 0, 0, 0, len(bytes_body)])

resp = requests.post(url="xxxx",
            data=bytes_head+bytes_body,
            headers=headers)

print(resp.content)

在本例中，请求的字节序列有个包含校验码的头部，所以在请求前需要加上去。

各个网站或APP都不相同，具体情况具体分析！

成功拿到数据，这里因为编码的原因依然是乱码，所以这里就得反序列化！

基本思路是一致的：逆向JS -> 编写proto文件 -> 编译为Python包 -> 调用包实现反序列化数据

原本我想，搞定了请求，响应岂不是一样的！

然后果然吃瘪了！

问题：

找不到接收响应的代码片段
在JS编译包内分析的数据结构不完整

听我娓娓道来

我在请求发送之后，一直单步调试，耗费了很长时间，就是找不到响应的内容

当我看到getResponseMessage()方法时，我觉得我看到了希望，然后调试进入

在调用栈内看到了熟悉的字眼 SearchService

SearchService内包含SearchResponse，然后一路调试下去（和之前的步骤一样），逆向出响应的proto文件！

按正常的流程，就是用编译包反序列化数据即可，但是这里又遇到了问题！

分析hexview

使用之前的操作：通过查看hexview，选取数据段部分，用proto编译工具反解码

我猜测和之前请求时的操作一样，前5位是记录数据段长度的字节序列头，所以我就认为从第6位开始到最后的这一部分就是数据段，也就是我们需要解码的部分！

但是，当我把这部分保存为二进制文件，用proto编译工具反解码时，一直提示解析失败！

这个就让我很怀疑是不是猜测错了，然后我又想如果又字节序列头，那会不会又字节序列尾呢？

接着，我查看了响应头信息，总长度为 20125

又接着将前5位十六进制转为十进制，得到数据段长度为 20100

20125 - 20100 = 25

去掉头部的5位，那么也就是说尾部是20位，至此经过我的”掐头去尾“，就这样得到了数据段！

数据对照

现在就是按解析出来的数据序号对应的数据类型与我编写的proto文件进行一一对照，看下数据类型是否符合。

然后，我遇到了两个问题：

1、同一数据字段，数据类型不一致

上图红框圈出来的部分，正常的话应该序号为8的字段是一个message类型

在这个消息类型内部呢，包含一个可重复（repeated）的字符串类型（string）的字段

然而，中间居然在字符串之间插了一个message？

因为才接触grpc，我还以为这样是允许存在的，毕竟编译器正确解析出来。搜了一圈，也没找到同一字段允许多种数据类型

我根据这个字段对应的 0x726f6a61，在hexview中查找

很明显，这应该是一个单词，而编译器解析时出错了！

2、proto文件编写得不完整

我逆向出了SearchService.SearchResponse，响应回来时反序列化为一个长度为4的数组，其中第2位没有值。

与解码出来的数据序号是一致的。

然而现在的问题是，多一个序号为1002的数据字段

响应传回的数据结构就是这样的：

1:
3:
4:
1002:

而我自己构造的proto文件中的数据结构则是这样的：

1:
2: // 根据实际需求，可省略不写
3:
4:

也就是说，没有序号为1002的这个数据字段！

我在这里调试了很久，就是没有找到 字节流转成JS数组的方法！

然后，只能根据编译工具解码的1002序号的数据样式，继续反写proto文件。

虽然不知道字段名，但是不影响，在上面也了解过，其核心是知道数据类型是什么即可！

编译工具解码后的逆向规则小结

数字，根据情况而定，一般是int32

" " 字符串类型

{ } message类型

出现多个重复序号，此字段可重复，即被repeated修饰

了解了grpc，protocol buffers这种从未接触过的传输方式
对浏览器的审查工具的使用也更加熟练了
掌握了一点JS逆向的思路

https://blog.csdn.net/dideng7039/article/details/101869819?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.control

https://www.yuanrenxue.com/app-crawl/parse-protobuf.html

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