Fausto-404/js-reverse-automation--skill

解決的問題

本專案自動化了複雜的 JavaScript 逆向工程流程，特別針對加密登入參數、請求簽章（令牌/簽名）與加密回應內容的解密與分析。徹底消除手動環境模擬（"補環境"）、定位加密函數，以及撰寫遠端呼叫樣板程式碼的繁瑣工作。

工作原理

系統利用 Model Context Protocol (MCP) 透過 chrome-devtools-mcp 將 AI 代理連接到真實瀏覽器。不試圖在 Node.js 中重建瀏覽器環境，而是採用 JSRPC（JavaScript 遠端程序呼叫）方式，直接在執行中的瀏覽器內呼叫函數。

工作流程遵循結構化管道（階段 0-9），包含：

1. 發現：使用執行時 Hook 探針與 Webpack 模組分析來找出加密函數。
2. 驗證：透過評分系統與差異驗證，確保識別出的是正確函數。
3. 交付：自動產生 Python Flask 代理伺服器與 Burp Suite 的 autoDecoder 所需設定，將逆向分析邏輯無縫整合至滲透測試工作流程中。
4. 進化：維護 evolution_matrix.json 以儲存過去任務的經驗與模式，因應新的混淆技術。

適用對象

需要繞過複雜 JavaScript 加密與簽章的安全研究人員、滲透測試人員與資料爬蟲，無需花費數小時手動分析混淆程式碼。

核心亮點

• 即時瀏覽器執行：透過 JSRPC 將真實瀏覽器視為演算法解析器，繞過混淆。
• 全流程自動化：從函數發現、瀏覽器注入到 Flask 代理部署，全程自動化。
• 證據導向分析：採用 SHA-256 指紋與證據圖，追蹤資料從生產者到消費者的流動路徑。
• 整合工具鏈：與 Burp Suite 無縫整合，支援即時修改請求/回應。
• 自進化知識庫：使用記憶庫在不同任務間保留對抗性經驗，持續學習與進化。