JS逆向爬虫案例分享（RSA非对称加密）

网站百科数据爬取之反爬策略JS逆向分析（二）

本次分享解析某域网站数据的反爬机制。

此次只做技术分享，如有侵权，请联系删除。

1、分析网站

  需求目的：工业品网站百科数据信息。

   首先打开网站发送请求，点击F12观察找到数据接口如下图：   点击荷载，观察请求荷载参数，发现加密参数sign
   如下图：

  明显可以看出三个参数，knowledgeId详情Id、sign加密字段、timestamp时间戳。重点在sign的获取。那就开始sign参数的解密过程吧。
  首先找到生成sign的相关js代码。如图所示：

2、JS文件解密分析

  可以看出跟函数getByCodeKnows有关，分析代码。先放出JS结果代码如下：

var NodeRSA = require('node-rsa')
// var crypto = require('crypto')
var privateKeyStr = "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";
var pri = "-----*********-----".concat(privateKeyStr, "-----END RSA PRIVATE KEY-----");
var privateKey = new NodeRSA(pri);
function getByCodeKnows() {
    var timestamp = new Date().getTime();
    var sign = privateKey.sign(timestamp, "base64", "utf8");
    item = {"timestamp": timestamp, "sign": sign}
    return item
}
console.log(getByCodeKnows())

  由代码可以看出JS加密涉及到RSA加密算法,首先就要去下载node-rsa模块，导入模块，变量privateKeyStr从JS文件中得知是个常量，变量pri由privateKeyStr与"-----********-----“和”-----END RSA PRIVATE KEY-----"拼接而来。接着就是对常量pri进行RSA加密生成密钥,前面已经导入了node-rsa模块，直接运用NodeRSA()方法，得到privateKey值。下面就很简单了，一个是获得时间戳、然后就是编码转换获得sign值。这里简单介绍一下RSA算法。

RSA

非对称加密，一般由发送方（客户端）和接收方（服务端）各持有一对公钥和私钥。

私钥可以推出公钥，公钥不能推出私钥。

数据交换的过程中，双方交换自己的公钥。各自私钥不公开。

发送时使用对方的公钥进行加密。接收对方发来的密文时，使用自己私钥进行解密。

发送方使用私钥将信息进行加签（签名），将密文与签名作为参数发起请求。

接收方用自己私钥解密得到的明文，请求方公钥，接收的签名，进行验签（签名验证）。

RSA签名和验签的作用

为了增强数据交换的安全性。

假设不进行签名和验签：
发送方（客户端）的请求，可能被第三方拦截（中间人攻击）。中间人在拦截发送方请求（不知道拦截的请求参数明文）由于接收方（服务端）的公钥是公开的，中间人可以使用公钥对参数加密，替换拦截到的参数密文，发送给原接收方（服务端）。（当然这个发送的参数格式是什么，中间人知道不知道就另寻它路了）这导致接收方（服务端）无法判断得到的请求是否是可信的客户端发送的。（因为请求头什么的都是对的，参数被中间人替换了）发送方如果增加签名可以不用加密请求参数，但第三方拦截后能看到请求参数的明文（参数格式和内容被公开）。
安全性的前提是私钥没有泄露，私钥若被攻击者获取了，那么签名也可以伪造了。

结果展示

  运行js代码，查看结果。如下图：

可以看到返回的字典中包括了时间戳以及sign的值，那么接下来就很简单了，可以通过postman模拟接口请求或者直接编写爬虫代码验证，我直接编写爬虫代码实现验证。

3.、爬取数据

   在得到sign字段的值后，编写爬取代码就简单了，观察得到是POST请求，form表单提交请求数据，编写headers请求头，需要pyexecjs模块是python爬虫库里关于javaScript的一套程序，它能帮你解析python代码的js代码。 有经验的爬虫程序员应该知道，在你的请求头中有一部分是被js代码加密的，而这一套js加密程序就保存在你当前访问的网站中（事实上就是存在本地），每一次访问都需要调用js做加密再请求。这个机制可以抵挡大部分的爬虫程序，除非你模仿js加密程序之后再做请求。你可以模拟js程序写一段python程序，也可以直接把网页里的js代码复制下来，使用pyexecjs模块来运用。其最终实现部分爬虫代码如下：

    def get_detail_request(self,knowledgeId,title):
        with open(r'js文件路径', 'r',encoding='utf-8') as r:
            js = r.read()
        jsdm = execjs.compile(js)
        result = jsdm.call('getByCodeKnows')
        timestamp=result.get("timestamp")
        sign=result.get("sign")
        start_url="请求的网站链接"
        headers = {
            "Accept": " application/json, text/plain, */*",
            'accept-encoding': 'gzip, deflate, br',
            'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
            'Content-Type': ' application/json',
            'Origin': ' **********',
            'Referer':' **********',
            'User-Agent':' Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36'
        }
        meta={
            "knowledgeId":knowledgeId,
            "title":title,
        }
        params: dict = {"sign":sign,"timestamp":timestamp,"knowledgeId": knowledgeId}

        return scrapy.Request( url=start_url,
                               method="POST",
                              callback=self.detail_parse,
                              headers=headers,
                               meta=meta,
                               body=json.dumps(params),
                               dont_filter=True)

    def detail_parse(self, response):
        title=response.meta["title"]
        MongoHelpS = MongoHelp("localhost", "GuAnJie", "baike_category_deatil")
        data_text=response.text
        data_json=json.loads(data_text)
        data=data_json["data"]["categoryKnow"]
        knowledge=data["knowledge"]
        item={"title":title,"knowledge":knowledge}
        MongoHelpS.insert(item)

  最终实现爬取数据如图：