JS逆向-Protobuf逆向解析

目录

• • • • 一、python快的解析Protobuf方式
      • 二、什么是Protobuf
      • 三、Protobuf环境配置
      • 四、Protobuf实例序列化与反序列化
      • 五、逆向解析 Protobuf案例
      • • 1、python序列化
        • 2、python反序列化

一、python快的解析Protobuf方式

• 注意：目录二、三、四、五可以作为了解，实际上目录一就可以解决了，比后面的解决方式更便捷，后面介绍的解决方式的前提是还原.proto文件。如果解决不了的话，再看二、三、四、五也可
• 1、问题案例：请求参数和响应参数都是序列化的数据结构，不易读。两个名词序列化（将正常可读数据转为protobuf的数据结构，看似是乱码的形式），非序列化反之
  
  
• 2、解决方案：

  • 依赖安装：pip install blackboxprotobuf

  • 如果要将数据转为序列化数据，则需先确认message_type（Type information including field number, field name and field type），如何确认message_type，我们可以将非序列化的数据复制下来，如下赋值给a变量，然后可以得到消息类型message_type；如果下面代码无法运行，a变量的这个数据换成你自己的

    import blackboxprotobuf
    a = "?2???2?? ·??".encode()
    deserialize_data , message_type =blackboxprotobuf.protobuf_to_json(a)
    print(deserialize_data )  # 非序列化的原始数据
    print(message_type)  # 消息类型结构
    

  • 将数据序列化样例如下，有了消息类型message_type，我们就可以将数据转为序列化数据了，如下

    import blackboxprotobuf
    message_type = {'1': {'type': 'int', 'name': ''}, '2': {'type': 'int', 'name': ''}, '3': {'type': 'int', 'name': ''}, '4': {'type': 'int', 'name': ''}}
    before_data = {'1': 1, '2': 312312312442, '3': 8709708978, '4': 78971987}
    form_data = blackboxprotobuf.encode_message(before_data, message_type)
    print(form_data)
    

  • 将数据非序列化样例如下，直接传入字节content，即可输出json

    import blackboxprotobuf
    content = b'??)?) ?(?#0?(8?"@tBHò:Pí'
    print(blackboxprotobuf.protobuf_to_json(content))  
    # ('{
      "1": "3231",
      "2": "5308",
      "3": "5289",
      "4": "3231",
      "5": "4486",
      "6": "5191",
      "7": "4385",
      "8": "8574",
      "9": "7506",
      "10": "461"
    }', {'1': {'type': 'int', 'name': ''}, '2': {'type': 'int', 'name': ''}, '3': {'type': 'int', 'name': ''}, '4': {'type': 'int', 'name': ''}, '5': {'type': 'int', 'name': ''}, '6': {'type': 'int', 'name': ''}, '7': {'type': 'int', 'name': ''}, '8': {'type': 'int', 'name': ''}, '9': {'type': 'int', 'name': ''}, '10': {'type': 'int', 'name': ''}})
    

  • 最终解决如下：
    

二、什么是Protobuf

• 1、protocol buffers介绍：是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法。严格说不算是加密，只能是叫序列化结构数据，让可读变为疑似的乱码，那反序列化即让疑似的乱码变为可读

• 2、protobuf使用流程的前提是有一个.proto文件，对逆向而言就是还原.proto文件，选择编译成相应的编程语言包，然后调用包进行序列化和反序列化

  • 比如编程语言选择python，则我们会将.proto文件先编译成python要用的python模块包(与requests等包类似)
  • 接着就是用python调用已编译的模块包进行数据的序列化和反序列化
    

• 3、一个网站应用了Protobuf实例

  • 如下图不管是请求参数还是响应参数，都返回了序列化的数据，虽然看似是乱码，实际上只是用Protobuf将原始数据进行了序列化，变得不可读了，我们将响应内容保存为test.bin文件
  • 当然有的会直接在headers头指明媒体类型content-type: application/grpc-web+proto，也可通过此类方法判断
    
    
  • 执行cmd命令protoc --decode_raw < test.bin（执行该命令，需下载解压protoc-3.19.1-win64.zip并添加bin目录为环境变量），如图结果已还原，和网站上的数据一致
    
    

三、Protobuf环境配置

• 1、点击链接下载protobuf，如图下载protobuf-python-3.19.1.zip 和 protoc-3.19.1-win64.zip
  
• 2、protoc编译器安装
  • ① 解压protoc-3.19.1-win64.zip压缩包，并将该文件夹的bin目录D:Softwareprotoc-3.19.1-win64in添加到环境变量
    
    
  • ② 打开cmd输入protoc --version显示出版本号，则代表protoc编译器安装成功
    
• 3、python依赖protoc模块安装
  • ① 解压protobuf-python-3.19.1.zip压缩包，然后切换到D:Softwareprotobuf-3.19.1python目录下，打开cmd，执行如下两条命令：python setup.py build 和python setup.py install
    
    
    
  • ② 打开python解释器，导入import google.protobuf 可以检测protobuf模块是否安装成功，未报错即成功
    
• 4、vscode安装vscode-proto3插件，可以选择性安装，只是为了打开.proto文件好看点
  
• 5、如果报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'message_types_by_name'，解决方法pip install --upgrade protobuf
  

四、Protobuf实例序列化与反序列化

• 参考猿人学文档Protobuf协议逆向解析

• 可以先熟悉下Protobuf3语言指南

• 如要传输的数据格式类似如下，然后我们用proto3语法写一个.proto文件

  {
      "name": "shirmay",
      "id": 11,
      "mail": "[email protected]"
      {
          "telnumber": "133110120**",
          "type": 2  
      }
  }
  

• Protobuf实例序列化与实例化的流程图介绍，新建>编译>序列化（输出内容不可读）>反序列化（输出内容可读）

Created with Raphal 2.3.0 1、新建yrx_example.proto文件 2.0、编译yrx_example.proto文件：执行下面cmd命令生成yrx_example_pb2.py文件 2.1、cmd命令编译文件：protoc -–python_out=. yrx_example.proto 3、python代码生成序列化文件：yrx_example_person.bin文件 4.0、python代码反序列化解析文件：将yrx_example_person.bin文件输出原始的可读结果 4.1、或者cmd命令输出.bin文件可读结果：protoc --decode_raw < yrx_example_person.bin 5、逆向还原.proto文件：已知bin文件执行如上cmd命令，根据反序列化结果过可逆向还原出yrx_example.proto文件

• ① 新建yrx_example.proto文件：按上数据格式用proto3语法新建yrx_example.proto文件，内容如下：如下数据有message消息类型，enum枚举类型， string字符串类型，int32整型；在消息定义中，每个字段都有唯一的一个数字标识符，也就是下面当中的1,2,3
  

  syntax = "proto3"; // 指定使用proto3的语法, 在一个.proto文件中可以定义多个message消息类型
  
  message Person {
  
      string name = 1;   // string类型 ：姓名, 标识符1
      int32 id = 2;      // 整型       ：id, 标识符2
      string email = 3;  // string类型 ：邮箱, 标识符3
  
      message PhoneNumber {
          string telnumber = 1;  // 电话号码
          // enum枚举类型，自定义一个PhoneType类型，每个枚举类型必须将其第一个类型映射为0（必须有有一个0值，我们可以用这个0值作为默认值）
          enum PhoneType {
              MOBILE = 0;  // 手机电话类
              HOME = 1;   // 家庭电话类
              WORK = 2;  // 工作电话类
          }
          PhoneType type = 2;
      }
  
      repeated PhoneNumber phones = 4;  // 将其他消息类型如PhoneNumber当作字段类型，如Person消息中包含PhoneNumber消息
  }
  
  message AddressBook{
      repeated Person person = 1;  // 将其他消息类型如Person当作字段类型，如希望AddressBook消息中包含Person消息
  }
  

• ② 编译yrx_example.proto文件：在cmd里面输入protoc -–python_out=. yrx_example.proto，此时会在当前目录下生成yrx_example_pb2.py文件
  

• ③ python代码序列化yrx_example.proto文件，并将序列化内容存到yrx_example_person.bin文件中，此时数据完全不可读即看不懂

  import yrx_example_pb2
  
  
  address_book = yrx_example_pb2.AddressBook()
  person = address_book.person.add()
  person.id = 11
  person.name = "shirmay"
  person.email = "[email protected]"
  
  phone = person.phones.add()
  phone.telnumber = "133110120**"
  phone.type = 2
  
  with open("yrx_example_person.bin", "wb") as f:
  	print(address_book.SerializeToString())  # b'
  /
  [email protected]"
  133110120**'
      f.write(address_book.SerializeToString())
  

• ③ python代码反序列化yrx_example_person.bin文件，还原为可读数据

  import yrx_example_pb2
  
  
  def list_people(addr_book):
      for person in addr_book.person:
          print(f"id: {person.id}")
          print(f"name: {person.name}")
          print(f"email: {person.email}")
          for num in person.phones:
              print(f"phone_num: {num.telnumber}")
              print(f"phone type: {num.type}")
  
  
  address_book = yrx_example_pb2.AddressBook()
  with open("yrx_example_person.bin", "rb") as f:
      address_book.ParseFromString(f.read())
      list_people(address_book)
  

• ⑤ 逆向分析还原.proto文件：通过上面的步骤，我们发现不管序列化和反序列化，我们首先得有.proto文件，只要有了.proto文件，我们就可以编译成python的proto模块，然后就可以正常序列化和反序列化了；所以逆向解析Protobuf的过程就是还原.proto文件

  • 已知我们有了yrx_example_person.bin文件，通过cmd执行命令protoc --decode_raw < yrx_example_person.bin即可反序列化看到左图第一版的结果，然后我们还原成中间第二版.proto文件的样子，再多次调整即可。有了.proto文件就可以正常的序列化和反序列化了
    

五、逆向解析 Protobuf案例

1、python序列化

• ① 如图，将序列化请求数据保存为challenge_23_post.bin文件，请求参数内容复制如下保存为.bin文件即可

  ????Y??? ?y?
  

• ② 然后输入cmd命令protoc --decode_raw < challenge_23_post.bin查看反序列结果
  

• ③ 根据反编译结果理解，直接编写challenge_23_post.proto文件如下
  

• ④ 执行cmd命令protoc -–python_out=. challenge_23_post.proto将challenge_23_post.proto编译生成python包challenge_23_post_pb2.py
  

• ⑤ 编写python代码生成序列化数据

  import challenge_23_post_pb2
  
  
  post_serialize = challenge_23_post_pb2.Ms1()
  post_serialize.filed1 = 2
  post_serialize.filed2 = 219841801546160835
  post_serialize.filed3 = 219841801546157763
  post_serialize.filed4 = 36782765818179
  print(post_serialize.SerializeToString())
  with open(r"challenge_23_post.bin", "wb") as f:
      f.write(post_serialize.SerializeToString())
  

2、python反序列化

• ① 如图，将序列化响应数据保存为challenge_23_resp.bin文件，响应内容样例复制如下保存为.bin文件即可

  ??0?G N(? 0?8?;@?LH?"P?"
  

  

• ② 然后输入cmd命令protoc --decode_raw < challenge_23_resp.bin查看反序列结果
  

• ③ 根据反编译结果理解，直接编写challenge_23_resp.proto文件如下
  

• ④ 执行cmd命令protoc -–python_out=. challenge_23_resp.proto将challenge_23_resp.proto编译生成python包challenge_23_resp_pb2.py
  

• ⑤ 编写python代码反序列化结果

  import challenge_23_resp_pb2
  
  
  resp_deserialize = challenge_23_resp_pb2.Ms2()
  with open("challenge_23_resp.bin", "rb") as f:
      resp_deserialize.ParseFromString(f.read())
      count = resp_deserialize.filed1 + resp_deserialize.filed2 + resp_deserialize.filed3 + resp_deserialize.filed4 + resp_deserialize.filed5 + resp_deserialize.filed6 + resp_deserialize.filed7 + resp_deserialize.filed8 + resp_deserialize.filed9 + resp_deserialize.filed10
      print(count)  # 47662