【AI 逆向专栏】Akamai dvc 参数逆向分析

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逆向目标

• 目标网站：aHR0cHM6Ly93d3cucmFkaXNzb25ob3RlbHMuY29tL3poLWNuLw==
• 逆向目标：dvc 参数
• AI 模型：GPT-5.5

逆向分析

根据以往的经验，先找目标 JS，名字一般都很短。需要注意的是，文件名每天都会变，小伙伴看到的可能和下图的名字不一样：

为了方便观察和分析，先解混淆。解混淆过程可以参考往期文章：

https://mp.weixin.qq.com/s/29OL7ktX16IJvbtx9qz8jg

本文就不作讲解了，解混淆后的文件已放入知识星球中，感兴趣的小伙伴自取。

把解混淆后的文件替换到浏览器中，然后在相关 JS 文件里直接搜索 dvc 参数，即可定位到下图 Ljv 处：

打印 D1 函数，结果如下：

D1 就是我们需要逆向的目标。

AI 逆向

由于 JS 是动态的，我们可以先不用 MCP 分析，换个思路：把文件复制到本地，先通过简易补环境的方式让它能正常执行，最后再尝试复现出完整的算法。

补环境

第一步，先搭好架子，让主要的 JS 代码执行时不报错，把我们的需求直接丢给 AI：

执行后发现程序没有停止，可能存在定时器，继续追问 AI：

这里不要顺着 AI 的话术走，我们得明确最终要实现什么，是我们操控 AI，而不是让 AI 操控我们。继续问：

运行本地文件后发现每次生成的值都不一样，但浏览器多次运行得到的值是一样的。这里继续让 AI 分析原因：

根据 AI 的回答，我们只需要把 random 和 startTs 的值固定即可。本地已经可以输出 dvc 值，证明环境架子搭好了，结果如下：

算法分析

接下来就是分析纯算法的时候了，继续拷问 AI：

开始弹道德了，要么是我们的问法有问题，要么是上下文关联后被检测到了：

尝试新开对话，发现可以正常分析了：

分析了大概 16 分钟，得出了一版算法，AI 输出结果如下：

既然如此，我们直接验证下这个算法是否正确。换上浏览器的 UA 以及 startTS 后，发现结果不一致：

但是可以看到，只有后六位和浏览器不一样。此时需要重新思考：浏览器每次结果都一样，但我们并没有 hook 浏览器的 Math.random，那么这个算法可能并没有依赖这个值，也可能是 AI 的分析出现了纰漏。于是我们再次拷打 AI，问答如下：

AI 这次也很迅速，分析了三分钟就找到了问题：

应该是我们的环境没有补完整，导致走了错误的分支。按照 AI 分析的过程重新生成一遍算法，Node.js 执行结果如下：

浏览器结果如下：

可以看到结果已经一致了。我们可以再用一组浏览器的值进一步验证一下算法是否正确。

浏览器结果如下：

Node.js 结果如下：

证明算法无误。至此，关于这个参数的分析就结束了。该算法和解混淆后的文件都会上传到知识星球中，仅供学习交流。