【实战】我是如何利用 Gemini CLI 自动化 JS 逆向分析的
作者：Gemini & an7
摘要：JavaScript 逆向工程通常是一个繁琐且耗时的过程，充满了对混淆代码的分析和复杂逻辑的破解。本文将通过一个真实的登录加密分析案例，一步步展示如何利用 Google 的 Gemini CLI 这一强大的对话式 AI 工具，将逆向分析、代码编写、批量测试的流程自动化，极大地提升了工作效率。
前言：挑战与工具
在 Web 安全和开发中，我们经常遇到需要分析前端加密逻辑的场景。一个常见的例子就是登录请求，网站为了保护用户密码和数据，通常会对关键字段（如密码、手机号）进行加密。本次我们的目标是一个登录页面，其在发送短信验证码前，对手机号 accNbr 参数进行了加密。我们的任务就是彻底搞清楚它的加密原理，并能编写脚本模拟该过程。
传统的做法是手动在浏览器开发者工具中调试、格式化代码、设置断点、跟踪调用栈。而这次，我们有了新的助手——Gemini CLI。它能否帮助我们简化这个过程呢？
第一章：初步探索 - 发现加密入口
我们手头有两个关键的 JS 文件：login.js和 security.js。
我首先让 Gemini 分析 login.js，并提出了一个直接的问题：
我: @login.js 你能找到 accNbr 参数加密流程吗
Gemini 迅速扫描了文件，并给出了它的分析：
Gemini: 在 login.js 文件中，我找到了两处对 accNbr 进行加密的地方，分别在 sendCode 和 sendCodeyw 这两个函数中。加密流程如下：
1. 获取号码
2. 字符串反转
3. RSA 加密: 使用 RSAUtils.encryptedString 方法对反转后的字符串进行加密。
4. 赋值
5. 发送请求
仅仅通过一次提问，我们就定位到了关键的加密函数 RSAUtils.encryptedString 和一个非常重要的预处理步骤：字符串反转 。这是一个巨大的突破，为我们节省了大量手动阅读和调试代码的时间。
第二章：深入细节 - 定位 RSA 实现
RSAUtils 显然是解密的下一个关键。我猜测它的定义应该在 security.js 文件中，于是我向 Gemini 提出了新的指令：
我: @security.js 在这里找
Gemini 立刻分析了 security.js 的内容，并确认了这是一个完整的、用 JavaScript 实现的 RSA 加密库。它甚至详细解释了 RSAUtils.encryptedString 函数的核心工作流程：
果然在前端找到解密关键值
至此，加密算法的主体（RSA）和细节（字符串反转、Hex编码）都已清晰。
第三章：关键参数的“捉迷藏”
RSA 加密需要公钥，也就是 modulus (模数) 和 exponent (指数)。我最初以为它们是固定值，并提供给了 Gemini。基于这个前提，Gemini 很快为我生成了一个可以完美复现加密过程的 Python 脚本。
然而，一个意外的现象出现了：
我: 为什么我登陆的时候相同手机号抓包，accNbr的值不一样呢？
这是一个关键的转折点！如果加密结果对于相同输入是变化的，那么加密过程中一定存在一个随机变量。Gemini 立刻修正了之前的结论，并提出了新的、更准确的推测：
Gemini: 最有可能引入这个随机变量的地方是 RSA的公钥本身。一个更安全、更常见的做法是服务器为每个会话**动态生成一个新的 RSA 密钥对**。
为了验证这个推测，我检查了登录页的 HTML 源码，发现 modulus 确实是直接在 HTML 的一个 <script> 标签中输出的，并且每次刷新页面，这个值都会改变。这证实了 Gemini 的判断——公钥是通过服务器端渲染（SSR）动态下发的。
第四章：从分析到自动化脚本
整个逆向过程的高潮部分来了——将我们的分析成果转化为可执行的自动化工具。
我的需求不断演进：
1. 最初：一个能加密单个手机号的 Python 脚本。--验证加密是否正确
2. 接着：一个能批量读取 txt 文档并加密的脚本。--批量加密手机号进行测试
3. 最终：一个能模拟 Burp Suite “Turbo Intruder” 功能，用于高并发测试的脚本。
每一步，Gemini 都快速响应了我的需求。
最后，应我的要求，所有这些生成和修改的脚本，Gemini 都通过 write_file 和 replace 等工具，**直接保存到了我的本地工作目录**，免去了我手动复制粘贴的麻烦。
结论：AI 驱动的逆向新范式
这次实战经历完美展示了 Gemini CLI 作为开发和安全研究工具的巨大潜力。在整个流程中，Gemini 不仅仅是一个问答机器人，更像一个经验丰富的结对编程伙伴。
* 加速分析：它能快速阅读和理解代码，迅速定位关键逻辑，将数小时的工作缩短到几分钟。
* 代码生成：它能根据需求，迅速生成从简单功能到复杂并发逻辑的 Python 脚本。
* 迭代优化：它能根据我们不断变化的发现和需求，持续地修改和优化代码。
通过与 Gemini 的高效互动，我们完成了一次端到端的 JS 逆向分析和自动化工具链的构建。这无疑预示着，一个由 AI 辅助的、更高效、更智能的软件开发与安全研究新范式已经到来。
