脚本代码混淆-Python篇-pyminifier(1)

前言

最近研究了一下脚本语言的混淆方法,比如 python,javascript 等。脚本语言属于动态语言,代码大多无法直接编译成二进制机器码,发行脚本基本上相当于暴露源码,这对于一些商业应用是无法接受的。因此对脚本代码进行加固,成为很多应用的首选。代码加固的一项措施是代码混淆,增加逆向人员阅读代码逻辑的难度,拖延被破解的时间。

今天讲解一下Python代码的混淆方法,Python代码一般用作web,提供服务接口,但也有一些桌面的应用,这一部分就需要对代码进行混淆保护。以一个开源项目pyminifier (https://github.com/qiyeboy/pyminifier)来说明混淆的技巧方法,这个项目已经有4年没更新,有一些bug,但是依然值得我们学习和入门。

项目结构

框架详情:

analyze.py - 用于分析Python代码
compression.py - 使用压缩算法压缩代码
minification.py - 用于简化Python代码
obfuscate.py - 用于混淆Python 代码
token_utils.py - 用于收集Python Token

从项目代码中,可以看到pyminifier的混淆方法是基于Token的,即基于词法分析,假如大家之前做过混淆的话,这应该属于混淆的初级方案,因为这样的混淆并不会修改代码原有的逻辑结构。

提取Token

如何提取Python语言的Token呢?Python中提供了专门的包进行词法分析: tokenize 。使用起来很简单,在token_utils.py中代码如下:

def listified_tokenizer(source):

"""Tokenizes *source* and returns the tokens as a list of lists."""
     io_obj = io.StringIO(source)
     return [list(a) for a in tokenize.generate_tokens(io_obj.readline)]

首先读取源文件,然后通过tokenize.generate_tokens生成token列表。咱们就将这个提取token的函数保存起来,然后让他自己提取自己,看一下token列表的结构。

[[1, 'def', (1, 0), (1, 3), 'def listified_tokenizer(source):\n'],
[1, 'listified_tokenizer', (1, 4), (1, 23), 'def listified_tokenizer(source):\n'],
[53, '(', (1, 23), (1, 24), 'def listified_tokenizer(source):\n'],
[1, 'source', (1, 24), (1, 30), 'def listified_tokenizer(source):\n'],
[53, ')', (1, 30), (1, 31), 'def listified_tokenizer(source):\n'],
[53, ':', (1, 31), (1, 32), 'def listified_tokenizer(source):\n'],
[4, '\n', (1, 32), (1, 33), 'def listified_tokenizer(source):\n'],
......

每一个Token对应一个list,以第一行 [1,'def',(1,0),(1,3),'def listified_tokenizer(source):\n'] 为例子进行解释:

  1. 1代表的是token的类型

  2. def是提取的token字符串

  3. (1, 0)代表的是token字符串的起始行与列

  4. (1, 3)代表的是token字符串的结束行与列

  5. 'def listified_tokenizer(source):\n' 代表所在的行

Token还原代码

能从源文件中提取token 列表,如何从token列表还原为源代码呢?其实很简单,因为提取token 列表里面有位置信息和字符串信息,所以进行字符串拼接即可。

def untokenize(tokens):
    """
    Converts the output of tokenize.generate_tokens back into a human-readable
    string (that doesn't contain oddly-placed whitespace everywhere).
    .. note::

        Unlike :meth:`tokenize.untokenize`, this function requires the 3rd and
        4th items in each token tuple (though we can use lists *or* tuples).
    """
    out = ""
    last_lineno = -1
    last_col = 0
    for tok in tokens:
        token_string = tok[1]
        start_line, start_col = tok[2]
        end_line, end_col = tok[3]
        # The following two conditionals preserve indentation:
        if start_line > last_lineno:
            last_col = 0
        if start_col > last_col and token_string != '\n':
            out += (" " * (start_col - last_col))
        out += token_string
        last_col = end_col
        last_lineno = end_line
    return out

精简与压缩代码

在pyminifier中,有两个缩小Python代码的方法:一个是精简方式,另一个是使用压缩算法的方式。

精简

在minification.py中使用的是精简方式,具体代码如下:

def minify(tokens, options):
    """
    Performs minification on *tokens* according to the values in *options*
    """
    # Remove comments
    remove_comments(tokens)
    # Remove docstrings
    remove_docstrings(tokens)
    result = token_utils.untokenize(tokens)
    # Minify our input script
    result = multiline_indicator.sub('', result)
    result = fix_empty_methods(result)
    result = join_multiline_pairs(result)
    result = join_multiline_pairs(result, '[]')
    result = join_multiline_pairs(result, '{}')
    result = remove_blank_lines(result)
    result = reduce_operators(result)
    result = dedent(result, use_tabs=options.tabs)
    return result 

上面的代码总共使用了9种方法来缩小脚本的体积:

remove_comments

去掉代码中的注释,但是有两类要保留:1.脚本解释器路径 2. 脚本编码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

remove_docstrings

去掉 doc 所指定的内容,example:

__doc__ = """\
Module for minification functions.

"""

fix_empty_methods

修改空函数变成pass

def myfunc():
'''This is just a placeholder function.'''

转化为:

def myfunc():pass

join_multiline_pairs

(1) 第一种情况:

test = (
"This is inside a multi-line pair of parentheses"
)

转化为:

test = ( "This is inside a multi-line pair of parentheses")

 

(2)第二种情况:

test = [
"This is inside a multi-line pair of parentheses"
]

转化为:

test = [ "This is inside a multi-line pair of parentheses"]

(3)第三种情况:

test = {


"parentheses":"This is inside a multi-line pair of parentheses"


}

转化为:

test = { "parentheses":"This is inside a multi-line pair of parentheses"}

remove_blank_lines

移除空白行。

test = "foo"

 

test2 = "bar"

转化为:

test = "foo"
test2 = "bar"

reduce_operators

移除操作符之间的空格。

def foo(foo, bar, blah):
    test = "This is a %s" % foo

修改为:

def foo(foo,bar,blah):
    test="This is a %s"%foo

dedent

替换代码间的缩进,比如替换成单个空格

def foo(bar):

    test = "This is a test"

修改为:

def foo(bar):

 test = "This is a test"

压缩

在这个项目中的compression.py,提供了4种代码压缩的方法,其中3个原理是一样,只不过使用的压缩算法不一样。

bz2,gz,lzma 压缩执行原理

假如新建一个1.py,并保存如下内容:

if __name__=="__main__":

    print(__name__)

以bz2为例子,首先使用bz2算法压缩代码,然后转化成base64编码。

code='''


if __name__=="__main__":


    print(__name__)


'''

import bz2,base64
compressed_source = bz2.compress(code.encode("utf-8"))
print(base64.b64encode(compressed_source).decode('utf-8'))

输出:

QlpoOTFBWSZTWdfQmoEAAAHbgEAQUGAAEgAAoyNUACAAIam1NNGgaaFNMjExMQ2Za0TTvJepAjgXb2pDBBGoliFIT04+LuSKcKEhr6E1Ag==

代码压缩完成后,如何执行呢?其实就用到了exec这个函数/关键字。将编码好的内容,先base64解码,再使用bz2算法解压缩,最后获得真实的代码,并使用exec执行

import bz2, base64
exec(bz2.decompress(base64.b64decode("QlpoOTFBWSZTWdfQmoEAAAHbgEAQUGAAEgAAoyNUACAAIam1NNGgaaFNMjExMQ2Za0TTvJepAjgXb2pDBBGoliFIT04+LuSKcKEhr6E1Ag==")))

这段代码就代表了最原始的代码,而使用gz,lzma压缩方式,将bz2包换成zlib 或者lzma即可。

zip执行原理

可能很多朋友不知道,Python是可以直接运行zip文件的(特别的),主要是为了方便开发者管理和发布项目。Python能直接执行一个包含 __ main__ .py的目录或者zip文件。

举个例子:

|—— ABC/

|—— A.py

|—— __main__.py

示例代码:

# A.py
def echo():

    print('ABC!')

# __main__.py
if __name == '__main__':

    import A
    A.echo()

可以直接将多个文件压缩成一个zip文件,直接运行zip文件就可以。目录结构:

|—— ABC.zip/

|—— A.py

|—— __main__.py

运行情况:

$ python ABC.zip

ABC!

未完待续。。。

最后

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