主流资讯平台API加密参数逆向分析实战产品系统

1. 立项原因：
在移动端数据采集过程中，发现主流内容平台普遍采用动态Token、AES加密及设备指纹风控机制。为提升个人在JS逆向、补环境领域的实战能力，特选取两款具有代表性的App（资讯类与音乐类）进行逆向工程研究。
2. 解决的产品问题：
本项目旨在模拟高并发场景下的数据请求，解决目标平台反爬策略（如Sign签名算法、请求头加密）。通过HOOK关键JS函数与AST解混淆，还原了登录态维持逻辑，实现了指定关键词下的搜索数据结构化输出，整个过程不涉及存储与商用。

1. 模拟浏览器请求：像正常人打开网页一样，自动携带加密参数去问服务器要数据，绕过“我不是机器人”的校验。
2. 数据清洗与保存：把服务器返回的一大堆乱糟糟的JSON代码，过滤出我想要的标题、ID、发布时间，整理得像Excel表格一样整齐。
3. 关键词自动化搜索：我只要在配置文件里写好关键词列表，程序就会自动轮番搜索，并把每一页的结果都下载到本地文件夹里。
简单说，就是让电脑替人重复操作“搜索-复制-粘贴”的过程，全程不涉及存储别人的版权内容，仅做技术连通性测试。

1. 我负责的部分：从零开始，一个人包揽了分析网页、写代码、调试报错的全流程。主要工作是揪出网页请求里那个“动态变化的签名值”是怎么算出来的。
2. 怎么实现的：
用Python作为主控语言，用Node.js去跑一段被混淆的加密计算。
最难的坎：目标网站的加密算法藏在压缩得密密麻麻的JS文件里，我通过打断点调试，把它的计算逻辑剥离出来，用Python重新实现了一遍，让程序能“骗过”服务器认为是真人在访问。
稳定性的设计：如果请求失败，程序不会直接崩溃，而是会等待几秒后自动重试，直到拿到正确数据为止。