在实际渗透测试或安全分析中,经常会遇到微信小程序中的签名加密(sign)机制,这些机制大多具备防重放、防篡改的特性,导致我们在抓包时难以直接复现请求。

🔍 另一方面,一些小程序的代码中往往会泄露关键信息,比如接口调用、密钥或调试信息,因此我们有必要对小程序进行反编译与信息收集。


🎯 目标一:快速反编译与信息收集工具 —— Fine

fasnow/fine 是一个非常强大的信息收集工具,不仅支持资产测绘、ICP备案查询、天眼查股权结构图分析、IP138域名解析,还内置了小程序反编译模块,用来快速提取小程序中的敏感信息。

📌 功能概览:

  • 一键提取小程序信息

  • 可视化管理和操作

  • 支持自定义提取规则


📂 第一步:找到微信小程序的本地存储路径

一般微信会将小程序缓存到本地目录,路径可以在微信设置中查看:

C:\Users\你的用户名\Documents\WeChat Files\Applet\

此目录下每访问一个新的小程序,就会自动生成一个 wx 开头的子文件夹。

📸 插图:微信 Applet 文件路径截图

🖼️


🧪 第二步:使用 Fine 选择 Applet 路径

在 Fine 工具中选择对应的 Applet 文件路径,工具会自动识别目录下的小程序文件,并进行扫描提取。

🎉 一键反编译 + 敏感信息提取!

✅ 建议一个个小程序逐个编译查看,效果更稳定。

另外,右上角还有提取规则设置,可以自定义需要提取的字段,非常适合进行深入的信息收集。

📸 插图:Fine 工具识别界面截图

🖼️


🎯 目标二:完整反编译小程序源码 —— KillWxapkg

Ackites/KillWxapkg 是另一个优秀的反编译工具,专注于将小程序 .wxapkg 文件还原为源码,方便我们对其进行函数级逆向分析。


⚙️ 使用方法

  1. 前往 GitHub 下载对应系统版本的 exe 可执行文件

  2. 打开命令行,常用命令如下格式:

KillWxapkg_2.4.1_windows_amd64.exe -id=appid -in="小程序原始目录" -out="输出目录" -restore -pretty

示例:

KillWxapkg_2.4.1_windows_amd64.exe -id=wxe62a7c08ffde7758 -in="C:\Users\xxxx\Documents\WeChat Files\Applet\wxe62a7c08ffde7758\26" -out="C:\Users\xxxx\Documents\WeChat Files\Applet\test" -restore -pretty

这些参数来源:

那么id=wxe62a7c08ffde7758 

C:\Users\xxxx\Documents\WeChat Files\Applet\test 为自己随意指定的报保存路径 

📸 插图:KillWxapkg 命令行操作截图

🖼️


✅ 最终效果

执行完命令后,在你指定的输出目录中(如 test 文件夹)就能看到完整的小程序源码啦!

这些源码可以帮助我们:

  • 查看前端调用逻辑

  • 分析通信接口

  • 挖掘潜在的逻辑漏洞


📌 总结

在实际分析微信小程序时,掌握这两种方式将极大提升我们的效率:

  1. 🧩 Fine 工具:快速提取敏感信息

  2. 🔍 KillWxapkg 工具:深入分析源码逻辑

当然,在合法合规的前提下使用这些技术,才是真正的“攻防之道”。


如果你觉得本文对你有帮助,欢迎点赞 👍 收藏 ⭐ 留言 💬!

👉 关注我的博客查看更多技术分享!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/web/84802.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/web/84802.shtml
英文地址,请注明出处:http://en.pswp.cn/web/84802.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系英文站点网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【NLP入门系列三】NLP文本嵌入(以Embedding和EmbeddingBag为例)

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者:K同学啊 博主简介:努力学习的22级本科生一枚 🌟​;探索AI算法,C,go语言的世界;在迷茫中寻找光芒…

文心一言(ERNIE Bot):百度打造的知识增强大语言模型

1. 产品概述 文心一言(ERNIE Bot)是百度自主研发的知识增强大语言模型,于2023年3月16日正式发布,对标OpenAI的ChatGPT,具备文本生成、多模态交互、逻辑推理、中文理解等能力。该模型基于百度的飞桨深度学习平台和文心…

Java-49 深入浅出 Tomcat 手写 Tomcat 实现【02】HttpServlet Request RequestProcessor

点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 🚀 AI篇持续更新中!(长期更新) 目前2025年06月13日更新到: AI炼丹日志-28 - Aud…

在VB.net中,文本插入的几个自定义函数

一、如果你是高手&#xff0c;一定“识货”&#xff0c;分享给你 二、可应用于文本插入的几种方式&#xff1a;6种 三、需要用到以下的几个函数&#xff1a; 上代码&#xff1a; Module TextModule <summary> 在指定位置插入文本 </summary> <p…

QC -io 服务器排查报错方式/报错: Failed to convert string to integer of varId variable!“

进断点控制台有报错之后&#xff0c;复制报错信息到 头部菜单栏 1.编辑 -> 2.Find/Replace ->3.Advanced Find ->4. Project“xxxxx” 能找到问题点 再分析定位 在排查报错时候&#xff0c;进入了这个报错&#xff0c;msgInfo "MyTcpRedis: Failed to conver…

c++中auto与decltype使用

在 C11及后续版本中&#xff0c;关键字auto和decltype都是用于类型推导的&#xff0c;但它们的使用场景和行为有所不同。 1. auto 关键字 作用 auto 用于自动推导变量的类型&#xff0c;由编译器根据初始化表达式来确定。 常见用法 // 基本用法 auto x 42; // int…

LabVIEW机器视觉零件检测

基于LabVIEW 图形化编程平台与机器视觉技术&#xff0c;构建集图像采集、处理、尺寸计算与合格性分析于一体的自动化检测方案。通过模块化硬件架构与自适应算法设计&#xff0c;实现对机械零件多维度尺寸的非接触式高精度测量&#xff0c;相比人工检测效率提升 12 倍&#xff0…

大数据治理域——实时数据开发

摘要 本文深入探讨了大数据治理域中的实时数据开发&#xff0c;重点介绍了流式数据处理的核心价值、特点、技术挑战、典型能力和应用场景。同时&#xff0c;详细阐述了流式技术架构&#xff0c;包括数据采集、处理、存储和服务等环节&#xff0c;并针对大促场景提出了相应的技…

Halcon/C# 图像窗口、读取图片及仿射变换

一、Halcon 清理窗口 清除图像窗口的显示。 dev_clear_window() 二、Halcon 读取图片 (一) 读取一张图片 read_image (Image, printer_chip/printer_chip_01)Image&#xff1a;&#xff08;输出参数&#xff09;读取到的图片变量名 第二个参数&#xff1a;图片路径&#xf…

Nginx 反向代理服务和安装docker-compose

Nginx 反向代理服务和安装docker-compose Nginx Proxy Manager 他是一个可视化的nginx的反向代理神器&#xff0c;动动手指轻松的配置Nginx&#xff0c;我们可以通过一些网页&#xff0c;即可完成网站的代理配置&#xff0c;无需在动手安装Nginx&#xff1b; dockoer-compose部…

FPGA基础 -- Verilog 锁存器简介

由浅入深地讲解 Verilog 中的锁存器&#xff08;Latch&#xff09;**&#xff0c;包括&#xff1a; 什么是锁存器&#xff08;定义与作用&#xff09;锁存器的分类&#xff08;透明锁存器 vs 边沿触发器&#xff09;Verilog 中锁存器的建模方式锁存器与触发器的区别锁存器的时…

Eclipse Memory Analyzer (MAT) 相关配置调整

一、JDK版本过低提示 已安装高于 jdk 17 的版本依旧提示 jdk 版本过低&#xff0c;打开MAT的安装目录&#xff0c;在配置文件 MemoryAnalyzer.ini 中添加配置指向JDK即可。新增两行配置&#xff1a; -vm D:/jdk_21.0.7/bin/javaw.exe //jdk安装路径 bin 目录下的javaw.exe二…

机器学习常用评估指标

机器学习常用评估指标 机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1 值、TPR、FPR、ROC等指标&#xff0c;还有在生物领域常用的敏感性、特异性等指标。 基础 在分类任务中&#xff0c;各指标的计算基础都来自于对正负样本的分类结果&#xff0c;用混淆矩阵表示&…

视频相似度检测算法(带课设报告)

摘 要 本文提出了一种基于关键帧特征提取的视频相似度检测方法&#xff0c;通过融合自适应采样与特征降维技术实现高效准确的视频内容比对。系统采用三阶段处理流程&#xff1a;首先对输入视频进行自适应关键帧采样&#xff0c;通过均匀间隔算法提取固定数量&#xff08;默…

微服务江湖的爱恨情仇:Spring Cloud 与 Kubernetes 的双雄演义

引言&#xff1a;双雄并立&#xff0c;一个时代的序幕 微服务革命&#xff0c;如同一场燎原之火&#xff0c;将庞大、笨重的单体应用烧成灰烬&#xff0c;宣告了一个敏捷、独立、快速迭代的新纪元。然而&#xff0c;这场革命在摧毁旧世界的同时&#xff0c;也催生了一片混沌的新…

深度拆解RAGFlow分片引擎之切片实现

上一篇深度拆解RAGFlow分片引擎&#xff01;3大阶段视觉增强&#xff0c;全网最硬核架构解析 讲了切片的整体流程&#xff0c;今天我们来拆下切片的实现。 我们在设置的时候&#xff0c;可以选择切片方法。这个参数是parser_id 在创建知识库的时候&#xff0c;选择对应的切片方…

CSS平滑滚动效果实现方法

一、纯CSS实现方案 使用 scroll-behavior 属性 属性值 auto (默认值)&#xff1a;滚动框立即滚动smooth&#xff1a;滚动框以平滑的方式滚动 /* 全局平滑滚动 */ html {scroll-behavior: smooth; }/* 特定容器平滑滚动 */ .scroll-container {scroll-behavior: smooth;over…

李沐动手深度学习(pycharm中运行笔记)——12.权重衰退

12.权重衰退&#xff08;与课程对应&#xff09; 目录 一、权重衰退 1、使用均方范数作为硬性限制 2、使用均方范数作为柔性限制&#xff08;通常这么做&#xff09; 3、演示对最优解的影响 4、参数更新法则 5、总结 二、代码实现从零实现 三、代码实现简介实现 一、权重…

React Native【实战范例】同步跟随滚动

最终效果 实现原理 主动滚动区触发滚动事件&#xff0c;原生监听滚动值的变化&#xff0c;并用动画的方式实时同步到跟随滚动区 技术要点 使用 Animated.ScrollView 使用动画变量 const scrollY useRef(new Animated.Value(0)).current;主动滚动触发 onScroll&#xff0c;用 …

如何仅用AI开发完整的小程序<3>—创建小程序基础框架

1、启动小程序开发者工具-选择小程序&#xff0c;点击 2、创建一个项目工程 项目名称&#xff1a;自己填默认的也行&#xff0c;最好不要中文&#xff0c;拼音也行 目录&#xff1a;选择你的项目创建路径 AppID&#xff1a;可以先点测试号&#xff0c;后面再替换自己的AppID就…