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我们将构建一个“AI驱动的反调试注入器”#xff1a; 每次运行都自动调用 GPT 生成新的反调试逻辑 把这段逻辑插入到目标代码#xff08;Python / JavaScript#xff09;入口点 通过 base64 eval 等方式混淆执行逻辑 输出一个经过反调试保护的程序版本…一、核心目标
我们将构建一个“AI驱动的反调试注入器” 每次运行都自动调用 GPT 生成新的反调试逻辑 把这段逻辑插入到目标代码Python / JavaScript入口点 通过 base64 eval 等方式混淆执行逻辑 输出一个经过反调试保护的程序版本 二、原理拆解
阶段说明Prompt 设计用自然语言写好提示词引导 GPT 生成反调试逻辑API 调用自动调用 OpenAI API 获取代码代码注入把反调试代码插入主代码逻辑前如 main() 之前混淆处理对这段代码 base64 编码 异或扰动输出构建写入新文件如 main_protected.py 三、准备工作
安装依赖
pip install openai如果没有 GPT 账号可以改为使用 OpenSource 模型如 Ollama CodeLlama此文默认用 OpenAI GPT-4。
创建项目结构
project/
├── main.py # 原始逻辑
├── builder.py # 自动构建工具
└── prompts/├── python1.txt # Prompt 模板1└── python2.txt # Prompt 模板2四、Prompt 设计示例
在 prompts/python1.txt 中写入如下内容
你是一个高级安全专家帮我写一段 Python 反调试代码要求
1. 检查是否存在调试器sys、ctypes、os 任意使用
2. 混淆变量名、字符串可以用 chr、拼接、异或等
3. 一旦发现调试器立刻退出或进入死循环
4. 总逻辑不要超过 10 行代码五、自动构建脚本builder.py
创建一个自动化工具每次运行时都 随机选择一个 prompt 调用 GPT 接口生成反调试代码 加密它用 base64 插入到主程序前 输出一个 main_protected.py
builder.py 完整代码
import openai # 导入 OpenAI 的 Python SDK用于调用 GPT 接口
import random # 导入 random 模块用于从多个 prompt 文件中随机选择一个
import base64 # 导入 base64 模块用于编码/解码反调试代码openai.api_key 你的OpenAI API密钥 # 设置 OpenAI 的 API 密钥def load_prompt(): # 定义函数用于加载提示词内容prompts [prompts/python1.txt, prompts/python2.txt] # 可选的提示词文本文件路径列表with open(random.choice(prompts), r, encodingutf-8) as f: # 随机选择一个提示词文件并打开return f.read() # 读取文件内容并返回def get_antidebug_code(prompt): # 定义函数用于从 GPT 模型生成反调试代码response openai.ChatCompletion.create( # 调用 OpenAI Chat 接口生成内容modelgpt-4, # 指定使用 GPT-4 模型messages[{role: user, content: prompt}], # 使用用户提供的 prompt 作为对话输入temperature0.8 # 设置生成随机性0.8 较高生成内容更加多样)return response[choices][0][message][content] # 提取生成的反调试代码内容并返回def encrypt_code(code): # 定义函数将反调试代码加密编码为 base64 格式encoded base64.b64encode(code.encode()).decode() # 将代码字符串编码成 base64 格式wrapper f # 构造一个 Python 代码块用 base64 解码后执行反调试代码
import base64
exec(base64.b64decode({encoded}).decode())
return wrapper # 返回封装后的反调试代码字符串def inject_code(): # 定义主逻辑函数将反调试代码注入到主程序中with open(main.py, r, encodingutf-8) as f: # 打开主程序 main.py 读取原始逻辑代码main_code f.read() # 读取 main.py 的全部内容prompt load_prompt() # 加载一个随机的提示词antidebug get_antidebug_code(prompt) # 使用 GPT 生成反调试代码protected encrypt_code(antidebug) # 将反调试代码 base64 编码并封装为可执行代码with open(main_protected.py, w, encodingutf-8) as f: # 打开输出文件 main_protected.pyf.write(protected \n\n main_code) # 将加密反调试段放在前面然后是原始主程序代码print([] 已生成 main_protected.py) # 输出提示说明生成成功if __name__ __main__: # 如果当前脚本作为主程序运行inject_code() # 执行注入函数完成反调试保护逻辑六、示例生成结果
假设 GPT 返回如下反调试逻辑
import sys, ctypes
if sys.gettrace() or ctypes.windll.kernel32.IsDebuggerPresent():while True: pass会被 base64 编码并插入为
import base64
exec(base64.b64decode(aW1wb3J0IHN5cyxjdHlwZXMKaWYgc3lzLmdldHRyYWNlKCkgb3IgY3R5cGVzLndpbmRsbC5rZXJuZWwzMi5Jc0RlYnVnZ2VyUHJlc2VudCgpOgogICAgd2hpbGUgVHJ1ZTogcGFzcwo).decode())# 原始逻辑
print(hello world)七、改进建议
功能做法异或加密代码段.join(chr(ord(c)^13) for c in code)运行时还原多语言支持添加 JS、Java prompt多语言插入逻辑多位置插入除了 main() 前还可以插到函数体内、模块初始化处多段生成prompt 控制 GPT 返回多个函数组合提高复杂度模型本地化使用 Ollama LLaMA2/CodeLlama无需联网调用
