参数收集指在函数调用时捕获实际传入的参数值。在Python逆向中,通过函数装饰器、猴子补丁、inspect模块或调试器等技术,在不修改原代码的前提下监控位置参数和关键字参数,常用于分析加密逻辑、追踪Web请求数据或调试异常,实现对闭源或第三方库行为的理解与监控。

Python逆向参数收集通常指的是在逆向工程或动态分析过程中,通过代码手段获取函数调用时传入的实际参数值。这种技术常用于调试、分析第三方库行为、破解加密逻辑或理解闭源代码的运行机制。
什么是参数收集?
在Python中,函数执行时会接收一些输入参数。参数收集就是设法捕获这些参数的具体值,比如位置参数、关键字参数等。正常开发中使用 *args 和 **kwargs 实现参数收集,而在逆向场景中,我们往往是在不修改原代码的前提下,监控或拦截这些参数。
如何实现逆向参数收集?
常见的方法包括:
函数装饰器:包装目标函数,在调用前后打印或记录参数。猴子补丁(Monkey Patch):替换原始函数,插入日志逻辑后再调用原函数。使用inspect模块:在运行时分析调用栈,提取帧对象中的局部变量和参数。调试器介入:借助pdb或IDE调试工具设置断点,查看每次调用的参数内容。
例如,通过装饰器收集参数:
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def log_calls(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f”调用 {func.__name__},参数: args={args}, kwargs={kwargs}”) return func(*args, **kwargs) return wrapper
@log_callsdef test_func(a, b=None):pass
test_func(1, b=2) # 输出参数信息
应用场景
这种技术多用于分析未知行为的代码,比如:
追踪某个加密函数每次被调用时传入的明文或密钥。分析Web框架中视图函数接收的请求数据。调试难以复现的异常,记录出错前的输入参数。
基本上就这些。关键在于不改动原逻辑的前提下,把运行时的参数“偷”出来看一眼。
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