记一次分析某漫的图片
前言 🔗
记一次分析某漫的图片。
在前面，我们分析过了某漫的接口。
如果你未阅读过，可以先阅读这篇文章：记一次分析某漫接口密钥。
正文 🔗
经过先前的分析之后，我们可以得出获取漫画内容的接口，这里要注意，这个接口返回的是一串 HTML 。
我们以车牌 416130 来作例子。
它的第一页的地址为 https://cdn-msp2.jmapiproxy2.cc/media/photos/416130/00001.webp 。
可以看到，图片是经过混淆的，无法直接阅读。
在返回的代码中，有这么一段：
// 这个是使用 IntersectionObserver 的回调
// https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/IntersectionObserver
function handleIntersection(entries) {
entries.map((entry) => {
var canObj = $(entry.target).find("canvas");
var imgObj = $(entry.target).find("img");
if (!imgObj.hasClass("lazy-loaded")) {
return;
}
var doc_can = canObj.get(0);
let tmp_page = parseInt($(imgObj).attr("data-page"));
let remove_range =
parseInt(window.innerHeight / entry.boundingClientRect.height) +
4;
if (entry.isIntersecting) {
if (
canObj.length == 0 &&
imgObj.attr("src").indexOf("/blank.jpg") < 0
) {
scramble_image(imgObj[0], aid, scramble_id, false, speed); // 執行scramble_image函數來混亂圖像
}
removeOutsideCanvas(tmp_page, remove_range); // 刪除不在可視範圍內的canvas元素
}
});
}这里有一个关键的函数 scramble_image ，但是如果我们全局搜索的话是搜索不到函数的定义的，它藏在了一些外部的 js 文件中。
这里我在百度上搜索到了一篇相关的文章：JS逆向某漫画webp图片乱序问题。
阅读之后可以得知，这个函数在 jquery.photo-0.5.js 文件中定义。
该函数的源码如下：
function scramble_image(img, aid, scramble_id, load, speed) {
if (!load) load = false;
if (!speed) speed = false;
if (
img.src.indexOf(".gif") > 0 ||
parseInt(aid) < parseInt(scramble_id) ||
speed == "1"
) {
if (img.style.display === "none") {
img.style.display = "block";
}
return;
}
if (load == true || img.complete == false) {
document.getElementById(img.id).onload = function () {
onImageLoaded(img);
};
} else {
onImageLoaded(img);
}
}这里有一个重要的判断是 parseInt(aid) < parseInt(scramble_id) 。
回到调用语句 scramble_image(imgObj[0], aid, scramble_id, false, speed) ，通过搜索我们可以得知 aid 为 416130 ，而 scramble_id 为 220980 。
回到 scramble_image 内的逻辑，可以发现只有 aid > scramble_id 才会有额外的 onImageLoaded 调用。
我们可以猜测，并不是所有的漫画都是混淆的，只有 220980 之后的才是混淆的。
为了验证这个猜想，我们找一本 220980 之前的，比如 101005 。
它的第一页为 https://cdn-msp2.jmapiproxy1.cc/media/photos/101005/00001.webp
可以看到并没有经过混淆。
现在我们的需要分析的就是 onImageLoaded 这个函数了，它的源码如下：
function onImageLoaded(img) {
var canvas;
if (img.nextElementSibling == null) {
canvas = document.createElement("canvas");
img.after(canvas);
} else {
canvas = document.getElementById(img.id).nextElementSibling;
}
var ctx = canvas.getContext("2d");
var s_w = img.width;
var w = img.naturalWidth;
var h = img.naturalHeight;
canvas.width = w;
canvas.height = h;
if (s_w > img.parentNode.offsetWidth || s_w == 0) {
s_w = img.parentNode.offsetWidth;
}
canvas.style.width = s_w + "px";
canvas.style.display = "block";
var page = document.getElementById(img.id).parentNode;
page = page.id.split(".");
page = page[0];
var num = get_num(window.btoa(aid), window.btoa(page));
var remainder = parseInt(h % num);
var copyW = w;
for (var i = 0; i < num; i++) {
var copyH = Math.floor(h / num);
var py = copyH * i;
var y = h - copyH * (i + 1) - remainder;
if (i == 0) {
copyH = copyH + remainder;
} else {
py = py + remainder;
}
ctx.drawImage(img, 0, y, copyW, copyH, 0, py, copyW, copyH);
}
$(img).addClass("hide");
}从整体的逻辑看，它就是通过将 webp 重新绘制到一个 canvas 上，然后隐藏原来的 webp 。
其中核心的代码段为：
var num = get_num(window.btoa(aid), window.btoa(page));
var remainder = parseInt(h % num);
var copyW = w;
for (var i = 0; i < num; i++) {
var copyH = Math.floor(h / num);
var py = copyH * i;
var y = h - copyH * (i + 1) - remainder;
if (i == 0) {
copyH = copyH + remainder;
} else {
py = py + remainder;
}
ctx.drawImage(img, 0, y, copyW, copyH, 0, py, copyW, copyH);
}这里 aid 为车牌号， page 为当前的页码，即如果第一页地址为 https://cdn-msp2.jmapiproxy1.cc/media/photos/101005/00001.webp ，那么 page 就会为 00001 。
这里先是通过 get_num 获取了一个 num ，接着在循环内执行 num 次重绘逻辑，所以可以确定，这个 num 其实确定了混淆的图片被切成了多少块。
get_num 的源码如下：
function get_num(aid, page) {
aid = window.atob(aid);
page = window.atob(page);
var num = 10;
var key = aid + page;
key = md5(key);
key = key.substr(-1);
key = key.charCodeAt();
if (aid >= window.atob("MjY4ODUw") && aid <= window.atob("NDIxOTI1")) {
key = key % 10;
} else if (aid >= window.atob("NDIxOTI2")) {
key = key % 8;
}
switch (key) {
case 0:
num = 2;
break;
case 1:
num = 4;
break;
case 2:
num = 6;
break;
case 3:
num = 8;
break;
case 4:
num = 10;
break;
case 5:
num = 12;
break;
case 6:
num = 14;
break;
case 7:
num = 16;
break;
case 8:
num = 18;
break;
case 9:
num = 20;
break;
}
return num;
}这里的逻辑是根据传入的车牌号和 page 生成一个 key ，接着使用这个 key 来生成一个所需要返回的 num 。
我们按 416130 和第一页算，它的步骤如下：
- 将
416130和00001拼接，得到41613000001。 - 将
41613000001进行 md5 操作，得到2f7bd47844c13bd7fe289326dc1dd7c7。 - 取 md5 的最后一个字符串，拿到它的
charCode（ UTF-16 码元，其值介于0和65535之间）。 - 对车牌号进行判断：
- 车牌号在
268850（window.atob("MjY4ODUw")）和421925（window.atob("NDIxOTI1")）之间的话，将上一步的值对10取余。 - 车牌号大于
421925（window.atob("NDIxOTI1")）的话，将上一步的值对8取余。
- 车牌号在
- 对最终的
key进行判断，返回对应的num。
回到 onImageLoaded ，前面我们说过 num 决定了图片被切割的数量， remainder 存放的是除不尽所剩的余量。比如如果一张图的高度是 1000 ，此时 num 为 3 ，那么 remainder 为 1 。
copyW 存放了图片的高度，从混淆后的图片可知，图片是切成一行一行的，所以还原前后的宽度都是一样的。
接下来就是最重要的一段代码了，也就是这个循环：
for (var i = 0; i < num; i++) {
var copyH = Math.floor(h / num);
var py = copyH * i;
var y = h - copyH * (i + 1) - remainder;
if (i == 0) {
copyH = copyH + remainder;
} else {
py = py + remainder;
}
ctx.drawImage(img, 0, y, copyW, copyH, 0, py, copyW, copyH);
}这里我们首先要明白 drawImage 这几个参数的意思，用 mdn 的图我觉得很合适：
第一个参数是画布，接着四个参数分别是源图像的左上角的 x 、 y 坐标，以及绘制的长和宽，后四个参数为目标图像的左上角的 x 、 y 坐标，以及绘制的长和宽。
前面我们说过，图像只在一个方向上混淆，所以可以看到，这里第二个参数（源图像 x） 和 第五个参数（目标图像 x）相同，源图的宽高（ copyW 和 copyH ）和目标的宽高（ copyW 和 copyH ）也是一样的。
这里面最重要的就是一个变量，即 y ， 由于我们需要复原图像，所以 py 是从上往下绘制的，这点应该不难搞懂，我们需要明白的是，是源图的哪个部分绘制到了对应的位置上。
可以从源码得知 y 的计算为： y = h - copyH * (i + 1) - remainder 。
这里为了容易理解，我们可以假设此时的 remainder 为 0 ，前面我们说过， remainder 为余量，因为并不能保证图片的宽高和生成的 num 能除尽。
此时我们假设图片的高为 900 ， num 为 9 ，此时 remainder 为 0 ，我们可以省略，即 y = h - copyH * (i + 1) 。此时我们可以手动计算下每次循环：
- 当
i = 0（第一次循环），此时y为900 - 100 * (0 + 1)，即800。 - 当
i = 1（第二次循环），此时y为900 - 100 * (1 + 1)，即700。 - 当
i = 2（第二次循环），此时y为900 - 100 * (2 + 1)，即600。 - …
聪明的你应该明白了，其实就是从底部开始往目标位置上绘制，我们可以用一个简单的图示来表示：
也就是说，混淆的图片就是将源图切割成 num 块后，倒叙拼接起来而已。
最后，我们需要回过头来看一下 remainder ，在循环中，有这样一段条件逻辑：
if (i == 0) {
copyH = copyH + remainder;
} else {
py = py + remainder;
}在 i = 0 ，也就是第一次绘制中，将 copyH 加上了余量，这意味着源图的最后一块是加上了 remainder 的，在我们前面的图例中，也就是第九块。而当 i > 0 时，由于目标图像第一块（源图第九块）是多绘制了 remainder 高度的，所以每一块都需要往下偏移 remainder ，这样可以确保不会覆盖到第一块的内容。
至此，我们基本完成了对该图像的还原，最后，贴一份重构后的 ts 代码：
import CryptoJS from "crypto-js";
// 是否需要解混淆
export const needDecode = (comicId: number): boolean => {
return comicId > 220980;
};
// 得到一个加载了混淆图片的 img 元素
const getLoadedImage = async (src: string) => {
const img = document.createElement("img");
// 允许跨域
img.setAttribute("crossOrigin", "anonymous");
return new Promise<HTMLImageElement>((resolve, reject) => {
img.addEventListener("load", () => {
resolve(img);
});
img.addEventListener("error", (e) => {
reject(e);
});
img.src = src;
});
};
// 得到一个 num ，这里我们改为获取一个 seed 种子。
const seedMap = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20];
const getSeed = (comicIdStr: string, pageStr: string) => {
const key = comicIdStr + pageStr;
const keyMd5 = CryptoJS.MD5(key).toString();
let charCodeOfLastChar = keyMd5[keyMd5.length - 1].charCodeAt(0);
// window.atob("MjY4ODUw")
const left = "268850";
// window.atob("NDIxOTI1")
const right = "421925";
if (comicIdStr >= left && comicIdStr <= right) {
charCodeOfLastChar = charCodeOfLastChar % 10;
} else if (comicIdStr >= right) {
charCodeOfLastChar = charCodeOfLastChar % 8;
}
return seedMap[charCodeOfLastChar] ?? 10; // 默认 seed
};
// 解混淆核心逻辑
export const decodeImage = async (src: string, comicId: number) => {
const page = src.substring(src.lastIndexOf("/") + 1, src.lastIndexOf("."));
const img = await getLoadedImage(src);
const { naturalHeight, naturalWidth } = img;
const canvas = document.createElement("canvas");
canvas.width = naturalWidth;
canvas.height = naturalHeight;
const ctx = canvas.getContext("2d");
const seed = getSeed(comicId + "", page);
const remainder = naturalHeight % seed;
for (let i = 0; i < seed; i++) {
let height = Math.floor(naturalHeight / seed);
let dy = height * i;
const sy = naturalHeight - height * (i + 1) - remainder;
if (i == 0) {
height = height + remainder;
} else {
dy = dy + remainder;
}
ctx?.drawImage(
img,
// 源图位置
0,
sy, // source Y
naturalWidth,
height,
// 目标位置
0,
dy, // dest Y
naturalWidth,
height,
);
}
// 通过 URL.createObjectURL 来将 blob 生成一个 url 。
return new Promise<string>((resolve, reject) => {
canvas.toBlob(
(blob) => {
if (blob) {
const file = new File([blob], page + ".webp", {
type: "image/webp",
});
resolve(URL.createObjectURL(file));
} else {
reject("canvas not output a blob by invoking 'toBlob' method.");
}
},
"image/webp",
1,
);
});
};调用方法为 await decodeImage("https://cdn-msp2.jmapiproxy2.cc/media/photos/416130/00001.webp", 416130) ，之后就能得到一个 src 路径，访问即可得到解混淆后的图片。
后记 🔗
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最近也在写一个某漫的 win 客户端，基于 electron + react ，正好抽了点时间来写下这篇帖子。
这次也是明白了为啥有时候在 app 进入详情页的时候会短暂出现一幅混淆的图片了…