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feat(vm): 神谕钩子 —— 在真 VM 中按 PC 快照寄存器 (定位/校验任意值)
做了什么:
- tools/tdc_probe.js 注入自包含钩子(window.__H): 记录 PC 轨迹, 并在指定 PC
dump 指定寄存器 (默认 9109 / E[7]), 通过 report.__xtea / report.__pc_len 回传
- tools/tdc_keytrace.js 同步支持 TARGET_PC 钩子
为什么:
- 需要"某个值在哪段字节码诞生"的运行时神谕(AGENTS.md §3.2 第3条: 与运行时观测对齐)
- 钩子自包含写在沙箱 window 上(沙箱内没有 globalThis)
怎么验证(本轮的关键结论):
- 命中: @9109 入口 E[7] = [[1817655617,1381395306,1245924197,1767660346]];
其后 PC 序列 tail = [...9021,9022,9023,9024,9026,9028,9030,9109]
-> 说明 XTEA 闭包是在 @9030 CALL_FUNC[2] 被调用的
- 交叉验证: 用 extract_xtea_key 的密钥解密 probe 的 collect -> {"cd":[0,10,"top",...
(真明文) => extract_xtea_key 正确;
而 E[7] 解不开 => E[7] 是"基字", 不是生效密钥
- 结构确认: real[0]-cap[0]=855311, real[3]-cap[3]=723726 (XTEA 轮里的可见立即数)
=> 有效密钥 = 脚本基字 + 两个轮加盐
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2026-10-11 22:21:53 +08:00 |
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feat(vm): 自上而下重构工具链 —— 新增提升器(lift)与查询CLI(query)
做了什么:
- 新增 tools/tdc_lift.py: 字节码 -> 可读伪代码 (AGENTS.md §3.3 步骤5)
* 表达式栈还原 (算术/比较/调用/属性)
* 寄存器引用惯用法还原 (PUSH_IMM_ARRAY n + MAKE_REG_PROP_REF -> rN[key])
* 控制流 label/goto/if; CREATE_CLOSURE 递归展开成具名函数
- 新增 tools/tdc_query.py: who rN / at @pc / funcs / grep RE (对齐 §4.2 验收)
- 新增 tools/tdc_keytrace.js: 用真 VM 当神谕, 定位某值在哪段字节码诞生
- VM_SPEC §7/§8 重写为"自上而下五件套 + 路线", 并把 tdc_vm_run.py 标注为归档(打地鼠陷阱)
- 修正 lift 的 [n]->rN 归一 与 标签刷屏
为什么:
- 之前用 Python 复刻 JS 运行时去"跑"VM = §2.3 铁律2 的打地鼠陷阱, 收敛极慢
- §3.3 步骤5 要的是"读指令流得到算法; 闭包递归展开" -> 提升(lift)才是正路
- §2.1 最后一步: 读出算法后用目标语言原生重写, 跳过 VM/环境层
怎么验证:
- lift 首次把 XTEA 轮读成可读式: r2=(r2+2654435769); r?+=(((r6<<4)^(r6>>>5))+r6)^(r2+(r7[((r2>>>11)&3)]+855311))
- query 三个验收问题均可秒答: who r2 / at @9285 / funcs
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2026-10-11 22:15:43 +08:00 |
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