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一、核心目标
我们将构建一个“AI驱动的反调试注入器”：
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每次运行都自动调用 GPT 生成新的反调试逻辑
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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：
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随机选择一个 prompt
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调用 GPT 接口生成反调试代码
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加密它（用 base64）
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插入到主程序前
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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", encoding="utf-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model="gpt-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temperature=0.8 # 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", encoding="utf-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", encoding="utf-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 |