文章总结： 本文针对JS逆向中固定随机数易被检测导致死循环的问题，提出升级Hook方案。核心是采用伪随机数组重放或伪随机算法替代固定返回值，使结果确定且不重复，从而绕过反爬检测。该思路同样适用于固定时间。建议在逆向分析中使用此法提升Hook隐蔽性，并在数组越界时用原生函数兜底以防报错。
综合评分： 85
文章分类： 逆向分析,WEB安全,爬虫
JS调试技巧：如何让时间和随机数“听你指挥”？升级版！
原创
LLLibra146
LLLibra146
LLLibra146
2025年5月28日 08:02
北京
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大家好，之前写过一篇JS调试技巧：如何让时间和随机数“听你指挥”？的文章，讲到了如何固定时间和随机数，让随机的结果变得固定。本篇文章分享一种升级版的方法，让固定方法不那么容易被发现。
固定随机数
上一篇文章中提到，使用 hook 方法固定随机数，如果只是单纯的固定随机数让其返回一个固定的值，在某些情况下容易被发现，一旦被检测到随机数的返回值固定不变，就会导致代码死循环或者报错。
猿人学 2024 新春题目就会检测随机数，如果我固定 0.5 的话，就会卡死浏览器，猜测应该是走了错误的分支。
这个时候，要如何让随机数的结果“固定”，但是又不“固定”呢？答案就是伪随机数。
伪随机数的生成有两种方式，一种是伪随机数数组，使用一个固定的数组来模拟，另一种就是伪随机算法。
伪随机数数组
伪随机数数组的实现方案有两种，一种是使用固定的随机数数组来模拟随机数，另一种就是使用伪随机数算法，来动态的计算随机数。一个是实时计算，另一个是提前计算然后存储起来，大同小异。
这里我使用固定的随机数数组来模拟伪随机数，首先看下之前的固定随机数的方案：
// 备份原函数
const originalRandom = Math.random;
// 重写为固定返回值
Math.random = function() {
return 0.123456789; // 替换为所需固定值
};
// 防止检测：伪装原生函数特征
Math.random.toString = function() {
return "function random() { [native code] }";
};
为了能获取一些随机数用于填充数组，要先修改上面的方法，新建一个数组来存储获取到的随机数，然后运行一遍程序，填充数组后再重放即可。
const originalRandom = Math.random;
let list = [];
Math.random = function () {
let value = originalRandom();
list.push(value);
return value;
};
执行上面的 hook，list 数组会被填充，获取 list 数组的值并保存下来。
const originalRandom = Math.random;
let list = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5];
let count = 0
Math.random = function () {
return list[count++];
};
修改 hook 代码后使用数组的值重放即可，后面无论如何调用随机数函数，都会获得一个固定的随机数序列。
这里会有一个问题，如果 hook 以后随机数调用的次数超出了数组的长度怎么办？
这个时候需要定义一个比较长的数组，或者使用后备方案，如果真的超出了，为了不报错就使用真实的随机数函数好了。
修改代码如下：
const originalRandom = Math.random;
let list = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5];
let count = 0
Math.random = function () {
return list[count++] || originalRandom();
};
在数组越界后调用真实的随机数即可。
伪随机算法
如果不想保存一个很大的数组，可以考虑使用伪随机算法，伪随机算法可以保证对于同一个种子，输出相同的随机数。举个例子：
function createXorshift32(seed) {
var state = typeof seed === 'number' ? seed : 1;
returnfunction() {
var x = state;
x ^= x << 13;
x ^= x >> 17;
x ^= x << 5;
state = x;
return (x >>> 0) / 0xFFFFFFFF; // 转为 [0, 1)
};
}
// 使用示例
var xorshift = createXorshift32(456);
console.log(xorshift());
执行结果：
image-20250527231646750
可以看到，针对相同的种子，获取的随机数是相同的。
当然这里大家也可以使用自己的伪随机算法，或者自己创造一个都可以，其实伪随机算法就是一个比较简单的计算，根据输入计算输出即可，只要结果符合随机数的范围。
还有更多伪随机算法我这里只写一个，大家可以自行搜集。
function createMulberry32(seed) {
var state = typeof seed === 'number' ? seed : 1;
returnfunction() {
state += 0x6D2B79F5;
var t = state;
t = Math.imul(t ^ t >>> 15, t | 1);
t ^= t + Math.imul(t ^ t >>> 7, t | 61);
return ((t ^ t >>> 14) >>> 0) / 0xFFFFFFFF;
};
}
// 使用示例
var mulberry = createMulberry32(789);
console.log(mulberry());
有了伪随机算法后，更改随机数 hook 方案为以下代码即可：
let count = 0
Math.random = function () {
return createXorshift32(count++)()
};
function createXorshift32(seed) {
var state = typeof seed === 'number' ? seed : 1;
returnfunction() {
var x = state;
x ^= x << 13;
x ^= x >> 17;
x ^= x << 5;
state = x;
return (x >>> 0) / 0xFFFFFFFF; // 转为 [0, 1)
};
}
运行结果如下：
image-20250527232021998
结果符合预期。只是数据不是特别“随机”，这个就需要大家去调整伪随机算法了。
注：以上部分方案来自于零点大佬的 B 站视频(https://www.bilibili.com/video/BV1Eu4m1A7Zm/)，在此感谢零点大佬的分享。
固定时间
固定时间的方案和固定随机数相同，只不过时间是递增的，也可以使用数组保存起来重放，具体代码就留给大家自行实现啦。
总结
以上就是升级版的固定随机数和时间的方案了，对于猿人学 2024 新春题目可以达到完美的固定效果，大家感兴趣可以尝试一下。
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