google/jsir
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基于MLIR架构的下一代JavaScript分析工具，旨在实现兼顾数据流分析与无损源码转换的代码反编译与去混淆。
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# JSIR - 下一代 JavaScript 分析工具
JSIR 是一个下一代 JavaScript 分析工具。其核心是一个基于 [MLIR](https://mlir.llvm.org) 的高级[中间表示](https://en.wikipedia.org/wiki/Intermediate_representation)，它既支持[数据流分析](https://en.wikipedia.org/wiki/Data-flow_analysis)，也支持无损转换回源代码。这种独特的设计使其非常适合用于源到源转换。
## 在 Google 的用例
JSIR 在 Google 被用于代码分析和转换用例。例如：
* **反编译**
JSIR 被用于将 [Hermes](https://github.com/facebook/hermes) 字节码一直反编译为 JavaScript 代码，利用了其能够完全提升回源代码的能力。
* **去混淆**：
JSIR 被用于通过利用其源到源转换能力来对 JavaScript 进行去混淆。请参阅我们关于如何结合 Gemini LLM 和 JSIR 进行去混淆的最新[论文](https://arxiv.org/abs/2507.17691)。
## 设计亮点
受 JavaScript 分析和转换的多样化用例驱动，JSIR 需要实现两个看似冲突的目标：
* 它需要足够**高级**，以便能够提升回 AST，从而支持源到源转换和反编译。
* 它需要足够**低级**，以便于数据流分析，从而支持污点分析、常量传播等。
为了实现这些目标，JSIR 定义了一个高级 IR，它使用 MLIR 区域来准确建模控制流结构。
详情请参阅 [intermediate_representation_design.md](docs/intermediate_representation_design.md)。
## 快速入门
### Docker（推荐）
使用 JSIR 最简单的方法是使用 Docker：
```
# 构建 Docker 镜像
docker build -t jsir:latest .
# 运行 jsir_gen
docker run --rm jsir:latest jsir_gen --help
# 分析 JavaScript 文件
docker run --rm -v $(pwd):/workspace jsir:latest jsir_gen --input_file=/workspace/yourfile.js
```
### 安装构建工具
我们仅在 Linux 上测试过 `clang`：
```
# 安装 clang：
sudo apt update
sudo apt install clang
```
我们使用 `Bazel` 构建系统。建议使用 `Bazelisk` 来管理 `Bazel` 版本：
```
# 通过 npm 安装 Bazelisk：
sudo apt install npm
sudo npm install -g @bazel/bazelisk
```
### 构建
注意：构建需要占用大量存储空间。如果空间不足，Bazel 将返回一个令人困惑的错误。
LLVM 获取和构建需要很长时间。我们可以通过构建其中一部分来测试 LLVM 是否已正确包含：
```
# 这将获取 LLVM 并构建其支持库：
bazelisk build @llvm-project//llvm:Support
```
要构建 JSIR：
```
# 构建所有内容：
bazelisk build //...
# 或者，构建单个目标：
bazelisk build //maldoca/js/ir:jsir_gen
# 或者，构建目录中的所有目标：
bazelisk build //maldoca/js/ir/...
```
### 测试
要运行测试用例：
```
# 运行所有测试：
bazelisk test //...
# 或者，运行特定测试：
bazelisk test //maldoca/js/quickjs:quickjs_test
# 或者，运行目录下的所有测试：
bazelisk test //maldoca/js/ir/conversion/...
```
### 运行 `jsir_gen` 工具
将 JavaScript 源文件转换为 JSHIR：
```
bazelisk run //maldoca/js/ir:jsir_gen --\
--input_file=$(pwd)/maldoca/js/ir/conversion/tests/if_statement/input.js \
--passes=source2ast,ast2hir
```
## 其他链接
* **Adversarial JavaScript Analysis with MLIR**
LLVM 开发者大会 2024 演讲
[YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=SY1ft5EXI3I)
[Slides](https://llvm.org/devmtg/2024-10/slides/techtalk/Tan-JSIR.pdf)
* **CASCADE: LLM-Powered JavaScript Deobfuscator at Google**
关于结合 LLM + JSIR 进行 JavaScript 去混淆的论文
[arXiv](https://arxiv.org/abs/2507.17691)
## 免责声明
这不是 Google 的官方产品。
标签：CMS安全, DNS重绑定攻击, Docker, Google, Hermes, JavaScript, JSIR, LLVM, MLIR, Nuclei, odt, URL提取, 中间表示, 云安全监控, 代码分析, 凭证管理, 去混淆, 反编译, 可配置连接, 字节码, 安全防御评估, 常量传播, 抽象语法树, 源到源转换, 程序分析, 编译器技术, 请求拦截, 静态分析