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Davy
2026-05-12 13:58:14 -07:00
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506
README.md
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@@ -1,58 +1,93 @@
# WeChat 4.x Database Decryptor # WeChat 4.x Database Decryptor
微信 4.0 (Windows、MacOS、Linux) 本地数据库解密工具。从运行中的微信进程内存提取加密密钥，解密所有 SQLCipher 4 加密数据库，并提供实时消息监听。 微信 4.0 (Windows / macOS / Linux) 本地数据库解密工具。从运行中的微信进程内存提取加密密钥，解密所有 SQLCipher 4 加密数据库，并提供实时消息监听、MCP Server、批量导出和语音转录。
## 更新日志 ---
## 防失联tg: https://t.me/wechat_decrypt ## ⭐ 快速开始
### 2025-03-03 — 富媒体内容 & 组合消息修复 <details open>
<summary>macOS — 最小路径（展开查看）</summary>
- **表情包内联显示**: 自动从 emoticon.db 构建 MD5→CDN 映射，支持自定义表情（NonStore）和商店表情（Store），CDN 下载后本地缓存 ```bash
- **富媒体内容解析**: 链接卡片（type 49）、文件、视频号、小程序、引用回复、位置分享等在 Web UI 中完整渲染 # 1. 安装依赖
- **文字+图片组合消息不再丢失**: 修复同时发送文字和图片时只显示最后一条的问题（前端去重 key 增加消息类型） python3 -m venv .venv
- **隐藏消息检测**: 新增 `_check_hidden_messages` 机制，session.db 只保存最后一条消息摘要，现在会异步查 message DB 找回同一秒内的其他消息 source .venv/bin/activate
- **MonitorDBCache 线程安全**: 引入 per-key 锁，防止多线程并发解密同一数据库导致文件损坏 pip install -r requirements.txt
- **Web UI 改进**: 消息气泡样式优化、群聊发送者显示、图片缩略图点击放大 brew install whisper-cpp # 语音转录加速（可选，推荐）
## 原理 # 2. 密钥提取（退出微信后先重签名）
killall WeChat
sudo codesign --force --deep --sign - /Applications/WeChat.app
cc -O2 -o find_all_keys_macos find_all_keys_macos.c -framework Foundation
sudo ./find_all_keys_macos # 扫描内存提取密钥
微信 4.0 使用 SQLCipher 4 加密本地数据库： # 3. 解密 + 导出 + 转录
- **加密算法**: AES-256-CBC + HMAC-SHA512 python3 decrypt_db.py # 解密所有数据库
- **KDF**: PBKDF2-HMAC-SHA512, 256,000 iterations python3 export_all_chats.py -t # 导出全部聊天并转录语音
- **页面大小**: 4096 bytes, reserve = 80 (IV 16 + HMAC 64)
- **每个数据库有独立的 salt 和 enc_key**
WCDB (微信的 SQLCipher 封装) 会在进程内存中缓存派生后的 raw key，格式为 `x'<64hex_enc_key><32hex_salt>'`。三个平台（Windows / Linux / macOS）均可通过扫描进程内存匹配此模式，再通过 HMAC 校验 page 1 确认密钥正确性。 # 或一条命令从零到完成：
make all
```
## 使用方法 </details>
<details>
<summary>Windows — 最小路径</summary>
```bash
# 1. 以管理员身份打开终端
# 2. 安装依赖
py -m pip install -r requirements.txt
# 3. 提取密钥 + 解密
python main.py decrypt
# 4. 批量导出
python export_all_chats.py
```
</details>
<details>
<summary>Linux — 最小路径</summary>
```bash
# 1. 安装依赖
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
# 2. 提取密钥（需要 root 或 CAP_SYS_PTRACE）
sudo python3 main.py decrypt
# 3. 批量导出
python3 export_all_chats.py
```
</details>
---
## 📖 详细指南
### 环境要求 ### 环境要求
- Python 3.10+ - Python 3.10+
- 微信 4.x - 微信 4.x 正在运行
- `pip install -r requirements.txt`
Windows： **macOS**:
- Xcode Command Line Tools: `xcode-select --install`
- Windows 10/11 - 需要对 `/Applications/WeChat.app` 做 ad-hoc 重签名（允许进程内存读取）
- 微信正在运行
- 需要管理员权限（读取进程内存）
Linux：
- 64-bit Linux
- 需要 root 权限或 `CAP_SYS_PTRACE`（读取 `/proc/<pid>/mem`）
- `db_dir` 默认类似 `~/Documents/xwechat_files/<wxid>/db_storage`
macOS：
- macOS 10.15+（Apple Silicon / Intel 均可）
- 微信 4.x（macOS 版）
- Xcode Command Line Tools：`xcode-select --install`
- 需要对 `/Applications/WeChat.app` 做 ad-hoc 重签名（允许进程内存读取），重签名前须先退出微信
- 需要 root 权限运行扫描器 - 需要 root 权限运行扫描器
- `db_dir` 默认类似 `~/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat/Data/Documents/xwechat_files/<wxid>/db_storage`
**Windows**:
- 管理员权限（读取进程内存）
- 微信正在运行
**Linux**:
- root 权限或 `CAP_SYS_PTRACE`
- 微信正在运行
### 安装依赖 ### 安装依赖
@@ -61,11 +96,11 @@ pip install -r requirements.txt
``` ```
<details> <details>
<summary>⚠️ 安装失败？点击展开常见问题</summary> <summary>⚠️ 安装失败？ 点击展开</summary>
**问题：`error: externally-managed-environment` (PEP 668)** **问题：`error: externally-managed-environment` (PEP 668)**
Homebrew Python (3.12+) 和部分 Linux 发行版禁止 `pip install` 直接写入系统 Python 环境，会报此错误。 Homebrew Python (3.12+) 和部分 Linux 发行版禁止 `pip install` 直接写入系统 Python 环境。
**解决：使用虚拟环境** **解决：使用虚拟环境**
@@ -82,178 +117,104 @@ pip install -r requirements.txt
或使用 Makefile（已配置 `.venv/bin/python3`）： 或使用 Makefile（已配置 `.venv/bin/python3`）：
```bash ```bash
make setup # 一键安装所有依赖 + 编译扫描器
make decrypt # 等价于 .venv/bin/python3 main.py decrypt make decrypt # 等价于 .venv/bin/python3 main.py decrypt
make web # 等价于 .venv/bin/python3 main.py make all # 从密钥提取到导出全部完成
``` ```
--- Windows 可改用：
**Windows 权限不足或全局环境不可写**，可以改用：
```bash ```bash
py -m pip install --user -r requirements.txt py -m pip install --user -r requirements.txt
``` ```
如果需要读取受保护的进程或把依赖安装到系统 Python，也可能需要以管理员身份打开终端。
</details> </details>
### 快速开始 ### 配置
Windows： 程序会自动检测微信数据目录并生成 `config.json`。如果自动检测失败，手动创建：
```bash
python main.py
python main.py decrypt
```
Linux：
```bash
python3 main.py decrypt
```
macOS（密钥扫描用 C 版本，见下文 [macOS 数据库密钥扫描](#macos-数据库密钥扫描-wechat-4x) 章节）：
```bash
# 1. 退出微信，重新签名（首次及微信升级后各一次）
killall WeChat
sudo codesign --force --deep --sign - /Applications/WeChat.app
# 2. 重新打开微信并登录，然后编译并运行扫描器
cc -O2 -o find_all_keys_macos find_all_keys_macos.c -framework Foundation
sudo ./find_all_keys_macos
# 3. 解密
python3 decrypt_db.py
```
程序会自动完成：配置检测 → 内存扫描提取密钥 → 解密。首次运行会自动检测微信数据目录并生成 `config.json`。微信只要在运行中即可，无需重启或重新登录。
如果自动检测失败（例如微信安装在非默认位置），手动创建 `config.json`：
```json
{
"db_dir": "D:\\xwechat_files\\你的微信ID\\db_storage",
"keys_file": "all_keys.json",
"decrypted_dir": "decrypted",
"wechat_process": "Weixin.exe"
}
```
Linux 版 `config.json` 示例：
```json ```json
{ {
"db_dir": "/home/yourname/Documents/xwechat_files/your_wxid/db_storage", "db_dir": "/path/to/your/wxid/db_storage",
"keys_file": "all_keys.json",
"decrypted_dir": "decrypted",
"wechat_process": "wechat"
}
```
macOS 版 `config.json` 示例：
```json
{
"db_dir": "/Users/yourname/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat/Data/Documents/xwechat_files/your_wxid/db_storage",
"keys_file": "all_keys.json", "keys_file": "all_keys.json",
"decrypted_dir": "decrypted", "decrypted_dir": "decrypted",
"wechat_process": "WeChat" "wechat_process": "WeChat"
} }
``` ```
`db_dir` 路径：Windows 可在微信设置 → 文件管理中找到；Linux 默认在 `~/Documents/xwechat_files/<wxid>/db_storage`；macOS 在 `~/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat/Data/Documents/xwechat_files/<wxid>/db_storage`（程序已支持自动检测）。 各平台默认路径：
- macOS: `~/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat/Data/Documents/xwechat_files/<wxid>/db_storage`
- Windows: 微信设置 → 文件管理中查看
- Linux: `~/Documents/xwechat_files/<wxid>/db_storage`
### Web UI 说明 ### 常用命令
| 用途 | 命令 |
|------|------|
| 提取密钥（macOS） | `sudo ./find_all_keys_macos` |
| 提取密钥（Windows/Linux） | `python find_all_keys.py` |
| 解密全部数据库 | `python decrypt_db.py` |
| 启动 Web UI（实时消息） | `python main.py` |
| 批量导出聊天记录 | `python export_all_chats.py` |
| 批量导出 + 语音转录 | `python export_all_chats.py --with-transcriptions` |
| 转录单个文件语音 | `python transcribe_chat.py input.json [output.json]` |
| 注册 MCP Server（Claude） | `claude mcp add wechat -- python /path/to/mcp_server.py` |
### Web UI
`python main.py` 启动后打开 http://localhost:5678 查看实时消息流。 `python main.py` 启动后打开 http://localhost:5678 查看实时消息流。
- 30ms 轮询 WAL 文件变化 (mtime) - 30ms 轮询 WAL 文件变化
- 检测到变化后全量解密 + WAL patch (~70ms)
- SSE 实时推送到浏览器 - SSE 实时推送到浏览器
- 总延迟约 100ms - 图片消息内联预览
- **图片消息内联预览**（支持旧 XOR / V1 / V2 三种 .dat 加密格式）
#### HTTP API #### HTTP API
| 端点 | 说明 | | 端点 | 说明 |
|------|------| |------|------|
| `GET /api/history` | 最近消息列表 (JSON) | | `GET /api/history` | 最近消息列表 |
| `GET /api/history?chat=群名` | 按群名/用户名过滤消息 | | `GET /api/history?chat=群名` | 按会话过滤 |
| `GET /api/history?since=1712000000` | 增量拉取（返回该时间戳之后的消息） | | `GET /api/history?since=1712000000` | 增量拉取 |
| `GET /api/history?chat=群名&since=ts&limit=100` | 参数可组合使用 | | `GET /api/tags` | 联系人标签 |
| `GET /api/tags` | 所有联系人标签及成员 (JSON) |
| `GET /api/tags?name=同事` | 按标签名过滤 |
| `GET /stream` | SSE 实时消息推送 | | `GET /stream` | SSE 实时消息推送 |
将特定群消息存到自己的数据库：监听 `/stream` 或轮询 `/api/history?chat=群名&since=上次时间戳`，写入即可。 ### MCP Server（Claude AI 集成）
### MCP Server (Claude AI 集成) 将微信数据查询能力接入 Claude Code，让 AI 直接读取你的微信消息。
将微信数据查询能力接入 [Claude Code](https://claude.ai/claude-code)，让 AI 直接读取你的微信消息。 **注册：**
```bash ```bash
pip install -r requirements.txt claude mcp add wechat -- python /path/to/mcp_server.py
``` ```
注册到 Claude Code： **可用工具：**
```bash | 工具 | 功能 |
claude mcp add wechat -- python C:\Users\你的用户名\wechat-decrypt\mcp_server.py
```
或手动编辑 `~/.claude.json`：
```json
{
"mcpServers": {
"wechat": {
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": ["C:\\Users\\你的用户名\\wechat-decrypt\\mcp_server.py"]
}
}
}
```
注册后在 Claude Code 中即可使用以下工具：
| Tool | 功能 |
|------|------| |------|------|
| `get_recent_sessions(limit)` | 最近会话列表（含消息摘要、未读数） | | `get_recent_sessions(limit)` | 最近会话列表 |
| `get_chat_history(chat_name, limit, offset, start_time, end_time)` | 指定聊天的消息记录，支持时间范围和分页 | | `get_chat_history(chat_name, limit, offset, start_time, end_time)` | 聊天记录 |
| `search_messages(keyword, chat_name, start_time, end_time, limit, offset)` | 统一搜索消息；支持全库、单个聊天对象、多个聊天对象、时间范围和分页 | | `search_messages(keyword, chat_name, limit, offset, ...)` | 搜索消息 |
| `get_contacts(query, limit)` | 搜索/列出联系人 | | `get_contacts(query, limit)` | 联系人搜索 |
| `get_contact_tags()` | 列出所有联系人标签及成员数量 | | `get_contact_tags()` | 联系人标签 |
| `get_tag_members(tag_name)` | 获取指定标签下的所有联系人，支持模糊匹配 | | `get_voice_messages(chat_name)` | 语音消息列表 |
| `get_new_messages()` | 获取自上次调用以来的新消息 | | `decode_voice(chat_name, local_id)` | 解码语音为 WAV |
| `get_voice_messages(chat_name)` | 列出某会话所有语音消息（local_id、时长、时间戳） | | `transcribe_voice(chat_name, local_id)` | 转录语音为文字 |
| `decode_voice(chat_name, local_id)` | 解码 SILK 语音为本地 WAV 文件 |
| `transcribe_voice(chat_name, local_id)` | 转录语音为文字（自动检测语言） |
前置条件：需要先运行 `python main.py` 或 `python find_all_keys.py` 完成密钥提取。 ### ⚠️ 语音转录
说明：`search_messages` 的 `limit` 最大为 `500`；`get_chat_history` 支持更大的 `limit`，但消息很多时仍建议配合 `offset` 分页读取。 `export_all_chats.py -t`、`transcribe_chat.py` 和 `transcribe_voice` MCP 工具共享同一套转录配置。
#### ⚠️ 语音转录隐私 **后端对比：**
`transcribe_voice` 默认使用本地 Whisper（CPU），数据全程留在本机。`transcribe_chat.py` 批量 CLI 共享同一份配置。 | 后端 | 速度 | 隐私 | 依赖 | 配置 |
|------|------|------|------|------|
| `local`（默认） | CPU，较慢 | 数据不出本机 | `pip install -r requirements.txt` | 无需配置 |
| `openai` | API，最快 | 语音上传至 OpenAI | `pip install openai` | 需 `openai_api_key` |
| `whisper_cpp` | Metal GPU，3-5x | 数据不出本机 | `brew install whisper-cpp` + 模型 | 自动检测 |
如需切换到 OpenAI Whisper API（更快、Mandarin 精度更高），在 `config.json` 中： **配置方式（config.json）：**
```json
{
"transcription_backend": "openai",
"openai_api_key": "sk-..."
}
```
启用后**语音文件会上传至 OpenAI 服务器**进行转录。需 `pip install openai`。
- 成本：约 $0.006 / 分钟（OpenAI 计价）
- 文件 > 25MB 在上传前被拒绝（OpenAI 上限）
如需切换到 whisper.cpp 后端（macOS Metal GPU 加速，3-5x 更快），在 `config.json` 中：
```json ```json
{ {
@@ -261,174 +222,111 @@ claude mcp add wechat -- python C:\Users\你的用户名\wechat-decrypt\mcp_serv
} }
``` ```
数据全程留在本机，不上传。需要 `brew install whisper-cpp` 并下载模型（自动检测常见路径，或通过 `whisper_cpp_binary` / `whisper_cpp_model` 指定）。 启用 whisper_cpp 前需安装：
所有后端共用以下行为：
- 首次启用 openai 或 whisper_cpp 后端时 stderr 会打一行警告
- openai: `openai_api_key` 缺失时静默回退 local
- whisper_cpp: 二进制文件未找到时静默回退 local
- 切换后端后，旧缓存条目（backend 不匹配）自动重新转录
**[查看使用案例 →](USAGE.md)**
### 图片解密 (V2 格式)
微信 4.0 (2025-08+) 的 .dat 图片文件使用 AES-128-ECB + XOR 混合加密 (V2 格式)。AES 密钥的获取方式因平台而异：
**Windows / Linux**（从进程内存扫描）：
```bash ```bash
# 1. 在微信中打开查看 2-3 张图片（点击看大图） brew install whisper-cpp
# 2. 立即运行密钥提取（持续监控版）： # 模型自动检测常见路径，或手动下载：
python find_image_key_monitor.py # curl -L -o ~/whisper-models/ggml-base.bin https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-base.bin
# 或单次扫描版：
python find_image_key.py
``` ```
> AES 密钥仅在微信查看图片时临时加载到内存中。如果扫描未找到密钥，请先在微信中查看几张图片，然后立即重新运行脚本。 **注意事项：**
- 首次启用 openai 或 whisper_cpp 时会打印一行提示
- openai 缺 key 时静默回退 local
- whisper_cpp 二进制未找到时静默回退 local
- 切换后端后旧缓存自动失效并重新转录
**macOS**（从磁盘 kvcomm 缓存派生，**无需扫描进程内存**）： ### 图片解密
微信 4.0 的 .dat 图片文件使用三种加密格式之一：
| 格式 | 时期 | 加密方式 |
|------|------|---------|
| 旧 XOR | ~2025-07 | 单字节 XOR |
| V1 | 过渡期 | AES-ECB + XOR |
| V2 | 2025-08+ | AES-128-ECB + XOR |
macOS 图片密钥从磁盘 kvcomm 缓存派生，无需扫描进程内存：
```bash ```bash
python find_image_key_macos.py python find_image_key_macos.py
``` ```
无需提前在微信中查看图片，无需 root 权限，无需重签名。脚本会扫描 `~/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat/.../app_data/net/kvcomm/key_*.statistic` 文件名提取派生码 `code`，配合 `db_dir` 路径里的 wxid，按 `aes_key = MD5(str(code) + cleaned_wxid)[:16]` / `xor_key = code & 0xFF` 的规则推算密钥，并用一张 V2 `_t.dat` 缩略图做 AES 模板验证。解决 [issue #23](https://github.com/ylytdeng/wechat-decrypt/issues/23)（macOS 内存扫描器 197K 候选全部失败）。 密钥自动保存到 `config.json`，之后 Web UI 自动显示图片预览。
派生算法的发现归功于 [@hicccc77](https://github.com/hicccc77) 在 issue #23 的[评论](https://github.com/ylytdeng/wechat-decrypt/issues/23)，参考实现见其 [WeFlow 项目](https://github.com/hicccc77/WeFlow/blob/dev/electron/services/keyServiceMac.ts)（CC BY-NC-SA 4.0）。本仓库的 `find_image_key_macos.py` 是基于该算法的独立 Python clean-room 实现。 ### Makefile 命令
密钥会自动保存到 `config.json` 的 `image_aes_key` / `image_xor_key` 字段。之后 `monitor_web.py` 启动时会自动加载，图片消息将显示内联预览。 ```bash
make setup # 全自动：venv → pip install → brew install → 编译扫描器 → 配置
make build # 编译 macOS 密钥扫描器
make keys # 提取密钥（需要 root）
make decrypt # 解密全部数据库
make web # 启动 Web UI
make all # 从零到完成：setup → keys → decrypt → export
make status # 显示当前数据状态
make clean # 交互式清理：选择删除 decrypted / exported_chats / 临时文件
make help # 列出所有命令
```
---
## 文件说明 ## 文件说明
| 文件 | 说明 | | 文件 | 说明 |
|------|------| |------|------|
| `main.py` | **一键启动入口** — 自动配置、提取密钥、启动服务 | | `main.py` | **一键启动入口** — 自动配置、提取密钥、启动 Web UI |
| `config.py` | 配置加载器（自动检测微信数据目录） |
| `find_all_keys.py` | 平台分发入口（Windows / Linux） |
| `find_all_keys_windows.py` | Windows 版内存扫描提 key |
| `find_all_keys_linux.py` | Linux 版内存扫描提 key |
| `decrypt_db.py` | 全量解密所有数据库 | | `decrypt_db.py` | 全量解密所有数据库 |
| `export_all_chats.py` | 批量导出所有聊天为 JSON（支持 `-t` 附带语音转录） |
| `export_chat.py` | 单会话导出（供 export_all_chats.py 内部调用） |
| `chat_export_helpers.py` | 导出格式化共享函数（两脚本共用，避免代码漂移） |
| `transcribe_chat.py` | 语音消息转录（共享 config.json 配置的 backend） |
| `mcp_server.py` | MCP Server，让 Claude AI 查询微信数据 | | `mcp_server.py` | MCP Server，让 Claude AI 查询微信数据 |
| `monitor_web.py` | 实时消息监听 (Web UI + SSE + 图片预览) | | `monitor_web.py` | 实时消息监听 (Web UI + SSE) |
| `monitor.py` | 实时消息监听 (命令行) | | `monitor.py` | 实时消息监听 (命令行) |
| `decode_image.py` | 图片 .dat 文件解密模块 (XOR / V1 / V2) | | `find_all_keys.py` | 平台分发入口（Windows / Linux） |
| `find_image_key.py` | 从微信进程内存提取图片 AES 密钥（Windows / Linux） |
| `find_image_key_monitor.py` | 持续监控版密钥提取（Windows / Linux，推荐） |
| `find_image_key_macos.py` | macOS 版图片密钥派生（从磁盘 kvcomm 缓存推算，无需扫描内存） |
| `latency_test.py` | 延迟测量诊断工具 |
| `find_all_keys_macos.c` | macOS 版内存密钥扫描器 (C, Mach VM API) | | `find_all_keys_macos.c` | macOS 版内存密钥扫描器 (C, Mach VM API) |
| `find_image_key.py` | 从进程内存提取图片 AES 密钥（Windows / Linux） |
| `find_image_key_macos.py` | macOS 版图片密钥派生（从磁盘 kvcomm 缓存推算） |
| `decode_image.py` | 图片 .dat 文件解密模块 (XOR / V1 / V2) |
| `config.json` | 配置文件（自动生成，手动编辑） |
| `setup.sh` | 一键安装脚本 |
## 技术细节 ---
## 🔧 技术细节
### 原理
微信 4.0 使用 SQLCipher 4 加密本地数据库：
- **加密算法**: AES-256-CBC + HMAC-SHA512
- **KDF**: PBKDF2-HMAC-SHA512, 256,000 iterations
- **每个数据库有独立的 salt 和 enc_key**
WCDB (微信的 SQLCipher 封装) 会在进程内存中缓存派生后的 raw key，格式为 `x'<64hex_enc_key><32hex_salt>'`。三个平台均可通过扫描进程内存匹配此模式，再通过 HMAC 校验 page 1 确认密钥正确性。
### WAL 处理 ### WAL 处理
微信使用 SQLite WAL 模式，WAL 文件是**预分配固定大小** (4MB)。检测变化时： 微信使用 SQLite WAL 模式，WAL 文件是**预分配固定大小** (4MB)。检测变化时：
- 不能用文件大小 (永远不变) - 不能用文件大小（永远不变）
- 使用 mtime 检测写入 - 使用 mtime 检测写入
- 解密 WAL frame 时需校验 salt 值，跳过旧周期遗留的 frame - 解密 WAL frame 时需校验 salt 值，跳过旧周期遗留的 frame
### 图片 .dat 加密格式 ### 更新日志
微信本地图片 (.dat) 有三种加密格式： <details>
<summary>点击展开</summary>
| 格式 | 时期 | Magic | 加密方式 | 密钥来源 | #### 2025-03-03 — 富媒体内容 & 组合消息修复
|------|------|-------|---------|---------| - 表情包内联显示
| 旧 XOR | ~2025-07 | 无 | 单字节 XOR | 自动检测 (对比 magic bytes) | - 富媒体内容解析（链接卡片、文件、视频号、小程序等）
| V1 | 过渡期 | `07 08 V1 08 07` | AES-ECB + XOR | 固定 key: `cfcd208495d565ef` | - 文字+图片组合消息不再丢失
| V2 | 2025-08+ | `07 08 V2 08 07` | AES-128-ECB + XOR | 从进程内存提取 | - 隐藏消息检测机制
- Web UI 改进
V2 文件结构: `[6B signature] [4B aes_size LE] [4B xor_size LE] [1B padding]` + `[AES-ECB encrypted] [raw unencrypted] [XOR encrypted]` </details>
### 数据库结构 ### 免责声明
解密后包含约 26 个数据库：
- `session/session.db` - 会话列表 (最新消息摘要)
- `message/message_*.db` - 聊天记录
- `contact/contact.db` - 联系人
- `media_*/media_*.db` - 媒体文件索引
- 其他: head_image, favorite, sns, emoticon 等
## macOS 数据库密钥扫描 (WeChat 4.x)
macOS 版微信 4.x 使用 SQLCipher 4 加密本地数据库，密钥格式为 `x'<64hex_key><32hex_salt>'`。C 版扫描器通过 Mach VM API 扫描微信进程内存提取密钥。
### 前置条件
- macOS (Apple Silicon / Intel)
- WeChat 4.x (macOS 版)
- Xcode Command Line Tools: `xcode-select --install`
- 微信需要 ad-hoc 签名（或安装了防撤回补丁）：
`sudo codesign --force --deep --sign - /Applications/WeChat.app`
### 编译和使用
```bash
# 编译
cc -O2 -o find_all_keys_macos find_all_keys_macos.c -framework Foundation
# 运行（自动查找微信进程、扫描内存、匹配 DB salt）
sudo ./find_all_keys_macos
# 或指定 PID
sudo ./find_all_keys_macos <pid>
```
输出 `all_keys.json`，格式兼容 `decrypt_db.py`，可直接用于解密：
```bash
python3 decrypt_db.py
```
### 常见问题
#### `task_for_pid failed: 5`
以 root 运行扫描器后仍报此错，说明微信进程的 Hardened Runtime 签名未移除。
**原因**：macOS 会阻止对带有 Hardened Runtime 标志的进程进行内存读取，即使以 root 身份运行也不行。微信默认签名包含此标志。
**排查步骤**：
```bash
# 1. 检查微信当前签名（如包含 flags=0x10000(runtime) 则需要重签名）
codesign -dvvv /Applications/WeChat.app 2>&1 | grep flags
# 2. 必须先退出微信再重签名（微信在运行时重签名不会生效）
killall WeChat
sudo codesign --force --deep --sign - /Applications/WeChat.app
# 3. 验证签名已变更（应显示 flags=0x2，不再有 runtime 标志）
codesign -dvvv /Applications/WeChat.app 2>&1 | grep flags
# 4. 重新打开微信并登录，然后运行扫描器
sudo ./find_all_keys_macos
```
**注意**：
- 微信每次更新后签名会恢复原始状态，需重新执行上述步骤
- `--deep` 参数确保签名覆盖 App Bundle 内所有嵌套二进制文件
- 重签名后必须重启微信，否则进程仍使用旧的签名凭证
#### 未能自动检测微信数据目录
程序已支持 macOS 自动检测微信数据目录。如果检测失败，手动查找并配置：
```bash
# 搜索 db_storage 目录
find ~/Library/Containers/com.tencent.xinWeChat -type d -name "db_storage" 2>/dev/null
```
如有多个账号（多个 `db_storage` 目录），按修改时间判断当前活跃账号：
```bash
stat -f "%m %N" /path/to/account1/db_storage /path/to/account2/db_storage
# 数值更大 = 最近活跃
```
然后编辑 `config.json`，将找到的路径填入 `db_dir` 字段。
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