我开源了一个逆向分析工具 Java Humanifyc53K9s2c8@1M7s2y4Q4x3@1q4Q4x3V1k6Q4x3V1k6Y4K9i4c8Z5N6h3u0Q4x3X3g2U0L8$3#2Q4x3V1k6u0L8X3W2@1K9h3q4D9i4K6u0V1e0$3&6W2i4K6u0r3d9X3q4$3j5g2)9J5k6r3S2#2L8h3q4F1K9h3k6&6
它的功能是：利用 大语言模型（LLM） + 抽象语法树（AST）安全重写，将混淆过的 Java 代码自动“去混淆 / 人性化命名”。 • 将原本难以阅读的反编译代码（满屏 a、b、c、d） • 自动变成有意义的类名、方法名、变量名（比如 Adder.add(value)） • 效果：很多类和函数一眼就能看出作用，大幅节省逆向分析时间 • 在 AST 层进行改名，不改控制流与逻辑，输出与原代码1:1 等价
已上线的新功能： • 智能注释：自动给函数和类生成一句话功能描述，进一步提升阅读效率
接下来我会做： • 本地部署的小型语言模型（Edge LLM）：相较直接调用云端大模型，更省费用、更高效、对代码还原更精准、隐私性更强（源码不出本地） • 更丰富的语义预设：让还原出来的名字更贴近真实语义与具体领域（网络/加解密/集合/广告等）
目标很简单：让逆向工程师、研究人员和开发者用更少时间理解被混淆的 Java 项目。
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来源: 看雪论坛
原文链接: https://bbs.kanxue.com/thread-288679.htm
[原创][开源自开发]JavaHumanify,将混淆过的 Java 代码自动去混淆 / 人性化命名
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2025年10月17日更新 v0.3.0
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更新说明
批处理并发：为避免长请求超时，suggest 与 annotate 现在会将任务分批并行发送到 LLM。
默认并发：100（可用 --max-concurrent 调整）
批大小：--batch（默认 12）
使用示例# 默认并发 100；自定义时：java -jar jhumanify.jar humanify \ --max-concurrent 100 \ --batch 12 \ samples/src samples/out
我尝试还原了一些较大的工程,效果还是较为满意的,大家可以试试
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更新说明
批处理并发：为避免长请求超时，suggest 与 annotate 现在会将任务分批并行发送到 LLM。
默认并发：100（可用 --max-concurrent 调整）
批大小：--batch（默认 12）
使用示例# 默认并发 100；自定义时：java -jar jhumanify.jar humanify \ --max-concurrent 100 \ --batch 12 \ samples/src samples/out
我尝试还原了一些较大的工程,效果还是较为满意的,大家可以试试