最近好像比较流行用ai水文章，我也用ai水几篇。这份是用ai自动分析了某电商的设备指纹函数trace。将3GB的trace文件交给ai自动分析后的结果。 我只使用QTrace对关键的指纹收集函数做trace，然后将trace文件直接交给ai自动分析，其余的不做干预。总共分析了不到20分钟 报告包含完整的指纹采集点，源码级实现逻辑，和数据加密方式。 本报告中的结论分为三类： 所谓“源码级等价实现”，指在相同 Android 版本、相同应用 UID、相同私有数据、相同运行时 block list 和相同实时设备状态下，按 trace 观察到的 API、顺序、格式及编码方式重现采集。时间、随机数、内存、电池、网络、sequence 和密文按设计会随会话变化。 本次实际结果：Base64 长 14,500，解码后 10,873 字节。 加密算法链已经可以确定为：随机临时密钥材料 + 32 字节共享秘密派生 + SHA-256/HMAC/HKDF 类 KDF + ChaCha20-Poly1305 风格 AEAD 信封。 最后一层的结构与长度关系完全吻合 12-byte nonce +...
