防破要诀

💡 核心思想：与其把防护源头放在客户端，不如让脚本只做"壳"，把关键逻辑、关键数据全部上云。

背景故事

脚本上线没多久，就被二开多次。代码混淆、壳、校验都做了，还是挡不住"真心想破解的人"。后来我换了思路——不再纠结把算法藏在脚本里，而是让脚本只做"壳"，把关键逻辑、关键数据全部上云。渐渐地，攻击者拿到脚本也跑不动了。

这篇是我在懒人精灵环境下实践的一些总结，只聊实操与心路。

为什么脚本容易被破解

风险点问题描述
逻辑在本地反编译、Hook、内存注入，总有办法看见和复刻
数据在本地密钥、特征、选择器等就算混淆，也可能被截获
写死规则静态策略一旦被摸清，绕过的成本并不高

🎯 解决思路：与其把"防护源头"放在客户端，不如把它挪到服务器，让脚本变成"拿得到也用不着"的壳。

核心策略：服务端驱动，一切敏感都在云端

🔐 一句话原则

能不在本地出现的，就不出现。

三个上云维度

┌─────────────────┬────────────────────────────────┐
│  计算逻辑上云    │ 签名、鉴权、指纹比对、规则评估  │
├─────────────────┼────────────────────────────────┤
│  特征数据上云    │ 组件选择器、阈值、权重、黑白名单 │
├─────────────────┼────────────────────────────────┤
│  运行开关上云    │ 版本开关、风控等级、灰度策略    │
└─────────────────┴────────────────────────────────┘

✅ 效果保证：即使脚本被拿走，离开服务器也无法运转关键能力。

三个能力模块：远程数据、远程变量、远程函数

以下示例我只摘关键片段，细节需要你自己在项目中实现。

1️⃣ 远程数据：用户级/实例级的"真值"存储

典型场景：用户配置、状态游标、白名单标记等。真值只存云端，客户端不落地。

-- 保存用户设备黑白名单状态
local addResult = verifyhub.addRemoteData("device_whitelist_flag", "true")
print("添加设备黑白名单:", addResult)

-- 读取设备黑白名单状态
local getResult = verifyhub.getRemoteData("device_whitelist_flag")
print("查询设备黑白名单状态:", getResult)
-- 返回: { success = true, code = 200, value = "true", msg = "操作成功" }

-- 保存脚本执行进度（比如说用来保存游戏的进度之类的）
local progressResult = verifyhub.addRemoteData("script_checkpoint", "level_5_completed")
print("保存进度:", progressResult)

-- 更新设备风控等级
local updateResult = verifyhub.updateRemoteData("device_risk_level", "medium")
print("更新风控等级:", updateResult)

-- 删除过期的临时标记
local deleteResult = verifyhub.deleteRemoteData("temp_session_flag")
print("删除临时标记:", deleteResult)

💪 防护强度：即使脚本被二开，也看不到真实配置，更无法伪造"用户已通过"的状态。

2️⃣ 远程变量：只能云端改的运行时策略

典型场景：动态开关、版本灰度、UI选择器、命令模板等。它代表"此刻该怎么做"。

-- 获取UI组件选择器（避免写死在本地）
local selectorResult = verifyhub.getRemoteVar("ui_login_button_selector")
print("登录按钮选择器:", selectorResult)
-- 返回: { success = true, code = 200, value = "id:btn_login", msg = "操作成功" }

-- 获取当前风控策略等级
local protectLevelResult = verifyhub.getRemoteVar("protect_level")
print("风控等级:", protectLevelResult)
-- 返回: { success = true, code = 200, value = "high", msg = "操作成功" }

-- 获取要执行的系统命令ID
local cmdResult = verifyhub.getRemoteVar("sys_cmd_clear_cache")
print("清理缓存命令:", cmdResult)
-- 返回: { success = true, code = 200, value = "CMD_CLEAR_CACHE", msg = "操作成功" }

常见做法：将选择器、阈值、命令ID这些敏感点放到远程变量中；本地只按"云端此刻的值"执行，不写死。

3️⃣ 远程函数：敏感计算与判定的"中枢"

典型场景：远程数据计算和判定、复杂业务逻辑、敏感数据处理。客户端只提供输入，结果由云端返回。

-- 案例1: 游戏内存数据加密计算
local rawHexData = "0x1A2F"
local calcParams = {
    { paramName = "hexValue", paramValue = rawHexData },
    { paramName = "operation", paramValue = "add" },
    { paramName = "operand", paramValue = "5000" }
}
local calcResult = verifyhub.callFunction("calc_game_value", calcParams)
if calcResult.success then
    local newValue = calcResult.result  -- "0x2C97"
    print("成功写入新值到游戏:", newValue)
end

-- 案例2: 复杂游戏属性计算
local damageParams = {
    { paramName = "attack", paramValue = "1250" },
    { paramName = "defense", paramValue = "800" },
    { paramName = "critRate", paramValue = "0.25" },
    { paramName = "buffLevel", paramValue = "3" }
}
local damageResult = verifyhub.callFunction("calc_final_damage", damageParams)
if damageResult.success then
    print("最终伤害:", damageResult.result)  -- "2847"
end

-- 案例3: 游戏坐标加密传输
local posParams = {
    { paramName = "currentX", paramValue = "1024" },
    { paramName = "currentY", paramValue = "768" },
    { paramName = "targetIndex", paramValue = "5" }
}
local posResult = verifyhub.callFunction("calc_next_position", posParams)
if posResult.success then
    print("下一个目标坐标:", posResult.result)  -- '{"x":1580,"y":920}'
end

🛡️ 安全保证：把"关键算子"交给服务器，破解者就算抄走脚本，离开服务端也无法获得必要的令牌或判定。

实际落地案例（贴近真实需求）

💰 A. 游戏内存数据加密修改（远程函数）

场景：游戏脚本需要修改金币数值，但不想让破解者看到转换逻辑和计算公式。

实现流程：

1. 读取本地  → 0x1A2F（十六进制，6703）
   ↓
2. 提交服务器 → calc_game_value
   ↓
3. 服务器处理 → 十六进制→十进制 + 5000 → 十六进制
   ↓
4. 返回结果  → 0x2C97（11703）
   ↓
5. 写入游戏  → 内存更新

防护要点：

  • ✅ 进制转换算法在服务器，本地看不到
  • ✅ 可以在服务器添加校验、限额、风控等逻辑
  • ✅ 即使脚本被破解，也无法独立完成数值计算

⚔️ B. 游戏伤害计算公式保护（远程函数）

场景：角色战斗时需要计算最终伤害，但伤害公式是核心机密，不能暴露在本地。

实现流程：

本地数据                服务器隐藏公式
├─ 攻击力: 1250    →   (Attack - Defense×0.5)
├─ 防御力: 800          × (1 + CritRate×0.8)
├─ 暴击率: 0.25         × BuffTable[3]
└─ Buff等级: 3    →   = 2847

防护要点：

  • ✅ 公式系数、Buff加成表全在服务器
  • ✅ 可以随时调整平衡性，无需发布新版本
  • ✅ 破解者无法通过逆向获取真实计算逻辑

🗺️ C. 游戏路径规划加密（远程函数）

场景：自动寻路脚本需要计算下一个目标点，但路径算法和关键坐标不想暴露。

实现流程：

当前位置         目标索引        服务器计算           返回结果
(1024,768)   +   Target 5   →   加密路径表  →  {x:1580, y:920}

防护要点：

  • ✅ 关键坐标点存储在服务器
  • ✅ 路径规划算法不暴露
  • ✅ 可以动态调整路径应对游戏更新

🎨 D. UI组件动态定位（远程变量）

场景：脚本需要点击游戏UI按钮，但按钮选择器经常变化，不想每次都更新脚本。

实现流程：

-- 启动时批量拉取
rv.ui.login.selector           → "id:btn_login"
rv.ui.start_battle.selector    → "text:开始战斗"
rv.ui.collect_reward.selector  → "xpath://div[@class='reward-btn']"

-- 游戏UI更新时，只需修改服务器变量
-- 所有在线脚本立即生效 ✨

防护要点：

  • ✅ 选择器不写死在本地代码
  • ✅ 带版本号和TTL，支持灰度发布
  • ✅ 拉取失败时可进入受限模式

☁️ E. 游戏进度云端同步（远程数据）

场景：用户在多个设备使用脚本，需要同步游戏进度和配置。

实现流程：

-- 设备A：完成任务后保存进度
verifyhub.addRemoteData("game_progress", "level_25_completed")
verifyhub.addRemoteData("last_login_time", tostring(os.time()))

-- 设备B：登录时恢复进度
local progress = verifyhub.getRemoteData("game_progress")
-- 从 level_25_completed 继续 ✅

防护要点：

  • ✅ 进度数据不落地本地，防止篡改
  • ✅ 可以在服务器验证进度合法性（比如跳关检测）
  • ✅ 支持跨设备同步，提升用户体验

数据流闭环：把三者串起来

┌──────────────────┐
│ 开局             │ 远程变量 → 策略强度 + UI选择器
└────┬─────────────┘
     ↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ 过程                                 │ 远程数据 → action_checkpoint_{sessionId}
└────┬─────────────────────────────────┘
     ↓
┌──────────────────┐
│ 校验             │ 远程函数 → 获取令牌/判定
└────┬─────────────┘
     ↓
┌──────────────────┐
│ 风控             │ 动态调整 → 允许/加强/拒绝
└────┬─────────────┘
     ↓
┌──────────────────────────────────────┐
│ 容错             │ 受限模式 → 避免离线滥用
└──────────────────────────────────────┘

落地建议与规范

📝 键命名规范

类型命名模式示例
远程变量rv.{module}.{name}rv.ui.login.selector
远程数据rd.{userId}.{topic}rd.12345.profile
远程函数rf.{domain}.{action}rf.game.calc_token

📦 值结构规范

简单值

字符串/数字 → selector、level

复杂值

{
  "v": 3,
  "ttl": 60,
  "data": { "key": "value" }
}

🔒 安全要点

  • 会话绑定 → 所有云端交互与卡密/用户绑定
  • 签名与时效 → 响应含时间戳签名或一次性凭证
  • 白名单模板 → 远程命令下发采用命令ID映射，杜绝注入
  • 限流与重试 → 关键函数调用设并发与频次限流

⚡ 性能与体验

  • 批量拉取 → 一次性获取多个远程变量，减少阻塞
  • 预拉热点 → 启动阶段预拉常用参数
  • 异步与降级 → 非关键场景异步处理，远程不可用走受限模式

常见坑与解决

⚠️ 坑1：把"值"当"规则"

问题：远程下发的不只是参数，还应该能表达策略版本与过期。

❌ "selector_value"
✅ { v = 3, ttl = 60, value = "selector_value" }

⚠️ 坑2：离线即瘫

问题：关键能力可以严格依赖云端，但非关键能力要有受限模式与短缓存。

-- 拉取失败时的降级策略
if not remoteResp.success then
    useLocalCache()  -- 使用本地缓存
end

⚠️ 坑3：只做单点加固

问题：真正的抗破解要形成闭环。

变量驱动 → 数据留痕 → 函数判定 → 风控调整

⚠️ 坑4：忽略可观测性

问题：每次远程调用都留审计日志，方便反作弊与回溯分析。

log("call_function", functionName, params, result, timestamp)

写在最后

我不再把希望放在"如何把算法藏在脚本里"，而是让脚本只做"壳"，把灵魂交给服务端。

这样做不是为了炫技，而是：

  • 🎯 降低被破解的收益 → 拿到脚本也用不了
  • 🔓 提高绕过的成本 → 必须突破服务端
  • 🎮 让主动权回到手里 → 策略可以随时调整

核心观点

脚本只做"壳"        关键逻辑上云
   ↓                    ↓
前端执行器    ←→    后端处理中枢
(无脑转发)            (掌权决策)

三步落地

  1. 把关键逻辑搬上云 → 远程函数处理核心计算
  2. 把脚本变成"前端" → 本地只做壳和中转
  3. 把策略和数据放在云 → 实现真正的防护

💡 体验与安全的平衡，是每天值得打磨的事；但只要方向对了，脚本就能更安心地活着。

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Contributors: SongLongKuan