akamai模拟鼠标轨迹和键盘事件逆向

逆向工程 Akamai 相关的鼠标轨迹和键盘事件模拟涉及多个方面，包括理解目标系统的通信协议、数据传输方式以及可能使用的加密技术。对于此类复杂任务，通常需要采用综合的方法来分析网络流量并尝试解析其中的数据结构。
针对特定于 Akamai 的服务或平台，如果这些服务涉及到通过浏览器端脚本收集用户交互行为（如鼠标移动和按键操作），那么可以考虑以下几个方向：

捕获 HTTP/HTTPS 流量：利用工具如 Wireshark 或 Fiddler 来监控客户端与服务器之间的通讯，特别是那些携带 JSON 格式的 POST 请求体中的 payload 数据[^2]。

动态分析 JavaScript 文件：当网页加载时会执行某些 JavaScript 脚本来跟踪用户的活动；可以通过修改浏览器设置允许查看源码，并结合调试器逐步跟进代码逻辑，识别出负责处理输入设备事件的部分[^1]。

反编译混淆后的 JS 代码：有时为了保护知识产权，开发者会对发布的前端资源做一定程度上的混淆处理。此时可借助 beautifier 工具清理格式化后再深入研究其内部实现细节[^4]。

然而值得注意的是，在实际应用此方法前应当确保拥有合法权限来进行这样的测试工作，因为未经授权擅自破解他人网站的行为违反法律条款。此外，由于安全措施不断更新迭代，具体的技术手段也需要相应调整适应最新的防护机制。
import json

def parse_mouse_keyboard_events(data):
"""
解析来自HTTP请求负载里的鼠标点击及键盘打字序列，
假设data是一个包含上述信息的有效载荷字符串形式。

参数:
data (str): 包含鼠键动作序列的JSON串

返回值:
dict: 经过解释之后的对象表示法
"""
try:
parsed_data = json.loads(data)
return parsed_data
except ValueError as e:
print(f"Invalid input format: {e}")
return None

if __name__ == "__main__":
sample_payload = '{"mouse":[{"x":10,"y":20},{"x":30,"y":40}],"keyboard":["a","b"]}'
result = parse_mouse_keyboard_events(sample_payload)
if result is not None:
print(result)
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