Deepl免费翻译 免费白嫖

heroku no longer provides free tiers (dyno)

change ip frequently by using proxychains and clash

RELEASES STILL VISIBLE HERE

you can google for it. maybe the internet archive has it.

https://github.com/zu1k/deepl-api-rs/releases/download/0.1.2/deepl-aarch64-unknown-linux-musl-0.1.2.gz

https://github.com/zu1k/deepl-api-rs/releases/download/0.1.2/deepl-x86_64-unknown-linux-musl-0.1.2.gz

for other triplets i am not so familiar so i cannot guess that out.

从zu1k的文章来看 应该是搞安全的

为了更准确的翻译， deepl的API是很重要的

但是这个deepl却不让免费用 网页端的js复杂的要死

deepl的客户端的现在分为3类：

• 免费 自动操控浏览器

• 付费 申请api

• 免费 破解交互协议

为了连续使用deepl以及其他可能会封ip的翻译软件 使用clash做代理是很关键的 如何找到好的代理 zu1k有proxypool可以自动爬取代理 同时推荐大佬的proxypool 据说是专业爬虫架构

zu1k本人下架了deepl的docker镜像 但是release现在居然还可以下载 只不过不可以直接访问页面罢了

zu1k的copy translator连接的应该就是他自己写的deepl-rust服务器 只不过现在没法访问了 (话说大佬没事翻译个啥又不是看不懂 hhh) 历史的release版本中有连接本地的版本 估计也没有开源原来的docker破解deepl的二进制

deeplx在 heroku上面运行 目前应该不能正常运行 它的ip感觉是被封了 它的仓库用的是现在没法访问的deepl的docker镜像

有人（很可能就是zu1k）破解了deepl客户端的交互逻辑 应该是windows的deepl协议（c#好破解 没加壳） 现在可以看看是如何破解的

安全不仅仅是一门朴素的学问，更是一门权衡的艺术。有时一个简单的设计可以规避掉大多数攻击问题，下面分享一篇在网上看到的DeepL API的反爬设计。

这篇博文本应该在去年完成 DeepL 客户端逆向的时候发布，但考虑到相关细节一旦公开，恐怕会被广泛采用而被 DeepL 官方封杀，因此迟迟未开始。前段时间我发布了 DeepL Free Api 的 Docker 镜像，也在 GitHub 上公开了相关二进制程序，就下载量来看已经有不少人在使用了，相信 DeepL 不久就会有动作，因此我认为现在已经可以公开相关细节。

我逆向的是 DeepL 的 Windows 客户端，因为是 C# 开发依附于 .net，也未进行任何混淆和加壳，可以轻松逆出源码。通过前段时间与一些其他研究者交流，我认为已经有不少感兴趣的同学也进行了逆向，也许是一种默契，都害怕 DeepL 在发觉后进行修改，所以大家也都没有对外公开，目前网络中搜不到任何相关的内容。本文的目的是给相关小伙伴一点思路，不过希望大家还是不要直接公开代码，以继续欺骗 DeepL，让其相信还没有人发现他们的把戏。

在我实现 DeepL Free Api 的过程中，我发现 DeepL 并没有像之前见到的一些接口设计那样，通过签名等手段来避免接口滥用，相反，他们使用了一些欺骗战术来混淆视听，从而尝试让抓包分析者放弃，本文将围绕此进行讨论。

过程

进入研究生阶段，为了方便阅读论文，为自己开发了划词翻译工具，在众多翻译引擎中 DeepL 的效果尤为出色。DeepL 官方的 Api 需要绑定信用卡进行认证，但其并未在中国大陆经营业务，所以并不支持国内的信用卡。我也尝试过从淘宝购买别人用国外信用卡认证过的帐号，价格贵不说，在没有滥用的情况下，DeepL 在两个月内封禁了我的帐号，因此我决定用一些其他手段。

考虑到 DeepL 有提供免费版本的翻译服务，支持 Web，Windows、Android 和 iOS 都有相应的客户端，我便想使用这些客户端使用的免费接口。不出所料，在广泛使用打包和混淆技术的当下，DeepL 的 Web 端 js 代码也不是人看的东西，但通过简单的抓包，我发现其接口参数非常清晰，根本没有额外的签名、token等认证技术，我觉得自己又行了，几行 Python 代码便完成了接口对接工作。

但测试下来，我发现当修改翻译内容，有极大概率遇到 429 Too many requests，并且一旦出现 429，后续的所有请求便都是 429 了。

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{
"jsonrpc": "2.0",
"error":{
"code":1042902,
"message":"Too many requests."
}
}

在 GitHub 搜索之后，我发现已经有前人尝试利用过 DeepL 的免费接口了，早在 2018 年他们就已经遇到了这个 429 问题，并且到现在都没有解决。

我尝试转向客户端的免费接口，苹果设备可以轻松 MITM，于是我便在 iPad 上对 DeepL 客户端进行抓包，让我意想不到的是，客户端的请求竟然比 Web 端的简单不少，接口参数数量仅有必须的几个，非常有利于利用。于是我又觉得自己行了，两三行 Python 代码完成接口对接。

简单测试，我又傻眼了。伪造的请求明明跟客户端发起的完全相同，但只要一更换翻译的内容，返回马上就变成 429。干！我都开始怀疑自己了。

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{
"jsonrpc": "2.0",
"method": "LMT_handle_texts",
"params": {
"texts": [{
"text": "translate this, my friend"
}],
"lang": {
"target_lang": "ZH",
"source_lang_user_selected": "EN",
},
"timestamp": 1648877491942
},
"id": 12345,
}

你自己看看，这个接口多么清楚明白，但怎么就伪造不了呢？

我想了又想，这里面也就 id 比较可疑，因为这个参数我不知道它是怎么生成的，是随机的还是根据某种规则计算出来的，我们无从知道。但从目前结果来看，随机的 id 无法被服务器认可。

当然，我也考虑过其他的服务端判断滥用的方法，例如某些 http 头、ssl 层面的方法（例如之前 Go 实现中 SSL 协商过程中加密算法的顺序等），我也想办法进行了伪造，可就是不行。疲惫了，不想搞了。

第二天，突然想起他的 Windows 客户端，稍微一分析惊喜的发现是 C#，还没加壳，果断扔进 dnSpy，发现也没混淆，真是柳暗花明又一村啊。分析之后，也就一切都清楚明白了，原来 DeepL 根本一开始就在想方设法让你觉得你行啊。

看前面那个接口的参数，我之所以觉得我行，就是因为这个接口它太简单了。接口的参数少，参数含义又非常明确，它并不像某些厂那样用一些不知所以然的缩写，这里的每一个参数，它的名称都在告诉我它的含义、它是干什么的以及它是怎么生成的。

jsonrpc 是版本号，method 是方法，一个固定的字符串。params 里面 texts 是多段待翻译的文本，lang 里面是翻译的语言选项，是枚举类型。timestamp 是 UNIX 风格的时间戳，id 就是序号。大眼一看，这里面只有 id 是最可疑的，这也确实是我最初犯的错误。

真相 现在我来告诉你，DeepL 到底是怎么认证的。（下面并不是 DeepL 客户端的代码，是我写的 Rust 利用代码，但逻辑不变）

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fn gen_fake_timestamp(texts: &Vec<String>) -> u128 {
let ts = tool::get_epoch_ms();
let i_count = texts
.iter()
.fold(
1,
|s, t| s + t.text.matches('i').count()
) as u128;
ts - ts % i_count + i_count
}

哈哈！没想到吧！人家的时间戳不是真的！

DeepL 先计算了文本中所有 i 的数量，然后对真正的时间戳进行一个小小的运算 ts - ts % i_count + i_count，这个运算差不多仅会改变时间戳的毫秒部分，这个改变如果用人眼来验证根本无法发现，人类看来就是一个普通的时间戳，不会在意毫秒级的差别。

但是 DeepL 拿到这个修改后的时间戳，既可以与真实时间对比(误差毫秒级)，又可以通过简单的运算（是否是 i_count 的整倍数）判断是否是伪造的请求。真是精妙啊！

还有更绝的！你接着看：

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let req = req.replace(
"\"method\":\"",
if (self.id + 3) % 13 == 0 || (self.id + 5) % 29 == 0 {
"\"method\" : \""
} else {
"\"method\": \""
},
);

怎么样？我觉得我一开始就被玩弄了，人家的 id 就是纯粹的随机数，只不过后续的请求会在第一次的随机 id 基础上加一，但是这个 id 还决定了文本中一个小小的、微不足道的空格。

按照正常的思路，为了方便人类阅读和分析，拿到请求的第一时间，我都会先扔编辑器里格式化一下 Json，我怎么会想到，这恰恰会破坏掉人家用来认证的特征，因此无论我如何努力都难以发现。

总结

在我以往的经验中，接口防滥用，要不就是用户专属的 token，要不就是对请求进行签名或者加密，这些对抗滥用的方法都是明面上的，就是明白告诉你我有一个签名，怎么签的，你去分析去吧，但是我代码混淆了，你看看你是要头发还是要算法。

要不就是高级点的，更具技术性的，利用某些客户端特有的实现造成的特征进行认证，我印象中最深刻的就是 Go 的 SSL 协商过程中的算法顺序。这类方法要求更高的技术，当然分析起来也肯定更加困难，并且找到这样一种方法本身也不容易。

从 DeepL 的方法中，我找到了另外一种思路。利用人心理的弱点，一开始让其感觉非常简单，但是无论如何都无法得到想要的结果，给分析者造成心理上的打击和自我怀疑，让其浅尝辄止自行放弃分析。同时利用人行为上的惯式，使其自行破坏掉某些关键信息，从而给分析造成难以发现的阻碍。

原来，除了技术以外，还有这样一条道路啊，真是有趣！