搞定滑块和验证码

原创

无情剑客

发布于 2022-03-28 15:21:53

3K1

发布于 2022-03-28 15:21:53

文章被收录于专栏：Android逆向

Frida可视化工具Dwarf2[1]已经开源，大家有什么问题，可以一起交流。

本文内容仅用于学习，严禁用作非法目的。

验证码

作用

验证码作为一种人机识别手段，其终极目的，就是区分正常人和机器的操作。区分人机行为的作用不言而喻。互联行为的注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景，都有被机器刷造成各类损失的风险，如果不对各类机器垃圾的行为加以防范，灌水内容、垃圾注册、恶意登录、刷票、撞库、活动作弊、垃圾广告、爬虫、羊毛党等用户行为一旦发生，将对产品自身发展、用户体验造成极大的影响。

搞定验证码

很多网站都使用了验证码进行人机识别，给爬虫带来了一定的困扰。常见的验证码如下：

trwebocr

一个开源的ocr工具，非常强大。官方介绍是: 开源易用的中文离线OCR，识别率媲美大厂，并且提供了易用的web页面及web的接口，方便人类日常工作使用或者其他程序来调用~ 。笔者在github[2]上有关于它的使用。

通过一个例子来感受一下这个工具。以下是我2022虎年快乐这个公众号里面部分内容的截图：

trwebocr的识别结果：

所有的文字都被识别出来了！还是非常nice的。

过验证码

有这么强大的工具，过验证码岂不是轻而易举。验证码的图片如下：

直接上代码:

import requests;

def main():
    url = 'http://127.0.0.1:8089/api/tr-run/'
    img1_file = {
        'file': open("./imgs/yzm.jpg", 'rb')
    }
    res = requests.post(url=url, data={'compress': 0}, files=img1_file)
    jsonObj = res.json()
    if jsonObj['code'] != 200:
        return
    raw_out = jsonObj['data']['raw_out']
    target_len = len(raw_out)
    for i in range(target_len):
        print(raw_out[i][1])

if __name__ == "__main__":
    main()

JWYN被成功识别出来。大功告成！！！！！！！

python安装模块的时候建议使用豆瓣源，真的好快。

pip install requests  -i https://pypi.douban.com/simple/

缺陷

trwebocr的准确率达不到100%，不过依然不能掩盖它强大的OCR功能。当然也可以自己实现类似的功能，使用opencv+CNN效果也不错。

滑块

滑块验证码是在网站、APP等应用中常见的一种验证方式，通过按照一定规则滑动滑块到指定位置完成验证，才可以进行下一步操作。滑块验证码有两种设计，一种是在滑动框内“一滑到底”即完成验证的，还有一种是滑动滑块拼合拼图完成验证的，如下图所示。由于拼图式的滑块验证码安全性更高，趣味性更强，“一滑到底”式的滑块验证码已经基本被淘汰。

搞定滑块

使用滑块机制的网站也有好多，增大了爬虫的难度，常见的滑块验证：

获取图片

滑块验证第一步需要获取大图片,后面统称为target，以及小图片，后面称为template。具体可参见自动登陆QQ空间(3)。 (1) 如果target和template都可以正常下载的话，直接进行下载。 (2 ) 如果不能下载的话，可以使用两种方式进行获取：

第一种方式是使用chromeDriver的截图功能：

def get_imgs():
    driver.save_screenshot('imgs/screenshot.png')
    bigImage = driver.find_element_by_id('bigImage')
    left = (int)(bigImage.location['x'])
    top = (int)(bigImage.location['y'])
    elementWidth = (int)(bigImage.location['x'] + bigImage.size['width'])
    elementHeight = (int)(bigImage.location['y'] + bigImage.size['height'])
    picture = Image.open('imgs/screenshot.png')
    picture = picture.crop((left, top, elementWidth, elementHeight))
    picture.save('imgs/big_full.png')
    smallImage = driver.find_element_by_id('smallImage')
    left = (int)(smallImage.location['x'])
    top = (int)(smallImage.location['y'])
    elementWidth = (int)(smallImage.location['x'] + smallImage.size['width'])
    elementHeight = (int)(smallImage.location['y'] + smallImage.size['height'])
    picture = Image.open('imgs/screenshot.png')
    picture = picture.crop((left, top, elementWidth, elementHeight))
    picture.save('imgs/small.png')
    jigimgS = driver.find_element_by_class_name('jigimgS')
    upper = (int)(jigimgS.value_of_css_property("top").split('px')[0])
    letf = 58
    right = 279
    lower = upper + 57
    picture = Image.open('imgs/big_full.png')
    picture = picture.crop((letf, upper, right, lower))
    picture.save('imgs/big.png')
    time.sleep(0.5)

第二种方式是使用代理截获相应下载图片：笔者使用的代理框架是Titanium[3](C#)框架。

proxyServer.BeforeResponse += OnResponse;
. . .
private async Task OnResponse(object sender, SessionEventArgs e)
{
    // read response headers
    var responseHeaders = e.HttpClient.Response.Headers;

    //if (!e.ProxySession.Request.Host.Equals("medeczane.sgk.gov.tr")) return;
    if (e.HttpClient.Request.Method == "GET" || e.HttpClient.Request.Method == "POST")
    {

        if (e.HttpClient.Response.StatusCode == 200)
        {
            string stringResponse = await e.GetResponseBodyAsString();
            Console.WriteLine(e.HttpClient.Request.RequestUri.AbsoluteUri);
            if ("http://***/jigsaw".Equals(e.HttpClient.Request.Url))
            {
                //exit的时候会走第二次。 在exit之前调用StopProxyServer，防止出现第二次走这个方法的情况。
                if (!exit)
                {
                        //截获响应下载图片，此时图片尚未删除
                    SaveImage(stringResponse);
                }
        }
    }

    if (e.UserData != null)
    {
        // access request from UserData property where we stored it in RequestHandler
        var request = (Request)e.UserData;
    }
}

private void SaveImage(String stringResponse)
{
    var jo = JsonConvert.DeserializeObject(stringResponse) as JObject;
    template = jo?["smallImage"]?.ToString();
    target = jo?["bigImage"]?.ToString();
    template = "http://***/upload/jigsawImg/" + template + ".png";
    target = "http://***/upload/jigsawImg/" + target + ".png";

    WebClient client = new();
    //不加锁的话只能下载第一个图片，然后就去匹配去了，由于第二个图片还没有下载下来，导致匹配的时候报错。
    Monitor.Enter(this);
    client.DownloadFile(target, AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory + "\\target.png");
    client.DownloadFile(template, AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory + "\\template.png");
    Console.WriteLine("Finish download image ");
    Monitor.Exit(this);
}

图片不能下载却可以显示出来使用到技术是img的onload属性，onload 事件在图片加载完成后立即执行。下面的代码就是当图片加载完成后立即删除。

<div class="jigimgB">
    <img src="" id="bigImage" onload="clearB()">                          
</div>
<div class="jigimgS">
    <img src="" id="smallImage" onload="clearS()">                   
</div>

图片匹配

文中代码具体可参见自动登陆QQ空间(3)和代码中相应的注释。 python版本:

def main():
    otemp = 'template.png'
    oblk = 'target.png'
    identify_gap(oblk, otemp, "D:\\books\\plantuml_picture\\target.png");

def identify_gap(bg, tp, out):
    '''
    bg: 背景图片
    tp: 缺口图片
    out:输出图片
    '''
    # 读取背景图片和缺口图片
    bg_img = cv2.imread(bg)  # 背景图片
    tp_img = cv2.imread(tp)  # 缺口图片

    # 转换图片格式
    bg_pic = cv2.cvtColor(bg_img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    tp_pic = cv2.cvtColor(tp_img, cv2.COLOR_GRAY2RGB)

    # 缺口匹配
    res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)  # 寻找最优匹配

    # 绘制方框
    th, tw = tp_pic.shape[:2]
    tl = max_loc  # 左上角点的坐标
    br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)  # 右下角点的坐标
    cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 255), 2)  # 绘制矩形
    cv2.imwrite(out, bg_img)  # 保存在本地

    # 返回缺口的X坐标
    return tl[0]

写在最后

大部分验证码和滑块的问题可以通过文章中的方式搞定，如果是短信验证码，可能需要接码平台来搞定了。最后上一段代码，模拟人类滑动滑块行为的：

 public static void MoveSlideByOffSet(Actions action, int distance)
 {
     Thread.Sleep(500);
     int has_gone_dist = 0;
     int remaining_dist = distance;
     Random random = new();
     int span;
     while (remaining_dist > 0)
     {
         var ratio = remaining_dist / distance;
         if (ratio < 0.1)
             span = random.Next(3, 5);
         else if (ratio > 0.9)
             span = random.Next(5, 8);
         else
             span = random.Next(15, 20);
         action.MoveByOffset(span, random.Next(-5, 5));
         remaining_dist -= span;
         has_gone_dist += span;
         Thread.Sleep(random.Next(5, 20) / 100);
     }

     action.MoveByOffset(remaining_dist, random.Next(-5, 5));
 }

References

[1] Dwarf2: https://github.com/BurningTeng/Dwarf2 [2] github: https://github.com/BurningTeng/OCR_frame [3] Titanium: https://github.com/justcoding121/titanium-web-proxy

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

python

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

python

登录后参与评论

0 条评论

热度