極驗滑動驗證碼破解分析

01-25

最近碰到了極驗的滑動驗證碼，特別想弄清楚他到底是怎麼個東東 : )

極驗驗證碼驗證的是滑鼠拖動滑塊時的滑鼠軌跡，完整步驟就像這樣：先向目標網站請求一個id，然後拿著id去geetest伺服器請求圖片；接下來就開始拖動滑塊，拖動的過程會被js記錄下來；鬆開滑鼠後會向geetest發送一個驗證的請求，請求包含加密後的滑鼠軌跡、拖動距離、所用時間等信息，如果成功，返回一個秘鑰，用來向目標網站進行下一個請求。

那我們需要做什麼呢？

向目標網站請求id
用id去geetest請求圖片
合成圖片得出拖動距離
生成滑鼠軌跡
用Python把加密的方法實現一遍
發送加密後的數據

思路：

前兩個都還好說

第三個、圖片是混淆之後的圖片，需要按著他的規則把相應的塊換換位置就可以得到完整的圖片了；缺口位置：每張圖片各轉為一個Python列表，每個值對應圖片上每一列像素值的和，然後對兩個列表進行比較（缺口的位置和所需要拖動的距離不相同，有一個固定的差）

第四個、軌跡生成有許多方法，1.找找規律，寫個循環直接生成。如果寫的不好影響成功率。2.找一些樣本，然後隨機選一個，根據自己需要拖動的距離按比例方法縮小23333

第五個、找到相應的js代碼然後用Python實現一遍（體力活費時間，還好我寫好了是吧）。。。或者可以調用v8

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在驗證碼分析過程中我搭建一個簡易的後台。極驗有開放的Python demo，flask和django的都有，我用的flask。滑動成功之後，通過js把加密之前的滑鼠軌跡等信息發送到後台，後台存入資料庫。我又在頁面上加了一個圖表，可以把自己的軌跡顯示出來，也可以把後台生成的軌跡顯示出來，看看自己生成的軌跡和自己拖動的軌跡有什麼區別，不過是否通過還是得發到極驗後台去了。

最後放一張測試時搭建的後台。渣前端）:

2017年3月9日更新：

極驗的驗證碼更新挺快的，用這種方法去分析請求工作量挺大的，還是控制瀏覽器來的穩定，當然了，以前研究的東西正好可以用在這裡，就像距離計算、軌跡生成之類的。