滑动验证码测试(【验证码逆向专栏】某片滑块、点选验证码逆向分析)
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逆向目标
目标:某片的滑动验证码和点选验证码逆向 主页:aHR0cHM6Ly93d3cueXVucGlhbi5jb20vcHJvZHVjdC9jYXB0Y2hh抓包分析
验证码图片获取接口 ,GET 请求 ,包含四个参数:cb 、i 、k 、captchaId,有时候可能也会有 token 参数 ,那是因为不是第一次加载图片 ,比如刷新图片,会将之前接口的 token 值带上 。
接口返回 ,如果是滑动验证码 ,则 bg 是背景图,front 是滑块图 ,还有个 token 值后续会用到 。
如果是点选验证码 ,则 captchaImage 是底图 ,wordsImage 是需要点击的文字 ,同样的有个 token 值后续会用到。
验证接口 ,包含五个参数:cb 、i 、k 、token 、captchaId ,其中 token 就是获取验证码接口返回的 。
逆向分析
图片接口
先来看看获取验证码图片的接口 ,全局搜索关键字 captchaId 即可定位到 key 为 jsonpRequest 的地方 ,下图中的 t 就是完整的接口 URL 了:
往上挨个找 ,先看看 captchaId,其实就是 this.APP_ID ,多次刷新你会发现 ,对于滑块来讲,是定值 974cd565f11545b6a5006d10dc324281 ,对于点选来讲 ,是定值 e1e7be036f9242c7aed023438af66f46,这两个值在一个 JS 里是写死的 ,如下图所示:
再往上看 ,HOSTS 啥的是定值就不用说了 ,cb 就是 r ,i 就是 a.i ,k 就是 a.k ,通过 concat() 方法连接起来 ,所以只需要搞定 r 和 a 的值就行了 ,如下图所示:
a 的值是通过 encrypt(e) 得到的 ,e 里面有 fp、address 、yp_riddler_id 等值,如下图所示:
先看看这个 encrypt 方法 ,最终返回的是 i 和 k ,瞧瞧这熟悉的 iv 、parse,一看就是 AES、DES 之类的 ,试一下就知道了 ,或者跟进 lt.a.encrypt() 看看他的源码,对比一下标准算法里的源码 ,就可以发现是 AES ,k 就很明显了 ,RSA 加密 ,公钥啥的一搜就有 。
然后往上有个 yp_riddler_id ,貌似是从 cookie 中拿的 ,直接搜索这个关键字 ,可以找到其设置值的地方 ,就是一个 UUID ,其中有个 window.performance.now() 方法,其作用是返回一个当前页面执行的时间的时间戳 ,用来精确计算程序执行时间 ,在 node 实现方法如下:
var perf = require(perf_hooks); performance = perf.performance.now() console.log(performance);然后再往上有个 e.fp = this.fingerprint,这里用到的应该是一个指纹库:https://github.com/fingerprintjs/fingerprintjs ,感兴趣的可以了解一下 ,同一个浏览器得到的指纹是一样的,这里固定即可 。
然后就是 r 的值 ,preAdd 方法 ,直接扣就行了
然后这个 e 的值 ,再传到 jsonpRequest 之前就已经有一些值了 ,所以我们还得往前跟栈看看:
来到 getCaptcha 这里 ,没啥特别的 ,扣就完事儿了 ,其中有个 browserInfo 是浏览器的一些东西 ,copy 下来就行了 。
验证接口
验证接口最后也是走的 jsonpRequest ,和前面的获取图片接口类似,不同之处就是传入的 e 里面包含的值不一样 ,先来看看滑块:
包含 distanceX 和 points ,很明显 points 就是轨迹了,再往前跟看看 ,如下图所示 ,我们只需要 i 和 r 参数就行了,参数是一些图片高宽 ,固定就行 ,offsetX 是滑动的距离 。
主要看看这个轨迹 i = this.reducePoints() ,跟进 reducePoints() 方法里 ,this.position 是轨迹信息 ,这个方法对轨迹做了一些处理再返回的 ,直接把逻辑扣下来即可 。
滑块就到这儿了 ,再来看看点选验证 ,同样的还是 jsonpRequest ,传入的 e 包含了三个点的坐标 。
同样往上跟栈,这里的 this.position 才是真实坐标 ,后面每个坐标分别对 x 和 y 与图片的宽和高进行相除 ,如下图所示:
结果验证
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