某红书旋转滑块验证码分析与协议算法实现（高通过率）

【🏠作者主页】：吴秋霖
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1. 写在前面

  作者在使用红薯的时候，经常会选择通过手机验证的方式去登录。但是，天公不作美！我甚至有时候第一次登录，就给我弹出一个验证码…有风控固然是好的，但是略微的影响到了用户的交互体验，一般用户只能选择是手动拖动滑块进行验证…

但是！作为一名科技行业的程序员。肯定是不会屈服的，于是带着对技术的好奇心在想过这个旋转的验证码，是否可以自动化呢？当然自动化没有挑战！作者选择通过协议+算法的方式去通过这个验证码～

2. 接口分析

这里我们浅拉一下旋转的滑块，然后监测register这个接口的发包，如下所示：

这几个参数中verifyUuid是重要的，它在每一次生成弹出验证码的时候，给出的一个新且唯一的验证ID，在后续的验证接口同样需要携带！获取方式如下所示：

在输入手机号点击发送短信验证码的时候，假设失败被风控了。短信接口会正常给到你成功的响应，如下所示：

{"code":0,"success":true,"msg":"成功","data":{}}

但是如果你光通过接口去检验，是不知道出验证的。得看请求状态，失败出现验证码则是471，这个时候再去头部分析，拿到验证码的UID

通过register的接口，获取到验证码提交所需要的rid跟captchaInfo字段信息

请求同样是需要头部带X-s、X-s-common参数的

第二个我们需要分析的接口则是check，这个是提交验证检测的。如下所示：

可以看到提交的参数中captchaInfo是最重要的，通过字段信息能够看到提交的鼠标轨迹相关的一些东西，而且看这样子应该还是加密的！另外的rid、uid在前面环节都能够获取到，checkCount参数则是验证次数，通不过就会自增

3. 验证轨迹

接下来如果没有解决头部X系列的两个参数加密，建议先去研究这个两个参数，再来研究滑块！当然如果你不知道怎么还原可以去看作者以前的文章！现在开始还原captchaInfo这个参数

JS调试发现轨迹验证参数的值采用了DES加密，可以拿浏览器内的加密轨迹来解密看看，如下所示：

轨迹分析后开始实现算法，如下所示：

function generate_Track(slideDistance) {var trackList = [];var x = 0;while (x < slideDistance) {x += 2;var y = -(Math.floor(x / 10));var z = 2 * (x - 1) + Math.floor(Math.random() * 7) + 1;trackList.push([x, y, z]);}return JSON.stringify(trackList);
}

function get_mousetrack(distance,time){var mousetrack1=get_trace(distance,time);var mousetrack2=generate_Track(distance);return DES_Encrypt(mousetrack2,"PYrm8rMk")
}

function get_trace(distance,time) {distance = Math.floor(distance);var trace = [];var sy = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0];var st = [15, 16, 17, 18, 15, 16, 17, 18, 15, 16, 17, 18, 15, 16, 17, 18, 15, 16, 17, 18, 15, 16, 17, 18, 15, 16, 17,18, 15, 16, 17, 18, 15, 16, 17, 18, 15, 16, 17, 18, 14, 16, 17, 18, 16, 17, 18, 19, 20, 17];if (distance < 95) {var sx = [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1];}else{var sx = [1, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 4];}var zt = RandomNum(10, 100);var zx = 0,zy = 0;var random_x = RandomNum(9, 14);var n = 0, x = 0, y = 0, t = 0;while (true){n += 1;if (n < 5){x = 1;}else{x = RandomChoice(sx)}if (distance > 125 && random_x === n){x = RandomNum(14, 18)}y = RandomChoice(sy);t = RandomChoice(st);zx += x;zy += y;zt += t;trace.push([zx, zy, zt]);if (distance - zx < 6){break;}}var value = distance - zx;for (var i = 0; i < value; i++){t = RandomChoice(st);if (value === i + 1){t = RandomNum(42, 56)}if (value === i + 2){t = RandomNum(32, 38)}if (value === i + 3){t = RandomNum(30, 36)}x = 1;zx += x;zt += t;trace.push([zx, zy, zt]);}let csz=RandomNum(1, 10)let elementToInsert0 = [0, 0, csz];let elementToInsert1 = [0, 0, csz+2];trace.unshift(elementToInsert1);trace.unshift(elementToInsert0);return JSON.stringify(trace);
}

4. 算法还原

首先需要封装register接口的协议请求，核心请求提交封参如下所示：

json_data = {"secretId": "000","verifyType": "102","verifyUuid": v_id,"verifyBiz": "471","sourceSite": "","captchaVersion": "1.1.0"
}
jmurl='url=/api/redcaptcha/v2/captcha/register'+json.dumps(json_data).replace(" ","")a1=ck['a1']
xts = self.ctx.call('get_x_s',jmurl,a1)
xtscommon = self.ctx.call('get_x_s_common',xts,a1)
self.headers['x-s'] = xts['X-s']
self.headers['x-s-common']=xtscommon
self.headers['x-t']=str(xts['X-t'])data=json.dumps(json_data,separators=(',',':'))
response = requests.post(url, headers=self.headers, cookies=ck, data=data)

check验证接口的提交核心封参请求如下所示：

chainfo={"mouseEnd":self.ctx.call('DES_Encrypt',mouseend,"WquqhEkd"),"time":self.ctx.call('DES_Encrypt',time,"vPMvCY4K"),"track":self.ctx.call('get_mousetrack',mouseend,time),"width":self.ctx.call('DES_Encrypt',width,"WquqhEkd")}json_data={"rid":rid,"verifyType":"102","verifyBiz":"471","verifyUuid":v_id,"sourceSite":"","captchaVersion":"1.1.0","checkCount":str(check_count),"captchaInfo":json.dumps(chainfo)}

当然，请求完成后的过程中我们还需要对旋转图片角度的分析与图像处理（包括裁剪）！主要就是通过对两个图像进行分析处理来找出最佳的角度。使得合并后的图像在梯度上的差异最小，这里我们采用了CV2，通过核心Py。源码如下所示：

def perform_angle_analysis(self,query_image_path, background_image_path):def calculate_gradient_difference(image, cx, cy, circle_radius):circle_inner_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.uint8)cv2.circle(circle_inner_mask, (cx, cy), circle_radius, 255, -1)circle_outer_mask = np.zeros_like(image, dtype=np.uint8)cv2.circle(circle_outer_mask, (cx, cy), circle_radius + 30, 255, -1)inner_pixels = cv2.bitwise_and(image, circle_inner_mask)outer_pixels = cv2.bitwise_and(image, circle_outer_mask)inner_sobel_x = cv2.Sobel(inner_pixels, cv2.CV_64F, 1, 0)inner_sobel_y = cv2.Sobel(inner_pixels, cv2.CV_64F, 0, 1)inner_gradient_magnitude = cv2.magnitude(inner_sobel_x, inner_sobel_y)outer_sobel_x = cv2.Sobel(outer_pixels, cv2.CV_64F, 1, 0)outer_sobel_y = cv2.Sobel(outer_pixels, cv2.CV_64F, 0, 1)outer_gradient_magnitude = cv2.magnitude(outer_sobel_x, outer_sobel_y)gradient_diff = np.sum(outer_gradient_magnitude) - np.sum(inner_gradient_magnitude)return gradient_diffdef merge_images(query_result, bg_image, radius, angle):query_height, query_width = query_result.shape[:2]rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((query_width / 2, query_height / 2), angle, 1)rotated_result = cv2.warpAffine(query_result, rotation_matrix, (query_width, query_height))center = (bg_image.shape[1] // 2, bg_image.shape[0] // 2)cv2.circle(bg_image, center, radius, (0, 0, 0), -1)bg_height, bg_width = bg_image.shape[:2]circle_height, circle_width = rotated_result.shape[:2]x = (bg_width - circle_width) // 2y = (bg_height - circle_height) // 2overlay = np.zeros_like(bg_image)overlay[y:y + circle_height, x:x + circle_width] = rotated_resultresult = cv2.bitwise_or(bg_image, overlay)return resultdef split_circular_region(image, radius):height, width, _ = image.shapecenter = (width // 2, height // 2)mask = np.zeros_like(image)cv2.circle(mask, center, radius, (255, 255, 255), -1)result = cv2.bitwise_and(image, mask)return resultdef enlarge_image(image, scale_factor):circle_height, circle_width = image.shape[:2]new_height = int(circle_height * scale_factor)new_width = int(circle_width * scale_factor)result = cv2.resize(image, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)return resultquery_image = cv2.imread(query_image_path)bg_image = cv2.imread(background_image_path)query_result = split_circular_region(query_image, 89)query_result = enlarge_image(query_result, 1.1)min_difference = float('inf')min_angle = 0for angle in range(0, 360, 5):result = merge_images(query_result, bg_image, 89, angle)gradient_difference = calculate_gradient_difference(result, bg_image.shape[1] // 2, bg_image.shape[0] // 2, 70)if gradient_difference < min_difference:min_difference = gradient_differencemin_angle = angleresult = merge_images(query_result, bg_image, 89, min_angle)cv2.imwrite('./jpg/result.png', result)return min_angle

最后完成所有的编码后，把滑块验证部署成一个API服务，这样的话更加方便调用，如下：

本地直接通过检测471验证码，拿到uid、cookie调用纯协议滑块验证服务，效果如下：