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首页请求,有个初始化函数,其中有个 sessionId
后续会用到。
然后有个 getInfoTp
的请求,Form Data
里有个 dInfo
是加密参数,返回值里 info
也是加密的,包含了图片信息,返回值 responseId
在后续的请求也会用到。
滑动之后,有个 checkInfoTp
请求,Form Data
里有个 data
是加密参数,包含了轨迹信息,返回值 message
可以看到是否校验成功。
整体流程就是:请求首页获取 sessionId
,请求 getInfoTp
获取图片信息和 responseId
,请求 checkInfoTp
校验是否成功,中间涉及到 dInfo
和 data
两个加密参数,以及 getInfoTp
返回得到的 info
的解密。
先来看 getInfoTp
请求的 dInfo
参数,直接搜索可定位,刷新断下,大致就可以看出是 AES 加密,传入了 sessionId
和一个 _taN()
函数的返回值:
_taN()
函数是一些 URL,UA 之类的信息,可以写死:
往里跟就可以看到 AES 算法了:
这里简简单单扣一下,JavaScript 代码如下:
/* ================================== # @Time : 2021-12-14 # @Author : # @FileName: ajk.js # @Software: PyCharm # ================================== */ var CryptoJS = require('crypto-js') function AESEncrypt(_cRV, _2undefinedp) { _2undefinedp = _2undefinedp.split("").reduce(function(_PUi, _JrX, _JP9) { return _JP9 % 2 == 0 ? _PUi + "" : _PUi + _JrX; }, ""); _2undefinedp = CryptoJS.enc.Utf8.parse(_2undefinedp); _cRV = "string" == typeof _cRV ? _cRV : JSON.stringify(_cRV); _cRV = CryptoJS.AES.encrypt(_cRV, _2undefinedp, { iv: _2undefinedp, mode: CryptoJS.mode.CBC, padding: CryptoJS.pad.Pkcs7 }); return encodeURIComponent(_cRV.toString()) } function u() { return { "sdkv": "3.0.1", "busurl": "https://www.脱敏处理.com/captcha-verify/?callback=shield&from=antispam", "useragent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36", "clienttype": "1" } } function getDInfo(sessionId){ return AESEncrypt(u(), sessionId) } // 测试样例 var sessionId = "a8b339ec0c26459598786fee1cce8dc2" console.log(getDInfo(sessionId))
这段逻辑也可以用 Python 来实现,关键代码如下(脱敏处理,不能直接运行):
# ================================== # --*-- coding: utf-8 --*-- # @Time : 2021-12-14 # @Author : # @Software: PyCharm # ================================== import json import base64 import requests from lxml import etree from loguru import logger from urllib.parse import quote_plus from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad, unpad class AESAlgorithm: @staticmethod def encrypt(aes_key_iv, text): """ 对明文进行加密 """ cipher = AES.new(key=bytes(aes_key_iv, encoding='utf-8'), mode=AES.MODE_CBC, iv=bytes(aes_key_iv, encoding='utf-8')) result = base64.b64encode(cipher.encrypt(pad(text.encode('utf-8'), 16))).decode('utf-8') result = quote_plus(result) return result @staticmethod def decrypt(aes_key_iv, text): """ 对密文进行解密 """ cipher = AES.new(key=bytes(aes_key_iv, encoding='utf-8'), mode=AES.MODE_CBC, iv=bytes(aes_key_iv, encoding='utf-8')) result = unpad(cipher.decrypt(base64.b64decode(text)), 16).decode('utf-8') return result class AJKSlide: def __init__(self, index_url, user_agent): self.aes = AESAlgorithm() self.index_url = index_url self.user_agent = user_agent self.headers = {"user-agent": self.user_agent} def get_session_id(self): """ 获取 sessionId """ response = requests.get(url=self.index_url, headers=self.headers).text session_id = etree.HTML(response).xpath("//input[@name='sessionId']/@value")[0] logger.info(f"sessionId ==> {session_id}") return session_id @staticmethod def get_aes_key_iv(session_id): """设置 AES key 和 iv""" aes_key_iv = '' for index, value in enumerate(session_id): if index % 2 != 0: aes_key_iv += value logger.info(f"处理 sessionId 获取 aes key iv ==> {aes_key_iv}") return aes_key_iv def get_d_info(self, aes_key_iv): """获取 dInfo""" sdk_info = { "sdkv": "3.0.1", "busurl": self.index_url, "useragent": self.user_agent, "clienttype": 1 } d_info = self.aes.encrypt(aes_key_iv, json.dumps(sdk_info)) logger.info(f'dInfo ==> {d_info}') return d_info def run(self, session_id=None): if not session_id: session_id = self.get_session_id() aes_key_iv = self.get_aes_key_iv(session_id) self.get_d_info(aes_key_iv) if __name__ == '__main__': UA = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.45 Safari/537.36" index_url_ = "https://www.脱敏处理.com/captcha-verify/?callback=shield&from=antispam" ajk_slide = AJKSlide(index_url_, UA) ajk_slide.run()
getInfoTp
这个接口返回的 info
的值是加密的,前面我们已经知道用到了 AES 加密算法,这里可以直接猜测也是用的的 AES 来解密的,找到 AESDecrypt
这个方法,下个断点,刷新发现断下之后传入了两个参数,第一个正是 info
的内容,第二个则是 sessionId
。
解密结果可以看到滑块的图片地址等信息:
接下来就是 checkInfoTp
提交验证了,要搞清楚提交的 data
是什么东西,同样搜索打断点,如下图所示 _5DD
就是 data
值,传过来的。
往上跟栈,可以看到 _Ug0
里面有个 track
参数,这明显就是轨迹了,同样最后的结果经过了 AES 加密。
再往上跟,可以看到 _Ug0
由三个参数组成,x
是水平滑动的距离,track
是轨迹,p
是定值。
轨迹生成前,得先识别缺口得到要滑动的距离,方式有很多,比如 OpenCV
、开源的 ddddocr
,或者直接打码平台都行,这里唯一要注意的一点就是图片是有缩放的,原始尺寸 480 × 270 px
渲染后的尺寸 280 × 158 px
,比例大概是 1:0.5833333333333333
,可以先将图片进行缩放后再识别,也可以先识别距离后再将距离进行缩放。
轨迹的处理,该站点校验并不太严格,所以可以自己写一下,关于滑块的轨迹处理,主要有缩放法、本地轨迹库、根据一些函数来生成轨迹,如缓动函数、贝塞尔曲线等,K哥以后再单独写一篇文章来介绍,本例中可以使用缩放法,先采集一条正常的,手动滑出来的轨迹,然后根据识别出的实际距离和样本轨迹中的距离相比,得到一个比值,然后将样本中的 x 值和时间值都做一个对应的缩放,生成新的轨迹,主要代码如下:
def generate_track(distance): """生成轨迹,样本距离为 126""" ratio = distance / 126 new_track = "" base_track = "29,11,0|29,11,11|29,11,26|33,11,56|34,11,66|36,11,67|39,11,76|41,11,83|43,11,86|46,11,92|49,11,98|50,11,102|52,11,106|53,11,111|55,11,116|57,11,118|59,11,123|60,11,126|62,11,132|64,12,134|65,12,138|66,12,142|68,12,148|69,12,151|70,13,155|71,13,158|72,13,164|74,13,166|75,13,170|76,14,174|77,14,180|79,14,182|81,14,186|82,14,196|84,14,198|86,14,207|87,15,212|89,15,219|90,15,223|92,15,230|93,15,234|94,15,239|95,15,243|98,15,246|100,15,250|102,15,260|105,15,262|106,15,266|108,15,270|109,16,276|111,16,278|113,16,283|115,16,286|117,16,291|118,16,294|119,16,298|121,16,302|123,16,309|124,16,311|125,16,315|126,16,319|129,16,324|130,16,327|131,16,331|132,16,334|132,16,388|132,16,522|133,16,566|134,16,574|135,16,575|136,16,594|137,16,620|138,16,625|139,16,652|140,16,657|141,17,676|141,18,680|142,18,684|143,18,688|144,18,716|145,18,724|146,18,796|147,19,828|148,19,860|149,19,888|149,19,890|150,19,916|151,20,932|152,20,936|152,20,1021|153,20,1150|154,20,1152|155,20,1236|155,20,1388|155,20,1522|155,20,1717|" base_track = base_track.split("|")[:-1] for track in base_track: t = track.split(",") new_track += str(int(int(t[0]) * ratio)) + "," + str(t[1]) + "," + str(int(int(t[2]) * ratio)) + "|" logger.info(f"new_track ==> {new_track}") return new_track
整个过程比较简单,验证成功。