🕷️ 滑动验证码破解思路

昨天在掘金看到推荐文章《从零开发一款轻量级滑动验证码插件》,介绍了一些相关验证码及框架开发的知识点。巧的是就在前两周,我们公司举办了一个爬虫攻防赛,其中用到多种爬虫验证的破解方法,之一就是滑块验证码。

今天在这篇文章里给大家介绍一下怎么使用 JS 破解滑块验证码。

最终效果(加速)

思路讲解

操作浏览器打开页面

滑块验证码是滑动验证码的一种,生成流程至少包含三步:

  1. 根据用户标识,从后台获得验证码图片
  2. 监听鼠标事件并回传后台
  3. 后台判断事件的真伪,回传验证结果

无论生成机制的细节如何,滑块终究是要展示在页面上的。直接用 HTTP Request 把页面 HTML 请求下来肯定不行,这里我们需要使用 Puppeteer 打开网页进行渲染。测试页面就以 react-slider-vertify 的官网为例。

Puppeteer 是一个通过 DevTools 协议来控制浏览器行为的库,只需编写不多的代码,就可以操作真实的浏览器搞定诸如爬虫、自动化测试、网页性能分析、浏览器扩展测试等功能。使用起来比较方便,文档齐全。根据文档,打开页面前需要启动一个浏览器实例,然后调用 newPage 方法创建一个新页面。核心代码如下。

const puppeteer = require('puppeteer')

puppeteer.launch().then(async browser => {
  const page = await browser.newPage()
  await page.goto('http://h5.dooring.cn/slider-vertify/vertify')
})
打开页面测试

正常浏览网页时,很少会碰到滑块验证,因为它的路径非常长,会需要浪费用户好一会儿时间。虽然文案上给你显示“恭喜 0.9s 打败了 99% 的用户”,但从前置脚本请求,到加载图片,用户滑动滑块,到回传验证...前前后后的步骤加起来可能花了你 9s 不止。本质上它是防御性的手段,一般当服务器限流,或者服务器已经怀疑你是爬虫的时候,才会让它跳出来要求做进一步验证。所以一般来说,爬虫代码可以默认忽略滑块验证的,不过本文代码我们就假定默认验证码一定存在吧。

接下来,分析一下用户行为。解决滑块验证,无非就是先判断一下缺口的位置,然后移动鼠标。这里进一步可以细分为鼠标的点击事件和鼠标移动事件两种。代码逻辑大致如下。

  1. 等待验证码图片加载完毕
  2. 移动鼠标到滑块位置
  3. 按下鼠标
  4. 移动鼠标到缺口位置
  5. 松开鼠标
  6. 等待结果返回

啊,流程我都知道,可问题就在,怎么判断要把鼠标移动到哪里?服务器端返回的是一张带缺口的图片,缺口位置指定是不通过接口传递的。

可能还有些同学会问,怎么移动鼠标呢?如果我一次性就把滑块给移到指定位置了,那服务器不是会立马把我标记为爬虫嘛... 这两个问题我逐一解答。

判断缺口位置

要分析缺口的位置,我们必须先知道这个缺口是怎么画上去的。打开控制台初步检查可以发现,页面从服务器先拿到了一张完整的图片,然后缺口位置是通过 JS 随机生成的。啊这...这...这是因为我们用的测试页面是文档页,大家不必在意这些安全方面的小细节。

找到请求

接着刚才的思路继续,既然缺口是从原图中挖的一个洞,那么我们只需要识别一下图片中洞的位置就好了。比较简单的方案是使用第三方的图像识别技术(或相关技术),把图片上传至第三方,就直接拿到缺口位置的相对坐标。下图给大家展示一下阿里云的图像分割的效果[1]。

阿里云图像分割

如果想做一个效果稳定一点的验证码破解工具,我建议大家还是用自己的模型,或者自己写算法。一来是第三方要的钱钱不少哇~ 再就是这种图像识别并不是专门为验证码训练的,所以放到爬虫中还不太成熟,一旦背景图片复杂,识别率下降得老快了。

百度云图像主体识别

以下介绍一种新思路。反正我们已经有一张完整的图片了,那就只要不断地滑动滑块,把结果和原图比对就行。理论上,只要滑倒差不多“那个点”,肉眼看起来不会有很大的违和感时,就搞定了。比如下面这张图。

和原图进行比对

截图嘛可以直接用 Pupeteer 的截图功能,它提供了对应的 API,可以精准的截出特定元素。

至于图片比对,其实就是给图片初步处理后,两张图一个像素一个像素的去比较。两个像素如果颜色差异超过阈值,就认为这是两个不相同的像素。简便起见,我们直接用开源库 rembrandt,它会给我们返回两张图片间的差异。

最后是滑动滑块,既然要模拟人肉操作,那么操作 CSS,用绝对定位,把滑块一个像素一个像素的向右移;每移动一次,把图像比对的结果记录下来。

以上三个流程的核心代码非常简单,只需要以下几行:

while (left <= maxOffset) {

  /* 使用 CSS left 属性控制悬浮的滑块的偏移量 */

  await page.evaluate(async ($sliderFloat, left) => {
    $sliderFloat.setAttribute('style', `left: ${left}px`)
  }, $sliderFloat, left)

  /* 截图并和原图进行比对,把结果存到 results 数组里 */

  const $panel = await page.$('#Vertify-demo-4 .canvasArea')
  const panelImgBase64 = await $panel.screenshot({
    type: 'jpeg'
  })
  const compareRes = await rembrandt({
    imageA: panelImgBase64,
    imageB: rawImage
  })
  results.push({
    left,
    diff: compareRes.differences
  })

  left += 1
}
通过CSS控制位移

最后,把 results 扔到里面展示一下(这里给个 ECharts 折线图示例网址),不出意外能得到这样一张图表。看到那个尖尖的“V”型山谷了嘛,呼哈哈哈,答案很明显,当我们把滑块从左往右移动时,滑块约接近缺口,那截出来的图片就越像原图,它两之间像素差异越小;一直往右移动,滑块会逐渐远离缺口,截出来的图片和原图相比像素差异又逐渐开始增大。我们只需要把差异最小的那个点找到,然后滑动滑块到对应的 left 偏移量就阔以了。

图像比对结果

题外话,为什么最大的差异在 3000 左右呢?我们简单估算一下。

滑块的大小为 45*45,再加上外面的圆形,约摸占了 2100 像素;也就是说缺口加滑块,理论上最大会有 4200 个像素和原图不同。不过滑块可能和遮住的地方像素有重合,假设重合了 350 像素,再加上我们的最低点的图片差异都有 351,减去这些误差,得 3499。呜呼,3499 约等于 3000,估算成功(手动狗头)。

速度优化技巧

不过这还没完,你要是把代码跑起来就会发现,卧草,太慢了这玩意儿!正常人划一下验证码顶多两秒钟的事儿,我们一帧一帧截图得花个 40s 的时间才能截完图算出山谷谷底的值来。

这里提供几种思路优化效率:

  1. 把元素缩小,复制多份,平铺开来展示;这样只要截一次,然后再裁剪、比对就好。
  2. 放大步长,比方说先每次平移 15px,找到局部最优解,然后在局部最优解附近再回到平移 1px 的方案找最优解。
  3. 因为图片比对的结果类似“V”字,“V”字右半边其实是可以不用再计算的。

使用 1+2+3 我觉得可以在 3s 内搞定最优解,不过代码复杂度会变得很高,文中简单起见暂只实现一下方案 2。

首先是每次移动 15px 找局部最优解。

// 图片缺口是不会给挖在初始附近的,
// 所以 left 从 45 像素开始计算可以节约不少计算量,
let left = 45;
const max15Offset = 265;
const res15px = [];
while (left <= max15Offset) {
  await setLeft(left);
  const compareRes = await compare();
  res15px.push({
    left,
    diff: compareRes.differences,
  });
  left += 15;
}

然后再尝试每次移动 2px 找最优解,搜寻的范围是 15px 步长最优解的 left 偏移量的左右共 20 个像素。

const min15pxDiff = Math.min(...res15px.map((x) => x.diff));
const min15pxLeft = res15px.find((x) => x.diff === min15pxDiff).left;

left = min15pxLeft - 12;
const max2Offset = min15pxLeft + 8;
const res2px = [];
while (left <= max2Offset) {
  await setLeft(left);
  const compareRes = await compare();
  res2px.push({
    left,
    diff: compareRes.differences,
  });
  left += 2;
}

此时得到的解可以约等于最优解了。当然,如果你觉得不稳的话,还可以使用 1px 步长去找。

估算一下,原先需要截 245 次图片,现在直接降到 1/10,23 次。不过,也别太高兴,因为测试发现只做优化 2,解验证码的时候还是要 7s...

操作鼠标滑滑块

缺口位置都搞定了,那移鼠标滑滑块儿还不简单嘛~

Puppeteer 已经提供了鼠标相关的接口,一共四个:mouse.click、mouse.down、mouse.move、mouse.up,分别是点击、按下、移动和松开。使用 mouse.move 可以直接把鼠标位置移动到一个特定的坐标上。假设我们现在从坐标(100,100)花大约 1s 把鼠标移动到 (200,200),可以使用循环实现。

const now = {
  x: 100,
  y: 100
}
const target = {
  time: 1000,
  x: 200,
  y: 200, 
}
const steps = 10
const step = {
  x: Math.floor((target.x - now.x) / steps),
  y: Math.floor((target.y - now.y) / steps),
  time: target.time / steps
}
while (now.x < target.x) {
  await sleep(step.time)
  now.x += step.x
  now.y += step.y
  await page.mouse.move(now)
}

鼠标轨迹优化

害,要是打游戏的时候也像这段代码一样,我想我的手点到哪儿它就点到哪儿就好了~

机器是不会手抖的,这段代码和真实世界的滑动效果相差太远了!我们看一张我用手滑的效果,尤其是要仔细观察滑动过程中鼠标的位置。

鼠标轨迹不稳定
  • 鼠标 Y 轴位置总是在变
  • 鼠标 X 轴位置会滑过头(别笑,你肯定也经常划过头)

这里做一波小优化,把这两个细节整合进去。

// 获得一个随机的偏移量
const getRandOffset = (randNegative = true, max = 3) => {
  const negative = randNeagtive
    ? (Math.random() < 0.5) ? -1 : 1
    : 1
  return Math.floor(Math.random() * max) * negative
}

// 先滑过头十几像素,然后再花 100 毫秒的时间往回滑到正确位置
const points = [
  {
    time: 1000,
    x: 200 + getRandOffset(false, 15),
    y: 200 + getRandOffset(false, 15),
    steps: 10
  },
  {
    time: 100,
    x: 200,
    y: 200,
    steps: 3
  }
]

// 注意这里用 for await 循环把 points 串起来执行
for await (const target of points) {
  const step = {
    x: Math.floor((target.x - now.x) / target.steps),
    y: Math.floor((target.y - now.y) / target.steps),
    time: target.time / target.steps,
  }
  let gap
  while (gap = Math.abs((target.x - now.x)), gap > 0) {
    await sleep(step.time)
    // 最后一步就直接滑动到位,不需要随机数了
    const inOneStep = Math.abs(target.x - now.x) <= Math.abs(step.x);
    if (inOneStep) {
      now.x = target.x;
      now.y = target.y;
    } else {
      now.x += step.x + getRandOffset();
      now.y += step.y + getRandOffset();
    }
    moveMouseTo(now)
  }
}

如何移动鼠标到这里就解决了,如果要考虑加速度、用户习惯等因素,代码会复杂许多,暂时就不深入讨论啦,有兴趣的同学可以自己研究。

最终效果见下图。

最终效果(加速)

源码地址在此:CrackTheShield。

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希望本文能对你有所帮助,我是仿生狮子,各位下期见~

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  1. 测试地址 ↩︎

本文最后更新于: September 22 2021 16:24