摘要
分析验证码素材图片混淆原理，并采用selenium模拟人拖动滑块过程，进而破解验证码。
人工验证的过程
1、打开威锋网注册页面
2、移动鼠标至小滑块，一张完整的图片会出现（如下图1）
3、点击鼠标左键，图片中间会出现一个缺块（如下图2）
4、移动小滑块正上方图案至缺块处
5、验证通过
selenium模拟验证的过程
- 加载威锋网注册页面
- 下载图片1和缺块图片2
- 根据两张图片的差异计算平移的距离x
- 模拟鼠标点击事件，点击小滑块向右移动x
- 验证通过
- 详细分析
1、打开chrome浏览器控制台，会发现图1所示的验证码图片并不是极验后台返回的原图。而是由多个div拼接而成（如下图3）
通过图片显示div的style属性可知，极验后台把图片进行切割加错位处理。把素材图片切割成10 * 58大小的52张小图，再进行错位处理。在网页上显示的时候，再通过css的background-position属性对图片进行还原。以上的图1和图2都是经过了这种处理。在这种情况下，使用selenium模拟验证是需要对下载的验证码图片进行还原。如上图3的第一个div.gt_cut_fullbg_slice标签，它的大小为10px * 58px，其中style属性为background-image: url("http://static.geetest.com/pictures/gt/969ffa43c/969ffa43c.webp"); background-position: -157px -58px;会把该属性对应url的图片进行一个平移操作，以左上角为参考，向左平移157px，向上平移58px，图片超出部分不会显示。所以上图1所示图片是由26 * 2个10px * 58px大小的div组成（如下图4）。每一个小方块的大小58 * 10
2、下载图片并还原，上一步骤分析了图片具体的混淆逻辑，具体还原图片的代码实现如下，主要逻辑是把原图裁剪为52张小图，然后拼接成一张完整的图。
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/**
*还原图片
* @param type
*/
private static void restoreimage(string type) throws ioexception {
//把图片裁剪为2 * 26份
for(int i = 0; i < 52; i++){
cutpic(basepath + type +".jpg"
,basepath + "result/" + type + i + ".jpg", -movearray[i][0], -movearray[i][1], 10, 58);
}
//拼接图片
string[] b = new string[26];
for(int i = 0; i < 26; i++){
b[i] = string.format(basepath + "result/" + type + "%d.jpg", i);
}
mergeimage(b, 1, basepath + "result/" + type + "result1.jpg");
//拼接图片
string[] c = new string[26];
for(int i = 0; i < 26; i++){
c[i] = string.format(basepath + "result/" + type + "%d.jpg", i + 26);
}
mergeimage(c, 1, basepath + "result/" + type + "result2.jpg");
mergeimage(new string[]{basepath + "result/" + type + "result1.jpg",
basepath + "result/" + type + "result2.jpg"}, 2, basepath + "result/" + type + "result3.jpg");
//删除产生的中间图片
for(int i = 0; i < 52; i++){
new file(basepath + "result/" + type + i + ".jpg").deleteonexit();
}
new file(basepath + "result/" + type + "result1.jpg").deleteonexit();
new file(basepath + "result/" + type + "result2.jpg").deleteonexit();
}
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还原过程需要注意的是，后台返回错位的图片是312 * 116大小的。而网页上图片div的大小是260 * 116。
3、计算平移距离，遍历图片的每一个像素点，当两张图的r、g、b之差的和大于255，说明该点的差异过大，很有可能就是需要平移到该位置的那个点，代码如下。
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bufferedimage fullbi = imageio.read(new file(basepath + "result/" + full_image_name + "result3.jpg"));
bufferedimage bgbi = imageio.read(new file(basepath + "result/" + bg_image_name + "result3.jpg"));
for (int i = 0; i < bgbi.getwidth(); i++){
for (int j = 0; j < bgbi.getheight(); j++) {
int[] fullrgb = new int[3];
fullrgb[0] = (fullbi.getrgb(i, j) & 0xff0000) >> 16;
fullrgb[1] = (fullbi.getrgb(i, j) & 0xff00) >> 8;
fullrgb[2] = (fullbi.getrgb(i, j) & 0xff);
int[] bgrgb = new int[3];
bgrgb[0] = (bgbi.getrgb(i, j) & 0xff0000) >> 16;
bgrgb[1] = (bgbi.getrgb(i, j) & 0xff00) >> 8;
bgrgb[2] = (bgbi.getrgb(i, j) & 0xff);
if(difference(fullrgb, bgrgb) > 255){
return i;
}
}
}
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4、模拟鼠标移动事件，这一步骤是最关键的步骤，极验验证码后台正是通过移动滑块的轨迹来判断是否为机器所为。整个移动轨迹的过程越随机越好，我这里提供一种成功率较高的移动算法，代码如下。
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public static void move(webdriver driver, webelement element, int distance) throws interruptedexception {
int xdis = distance + 11;
system.out.println("应平移距离：" + xdis);
int movex = new random().nextint(8) - 5;
int movey = 1;
actions actions = new actions(driver);
new actions(driver).clickandhold(element).perform();
thread.sleep(200);
printlocation(element);
actions.movetoelement(element, movex, movey).perform();
system.out.println(movex + "--" + movey);
printlocation(element);
for (int i = 0; i < 22; i++){
int s = 10;
if (i % 2 == 0){
s = -10;
}
actions.movetoelement(element, s, 1).perform();
printlocation(element);
thread.sleep(new random().nextint(100) + 150);
}
system.out.println(xdis + "--" + 1);
actions.movebyoffset(xdis, 1).perform();
printlocation(element);
thread.sleep(200);
actions.release(element).perform();
}
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完整代码如下
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