本帖最后由 zzyzy 于 2025-6-15 14:41 编辑
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目标：实现滑块验证，python纯算。
网站：aHR0cHM6Ly93d3cudmVyaWZ5NS5jb20vZGVtbw==
1.开始今天的滑块分析，直接进官网中demo在线体验，找到滑块验证，先是分析完整流程，再逐步分析，验证成功后，可以发现和以往的协议不同，本网站是一个ws协议传输，发送了六条数据消息，接受三条数据消息，可以先了解一下ws协议，该网站没有参数上的加密只有消息内容做的一些加密处理。
WebSocket (ws) 协议是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。在JavaScript中，我们可以使用WebSocket API来创建WebSocket连接，实现客户端与服务器之间的实时通信。
下面是一个简单的WebSocket客户端案例，包括以下步骤：
1.创建一个WebSocket对象，指定要连接的服务器地址（以"ws://"或"wss://"开头）。
2.监听WebSocket事件，如onopen, onmessage, onerror, onclose。
3.在连接建立后，通过send方法发送数据。
4.在接收到消息时，处理消息数据（通常为字符串或Blob对象）。
你可以使用Node.js的ws库、Python的websockets库等创建服务器，或者使用在线的WebSocket测试服务器（如echo.websocket.org）进行测试。
2.那就从上到下逐步分析吧，看看是什么加密，首先找onopen，因为请求调用堆栈很少，可以直接跳转进去都打下断点，然后刷新页面验证滑块。
3.在最后一个断点可以看到，Ja是uqMKPtXJO9FELEwk，new一个WebSocket对象，后面会定义onopen, onmessage等，正好就在try catch下面， he是在上面定义的 搜索 he = 可以找到，进入到onopen里面。
4.在里面的调用a，在a里面调用g，进入到g中，往里面跟，上面是一些定义，主要看c[P][Ga]的调用，传入三个参数，打个断点进去。
5.一边分析一边往下跟，走到我断点的位置，E(b, a);的得到加密结果就是我们想要的发送请求的数据，然后push到数组c中，拼接成字符串k，逐步分析c中的三个数据。
6.在c定义为空数组的地方断点一下，可以看到，第一个数据是传参进来的，就是Ob，上面有定义，可以写死，第二个搜索一下就出来了，在页面返回里面对应的token值，主要是看第三个参数。
7其中a = Y(d, h); 是获得加密的key，在第一次发送消息时d h时一样的，进入到函数Y中，分析一下，O是charCodeAt T 是length，可以看到根据token的最后一个字符的uniode编码值对2求余，实际上就是对字符串，单双数索引的提取，直接转python代码。
8.接下来分析需要加密的明文，需要注意的有两个参数一个是requestId，就是req加上时间戳，一个是data中l的值是对应页面返回的token，其他都是浏览器指纹信息了，可以写死。
9.进入E函数中可以明显看到是一个aes加密，其中iv是函数q生成的，进入到q中，可以看到是对0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz随机取的值，注意的是返回结果是 iv加上加密结果，base64编码一下。
10.分析完k的由来后，继续往下走，可以看到根据k的长度，每1024为一段，在函数f，消息拼接一下标识参数，分成三段消息发送，转换成python代码。
11.使用python发送消息之后会得到一段加密的字符串，ws协议返回值的处理是在onmessage中，在刚才的open下面就有message 的定义。
12.在ge里面断点后，单步调试两下，进来分析解密流程，可以看到是对返回的结果，Y函数是获得加解密需要的key，可以看到返回的加密结果前32位结合token生成key，剩下位解密的密文。
13.进入到函数ja中解密，其中偏移量是剩下密文中取前32位，还是aes解密，注意一下密文base64解码。
14.以下是加解密的python代码。
[Python] 纯文本查看 复制代码 def aes_ctr_encrypt(plaintext: str, key: str, iv: str) -> str:
"""
AES CTR模式加密，等效于CryptoJS的AES.encrypt(..., mode=CTR, padding=NoPadding)
并将IV与密文拼接后Base64编码输出。
参数:
- plaintext: 明文，bytes类型
- key: 密钥，bytes类型
- iv: 初始化向量，bytes类型（CryptoJS中iv长度通常为16字节）
返回:
- Base64编码的字符串，内容为 iv + ciphertext
"""
plaintext = plaintext.encode('utf-8')
key = key.encode('utf-8')
iv = iv.encode('utf-8')
iv_int = int.from_bytes(iv, byteorder='big')
ctr = Counter.new(128, initial_value=iv_int)
# 创建AES-CTR加密器
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CTR, counter=ctr)
# 加密明文
ciphertext = cipher.encrypt(plaintext)
encrypted = iv + ciphertext
return base64.b64encode(encrypted).decode('utf-8')
def aes_ctr_decrypt(ciphertext: str, key: str) -> str:
"""
对应JavaScript的AES CTR解密函数，等效于CryptoJS实现。
参数:
- ciphertext: Base64字符串，包含加密数据
- key: 密钥（Utf8字符串）
返回:
- 解密后的明文字符串
"""
# 1. Base64解码输入密文
decoded = base64.b64decode(ciphertext).hex()
iv = bytes.fromhex(decoded[:32]) # 前32位hex字符作为IV
cipher_text = base64.b64encode(bytes.fromhex(decoded[32:])).decode('utf-8')
# 2. 初始化CTR模式
iv_int = int.from_bytes(iv, byteorder='big')
ctr = Counter.new(128, initial_value=iv_int)
# 3. 创建AES-CTR解密器
cipher = AES.new(key.encode('utf-8'), AES.MODE_CTR, counter=ctr)
# 4. 解密并尝试解码为UTF-8字符串
decrypted = cipher.decrypt(base64.b64decode(cipher_text))
try:
return decrypted.decode('utf-8')
except UnicodeDecodeError:
raise ValueError("Token is wrong or expired.")
15.第一次返回值会的到一个u，这是接下来用到的，结合token 生成加解密的key，其实也就是返回值的前32位，接下来就是第二次的消息发送了，和第一次消息的区别就是明文和key了，参数基本相同只需要改requestid 和data中l对应token值，还有就是消息头标识是1|1|开头的。
16.收到第二次消息后还是结合u生成的key解密流程和之前一样，这样就可以得到需要验证图片的url，返回结果还有和m值，和u一样，m是下面加密轨迹发送第三次请求用到的，可能是因为demo吧，u、m都是一样的。
17.滑块的识别还是使用的ddddocr，代码如下。
[Python] 纯文本查看 复制代码 def get_distance(bg, tp, save_path=None):
det = DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)
res = det.slide_match(tp, bg, simple_target=True)
if save_path is not None:
# 将背景图片的二进制数据加载为Pillow Image对象
left, top, right, bottom = res['target'][0], res['target'][1], res['target'][2], res['target'][3]
bg_image = Image.open(io.BytesIO(bg))
draw = ImageDraw.Draw(bg_image)
draw.rectangle([left, top, right, bottom], outline="red", width=2)
bg_image.save(save_path)
print(f"已保存标注后的图片到: {save_path}")
return res
return res
18.剩下就是第三次的消息了，是对轨迹的加密，需要的参数，requestId command 和data中s 和f，f是token，requestId时间戳组合，主要看轨迹s，前两个是时间戳，后面三个为一组，滑动时间，滑动距离x，y偏移量等，我这直接给出我使用轨迹生成的算法了。
19.python轨迹代码。
[Python] 纯文本查看 复制代码 def generate_slider_track(target_distance):
track = []
start_time = int(time.time() * 1000)
current_distance = 0
current_time = 0
y_offset = 0
track.extend([str(start_time)])
while current_distance < target_distance:
# 时间步长随机，模拟不均匀采样，20~60ms之间
time_step = random.randint(20, 60)
current_time += time_step
# 横向步长，接近目标时减小步长
if target_distance - current_distance > 10:
x_step = random.randint(4, 10)
else:
x_step = random.randint(1, 4)
current_distance += x_step
if current_distance > target_distance:
current_distance = target_distance
# 纵向浮动在-8到8之间，模拟抖动
y_offset = random.randint(-8, 8)
track.extend([str(current_time), str(current_distance), str(y_offset)])
end_date = start_time + current_time + random.randint(100, 500)
track.extend([str(end_date)])
track_str = ",".join(track)
return track_str
20.好啦，基本所有流程都分析完了，结果是true，如果轨迹或者requestid的时间戳是过去的，会是false，完结撒花，这个demo分析完了，感谢大佬们观看。
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发表于 2025-6-15 14:32
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发表于 2025-6-15 14:47
