深圳html5网站制作,昆明今天刚刚发生的新闻,网站建设服务优势,asp.net 网站 方案快手滑块验证码是一种常见的反机器人验证方式#xff0c;通过模拟用户拖动滑块来验证用户身份。本文将介绍如何逆向工程快手滑块验证码的加密算法和轨迹生成方式#xff0c;并提供详细的代码实现。
1. 加密算法解析 首先#xff0c;我们需要了解滑块验证码生成时所用的加密…快手滑块验证码是一种常见的反机器人验证方式通过模拟用户拖动滑块来验证用户身份。本文将介绍如何逆向工程快手滑块验证码的加密算法和轨迹生成方式并提供详细的代码实现。
1. 加密算法解析 首先我们需要了解滑块验证码生成时所用的加密算法。根据逆向分析我们知道快手滑块验证码采用了AES加密算法但是在使用之前需要进行一些参数的处理。 // 加密算法 c.a.encrypt(a, i.a.parse(djRkajFnMWxmZWtvZjhzeg), l({}, iv, i.a.parse(aHMyczhlb3A2cG42Y2Y4OQ))).toString() 在这个加密算法中参数需要经过解析parse和字符串转换toString等处理。我们需要还原这个算法以便在Python中进行相应的加密操作。
2. 轨迹生成方式 除了加密算法快手滑块验证码还需要模拟用户的滑动轨迹以通过验证。根据逆向分析我们知道轨迹数组包含了滑块的x、y坐标和时间信息。在模拟轨迹时我们需要考虑到加速度和曲线算法以使模拟的轨迹更接近真实用户的行为。 // 轨迹生成 (relativeX - 5) / (315 - 40) * 1000 根据上述公式我们可以计算出滑块移动的位移量从而生成模拟的滑动轨迹。
3. 完整实现代码 现在让我们将以上分析转化为Python代码以实现快手滑块验证码的自动化识别和解答。 import requests from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad from base64 import b64decode, b64encode import json
# 加密密钥和初始向量 key b64decode(djRkajFnMWxmZWtvZjhzeg) iv b64decode(aHMyczhlb3A2cG42Y2Y4OQ)
# 加密函数 def encrypt(data): cipher AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv) ciphertext cipher.encrypt(pad(data.encode(), AES.block_size)) return b64encode(ciphertext).decode()
# 获取滑块验证码配置信息 def get_slider_captcha(): url https://captcha.zt.kuaishou.com/rest/zt/captcha/sliding/config params {captchaSession: your_captcha_session} response requests.get(url, paramsparams) return response.json()
# 模拟滑动轨迹 def simulate_trajectory(relativeX): return (relativeX - 5) / (315 - 40) * 1000
# 主函数 def main(): # 获取滑块验证码配置信息 config get_slider_captcha() relativeX config[relativeX] trajectory simulate_trajectory(relativeX) captcha_data { trajectory: trajectory, relativeX: config[relativeX], relativeY: config[relativeY], captchaExtraParam: config[captchaExtraParam], gpuInfo: config[gpuInfo] } # 加密滑块验证码数据 encrypted_data encrypt(json.dumps(captcha_data)) print(Encrypted Data:, encrypted_data)
if __name__ __main__: main()
如果上述代码遇到问题或已更新无法使用等情况可以联系Q1436423940或直接访问www.ttocr.com测试对接免费得哈
