前言
所有内容仅供个人学习交流，抓包内容、敏感网址、数据接口均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！（研究算法的可以看看）
一、抓包分析
send_code 触发验证码 将返回detail用于下个请求获取图片
captcha/get 通过detail获取图片， id ， tip_y（这个后面轨迹需要用到，最开始一直没找到这个值）
captcha/verify 通过轨迹生成的captchaBody 进行校验
流程比较简单，最头疼的是jsvmp，还有轨迹
二、mobile加密
直接进js抠出来就完事了，这里直接用Python改写
def mobile_encode(t):
"""
异或运算（XOR）
"""
t = '+86 ' + t
def encode_char(c):
code = ord(c)
if 0 <= code <= 127:
return [code]
elif 128 <= code <= 2047:
return [192 | 31 & code >> 6, 128 | 63 & code]
else:
return [224 | 15 & code >> 12, 128 | 63 & code >> 6, 128 | 63 & code]
encoded = [encode_char(char) for char in str(t)]
result = []
for byte_list in encoded:
for byte in byte_list:
result.append(hex(5 ^ byte)[2:])
return "".join(result)
三、底图还原
打开开发者工具可以算出 返回乱序图片和还原后的图片的缩放比
图片还原可以通过
canvas断点找到js还原图片的方法
这里仅竖着切割，我们可以不用去扣js 顺序固定的[4, 0, 3, 5, 2, 1]
直接改写Python实现还原
def parse_bg_captcha(img, save_path=None):
"""
滑块乱序背景图还原
还原前 h: 344, w: 552
还原后 h: 212, w: 340
:param img: 图片路径str/图片路径Path对象/图片二进制
eg: 'assets/bg.webp'
Path('assets/bg.webp')
:param save_path: 保存路径, <type 'str'>/<type 'Path'>; default: None
:return: 还原后背景图 RGB图片格式
"""
if isinstance(img, (str, Path)):
_img = Image.open(img)
elif isinstance(img, bytes):
_img = Image.open(io.BytesIO(img))
else:
raise ValueError(f'输入图片类型错误, 必须是<type str>/<type Path>/<type bytes>: {type(img)}')
# 定义切割的参数
cut_width = 92
cut_height = 344
k = [4, 0, 3, 5, 2, 1]
# 创建新图像
new_img = Image.new('RGB', (_img.width, _img.height))
# 按照指定顺序进行切割和拼接
for idx in range(len(k)):
x = cut_width * k[idx]
y = 0
img_cut = _img.crop((x, y, x + cut_width, y + cut_height)) # 垂直切割
new_x = idx * cut_width
new_y = 0
new_img.paste(img_cut, (new_x, new_y))
# 调整图像大小
# new_img = new_img.resize((340, 212))
if save_path is not None:
save_path = Path(save_path).resolve().__str__()
new_img.save(save_path)
img_byte_array = io.BytesIO()
new_img.save(img_byte_array, format='PNG')
img_byte_array = img_byte_array.getvalue()
return img_byte_array
四、captchaBody
jsvmp 代码结构
jsvmp一般采取补环境（是个webpack ）和插桩本文主要讲解插桩日志分析他的算法
插桩分析
有很多个vmp 需要每个for循环处进行插桩，还有关键的运算位置需要单独打印出来
还有fromCharCode charAt charCodeAt都需要打印，有完整的日志才能更快更准的分析出。
console.log('待加密———>',m,'\n加密————>',b)
日志中你会看到aes 和 sha512算法
下面这段js你可能会需要用到
function hexStringToArrayBuffer(hexString) {
// remove the leading 0x
hexString = hexString.replace(/^0x/, '');
// ensure even number of characters
if (hexString.length % 2 != 0) {
console.log('WARNING: expecting an even number of characters in the hexString');
}
// check for some non-hex characters
var bad = hexString.match(/[G-Z\s]/i);
if (bad) {
console.log('WARNING: found non-hex characters', bad);
}
// split the string into pairs of octets
var pairs = hexString.match(/[\dA-F]{2}/gi);
// convert the octets to integers
var integers = pairs.map(function(s) {
return parseInt(s, 16);
});
var array = new Uint8Array(integers);
console.log(array);
return array.buffer;
}
轨迹
轨迹这里可以自己打上log去看，鼠标，滚动条
这里说一下这个参数
“drag”:
“x”: 144, // 边框20+滑动条64.5 也就是 x∈[20-84,20+滑块滑动距离-84+滑动距离]
“y”: 287, // 整个滑块窗口到滑动条距离 y∈[285,325]
{
"reply": "30h5Yr0hM",
"models": "pD6zZEe4",
"in_modal": "xCiAyhLse",
"in_slide": "vi5C7jc",
"move": "8uRj",
"touch": "ljA42",
"drag": "YuLFijT",
"crypt_salt": "1b4d7416e175dc54380b876c721e4af5b406e7a1700ff3118beb029635ba2fe26c794112bb938d17517af1fc36db87b7f43db04ebdc305d5e30f2ba47a184366"
}
动态加密,目前还没有想到如何快速拿到映射。
code:500,msg:"VerifyErr" //滑块缺口距离错误
code:500,msg:"VerifyModelErr" //滑块位置正确轨迹有问题
五、结果展示
这里就不讲太多了
