滑动验证码破解（滑动验证码破解ppt）-黑客业务

本文目录一览：

1、往右划的验证码，是在验证什么？
2、滑块验证码的破解
3、滑块验证码(滑动验证码)比图形验证码更容易破解？
4、python处理滑动验证码,除了调用chrome
5、请滑动进行人机验证是什么意思
6、向右滑动完成验证,图片会动怎么办?

往右划的验证码，是在验证什么？

目前滑动验证码的功能主要还是增加用户的安全，验证的是这是人为操作还是机器操作，防止一些不法分子利用自动程序恶意注册登录、暴力破解密码以及批量操作（刷单、发帖）等行为。如果没有验证码，暴力破解密码后就可以直接登录，相反，如果设置了验证码，程序很难识别，那么就无法登录成功。除此之外，还可以防止黑客恶意攻击从而导致服务器压力太大而崩溃，比如论坛灌水、刷页、刷票等，有些论坛回复需要输入验证码就是出于这个目的。

1、识别判断出现的滑动验证码。

这个步骤并不复杂，在编程里有很多这样的调试工具，根据实际应用场景选择合适的专业工具。然后利用一段获取图片的代码自动获取到带有滑动验证码的图片的信息。最后通过相应代码获取它们的网络地址，并将其下载并保存到本地。

2、确定滑动验证码的滑动位置，如果是那种带有缺口位置的验证码，就需要拖动拼合滑块才能完成验证。

将保存在本地的带有滑动验证码的图片调出来然后分析图片中的相关信息。这个步骤，就需要用到图像匹配技术。通俗的讲，就是用相应的原生代码进行图像匹配识别以及坐标定位。

3、根据上述收集到相关信息计算滑块移动轨迹并模拟人移动滑块的整个过程。

计算出了滑块移动的轨迹图，接下来就需要模拟人移动滑块的过程。现在的滑动验证码识别安全性很高，绝大多数都加入了机器学习模型，也就是说，人在移动滑块的时候不可能是匀速的。所以说，只是简单的匀速滑动肯定是被认定为机器操作。因此模拟人拖动滑块的过程中需要加入几个过程，比如先加速，再减速，适当加入回退和随机抖动，尽可能的模拟人的行为。滑动的过程可以通过在代码中设置相应变量，再加上相应公式就可以解决，对于专业人员并不复杂。

滑块验证码的破解

没办法破解，

只能遵守规矩吧，

不然你就要抽大霉了。

滑动验证码破解（滑动验证码破解ppt）

滑块验证码(滑动验证码)比图形验证码更容易破解？

我觉得验证码都不太好破解，验证码的出现就是为了防止机器的操作，证明对面的是人而不是物，想要破解还是挺难的，破解后也没什么用啊。

python处理滑动验证码,除了调用chrome

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains

import PIL.Image as image

import time,re, random

import requests

try:

from StringIO import StringIO

except ImportError:

from io import StringIO

#爬虫模拟的浏览器头部信息

agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0'

headers = {

'User-Agent': agent

}

# 根据位置对图片进行合并还原

# filename:图片

# location_list:图片位置

#内部两个图片处理函数的介绍

#crop函数带的参数为(起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度）

#paste函数的参数为(需要修改的图片，粘贴的起始点的横坐标，粘贴的起始点的纵坐标）

def get_merge_image(filename,location_list):

#打开图片文件

im = image.open(filename)

#创建新的图片,大小为260*116

new_im = image.new('RGB', (260,116))

im_list_upper=[]

im_list_down=[]

# 拷贝图片

for location in location_list:

#上面的图片

if location['y']==-58:

im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,166)))

#下面的图片

if location['y']==0:

im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))

new_im = image.new('RGB', (260,116))

x_offset = 0

#黏贴图片

for im in im_list_upper:

new_im.paste(im, (x_offset,0))

x_offset += im.size[0]

x_offset = 0

for im in im_list_down:

new_im.paste(im, (x_offset,58))

x_offset += im.size[0]

return new_im

#下载并还原图片

# driver:webdriver

# div:图片的div

def get_image(driver,div):

#找到图片所在的div

background_images=driver.find_elements_by_xpath(div)

location_list=[]

imageurl=''

#图片是被CSS按照位移的方式打乱的,我们需要找出这些位移,为后续还原做好准备

for background_image in background_images:

location={}

#在html里面解析出小图片的url地址，还有长高的数值

location['x']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][1])

location['y']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][2])

imageurl=re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][0]

location_list.append(location)

#替换图片的后缀,获得图片的URL

imageurl=imageurl.replace("webp","jpg")

#获得图片的名字

imageName = imageurl.split('/')[-1]

#获得图片

session = requests.session()

r = session.get(imageurl, headers = headers, verify = False)

#下载图片

with open(imageName, 'wb') as f:

f.write(r.content)

f.close()

#重新合并还原图片

image=get_merge_image(imageName, location_list)

return image

#对比RGB值

def is_similar(image1,image2,x,y):

pass

#获取指定位置的RGB值

pixel1=image1.getpixel((x,y))

pixel2=image2.getpixel((x,y))

for i in range(0,3):

# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置

if abs(pixel1[i]-pixel2[i])=50:

return False

return True

#计算缺口的位置

def get_diff_location(image1,image2):

i=0

# 两张原始图的大小都是相同的260*116

# 那就通过两个for循环依次对比每个像素点的RGB值

# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置

for i in range(0,260):

for j in range(0,116):

if is_similar(image1,image2,i,j)==False:

return i

#根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹

def get_track(length):

pass

list=[]

#间隔通过随机范围函数来获得,每次移动一步或者两步

x=random.randint(1,3)

#生成轨迹并保存到list内

while length-x=5:

list.append(x)

length=length-x

x=random.randint(1,3)

#最后五步都是一步步移动

for i in range(length):

list.append(1)

return list

#滑动验证码破解程序

def main():

#打开火狐浏览器

driver = webdriver.Firefox()

#用火狐浏览器打开网页

driver.get("htest.com/exp_embed")

#等待页面的上元素刷新出来

WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='efe0-7199-06e7-7299 gt_slider_knob gt_show']").is_displayed())

WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='7199-06e7-7299-e6a0 gt_cut_bg gt_show']").is_displayed())

WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='06e7-7299-e6a0-2310 gt_cut_fullbg gt_show']").is_displayed())

#下载图片

image1=get_image(driver, "//div[@class='7299-e6a0-2310-2577 gt_cut_bg gt_show']/div")

image2=get_image(driver, "//div[@class='e6a0-2310-2577-7208 gt_cut_fullbg gt_show']/div")

#计算缺口位置

loc=get_diff_location(image1, image2)

#生成x的移动轨迹点

track_list=get_track(loc)

#找到滑动的圆球

element=driver.find_element_by_xpath("//div[@class='2310-2577-7208-a0b5 gt_slider_knob gt_show']")

location=element.location

#获得滑动圆球的高度

y=location['y']

#鼠标点击元素并按住不放

print ("第一步,点击元素")

ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()

time.sleep(0.15)

print ("第二步，拖动元素")

track_string = ""

for track in track_list:

#不能移动太快,否则会被认为是程序执行

track_string = track_string + "{%d,%d}," % (track, y - 445)

#xoffset=track+22:这里的移动位置的值是相对于滑动圆球左上角的相对值，而轨迹变量里的是圆球的中心点，所以要加上圆球长度的一半。

#yoffset=y-445:这里也是一样的。不过要注意的是不同的浏览器渲染出来的结果是不一样的，要保证最终的计算后的值是22，也就是圆球高度的一半

ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=track+22, yoffset=y-445).perform()

#间隔时间也通过随机函数来获得,间隔不能太快,否则会被认为是程序执行

time.sleep(random.randint(10,50)/100)

print (track_string)

#xoffset=21，本质就是向后退一格。这里退了5格是因为圆球的位置和滑动条的左边缘有5格的距离