滑动验证码Bypass技术分析与实战教学

1. 挑战背景与目标

本挑战要求绕过一个基于滑块的验证码系统，该系统具有以下特点：

• 高频刷新页面会触发滑块验证
• 通过验证后需要清除cookie才能再次触发
• 需要完全自动化解决方案（人工干预的方案无效）
• 禁止暴力破解等"大力出奇迹"的方案

2. 技术分析方向

2.1 Webkit自动化模拟方案

核心思路：使用浏览器自动化工具模拟真实用户操作滑块的过程

关键技术点：

1. 浏览器自动化工具选择：

   • Selenium WebDriver
   • Puppeteer
   • Playwright

2. 滑块元素定位：

   # Selenium示例
   slider = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".slider-button")
   track = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".slider-track")
   

3. 滑块移动算法：

   • 模拟人类滑动轨迹（先加速后减速）
   • 计算滑块轨道长度和滑块按钮位置
   • 生成平滑移动轨迹

4. 完整自动化流程：

   def drag_slider(driver):
       slider = wait_for_element(driver, ".slider-button")
       track = wait_for_element(driver, ".slider-track")
   
       action = ActionChains(driver)
       action.click_and_hold(slider).perform()
   
       # 生成移动轨迹
       for x in generate_trajectory(track.size['width']):
           action.move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
   
       action.release().perform()
   

2.2 前端逆向与数据包伪造方案

核心思路：通过逆向分析前端验证逻辑，直接构造合法请求绕过滑块

关键技术点：

1. 前端代码分析：

   • 使用Chrome DevTools调试JavaScript
   • 定位滑块验证相关代码
   • 分析验证参数生成逻辑

2. 关键参数识别：

   • 滑块位置数据
   • 滑动轨迹数据
   • 时间戳参数
   • 加密签名参数

3. 请求伪造实现：

   def forge_request():
       # 逆向得到的参数生成算法
       params = {
           'slider_pos': calculate_position(),
           'trajectory': generate_trajectory_data(),
           'timestamp': get_current_ts(),
           'signature': generate_signature()
       }
   
       response = requests.post(verify_url, data=params)
       return response.json()['success']
   

4. 加密算法破解：

   • 识别使用的加密方式（AES, RSA, HMAC等）
   • 提取密钥或公钥
   • 复现前端加密逻辑

3. 详细实现方案

3.1 Webkit自动化完整实现

1. 环境准备：

   pip install selenium webdriver-manager
   

2. 浏览器启动配置：

   from selenium import webdriver
   from selenium.webdriver.chrome.service import Service
   from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
   
   def init_driver():
       options = webdriver.ChromeOptions()
       options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
       driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()), options=options)
       return driver
   

3. 轨迹生成算法：

   def generate_trajectory(distance):
       trajectory = []
       current = 0
       while current < distance:
           move = min(random.randint(1, 5), distance - current)
           trajectory.append(move)
           current += move
       return trajectory
   

4. 完整验证流程：

   def bypass_slider(driver, url):
       driver.get(url)
       time.sleep(2)  # 等待页面加载
   
       # 触发滑块验证
       for _ in range(5):
           driver.refresh()
           time.sleep(0.5)
   
       # 执行滑块操作
       drag_slider(driver)
   
       # 验证是否成功
       success = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".success-message")
       return len(success) > 0
   

3.2 前端逆向与伪造完整实现

1. JavaScript调试：

   • 在Chrome DevTools中搜索关键词：verify、validate、slider、captcha
   • 设置断点分析滑块事件处理函数

2. 参数提取示例：

   // 假设发现的关键函数
   function generateVerifyData(position) {
       const timestamp = Date.now();
       const trajectory = getTrajectory();
       const signature = CryptoJS.HmacSHA256(
           `${position}-${timestamp}-${trajectory}`, 
           "secret_key_123"
       ).toString();
   
       return {position, timestamp, trajectory, signature};
   }
   

3. Python复现实现：

   import hmac
   import hashlib
   import time
   
   def generate_signature(position, timestamp, trajectory):
       message = f"{position}-{timestamp}-{trajectory}"
       secret = b"secret_key_123"
       return hmac.new(secret, message.encode(), hashlib.sha256).hexdigest()
   
   def forge_verify_request():
       position = 300  # 目标位置
       timestamp = int(time.time() * 1000)
       trajectory = "100,80,60,40,20"  # 模拟轨迹
       signature = generate_signature(position, timestamp, trajectory)
   
       payload = {
           "position": position,
           "timestamp": timestamp,
           "trajectory": trajectory,
           "signature": signature
       }
   
       response = requests.post("https://target.com/verify", json=payload)
       return response.json()
   

4. 对抗检测与优化

1. 反自动化检测绕过：

   • 修改WebDriver属性

   driver.execute_script("Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {get: () => undefined})")
   

   • 随机化操作间隔时间
   • 添加随机鼠标移动轨迹

2. 请求伪造优化：

   • 动态分析密钥生成方式
   • 定期更新伪造算法
   • 模拟正常请求的Headers和Cookies

3. 滑块轨迹优化：

   def human_like_trajectory(distance):
       trajectory = []
       current = 0
       # 初始加速阶段
       for _ in range(3):
           move = random.randint(3, 8)
           trajectory.append(move)
           current += move
   
       # 中间匀速阶段
       while current < distance * 0.8:
           move = random.randint(1, 3)
           trajectory.append(move)
           current += move
   
       # 最后减速阶段
       remaining = distance - current
       while remaining > 0:
           move = min(random.randint(1, 3), remaining)
           trajectory.append(move)
           remaining -= move
   
       return trajectory
   

5. 验证与调试技巧

1. 调试工具：

   • Chrome DevTools Network面板监控验证请求
   • 使用Burp Suite拦截和分析请求
   • 使用Fiddler进行HTTPS流量分析

2. 验证方法：

   def test_bypass():
       # 测试自动化方案
       driver = init_driver()
       result = bypass_slider(driver, "https://target.com")
       driver.quit()
   
       # 测试伪造方案
       api_result = forge_verify_request()
   
       return result and api_result['success']
   

3. 常见问题解决：

   • 滑块无法拖动：检查元素是否在iframe中
   • 验证失败：调整轨迹生成算法
   • 请求被拦截：完善请求Headers

6. 防御建议（针对防御方）

1. 增强验证码安全性：

   • 使用行为分析检测自动化工具
   • 实现动态加密密钥
   • 增加二次验证机制

2. 服务端检测：

   • 分析滑动时间、轨迹模式
   • 实施请求频率限制
   • 验证签名时效性

3. 前端混淆：

   • 使用JavaScript混淆技术
   • 动态加载关键验证代码
   • 定期更新验证逻辑

7. 总结

本教学详细介绍了两种绕过滑动验证码的技术方案：

1. Webkit自动化方案：适合通用场景，实现相对简单但可能被高级检测识别
2. 前端逆向与伪造方案：更隐蔽高效，但需要深入分析目标系统

两种方案各有优劣，实际应用中可根据目标系统的具体实现选择合适的方法或组合使用。关键在于深入理解验证码的工作原理和细致分析前端验证逻辑。