极验验证码破解详细教程<\/h1>

一、极验验证码概述<\/h2>
极验验证码是由http:\/\/www.geetest.com\/提供的滑动验证码服务，号称利用机器学习和神经网络构建多重防御模型。在国家企业信用信息公示系统(http:\/\/www.*****.cn)中，当用户输入企业名称点击查询时，会触发该验证码。<\/p>

验证流程<\/h3>

用户拖动滑块到缺口位置<\/li>
验证失败效果：返回"fail"<\/li>

验证成功效果：返回包含"validate"字段的成功信息<\/li> <\/ol>

二、抓包分析验证流程<\/h2>

关键数据包分析<\/h3>

初始请求<\/strong>：SearchItemCaptcha?v=... 返回gt和challenge参数<\/li>
中间请求<\/strong>：get.php?gt=...&challenge=... 返回完整验证码信息<\/li>
验证请求<\/strong>：ajax.php?gt=...&challenge=... 返回验证结果<\/li>

结果请求<\/strong>：crop-query-search-1.html 返回查询结果<\/li> <\/ol>
关键参数<\/h3>

gt<\/strong>：验证码标识，从SearchItemCaptcha响应中获取<\/li>
challenge<\/strong>：挑战码，每次请求动态变化<\/li>
geetest_challenge<\/strong>：验证时使用的挑战码<\/li>
geetest_validate<\/strong>：验证成功后返回的验证值<\/li>
geetest_seccode<\/strong>：geetest_validate + "|jordan"<\/li> <\/ul>
三、本地验证码服务搭建<\/h2>
搭建步骤<\/h3>

从https:\/\/github.com\/GeeTeam\/gt-python-sdk下载SDK<\/li>
使用HFS软件搭建本地文件服务器<\/li>
修改static\/index.html中的gt.js来源为本地地址<\/li>
修改static_server为本地地址<\/li> <\/ol>
文件结构<\/h3>
HFS根目录\/ ├── gt.js ├── geetest.js └── 其他必要资源文件 <\/code><\/pre> 四、关键参数分析<\/h2> gt和challenge获取<\/h3> 请求SearchItemCaptcha?v=[时间戳]获取初始gt和challenge<\/li> 使用获取的gt和challenge请求get.php获取完整验证码信息<\/li> <\/ol> ajax.php请求参数<\/h3> callback<\/strong>："geetest_" + 当前时间戳<\/li> passtime<\/strong>：拖动滑块时间(0-1000ms随机数)<\/li> userresponse<\/strong>：根据拖动轨迹生成的响应<\/li> a<\/strong>：轨迹加密后的参数<\/li> <\/ul> 五、轨迹(Track)分析<\/h2> 获取轨迹方法<\/h3> 通过本地搭建的验证码服务<\/li> 修改geetest.js源码输出鼠标轨迹信息<\/li> <\/ol> 轨迹加密过程<\/h3> 记录鼠标移动的坐标和时间序列<\/li> 通过特定算法生成userresponse<\/li> 通过加密算法生成参数a<\/li> <\/ol> 六、验证码图片处理<\/h2> 获取背景图片<\/h3> 从get.php响应中的"fullbg"字段获取背景图片信息<\/li> 解码base64格式的图片数据<\/li> <\/ol> 缺口距离计算<\/h3> 分析背景图片和滑块图片的差异<\/li> 计算滑块需要移动的像素距离d<\/li> <\/ol> 七、完整破解流程总结<\/h2> 获取初始参数<\/strong>：<\/p> 请求SearchItemCaptcha获取gt和challenge<\/li> <\/ul> <\/li> 获取验证码资源<\/strong>：<\/p> 使用gt和challenge请求get.php获取完整验证码信息<\/li> 解码背景图片和滑块图片<\/li> <\/ul> <\/li> 计算缺口距离<\/strong>：<\/p> 分析图片差异，计算滑块需要移动的距离d<\/li> <\/ul> <\/li> 生成轨迹<\/strong>：<\/p> 模拟人类拖动行为生成移动轨迹<\/li> 计算轨迹对应的userresponse和a参数<\/li> <\/ul> <\/li> 提交验证<\/strong>：<\/p> 构造ajax.php请求参数<\/li> 提交验证获取validate值<\/li> <\/ul> <\/li> 获取结果<\/strong>：<\/p> 使用验证成功的参数请求crop-query-search-1.html<\/li> 解析返回的查询结果<\/li> <\/ul> <\/li> <\/ol> 八、关键技术点<\/h2> 参数逆向<\/strong>：<\/p> 通过抓包分析各参数来源和生成方式<\/li> 理解参数间的依赖关系<\/li> <\/ul> <\/li> 轨迹模拟<\/strong>：<\/p> 研究人类拖动行为特征<\/li> 生成符合极验检测模型的轨迹数据<\/li> <\/ul> <\/li> 图片分析<\/strong>：<\/p> 缺口识别算法<\/li> 距离计算精度控制<\/li> <\/ul> <\/li> 加密分析<\/strong>：<\/p> 研究userresponse和a参数的生成算法<\/li> 逆向geetest.js中的加密逻辑<\/li> <\/ul> <\/li> <\/ol> 九、注意事项<\/h2> 极验验证码会定期更新防御机制<\/li> 轨迹生成需要模拟人类行为的随机性<\/li> 验证码图片可能有干扰线和干扰点<\/li> 服务器可能会检测请求频率和模式<\/li> <\/ol> 十、参考文献<\/h2> 极验验证官方文档<\/li> 极验Python SDK源码<\/li> 相关逆向工程资料<\/li> <\/ol> 通过以上步骤和分析，可以系统地理解和实现极验验证码的自动化破解。需要注意的是，本教程仅供学习研究使用，实际应用中应遵守相关法律法规和网站使用协议。<\/p>