极验验证码破解超详细教程（三）<\/h1>

一、网站http:\/\/www.gsxt.gov.cn滑动验证码概述<\/h2>
极验验证码是一种基于深度学习技术的人机验证系统，通过滑动拼图的方式验证用户是否为真实人类。本教程将详细讲解如何破解该验证码系统。<\/p>

二、极验验证码破解-抓包分析<\/h2>
通过抓包分析发现，验证码相关信息主要通过`get.php<\/code>接口获取，其中包含"fullbg"参数，表明背景图片信息是通过该接口传输的。<\/p>`

三、极验验证码破解-搭建本地验证码服务<\/h2>
为了便于分析和测试，需要搭建本地验证码服务环境。<\/p>
四、极验验证码破解-分析geetest.js，得到所需参数<\/h2>
通过分析geetest.js<\/code>文件，可以获取验证码所需的各种参数，这些参数是后续破解过程的基础。<\/p>
五、极验验证码破解-Track的获取<\/h2>
Track（拖动轨迹）的生成是破解的关键点之一，有两种主要方法：<\/p>
1. 随机函数生成Track（不推荐）<\/h3>

根据缺口距离d，使用随机函数随机采样生成<\/li>
控制总拖动时间t（一般小于3秒）<\/li>
每小段时间（如10ms）移动一小段随机距离<\/li>
最终在时刻t正好移动到d位置<\/li>
缺点：难以模拟人类先加速后减速的特点，容易被识别为机器行为<\/li>
<\/ul>
2. 手工存储备用Track（推荐）<\/h3>

多次刷新验证码页面，获取不同缺口位置的验证码<\/li>
手动拖动至缺口处，保存Console中的Track<\/li>
利用缺口位置相近的Track互相替代（如d=120的Track可用于d=119和d=121）<\/li>
将Track按个位数分类存储在10个文件中<\/li>
最终整合为字典格式：{k1:v1}，其中k1为缺口位置，v1为Track字符串<\/li>
<\/ul>
六、极验验证码破解-获取背景图片及缺口距离d的计算<\/h2>
1. 图片来源分析<\/h3>

背景图片通过get.php<\/code>接口获取<\/li>
返回的图片是局部重合产生的乱码图片<\/li>
实际展示的图片是从原始乱码图片中多次截取小段合成的<\/li>
<\/ul>
2. 图片合成原理<\/h3>

通过background-position<\/code>参数确定截取位置<\/li>
例如background-position: -157px,-58px<\/code>表示从源图片的(157,58)位置开始截取10×58像素的区域<\/li>
<\/ul>
3. 缺口距离计算<\/h3>
通过比较两张图片的像素值，可以得到缺口的位置，缺口左上角横坐标即为d值。实现代码如下：<\/p>
def<\/span> get_dist<\/span>(image1, image2):
<\/span><\/span>    # 合并图片使用<\/span>
<\/span><\/span>    location_list =<\/span> cPickle.<\/span>load(open('location_list.pkl'<\/span>))
<\/span><\/span>    
<\/span><\/span>    jpgfile1 =<\/span> cStringIO.<\/span>StringIO(urllib2.<\/span>urlopen(image1).<\/span>read())
<\/span><\/span>    new_image1 =<\/span> get_merge_image(jpgfile1, location_list)
<\/span><\/span>    new_image1.<\/span>save('image1.jpg'<\/span>)
<\/span><\/span>    
<\/span><\/span>    jpgfile2 =<\/span> cStringIO.<\/span>StringIO(urllib2.<\/span>urlopen(image2).<\/span>read())
<\/span><\/span>    new_image2 =<\/span> get_merge_image(jpgfile2, location_list)
<\/span><\/span>    new_image2.<\/span>save('image2.jpg'<\/span>)
<\/span><\/span>    
<\/span><\/span>    for<\/span> i in<\/span> range(260<\/span>):
<\/span><\/span>        for<\/span> j in<\/span> range(116<\/span>):
<\/span><\/span>            if<\/span> not<\/span> is_similar(new_image1, new_image2, i, j):
<\/span><\/span>                return<\/span> i  # 返回缺口横坐标<\/span>
<\/span><\/span><\/code><\/pre>七、极验验证码破解-总结<\/h2>

本教程介绍了破解极验验证码的关键技术点，包括Track获取和缺口距离计算<\/li>
采用历史轨迹替代生成轨迹的方法，成功率接近100%，且复杂度不高<\/li>
历史轨迹可单独存储并定期更新，防止被封<\/li>
完整代码已开源在GitHub：https:\/\/github.com\/FanhuaandLuomu\/geetest_break<\/li>
<\/ol>
参考文献<\/h2>

http:\/\/blog.csdn.net\/paololiu\/article\/details\/52514504<\/li>
https:\/\/zhuanlan.zhihu.com\/p\/22866110?refer=windev<\/li>
https:\/\/zhuanlan.zhihu.com\/p\/22404294<\/li>
<\/ol>
运行截图<\/h2>
[此处应添加相关运行截图]<\/p>
注意事项<\/h2>

本教程仅供学习研究使用，请勿用于非法用途<\/li>
验证码系统可能随时间更新，部分方法可能需要调整<\/li>
建议定期更新Track列表以提高成功率<\/li>
<\/ol>

极验验证码破解超详细教程（三）<\/h1>

一、网站http:\/\/www.gsxt.gov.cn滑动验证码概述<\/h2> 极验验证码是一种基于深度学习技术的人机验证系统，通过滑动拼图的方式验证用户是否为真实人类。本教程将详细讲解如何破解该验证码系统。<\/p>

二、极验验证码破解-抓包分析<\/h2> 通过抓包分析发现，验证码相关信息主要通过get.php<\/code>接口获取，其中包含"fullbg"参数，表明背景图片信息是通过该接口传输的。<\/p>

四、极验验证码破解-分析geetest.js，得到所需参数<\/h2> 通过分析geetest.js<\/code>文件，可以获取验证码所需的各种参数，这些参数是后续破解过程的基础。<\/p>

六、极验验证码破解-获取背景图片及缺口距离d的计算<\/h2>

运行截图<\/h2> [此处应添加相关运行截图]<\/p>

注意事项<\/h2> 本教程仅供学习研究使用，请勿用于非法用途<\/li> 验证码系统可能随时间更新，部分方法可能需要调整<\/li> 建议定期更新Track列表以提高成功率<\/li> <\/ol>

一、网站http:\/\/www.gsxt.gov.cn滑动验证码概述<\/h2>
极验验证码是一种基于深度学习技术的人机验证系统，通过滑动拼图的方式验证用户是否为真实人类。本教程将详细讲解如何破解该验证码系统。<\/p>

二、极验验证码破解-抓包分析<\/h2>
通过抓包分析发现，验证码相关信息主要通过`get.php<\/code>接口获取，其中包含"fullbg"参数，表明背景图片信息是通过该接口传输的。<\/p>`

四、极验验证码破解-分析geetest.js，得到所需参数<\/h2>
通过分析`geetest.js<\/code>文件，可以获取验证码所需的各种参数，这些参数是后续破解过程的基础。<\/p>`

运行截图<\/h2>
[此处应添加相关运行截图]<\/p>

注意事项<\/h2>

本教程仅供学习研究使用，请勿用于非法用途<\/li>
验证码系统可能随时间更新，部分方法可能需要调整<\/li>
建议定期更新Track列表以提高成功率<\/li> <\/ol>