SVG验证码识别技术详解

一、SVG验证码概述

SVG（Scalable Vector Graphics）验证码是一种基于矢量图形的验证码技术，与传统的栅格图形验证码（如JPG、PNG）相比具有以下特点：

1. 使用XML格式描述图形
2. 由路径(path)和形状(shape)组成
3. 文字是可检索的文本对象
4. 可无限缩放而不失真

二、SVG验证码生成原理

2.1 SVG-Captcha库分析

SVG验证码通常使用svg-captcha库生成，主要配置参数：

{
  size: 4,        // 验证码长度
  ignoreChars: '0o1i', // 排除易混淆字符
  noise: 1,       // 干扰线数量
  color: true,    // 字符是否有颜色
  background: '#cc9966' // 背景颜色
}

2.2 SVG路径(path)元素

SVG验证码的核心是<path>元素，其d属性包含绘制命令：

• M = moveto：移动到指定坐标
• L = lineto：画直线到指定坐标
• C = curveto：三次贝塞尔曲线
• Z = closepath：关闭路径

三、SVG验证码识别技术

3.1 识别原理

关键发现：相同字符的d属性长度相同，无论位置、颜色或干扰线如何变化。

3.2 识别步骤

1. 提取路径数据：从SVG中提取所有<path>元素的d属性
2. 计算长度：统计每个d属性的字符长度
3. 字符映射：根据长度查找预定义的字符映射表
4. 特殊处理：对长度相同的字符进行二次区分

3.3 字符长度映射表

以下是基于svg-captcha默认配置的字符长度映射表（部分）：

3.4 相同长度字符区分技术

对于长度相同的字符（如N和X），可通过以下方法区分：

1. 提取坐标数据：从d属性中提取所有X/Y坐标
2. 计算最小坐标：找出绘制过程中的最小X和Y值
3. 比较特征点：不同字符的特征点分布不同

Python实现示例：

def getMinXY(data):
    xs = []
    ys = []
    i = 0
    for f in re.findall('\d+\.\d+', data):
        if i%2:
            ys.append(float(f))
        else:
            xs.append(float(f))
        i = i+1
    xs.sort()
    ys.sort()
    return [xs[0], ys[0]]

四、识别流程完整实现

4.1 准备工作

安装依赖：

npm install svg-captcha

4.2 生成样本数据集

生成所有字符的SVG验证码样本，建立完整的长度映射表。

4.3 Python识别代码框架

import re
from collections import defaultdict

# 预定义的字符长度映射表
LENGTH_MAP = {
    986: ['I', 'l'],
    998: ['1'],
    # ... 完整映射表
    4201: ['3']
}

def parse_svg(svg_data):
    # 提取所有path元素
    paths = re.findall('<path.*?d="(.*?)".*?/>', svg_data)
    
    result = []
    for path in paths:
        length = len(path)
        possible_chars = LENGTH_MAP.get(length, ['?'])
        
        if len(possible_chars) == 1:
            result.append(possible_chars[0])
        else:
            # 处理相同长度的字符
            char = distinguish_similar_chars(path, possible_chars)
            result.append(char)
    
    return ''.join(result)

def distinguish_similar_chars(path_data, possible_chars):
    # 实现特殊字符的区分逻辑
    min_x, min_y = getMinXY(path_data)
    
    if set(possible_chars) == {'N', 'X'}:
        # N和X的区分逻辑
        if min_y < 10:  # 示例条件，实际应根据样本调整
            return 'N'
        else:
            return 'X'
    # 其他字符对的区分逻辑...

五、技术限制与应对方案

5.1 技术限制

1. 字体依赖：不同字体导致路径长度变化
2. 版本差异：svg-captcha 3.0+可能修复此问题
3. 自定义配置：颜色、噪声等配置可能影响识别

5.2 应对方案

1. 针对特定网站建立专用映射表
2. 动态更新映射表以适应变化
3. 结合传统OCR技术作为备用方案

六、防御措施建议

网站管理员可采取以下措施增强SVG验证码安全性：

1. 使用自定义字体
2. 增加路径变形处理
3. 混合使用栅格和矢量图形
4. 增加动态干扰元素

七、参考资源

1. svg-captcha GitHub项目
2. svg-captcha-recognize识别工具
3. SVG Path官方文档：W3C标准

本技术文档仅用于安全研究和技术交流，请勿用于非法用途。实际应用中应考虑法律和道德约束。