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逆向目标
- 目标:某验三代滑块验证码,底图还原及 w 参数逆向
- 验证码 demo 列表:aHR0cHM6Ly93d3cuZ2VldGVzdC5jb20vZGVtby8=
- 滑块验证码:aHR0cHM6Ly93d3cuZ2VldGVzdC5jb20vZGVtby9zbGlkZS1mbG9hdC5odG1s
- 加密算法:RSA、AES、MD5
验证码流程分析
进入网页后,打开开发者人员工具进行抓包
1.未点击按钮进行验证之前,Network 中抓包到了以下信息:
- register-slide?t=xxx:
注册滑块请求,响应预览中返回的信息中重要的是 gt 和 challenge,gt 是固定值,不同网页对应不同的 gt 值,类似于特征码,challenge 的值每次刷新页面都会变化,gt 参数会通过 url string 的形式传递给 gettype.php:
- gettype.php?gt=xxx&callback=xxx:
获取验证码,HTTP 请求中不同的请求方式和设置不同的 Content-Type 时,参数传递的方式会不一样,一般为 Query String Parameters、Form Data、Request Payload,这里是 Query String Parameters,在 GET 请求时,参数会以 url string 的形式进行传递,即 ? 后的字符串则为其请求参数,并以 & 作为分隔符,这里传递了 gt 参数的值以及 callback,callback 为 geetest_ + 时间戳:
响应预览中返回了一些 js 文件及对应的版本号:
- 第一个 get.php?xxx,url 中传递了一些参数,关键部分如下:
- gt:register-slide 响应返回的 gt 值
- challenge:register-slide 响应返回的 challenge 值
- w:对轨迹、滑动时间等进行加密后的参数,该网站第一个 w 值可以直接置空
- callback:geetest_ + 时间戳
响应内容如下,这里没什么需要注意的,feedback 就是某验的帮助中心:
2.点击按钮进行验证之后,Network 中抓包到了以下信息:
- 第一个 ajax.php?xxx,url 中传递了一些参数,关键部分如下:
- gt:register-slide 响应返回的 gt 值
- challenge:register-slide 响应返回的 challenge 值
- w:对轨迹、滑动时间等进行加密后的参数,该网站第二个 w 值也可以直接置空
- callback:geetest_ + 时间戳
响应返回验证码模式,滑块验证码为 slide,点选验证码为 click:
- 第二个 get.php?xxx,url 中传递了一些参数,关键部分如下:
- gt:register-slide 响应返回的 gt 值
- challenge:register-slide 响应返回的 challenge 值
- callback:geetest_ + 时间戳
这个响应返回了很多关键内容:
- bg:被打乱的带缺口背景图,需要还原,372fe236d.webp
- fullbg:被打乱的完整背景图,需要还原,7bfaaa72b.webp
- slice:滑块图片,不需要还原,372fe236d.png
- c:关键参数,与后面 aa 参数的值有关,固定值
- s:关键参数,与后面 aa 参数的值有关
- 第二个 ajax.php?xxx,url 中传递了一些参数,关键部分如下:
- gt:register-slide 响应返回的 gt 值
- challenge:register-slide 响应返回的 challenge 值 + 两位字符串,注意多了两位,是第二个 get.php?xxx 返回值中得到的
- w:对轨迹、滑动时间等进行加密后的参数,需要通过逆向得到
- callback:geetest_ + 时间戳
滑动滑块验证通过即会返回以下内容:
失败则会返回:
逆向分析
w 参数
跟到 w 参数的值方法很多,以下讲两种:
1.很简便,w 参数在 js 文件中有特征码,点击按钮进行验证之后,ctrl + shift + f 全局搜索 "\u0077",然后点击进入 slide.7.8.9.js 文件中,7.8.9 为当前版本,注意没点击验证的话是不会有这个 js 文件的:
进入后点击左下角 { } 大括号,格式化文件,再 ctrl + f 局部搜索 "\u0077",只有一个结果,在第 6086 行,在第 6088 行打下断点,滑动滑块即会断住,h + u 即为 w 参数的值:
2.通过 Initiator 跟栈,跟进到 $_CId 中:
进去同样格式化后,会跳转到第 4583 行,在该行打下断点:
向上跟栈到 $_CCBv 中同样会找到刚刚的位置:
由以上分析可知,w 参数是 h 和 u 相加得到的,所以找到定义的位置,看看是怎么构造生成的,u 参数定义在第 6077 行,h 参数定义在第 6079 行,内容如下:
可以看到,h 参数是传入了 l 参数后经过 m[$_CAIAt(782)] 方法处理后得到的,所以依次往下分析,现在看看 u 参数是怎么生成的:
u 参数
u 参数通过 r[$_CAIAt(754)] 方法生成,选中后跟进到方法定义位置:
会跳转到第 6218 行,在 6227 行 return 处打下断点,重新拖动滑块,即会断住:
e 为 u 参数的值,其定义在第 6266 行:
在控制台中打印输出一下各部分内容:
从打印出来的结果可以看出,e 参数的值可能是将 16 位的随机字符串加密后得到的,跟进到 this[$_CBGAZ(756)] 中验证一下:
跳转到第 6208 行,在第 6214 行 return 处打下断点:
Ot 即 16 为字符串,Ot = rt(),跟进到 rt 函数中,在第 4213 行,于第 4219 行打下断点后会发现,16 位字符串是由四个 t() 方法的结果相加得到的:
跟进到 t() 方法的定义位置,在第 4203 行,第 4208 行即为随机字符串算法:
还原混淆后内容如下,Math.random() 是随机选取大于等于 0.0 且小于 1.0 的伪随机 double 值,toString(16) 为十六进制字符串:
JavaScript 复现:
this["$_CCEc"] 分析完了,那 new U()["encrypt"] 是什么呢,选中 new U() 后,从原型链中可以看到 setPublic,根据经验很有可能就是 RSA 加密设置公钥,加解密相关算法可以查看 K 哥往期文章 【爬虫知识】爬虫常见加密解密算法:
跟进去查看一下:
跳转到第 2908 行,在第 2922 行断住后,$_BACAs(332) 的值为 "Invalid RSA public key":
第 2908 行,ut 函数传入了两个值,t 为公钥值,e 为公钥模数,都是固定值:
- t:"00C1E3934D1614465B33053E7F48EE4EC87B14B95EF88947713D25EECBFF7E74C7977D02DC1D9451F79DD5D1C10C29ACB6A9B4D6FB7D0A0279B6719E1772565F09AF627715919221AEF91899CAE08C0D686D748B20A3603BE2318CA6BC2B59706592A9219D0BF05C9F65023A21D2330807252AE0066D59CEEFA5F2748EA80BAB81"
- e:"10001"
这里可以直接引库复现,也可以选择将算法部分扣下来,局部搜索 var U = function,在第 2043 行,将整个自执行函数扣下来,这里随机数后期写成固定值,后面也有随机数,不然会造成传参不匹配:
运行后报错提示,QBLnx is not defined:
其定义在第 136 行,是个函数对象,补上即可:
运行后报错提示,$_IBAe is not a function:
搜索后可知,其定义在第 128 行:
跟进过去将该部分扣下来:
接着报错提示,Cannot read property '$_DBGGT' of undefined:
定义在第 7 行,直接将 QBLnx.$_Ak 整个扣下来即可,然后会报错提示,window 和 ht 未定义,ht 为 navigator:
又报错提示,QBLnx.$_Db is not a function:
其定义在第 132 行,扣下来补上:
报错提示,Cannot read property '$_DBHGJ' of undefined:
通过搜索,其定义在第 68 行,将 QBLnx.$_BP 整个扣下来即可,至此,u 参数成功复现:
l 参数
u 参数解决后,接着需要分析 l 参数,内容如下:
可以知道,l 参数的结果是将 gt["stringify"](o)
和 r["$_CCEc"]()
加密后得到的,先来分析 r["$_CCEc"]()
,选中后跟进进去,跳转到了熟悉的第 6208 行,就是之前的 16 位随机字符串:
将这里写成跟之前一样的固定值, gt["stringify"](o)
返回的是 JSON 格式的数据,由 o 参数生成:
对比分析以下 o 参数中,哪些是定值,哪些是动态变化的,可以看到箭头所指的值都不一样了:
- userresponse:滑动距离 + challenge 的值
- passtime:滑块滑动时间
- imgload:图片加载时间
- aa:轨迹加密
- ep-tm:
window["performance"]["timing"]
相关 - mocq:每天 key、value 会变
- rp:gt + 32 位 challenge + passtime,再经过 MD5 加密
接下来对关键值进行分析,先来分析下 userresponse,o 定义在第 6012 行:
userresponse 定义在第 6014 行,需要分析 H(t, i[$_CAHJd(182)]),控制台打印一下:
t 为滑动滑块的距离,需要注意的是 i[$_CAHJd(182)]
为第二个 ajax.php?xxx 传递的 challenge,比注册请求时的 challenge 长两位,再将 H 参数扣下来即可,其定义在第 704 行,报错提示,$_CJFA is not defined:
定义在第 159 行:
至此,userresponse 成功复现,接下来看 passtime,n 值此时已经生成了,为 1010,向上跟栈到 $_CGlj 中:
n[$_DAAAV(871)] 为 passtime 值,定义在第 8164 行,为滑动结束时间 - 开始时间:
接下来分析下 aa 参数,其定义在第 6017 行,值由参数 e 传递,同样向上跟栈到 $_CGlj 中,为第 8168 行的 l 值,l 定义在第 8167 行,三个参数加密后得到:
-
n[$_DAAAV(913)][$_CJJJb(1066)]()
:轨迹加密后的结果 -
n[$_DAAAV(69)][$_CJJJb(1097)]
:c 值,在第二个 get.php?xxx 返回的响应中得到 -
n[$_DAAAV(69)][$_CJJJb(319)]
:s 值,在第二个 get.php?xxx 返回的响应中得到
接下来跟进到 n[$_DAAAV(913)][$_CJJJb(1066)]
中,分析下轨迹是如何加密的,在第 4065 行,于第 4133 行打下断点,第 4108 行的 this[$_BEHAL(343)] 即为轨迹值,关于轨迹算法后面会专门出一期文章:
将整个算法部分抠出来,先将轨迹值固定,写成参数传递进去,不然会报错提示,Cannot read property 'length' of undefined,因为轨迹值是别的算法生成的,不传值即为空,运行程序,会报错提示,ct is not defined:
ct 定义在第 4223 行,扣下来,报错提示,(intermediate value)[$_BEHAL(...)] is not a function:
定义在第 4326 行,补上以下内容,即可复现:
结果对比一致:
后面三个参数的值都分析完了,回到第 8167 行 l 处,跟进到 n[$_DAAAV(913)][$_DAAAV(1059)]
中,在第 4135 行,扣下来即可:
将 c 和 s 写为固定值,对比结果一致:
aa 参数分析完成,接下来分析 rp 参数,定义在第 6076 行:
后面三个参数都很明显了,跟进到 X 函数中,在第 1876 行,扣下来即可,对比结果一致:
这里是 MD5 加密,也可以直接通过引库复现:
ep 定义在第 6018 行,跟进到 r[$_CAHJd(714)]
中,tm 参数定义在第 6239 行:
跟进 new bt()[$_CBGEC(760)]
中,在第 5268 行打下断点,tm 结果如下:
至此,参数 o 复现完毕,回到第 6078 行,分析完 V[$_CAIAt(353)]
l 即完成,跟进,定义在第 3218 行,在第 3230 行打下断点,这里为 AES 加密,初始向量 iv 值为 "0000000000000000":
直接引库复现:
对比结果一致:
l 参数分析完毕,终于只剩下一个 h 了,m[$_CAIAt(782)](l)
即将 l 加密后得到的,跟进 m[$_CAIAt(782)]
,定义在第 1568 行,在第 1575 行打下断点,为 e 中两个 value 值相加:
e 定义在第 1574 行,t 为传入的 l 参数,跟进到 this[$_GFJn(264)]
中,在第 1523 行,复现如下:
校验结果一致:
w 参数至此终于全部复现完成!
底图还原
前文说过,拿到的完整背景图以及带缺口背景图都是被打乱了的,这里需要还原才能计算滑动距离以及轨迹等,极验的底图是通过 Canvas 绘制出来的,直接打下事件断点:
点击按钮进行验证即会断住,格式化后跳转到第 295 行,
简单解一波混淆,会清晰一些:
控制流平坦化混淆,可以通过 AST 技术解混淆,AST 相关可以看 K 哥往期文章:逆向进阶,利用 AST 技术还原 JavaScript 混淆代码,这里就不对此进行讲解了,这里就是 Canvas 绘图的过程,关键乱序算法部分在 QBLnx.$_Db()[12][17]
中:
原图比例为 312 x 160,宽为 320,长为 160:
e["height"] = 160、e["width"] = 260 指还原后的图片比例为 260 x 160,a 的值为 r / 2 即 80,就是将整张图片分为了上下两等分,再将图片纵向切割为了 26 等份,Ut 数组的长度为 52,Ut[_] 即依次取数组中的元素,Ut 数组即为图片还原的顺序,是固定的,25 < Ut[_] ? a : 0
判断图片是上半部分还是下半部分,_ % 26 * 10
表示每个小块取 10 px 像素,正确图片的顺序为:
示例:
Python 复现:
还原后如下:
错误结果
结果验证
100 次大概 95% 的成功率: