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逆向目標
- 目標：某片的滑動驗證碼和點選驗證碼逆向
- 主頁：
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抓包分析
驗證碼圖片獲取介面，GET 請求，包含四個引數：cb、i、k、captchaId，有時候可能也會有 token 引數，那是因為不是第一次加載圖片，比如重繪圖片，會將之前介面的 token 值帶上，
介面回傳，如果是滑動驗證碼，則 bg 是背景圖，front 是滑塊圖，還有個 token 值后續會用到，
如果是點選驗證碼，則 captchaImage 是底圖，wordsImage 是需要點擊的文字，同樣的有個 token 值后續會用到，
驗證介面，包含五個引數：cb、i、k、token、captchaId，其中 token 就是獲取驗證碼介面回傳的，
逆向分析
圖片介面
先來看看獲取驗證碼圖片的介面，全域搜索關鍵字 captchaId 即可定位到 key 為 jsonpRequest 的地方，下圖中的 t 就是完整的介面 URL 了：
往上挨個找，先看看 captchaId，其實就是 this.APP_ID，多次重繪你會發現，對于滑塊來講，是定值 974cd565f11545b6a5006d10dc324281，對于點選來講，是定值 e1e7be036f9242c7aed023438af66f46，這兩個值在一個 JS 里是寫死的，如下圖所示：
再往上看，HOSTS 啥的是定值就不用說了，cb 就是 r，i 就是 a.i，k 就是 a.k，通過 concat() 方法連接起來，所以只需要搞定 r 和 a 的值就行了，如下圖所示：
a 的值是通過 encrypt(e) 得到的，e 里面有 fp、address、yp_riddler_id 等值，如下圖所示：
先看看這個 encrypt 方法，最侄訓傳的是 i 和 k，瞧瞧這熟悉的 iv、parse，一看就是 AES、DES 之類的，試一下就知道了，或者跟進 lt.a.encrypt() 看看他的原始碼，對比一下標準演算法里的原始碼，就可以發現是 AES，k 就很明顯了，RSA 加密，公鑰啥的一搜就有，
然后往上有個 yp_riddler_id，貌似是從 cookie 中拿的，直接搜索這個關鍵字，可以找到其設定值的地方，就是一個 UUID，其中有個 window.performance.now() 方法，其作用是回傳一個當前頁面執行的時間的時間戳，用來精確計算程式執行時間，在 node 實作方法如下：
var perf = require('perf_hooks');
performance = perf.performance.now()
console.log(performance);
然后再往上有個 e.fp = this.fingerprint，這里用到的應該是一個指紋庫：https://github.com/fingerprintjs/fingerprintjs ，感興趣的可以了解一下，同一個瀏覽器得到的指紋是一樣的，這里固定即可，
然后就是 r 的值，preAdd 方法，直接扣就行了
然后這個 e 的值，再傳到 jsonpRequest 之前就已經有一些值了，所以我們還得往前跟堆疊看看：
來到 getCaptcha 這里，沒啥特別的，扣就完事兒了，其中有個 browserInfo 是瀏覽器的一些東西，copy 下來就行了，
驗證介面
驗證介面最后也是走的 jsonpRequest，和前面的獲取圖片介面類似，不同之處就是傳入的 e 里面包含的值不一樣，先來看看滑塊：
包含 distanceX 和 points，很明顯 points 就是軌跡了，再往前跟看看，如下圖所示，我們只需要 i 和 r 引數就行了，引數是一些圖片高寬，固定就行，offsetX 是滑動的距離，
主要看看這個軌跡 i = this.reducePoints()，跟進 reducePoints() 方法里，this.position 是軌跡資訊，這個方法對軌跡做了一些處理再回傳的，直接把邏輯扣下來即可，
滑塊就到這兒了，再來看看點選驗證，同樣的還是 jsonpRequest，傳入的 e 包含了三個點的坐標，
同樣往上跟堆疊，這里的 this.position 才是真實坐標，后面每個坐標分別對 x 和 y 與圖片的寬和高進行相除，如下圖所示：
結果驗證
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標籤：Python