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逆向目標
首頁請求，有個初始化函數，其中有個 sessionId 後續會用到。
然後有個 getInfoTp 的請求，Form Data 里有個 dInfo 是加密參數，返回值里 info 也是加密的，包含了圖片信息，返回值 responseId 在後續的請求也會用到。
滑動之後，有個 checkInfoTp 請求，Form Data 里有個 data 是加密參數，包含了軌跡信息，返回值 message 可以看到是否校驗成功。
整體流程就是：請求首頁獲取 sessionId，請求 getInfoTp 獲取圖片信息和 responseId，請求 checkInfoTp 校驗是否成功，中間涉及到 dInfo 和 data 兩個加密參數，以及 getInfoTp 返回得到的 info 的解密。
dInfo 生成先來看 getInfoTp 請求的 dInfo 參數，直接搜索可定位，刷新斷下，大致就可以看出是 AES 加密，傳入了 sessionId 和一個 _taN() 函數的返回值：
_taN() 函數是一些 URL，UA 之類的信息，可以寫死：
往裡跟就可以看到 AES 算法了：
這裡簡簡單單扣一下，JavaScript 代碼如下：
/*==================================#@Time:2021-12-14#@Author :微信公眾號：K哥爬蟲#@FileName:ajk.js#@Software:PyCharm#==================================*/varCryptoJS=require('crypto-js')functionAESEncrypt(_cRV,_2undefinedp){_2undefinedp=_2undefinedp.split("").reduce(function(_PUi,_JrX,_JP9){return_JP9%2==0?_PUi+"":_PUi+_JrX;},"");_2undefinedp=CryptoJS.enc.Utf8.parse(_2undefinedp);_cRV="string"==typeof_cRV?_cRV:JSON.stringify(_cRV);_cRV=CryptoJS.AES.encrypt(_cRV,_2undefinedp,{iv:_2undefinedp,mode:CryptoJS.mode.CBC,padding:CryptoJS.pad.Pkcs7});returnencodeURIComponent(_cRV.toString())}functionu(){return{"sdkv":"3.0.1","busurl":"https://www.脫敏處理.com/captcha-verify/?callback=shield&from=antispam","useragent":"Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/105.0.0.0Safari/537.36","clienttype":"1"}}functiongetDInfo(sessionId){returnAESEncrypt(u(),sessionId)}//測試樣例varsessionId="a8b339ec0c26459598786fee1cce8dc2"console.log(getDInfo(sessionId))這段邏輯也可以用 Python 來實現，關鍵代碼如下（脫敏處理，不能直接運行）：
#==================================#--*--coding:utf-8--*--#@Time:2021-12-14#@Author :微信公眾號：K哥爬蟲#@FileName:ajk.py#@Software:PyCharm#==================================importjsonimportbase64importrequestsfromlxmlimportetreefromloguruimportloggerfromurllib.parseimportquote_plusfromCrypto.CipherimportAESfromCrypto.Util.Paddingimportpad,unpadclassAESAlgorithm:@staticmethoddefencrypt(aes_key_iv,text):"""對明文進行加密"""cipher=AES.new(key=bytes(aes_key_iv,encoding='utf-8'),mode=AES.MODE_CBC,iv=bytes(aes_key_iv,encoding='utf-8'))result=base64.b64encode(cipher.encrypt(pad(text.encode('utf-8'),16))).decode('utf-8')result=quote_plus(result)returnresult@staticmethoddefdecrypt(aes_key_iv,text):"""對密文進行解密"""cipher=AES.new(key=bytes(aes_key_iv,encoding='utf-8'),mode=AES.MODE_CBC,iv=bytes(aes_key_iv,encoding='utf-8'))result=unpad(cipher.decrypt(base64.b64decode(text)),16).decode('utf-8')returnresultclassAJKSlide:def__init__(self,index_url,user_agent):self.aes=AESAlgorithm()self.index_url=index_urlself.user_agent=user_agentself.headers={"user-agent":self.user_agent}defget_session_id(self):"""獲取sessionId"""response=requests.get(url=self.index_url,headers=self.headers).textsession_id=etree.HTML(response).xpath("//input[@name='sessionId']/@value")[0]logger.info(f"sessionId==>{session_id}")returnsession_id@staticmethoddefget_aes_key_iv(session_id):"""設置AESkey和iv"""aes_key_iv=''forindex,valueinenumerate(session_id):ifindex%2!=0:aes_key_iv+=valuelogger.info(f"處理sessionId獲取aeskeyiv==>{aes_key_iv}")returnaes_key_ivdefget_d_info(self,aes_key_iv):"""獲取dInfo"""sdk_info={"sdkv":"3.0.1","busurl":self.index_url,"useragent":self.user_agent,"clienttype":1}d_info=self.aes.encrypt(aes_key_iv,json.dumps(sdk_info))logger.info(f'dInfo==>{d_info}')returnd_infodefrun(self,session_id=None):ifnotsession_id:session_id=self.get_session_id()aes_key_iv=self.get_aes_key_iv(session_id)self.get_d_info(aes_key_iv)if__name__=='__main__':UA="Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/96.0.4664.45Safari/537.36"index_url_="https://www.脫敏處理.com/captcha-verify/?callback=shield&from=antispam"ajk_slide=AJKSlide(index_url_,UA)ajk_slide.run()getInfoTp 這個接口返回的 info 的值是加密的，前面我們已經知道用到了 AES 加密算法，這裡可以直接猜測也是用的的 AES 來解密的，找到 AESDecrypt 這個方法，下個斷點，刷新發現斷下之後傳入了兩個參數，第一個正是 info 的內容，第二個則是 sessionId。
解密結果可以看到滑塊的圖片地址等信息：
接下來就是 checkInfoTp 提交驗證了，要搞清楚提交的 data 是什麼東西，同樣搜索打斷點，如下圖所示 _5DD 就是 data 值，傳過來的。
往上跟棧，可以看到 _Ug0 裡面有個 track 參數，這明顯就是軌跡了，同樣最後的結果經過了 AES 加密。
再往上跟，可以看到 _Ug0 由三個參數組成，x 是水平滑動的距離，track 是軌跡，p 是定值。
軌跡生成前，得先識別缺口得到要滑動的距離，方式有很多，比如 OpenCV、開源的 ddddocr，或者直接打碼平台都行，這裡唯一要注意的一點就是圖片是有縮放的，原始尺寸 480 × 270 px 渲染後的尺寸 280 × 158 px，比例大概是 1:0.5833333333333333，可以先將圖片進行縮放後再識別，也可以先識別距離後再將距離進行縮放。
軌跡的處理，該站點校驗並不太嚴格，所以可以自己寫一下，關於滑塊的軌跡處理，主要有縮放法、本地軌跡庫、根據一些函數來生成軌跡，如緩動函數、貝塞爾曲線等，K哥以後再單獨寫一篇文章來介紹，本例中可以使用縮放法，先採集一條正常的，手動滑出來的軌跡，然後根據識別出的實際距離和樣本軌跡中的距離相比，得到一個比值，然後將樣本中的 x 值和時間值都做一個對應的縮放，生成新的軌跡，主要代碼如下：
defgenerate_track(distance):"""生成軌跡，樣本距離為126"""ratio=distance/126new_track=""base_track="29,11,0|29,11,11|29,11,26|33,11,56|34,11,66|36,11,67|39,11,76|41,11,83|43,11,86|46,11,92|49,11,98|50,11,102|52,11,106|53,11,111|55,11,116|57,11,118|59,11,123|60,11,126|62,11,132|64,12,134|65,12,138|66,12,142|68,12,148|69,12,151|70,13,155|71,13,158|72,13,164|74,13,166|75,13,170|76,14,174|77,14,180|79,14,182|81,14,186|82,14,196|84,14,198|86,14,207|87,15,212|89,15,219|90,15,223|92,15,230|93,15,234|94,15,239|95,15,243|98,15,246|100,15,250|102,15,260|105,15,262|106,15,266|108,15,270|109,16,276|111,16,278|113,16,283|115,16,286|117,16,291|118,16,294|119,16,298|121,16,302|123,16,309|124,16,311|125,16,315|126,16,319|129,16,324|130,16,327|131,16,331|132,16,334|132,16,388|132,16,522|133,16,566|134,16,574|135,16,575|136,16,594|137,16,620|138,16,625|139,16,652|140,16,657|141,17,676|141,18,680|142,18,684|143,18,688|144,18,716|145,18,724|146,18,796|147,19,828|148,19,860|149,19,888|149,19,890|150,19,916|151,20,932|152,20,936|152,20,1021|153,20,1150|154,20,1152|155,20,1236|155,20,1388|155,20,1522|155,20,1717|"base_track=base_track.split("|")[:-1]fortrackinbase_track:t=track.split(",")new_track+=str(int(int(t[0])*ratio))+","+str(t[1])+","+str(int(int(t[2])*ratio))+"|"logger.info(f"new_track==>{new_track}")returnnew_track整個過程比較簡單，驗證成功。
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