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前言又到了粉丝答疑时间，之前已经分析了两位粉丝存疑的站点，并编写了相应的逆向文章，私信中还有些小伙伴提出了在逆向一些网站的时候碰到的问题，后期仍会选择其中一些，写成文章，以供参考：
逆向目标目标：2980 邮箱多种类验证码逆向分析
网址：aHR0cHM6Ly93d3cuMjk4MC5jb20vbG9naW4v
这个网站的验证码，会不断变换，非常有意思，堪比一个验证码产品。目前遇到的种类有：滑块、点选、旋转、拼图乱序、钟表，不知道还有没有别的，不过不同类别的验证码加解密操作一样，主要就是明文参数构造的不同。我们就来解决一下它的滑块、点选、旋转验证码，因为这几个比较常见：
流程分析我们就以滑块验证码来分析加解密操作，先抓包分析，发现首页加载，验证码加载两处地方都有 debugger：
发现这两处 debugger 的构造都是一样的，不过在不同的 js 文件中，可以发现它是通过函数的 constructor 来执行 debugger 操作，解决的方法很多，主要讲两种：
HOOK
(()=>{
Function.prototype.__constructor = Function.prototype.constructor;
Function.prototype.constructor = function(){
if(arguments && typeof arguments[0]==='string'){
if("debugger"===arguments[0]){
return
}
return Function.prototype.__constructor.apply(this,arguments);
}
}
})()
相关知识，可以阅读K哥往期文章：JS 逆向之 Hook，吃着火锅唱着歌，突然就被麻匪劫了！
文件替换（推荐），可以直接使用浏览器的替换功能 ，操作如下：
function _0x49fb64(_0x4e04ef) {
function _0x36c27c(_0x53f377) {
var _0xbd8c62 = _0x2d52;
if (typeof _0x53f377 === 'string')
return function(_0x18f1bb) {}
[_0xbd8c62(0x2d1)]('while\x20(true)\x20{}')[_0xbd8c62(0x353)](_0xbd8c62(0x222));
else
('' + _0x53f377 / _0x53f377)['length'] !== 0x1 || _0x53f377 % 0x14 === 0x0 ? function() {
return !![];
}
['constructor'](_0xbd8c62(0x1f8) + 'gger')[_0xbd8c62(0x31a)](_0xbd8c62(0x526)) : function() {
return ![];
}
['constructor'](_0xbd8c62(0x1f8) + _0xbd8c62(0x25d))[_0xbd8c62(0x353)]('stateObject');
_0x36c27c(++_0x53f377);
}
try {
if (_0x4e04ef)
return _0x36c27c;
//else
// _0x36c27c(0x0);
} catch (_0x5b38c0) {}
}
我们看滑块验证码的图片请求接口：
发现返回的数据 mes 密文，相关 type 类型如下：
21：滑块；
23：点选；
16：旋转；
......
我们在来看看滑块图片的请求参数：
发现有 token 、appid、k 需要解决，我们先搜索，发现 token 、appid 是通过 getBehaviorRegister 接口返回：
小结一下目前我们需要逆向分析的目标有：
getBehaviorRegister 接口的 sign 值生成；
图片请求接口的 k 值生成；
图片请求接口的 mes 值解密。
我们一步步来解决。
sign 值通过启动器查找，或者 xhr 断点很快就能找到如下生成位置：
更进 i 函数后，就会很明显的看出其加密方式为 SHA256，明文 i 的构造比较简单，就不分析了：
k 值同样的方法很快就能找到如下生成位置：
跟进去：
很明显是 AES 加密，加密模式为 ECB：
ECB：Electronic Code Book（电子码本模式），是一种基础的加密方式，密文被分割成分组长度相等的块（不足补齐），然后单独一个个加密，一个个输出组成密文。
后面传入的参数分别是明文以及 key 值。明文部分为fingerPrinterList[0x2] + ',' + fingerPrinterSon，都是指纹信息加密生成，就不具体分析，生成位置如下：
fingerPrinterList[0x2]：
fingerPrinterSon：
key 值 :
(_0x37cb01 + _0x134810)['substring'](8, 24)
_0x37cb01： 在 js 文件中，可以固定；
_0x134810 ：时间戳，与图片接口请求时 params 中的 t 值对应。
mes 值解密这个我们有许多方法定位，比如打 xhr 断点跟值或者 HOOK 等等。其实上面分析 k 值的生成时 AES 加密的下面就是 AES 解密算法的位置，我们其实都可以猜到。这里选择跟值，找到 'success' : 里面的操作，很快就能定位到解密函数：
第一个参数就是 mes 值，第二个参数 key 跟上面 k 值加密的 key 保持一致。
解密后的数据类似如下：
'{"dif":"0","answer":["9","未","雨"],"bg":"https://csmoss.duoyi.com/19/124bf7b8f82292","num":3,"sn":"9a363bc74a8a","type":23,"list":[]}'
滑块的图片时乱序的，需要还原，其他的不需要，附上还原图片测试代码：
def split_and_reorder_image(image_path, reorder_array, split_ratios=(10, 1)):
"""
:param image_path: 乱序的图片路径
:param reorder_array: 滑块图片接口返回的 mes 解密后的 list
:param split_ratios:
"""
# 打开并读取原始图片
original_image = Image.open(image_path)
width, height = original_image.size
# 按照指定的比例分割图片
split_width = width // split_ratios[0]
split_height = height // split_ratios[1]
images = [(i * split_width, j * split_height, (i + 1) * split_width, (j + 1) * split_height)
for i in range(split_ratios[0]) for j in range(split_ratios[1])]
images = [original_image.crop(box) for box in images]
reordered_images = ["" for _ in range(len(images))]
# 遍历reorder_array，根据其中的索引将images列表中的元素添加到reordered_images列表的相应位置
for i, new_index in enumerate(reorder_array):
reordered_images[new_index] = images[i]
# 将重新排序的子图片拼接回原始图片
new_width = split_width * split_ratios[0]
new_height = split_height * split_ratios[1]
new_image = Image.new('RGB', (new_width, new_height))
for i, img in enumerate(reordered_images):
x = (i % split_ratios[0]) * split_width
y = (i // split_ratios[0]) * split_height
new_image.paste(img, (x, y))
new_image.save(image_path)
验证请求成功：{"message":{"pass":"cd5201bdb47748fe8b9114769d7122cb"},"code":1}；
失败：{"message":"not match","code":0}。
请求参数：
分析一下：
token 、appid 上面接口返回，跟图片接口保持一致；
portion、cn、timestamp、signature 需要逆向分析；
sn 图片接口解密后返回；
请求负载 需要逆向分析，这也是不同验证码类型的唯一区别。
直接从启动器入手，点击进去就可以发现生成位置：
portion、cn、timestamp、signature 分析如下：
portion = Math['random']()['toFixed'](2);
cn = md5('num' + parseInt(10000000 + Math['random']() * 1000000) + 'time' + new Date()['getTime']());
timestamp = new Date()['getTime']();
// token 、sn 上面接口返回； :5b350044ac092f7bf3c2bc791638ca2f 文件写死
signature = md5(md5(portion + ':' + timestamp + ':' + token) + ':' + sn + ':1:' + cn + ':auth' + ":5b350044ac092f7bf3c2bc791638ca2f")
请求负载：就是上面图片中的 'data' 操作；发现也是进入到之前的 AES 加密函数中，明文由一堆环境加验证码相关信息，JSON.stringify 之后生成；key 由固定值 + signature， 截取 8 到 24 生成。
我们来分析一下不同验证码的明文有什么差异，是如何生成的：
点选关键参数：
slide：点选轨迹；
click_behavior：[点选坐标 + 时间 + 顺序]；
portion，计算后点选坐标，计算如下，就是和图片宽高的一个比例：
# center_points 点选坐标
portion = []
for i in range(len(center_points)):
portion.append([str(format(center_points[i][0]/320, '.5f')), str(round((center_points[i][1]+0.83332824707031)/200, 5))])
滑块关键参数：
slide：滑动轨迹；
portion：计算后的滑块距离，比较特殊点， 计算如下， 原理就是不断滑动滑动条，当计算出来的识别距离与我们真实的识别距离接近时，返回结果：
/**
*
* @param x : ddddocr / cv2 识别距离
* @param startposition : 这是获取图片接口返回的startPosition参数
* @returns {{portion: number, value: number}} : value: 滑动条滑动的距离, portion: 计算后的距离
*/
function get_huadongtiao(x, startposition) {
var _0x3c1ee0 = 72;
var _0x3d74b9 = 1.11;
var _0x4b4e13 = 0.74;
var _0x1fda62 = startposition; // 这是获取图片接口返回的startPosition参数
var _0x101145 = 1;
var _0x3d3596;
for (var i = 0; i < 999; i++) {
_0x101145++;
var _0x3d3596 = Math["pow"](_0x3c1ee0 * _0x101145, 0.4 * Math['abs'](Math['sin'](0.025 * _0x101145))) + Math["pow"](_0x101145, _0x3d74b9) * _0x4b4e13 + _0x1fda62;
// _0x3d3596 ：计算出来的识别距离
if (Math.abs(_0x3d3596 - x) <= 1) {
break;
}
}
var portion = (Math["pow"](_0x3c1ee0 * _0x101145, 0.4 * Math['abs'](Math['sin'](0.025 * _0x101145))) + Math["pow"](_0x101145, _0x3d74b9) * _0x4b4e13) / 320;
var res={"portion":portion,"value":_0x101145}
return res;
}
旋转关键参数：
portion：识别角度；
slide，旋转滑动轨迹，是根据滑动条滑动的距离来计算轨迹，滑动条滑动的距离计算如下：
int(portion * 0.6)
轨迹参考代码：
# 轨迹
import random
def __ease_out_expo(sep):
"""
缓动函数 easeOutExpo
参考：https://easings.net/zh-cn#easeOutExpo
"""
if sep == 1:
return 1
else:
return 1 - pow(2, -10 * sep)
def get_slide_track(distance):
"""
根据滑动距离生成滑动轨迹
:param distance: 需要滑动的距离
:return: 滑动轨迹
x: 已滑动的横向距离
y: 已滑动的纵向距离, 除起点外, 均为0
t: 滑动过程消耗的时间, 单位: 毫秒
"""
if not isinstance(distance, int) or distance < 0:
raise ValueError(f"distance类型必须是大于等于0的整数: distance: {distance}, type: {type(distance)}")
# 初始化轨迹列表
slide_track = [
[0, 0, -(distance * 20)]
]
# 共记录count次滑块位置信息
count = 50 + int(distance / 2)
# 初始化滑动时间
t = slide_track[0][2]
# 记录上一次滑动的距离
_x = 0
_y = slide_track[0][1]
for i in range(count):
_y -= 1 if i % 9 == 0 else 0
# 已滑动的横向距离
x = slide_track[0][0] + round(__ease_out_expo(i / count) * distance)
# 滑动过程消耗的时间
t -= random.randint(10, 20)
if x == _x:
continue
slide_track.append([x, _y, t])
_x = x
slide_track.append(slide_track[-1])
return slide_track
结果验证点选：
旋转：