【验证码逆向专栏】某某邮政滑块逆向分析

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前言

粉丝答疑又双叒来了！最近仍有不少粉丝咨询逆向相关问题，K哥会尽力回复，不过毕竟精力有限，不可能说是面面俱到（忙忘了@.@）。当然，还是会尽可能多筛选些典型的案例，产出相关文章，以供大伙学习交流。本期分析的验证码，如果没有相关业务，可能很多人不会接触到，也算是较为新颖，话不多说，开始正文：

逆向目标

目标：xx 邮政滑块逆向分析

网站：aHR0cHM6Ly9wYXNzcG9ydC4xMTE4NS5jbi9jYXMvbG9naW4=

抓包分析

抓包分析，先看图片接口 gen：

返回的内容比较多，后面估计会用到，我们留意一下就行，clientUid 后文分析：

再来看验证接口，即发验证码的接口：

id ：图片接口返回；
bgImageHeight：写死即可；
bgImageWidth：写死即可；
clientUid：同图片接口参数 clientUid；
deviceId：图片接口返回 deviceId；
enmiid：需要分析；
entSlidingTime：结束验证时间，模拟一下，校验不严；
print：需要分析；
sliderImageHeight：写死即可；
sliderImageWidth：写死即可；
startSlidingTime：开始验证时间，模拟一下，校验不严；
trackList：轨迹列表。

验证结果：

失败

成功

逆向分析

gen 接口

该接口有个 clientUid 参数，目测是 uuid 类型，我们全局搜索一下，发现只在 main.js 文件中存在，进去后发现被 ob 混淆：

又是经典的 ob 混淆，这里直接借用 v佬的插件快速还原，工具地址如下：

Github 仓库：https://github.com/cilame/v_jstools
在线分析工具：https://astexplorer.net

还原之前还需要稍微的预处理一下，比如下面这样一堆常量的花指令，以及十六进制形式的数字：

比如下面这样一堆常量的花指令，以及十六进制形式的数字

附上简单的预处理 AST 代码：

// 字符串美化
const simplifyLiteral = {
    NumericLiteral({ node }) {
        if (node.extra && /^0[obx]/i.test(node.extra.raw)) {
        node.extra = undefined;
        }
    },
    StringLiteral({ node }) {
        if (node.extra && /\\[ux]/gi.test(node.extra.raw)) {
        node.extra = undefined;
        }
    },
}

traverse(ast, simplifyLiteral);



let my_obj = {};


const merge_odj = {
    VariableDeclarator(path){
        let {init} = path.node;

        if (!types.isObjectExpression(init)) return;

        let {properties} = init;

        properties.forEach(property => {
            // 确保属性值是字面量
            if (types.isLiteral(property.value)) {
              my_obj[property.key.name] = property.value;
            }
        });
       
    }
};

traverse(ast, merge_odj);


const clearObjectofValue = {
    MemberExpression(path){
        let {object, property} = path.node
        if (!property || !types.isIdentifier(property) || !types.isIdentifier(object)) return;
        let key = property.name
        let value = my_obj[key]
        if (!value) return;
        console.log(`${path.toString()} --> ${value.value}`)
        path.replaceWithSourceString(value.value)
    }
}

traverse(ast, clearObjectofValue);

ast = parser.parse(generator(ast,{compact:true}).code)


remove_no_citation_obj = {
    VariableDeclarator(path){
        let {init,id} = path.node
        if (!types.isObjectExpression(init) && !types.isIdentifier(id)) return;
        let {scope} = path
        let binding = scope.getBinding(id.name)
        if (binding.referencePaths.length !== 0) return;
        path.remove()
    }
}

// 删除未被引用的对象
traverse(ast,remove_no_citation_obj)

然后再利用 v_jstools 插件中的解密高级 ob 混淆即可还原了，good：

利用浏览器的替换功能，替换 main.js 文件，注意将代码压缩替换，我们再来搜索 clientUid 看看：

返回 _0x349b8e，我们再进去到 _0x236e93 函数中看看：

发现确实是 uuid 的构造，这边引库或者扣代码都行：

clientUid

var _0x5e9294;
var _0x31a6e3 = new Uint8Array(16);

function _0x2f762f() {
    if (!_0x5e9294 && !(_0x5e9294 = typeof crypto != "undefined" && crypto.getRandomValues && crypto.getRandomValues.bind(crypto) || typeof msCrypto != "undefined" && typeof msCrypto.getRandomValues == "function" && msCrypto.getRandomValues.bind(msCrypto))) {
        throw new Error("crypto.getRandomValues() not supported. See https://github.com/uuidjs/uuid#getrandomvalues-not-supported");
    }
    return _0x5e9294(_0x31a6e3);
}

for (var _0x22667e = function (_0x37736f) {
    return typeof _0x37736f == "string" && /^(?:[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[1-5][0-9a-f]{3}-[89ab][0-9a-f]{3}-[0-9a-f]{12}|00000000-0000-0000-0000-000000000000)$/i.test(_0x37736f);
}, _0x49863c = [], _0x18d3c6 = 0; _0x18d3c6 < 256; ++_0x18d3c6) {
    _0x49863c.push((_0x18d3c6 + 256).toString(16).substr(1));
}

function _0x19f649(_0x3d7e8f) {
    var _0x238244 = arguments.length > 1 && arguments[1] !== undefined ? arguments[1] : 0;
    var _0x313ed4 = (_0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 0]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 1]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 2]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 3]] + "-" + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 4]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 5]] + "-" + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 6]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 7]] + "-" + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 8]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 9]] + "-" + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 10]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 11]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 12]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 13]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 14]] + _0x49863c[_0x3d7e8f[_0x238244 + 15]]).toLowerCase();
    if (!_0x22667e(_0x313ed4)) {
        throw TypeError("Stringified UUID is invalid");
    }
    return _0x313ed4;
}

function _0x236e93(_0x5bbf46, _0x3b7cda, _0x21cf16) {
    var _0x574141 = (_0x5bbf46 = _0x5bbf46 || {}).random || (_0x5bbf46.rng || _0x2f762f)();
    _0x574141[6] = _0x574141[6] & 15 | 64;
    _0x574141[8] = _0x574141[8] & 63 | 128;
    if (_0x3b7cda) {
        _0x21cf16 = _0x21cf16 || 0;
        for (var _0x3503fc = 0; _0x3503fc < 16; ++_0x3503fc) {
            _0x3b7cda[_0x21cf16 + _0x3503fc] = _0x574141[_0x3503fc];
        }
        return _0x3b7cda;
    }
    return _0x19f649(_0x574141);
};


console.log(_0x236e93());

验证接口

重点就是 enmiid、print 参数的生成，我们通过搜索 enmiid、print 即可定位到：

从 _0x5e712c 对象中取的值，我们可以搜索 _0x5e712c 的赋值操作 "_0x5e712c =", 即可定位到目标位置：

可以看到目标的参数以及都生成好了，我们可以从前往后开始分析：

_0x5b4cc9 就是图片返回的内容，取了 webAName、miid、rc，然后拼接了一个 weba.js 请求这个链接，通过三次 then 得到 _0x383eb4 这个对象，进去到 _0x383eb4 对象的方法或者去看 weba.js 这个文件就可以发现又是 WebAssembly 与 JavaScript 之间进行交互，跟上篇某东 m 端的 wasm 大差不差，敢兴趣的可以去看看，我们接着向下分析，通过 _0x383eb4 对象下的函数对 _0x2d1fb0、_0x354e64 进行一系列的操作最终得到了目标参数。

_0x2d1fb0 就是取的 rc，_0x354e64 是一个对象，里面的 hitId 对应 miid、deviceId 对应图片接口返回的 deviceId、_print 通过 _0x468795(_0x34c930) 返回，_0x34c930 对应 miid，然后进入到 _0x468795 函数：

通过 WebGL 在画布上绘制图形，并最终将绘制的内容转换为图像数据URL，然后 _0x492d6a() 函数生成密文

最后再将密文与 _0x5ad970 + "|" + 密文得到我们最终返回的数据，我们断点进入到 _0x492d6a() 函数：

可能有大佬一眼就看出来是什么加密了，也可以根据长度判断，我们也可以找一下是谁调用的，在 249 中，

我们直接找 (249) ，就在下面，加密也写出来了，我们验证一下没有问题：

最后就是 _0x383eb4 对象了，我们可以仿照着写，先请求 weba.js 链接，注意 weba.js 链接是动态：

 "https://kks.11185.cn/static/front/" + webAName + "/bin/weba.js"

保存发现：

已经帮我们把对象给导出了，如下操作即可：

weba = require('./Weba.js');

window = global;

function ZxptRestKks(rc, _0x354e64){
    var result;
    var flag = false;
    weba().then(function(Module) {
        if (Module) {
            _0x2d1fb0 = rc;   // rc
            window[_0x354e64.deviceId] = function () {
              return _0xa2b2bc = Module.allocateUTF8(_0x2d1fb0);
            };
            // 访问 PromiseResult 下的属性
            _0x156e64 = Module.allocateUTF8(JSON.stringify(_0x354e64));
            _0x3e92b3 = Module._rotate(_0x156e64);
            _0x57276e = Module.UTF8ToString(_0x3e92b3);
            result = JSON.parse(_0x57276e);
            flag = true;
        }
    }).catch(function(error) {
        // 处理 Promise 被拒绝的情况
        console.error(error);
    });
    while (!flag) {
        require('deasync').sleep(100);
    }
    ;
    return result;
};

最后就是一些细节风控的处理，该验证码对距离的识别要求较高，轨迹要求不高，会封 ip 和 ua，速度快了，也会影响成功率，在 cv2 识别后，加上延迟即可，成功率 99%。附上处理代码：

cv2 识别

def identify_gap(bg, tp):
    """
    bg: 背景图片
    tp: 缺口图片
    out: 输出图片
    """
    # 读取背景图片和缺口图片
    bg_img = cv2.imdecode(np.frombuffer(bg, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    tp_img = cv2.imdecode(np.frombuffer(tp, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 缺口图片
    yy = []
    xx = []
    for y in range(tp_img.shape[0]):
        for x in range(tp_img.shape[1]):
            r = tp_img[y, x]
            if r < 200:
                yy.append(y)
                xx.append(x)
    tp_img = tp_img[min(yy):max(yy), min(xx):max(xx)]
    # 识别图片边缘
    bg_edge = cv2.Canny(bg_img, 100, 200)
    tp_edge = cv2.Canny(tp_img, 100, 200)
    # 转换图片格式
    bg_pic = cv2.cvtColor(bg_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    tp_pic = cv2.cvtColor(tp_edge, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
    # 缺口匹配
    res = cv2.matchTemplate(bg_pic, tp_pic, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)  # 寻找最优匹配
    # # 绘制方框
    th, tw = tp_pic.shape[:2]
    tl = max_loc  # 左上角点的坐标
    br = (tl[0] + tw, tl[1] + th)  # 右下角点的坐标
    cv2.rectangle(bg_img, tl, br, (0, 0, 255), 2)  # 绘制矩形
    cv2.imwrite('distinguish.jpg', bg_img)  # 保存在本地
    # 返回缺口的X坐标
    print(f'value: {tl[0]}')
    return max_loc[0]


value = identify_gap(requests.get(backgroundImage).content, requests.get(sliderImage).content)
value = int(value * 0.55)
print(value)
time.sleep(1)

轨迹构造

def get_sub_trajectory(trajectories, value):
    # 检查value是否在轨迹的x值中
    for trajectory in trajectories:
        if trajectory['x'] == value:
            # 如果找到，截取从轨迹开始到该点的子数组
            return [t for t in trajectories if t['x'] <= value]

    # 如果value不在x值中，找到最接近value的x值
    closest_x = None
    min_diff = float('inf')
    for trajectory in trajectories:
        if abs(trajectory['x'] - value) < min_diff:
            min_diff = abs(trajectory['x'] - value)
            closest_x = trajectory['x']

    # 截取从轨迹开始到最接近的x值的子数组
    return [t for t in trajectories if t['x'] <= closest_x]


# 调用函数
# trackList : 浏览器生成的最大距离轨迹
value = 128  # 假设我们要找的value是 128
sub_trajectory = get_sub_trajectory(trackList, value)
sub_trajectory[-1]['type'] = 'up'
print(sub_trajectory)

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前言

逆向目标

抓包分析

逆向分析

gen 接口

验证接口

结果验证

K哥爬虫

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