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电子商城网站建设费用,硬件开发教程,品牌搭建网站 官网,公司网站被百度收录极验4滑块验证码逆向与纯算实现 在当今自动化测试和数据采集的攻防战场上#xff0c;验证码早已不再是简单的“看图识字”游戏。随着极验#xff08;Geetest#xff09;第四代滑块验证码在金融、社交、电商等高安全场景中的广泛部署#xff0c;其背后复杂的加密链路和动态…极验4滑块验证码逆向与纯算实现在当今自动化测试和数据采集的攻防战场上验证码早已不再是简单的“看图识字”游戏。随着极验Geetest第四代滑块验证码在金融、社交、电商等高安全场景中的广泛部署其背后复杂的加密链路和动态混淆机制正成为爬虫工程师面前的一道技术高墙。尤其是v4版本引入了混合加密体系——AES 与 RSA 联合加持配合前端高度混淆的 JS 代码和 PoW 挑战机制使得传统 Selenium 或 Puppeteer 等浏览器驱动方案不仅效率低下还极易被检测封禁。真正的突破点不在于模拟点击而在于协议层的精准还原能否脱离浏览器环境在本地完成所有关键参数的计算本文将带你深入极验4滑块验证码的核心逻辑从接口行为分析入手逐步拆解w参数的生成机制最终通过 Python 实现完整的“纯算法”构造流程。无需加载任何 JavaScript 引擎仅靠原生密码学库即可生成合法请求真正实现轻量级、高性能的协议级突破。整个验证流程由两个核心接口串联而成load 接口初始化会话获取背景图、滑块图、token、加密公钥等必要信息。verify 接口提交用户滑动结果及加密参数完成校验。抓取load接口返回如下{ status: success, data: { lot_number: 80ff732c046e471286a596376f23e6ba, captcha_type: slide, slice: pictures/v4_pic/slide_2024_09_02/e9d1dec400/slide/da4cb40154354b98b0aabc59a516407b.png, bg: pictures/v4_pic/slide_2024_09_02/e9d1dec400/bg/da4cb40154354b98b0aabc59a516407b.png, ypos: 88, arrow: arrow_1, js: /js/gcaptcha4.js, css: /css/gcaptcha4.css, static_path: /v4/static/v1.8.9-2c5e49, gct_path: /v4/gct/gct4.5a2e755576738ba0499d714db4f1c9e0.js, pow_detail: { version: 1, bits: 0, datetime: 2025-06-14T14:46:04.90850608:00, hashfunc: md5 }, payload: AgFD8gWUUuHFx-XvpP7J2eXmFGG988RJA9XWIifIhVfD_3urF6TwX10q6TrWNlmoLrmnDZXhh-Ds0tvYuF6iz5alWQDqnpl0rqqdGpTnlPBV0BX8BWJ5g0YFxJt1IOoQVcRgUKRcBVWhr05ylkkJZXmzCjWL1dDhSlKM126f2CZbUhZx485twyTTIgg6TxkHp6RFiEexFFTfAtnhmMzgKU23kd_SmUIpkhKKF4bwPjaDya1ARBt-LMTEJSFl0XZKUXBONNi2GkE0BIbNVEDSLi4QK7Zj55XdDCTUuBkmYr5YxPXUERlbVg3UZyx0Y9EXEHMgaUL7CySS6wrF3_lx4x_5wMrC7FQY9RMZ_mIGUpjk3HIc5OQIQlOZEVDlvEIm6dwESxLJZha5UI92v7w-w9ceoaQGo1oBJ1uqRmPxQsHpmDS77OCNf8r2ymn4nt-mtL4ee2U0yyMX1py5BM1gNWR8kAEVvFWcwwWObMFjMtWSuP4yT193BgbmfCwK_N1dnpCcMCVppkdkfgUQ_Eay_oiTfpR17q7G1gGG52U-NLWM5wgGVTNzmw83Js2pPfl9zQB3By9VIzmwvNqJzsQUg3H_2WyII9YZ5BPAxqe6j3W3-uL1UCyrx4UoYY-Pp5JugjrxQ26vBWE7B5cWc3poPHwTa5nXmyiS3QbZYc_qw3K_YyF96yTL2AVq2TzR6DOiqM1cb6HloK2rVD8mRquqbXXA7rvdKTlYswSxJXSDD6K-bg8CMQ_br4AnxmfC1U_blfAwWSZnqSyoHb9g8X3ejeeW1qxkEYIAcG6bmKhb8gMWTSV1I3WtU7sBLqc5o4O4Qm4q3Xl3gN8bPsh4RSQXJ5M8QudVdBWid0iR5afT2-aL0ZAGOb7a1ooFhrpFndEkT7cHFPG-mMp-HHjY8giZwK8minfPqGKxdOfsQbUqnP8, process_token: 233085ee7f960fae79d07dcd40515833e0367c2e4edc1ba4bc5b530dc5e7600b, payload_protocol: 1 } }从中可提取出多个关键字段字段含义lot_number本次会话唯一标识符bg/slice背景图与滑块切片路径ypos缺口 Y 坐标固定值pow_detailPoW 挑战信息用于客户端耗时证明payload加密负载包含 RSA 公钥信息紧接着观察verify接口提交的数据包{ lot_number: 80ff732c046e471286a596376f23e6ba, pass_token: xxx, gen_time: 1750000000, captcha_output: yyy, w: encrypted_data_here }其中最神秘也最关键的便是w参数——它并非简单签名而是由明文数据经多重加密后拼接而成的复合密文。想要破解这一关卡必须定位其生成源头。通过浏览器调试器搜索w:并回溯调用栈很快就能锁定一段高度混淆的 JS 代码。变量名如_ᖆᕶᖙᖁ、_ᕴᖁᕹᖄ显然是经过 AST 混淆处理的结果。尽管阅读困难但函数结构依然清晰function _ᖆᕶᖙᖁ(_ᖘᖄᖁᕿ, _ᖁᖆᕸᕸ) { var _ᖃᕾᕶᖂ _ᖘᖈᖙᖃ.$_CL , _ᖁ婫ᕹᖄ [$_DCAAk].concat(_ᖃᕾᕶᖂ) , _ᕹᖃᕶᕿ _ᖁ婫ᕹᖄ[1]; // ... if (_ᖂᖗᕿᖁ[_ᖃᕾᕶᖂ(123)](_ᖆᖘᕶᕹ[_ᖃᕾᕶᖂ(604)])) { var o _ᖃᕾᕶᖂ(873) _ᖆᖘᕶᕹ[_ᖃᕾᕶᖂ(604)] , a _ᖆᖘᕶᕹ[_ᖃᕾᕶᖂ(604)] , _ _ᖄᖈᕸᖃ[a][_ᕹᖃᕶᕿ(938)][_ᖃᕾᕶᖂ(911)](_ᖀ符合条件); // RSA加密key while (o (!_ || 256 ! _[_ᖃᕾᕶᖂ(64)])) _ᖀ符合条件 (0, _tool_callᕸᖉ/tool_call[_ᖃᕾᕶᖂ(93)])(), _ (new RSAEncryptor)[_ᖃᕾᕶᖂ(911)](_ᖀ符合条件); var u _ᖄᖈᕸᖃ[a][_ᖃᕾᕶᖂ(934)][_ᖃᕾᕶᖂ(911)](_ᖘᖄᖁᕿ, _ᖀ符合条件); // AES加密主数据 return (0, _tool_callᕸᖉtool_call[_ᖃᕾᕶᖂ(5)])(u) _ } }这段代码揭示了一个重要的设计模式混合加密体制。具体来说w的构成是AES加密数据(hex)RSA加密key(hex)明文_ᖘᖄᖁᕿ是一个 JSON 字符串包含滑动距离、时间戳等信息AES 使用 CBC 模式IV 固定为0000000000000000密钥key是一个随机生成的 16 字节字符串即 32 位 hexRSA 公钥来自payload解析后的 ASN.1 结构进一步追踪key的生成方式发现其依赖一个看似简单的函数function e() { return (65536 * (1 Math.random()) | 0).toString(16).substring(1); } // 调用四次拼接成 16 位字符串 let key e() e() e() e(); // 如: b9acf19ce1a635a9该方法每次生成 4 位十六进制数共执行 4 次组合成一个 16 字节的密钥符合 AES-128 要求。虽然这种生成方式存在熵不足的风险但在当前上下文中已被广泛接受。接下来我们来看看参与 AES 加密的原始 JSON 数据结构{ pow_sign: a689bc86ae4eee78c2cf11a946b1b741, ep: 123, passtime: 796, biht: 1426265548, pow_msg: 1|0|md5|2025-06-14T19:18:12.04883508:00|4f70e8a42240f8f809bea8382e738e53|df5ed6e3f65e49709e9dcbd4d595f199||a6ae0baf4ca6c7d1, lot_number: df5ed6e3f65e49709e9dcbd4d595f199, em: { wd: 1, sc: 0, ek: 11, nt: 0, ph: 0, cp: 0, si: 0 }, geetest: captcha, setLeft: 146, 5ed6e3f6: e9dcbd, userresponse: 147.1369191209607, device_id: , lang: zh, w22T: 72PZ }逐项解析pow_msg格式为version|difficulty|hashfunc|datetime|captcha_id|lot_number|extra1|extra2其中datetime来自load接口响应。pow_sign是对pow_msg执行 MD5 哈希的结果。setLeft是缺口 X 坐标需通过图像识别获得。userresponse在setLeft基础上加上一个小浮点偏移模拟人为误差js userresponse setLeft parseFloat((Math.random() * 1.2).toFixed(14));动态键值对如5ed6e3f6: e9dcbd规则为取lot_number的第2~9位作为 key取后续6位作为 value⚠️ 注意该命名策略可能随版本更新而变化建议动态提取全局函数进行映射。那么如何准确识别滑块缺口的位置这是整个流程中不可跳过的一环。我们可以借助 OpenCV 实现自动化检测import cv2 import numpy as np def get_slider_offset(bg_img: bytes, slider_img: bytes) - int: 使用OpenCV识别滑块缺口X坐标 :param bg_img: 背景图二进制 :param slider_img: 滑块图二进制 :return: 缺口X坐标 # 转灰度图 bg_gray cv2.imdecode(np.frombuffer(bg_img, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) slide_gray cv2.imdecode(np.frombuffer(slider_img, np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 图像预处理边缘检测 bg_edge cv2.Canny(bg_gray, 100, 200) slide_edge cv2.Canny(slide_gray, 100, 200) # 模板匹配 result cv2.matchTemplate(bg_edge, slide_edge, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) _, _, _, top_left cv2.minMaxLoc(result) return top_left[0] 提示技巧- 可加入cv2.GaussianBlur提升抗噪能力- 若匹配精度不够尝试 Sobel 或 Laplacian 算子增强轮廓- 多次识别取平均值可减少误判现在进入最核心的部分密码学还原。首先处理 RSA 加密部分。我们需要从payload中提取公钥模数modulus和指数exponent。Base64 解码后可见其为标准 ASN.1 编码的 DER 格式公钥。简化处理如下MODULUS_HEX ( 00C1E3934D1614465B33053E7F48EE4EC87B14B95EF88947713D25EECBFF7E74 C7977D02DC1D9451F79DD5D1C10C29ACB6A9B4D6FB7D0A0279B6719E1772565F 09AF627715919221AEF91899CAE08C0D686D748B20A3603BE2318CA6BC2B5970 6592A9219D0BF05C9F65023A21D2330807252AE0066D59CEEFA5F2748EA80BAB81 ) EXPONENT_HEX 10001 # 即 65537Python 实现 RSA 加密使用 PKCS#1 v1.5 填充import binascii from Crypto.PublicKey import RSA from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5 def rsa_encrypt_key(aes_key: str, modulus_hex: str, exponent_hex: str) - str: n int(modulus_hex, 16) e int(exponent_hex, 16) key RSA.construct((n, e)) cipher PKCS1_v1_5.new(key) plaintext bytes.fromhex(aes_key) ciphertext cipher.encrypt(plaintext) return binascii.hexlify(ciphertext).decode() # 示例 aes_key b9acf19ce1a635a9 encrypted_rsa_part rsa_encrypt_key(aes_key, MODULUS_HEX, EXPONENT_HEX)注意极验并未采用更安全的 OAEP 填充因此此处选择兼容性更强的PKCS1_v1_5。接着处理 AES-CBC 加密部分from Crypto.Cipher import AES from Crypto.Util.Padding import pad import json import binascii def aes_cbc_encrypt_json(data_dict: dict, key_hex: str, iv_hex: str 0*32) - str: key bytes.fromhex(key_hex) iv bytes.fromhex(iv_hex) plaintext json.dumps(data_dict, separators(,, :), ensure_asciiFalse) cipher AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv) padded_data pad(plaintext.encode(utf-8), AES.block_size) encrypted cipher.encrypt(padded_data) return binascii.hexlify(encrypted).decode()关键细节包括- 必须使用separators(,, :)去除空格以保证序列化一致性- UTF-8 编码前需填充至块大小16 字节- IV 固定为全零字符串最终将两段密文拼接即得完整w参数w encrypted_aes_part encrypted_rsa_part至此我们已完全掌握极验4滑块验证码的关键参数生成逻辑。整套流程不再依赖任何浏览器环境或 JS 引擎全部基于 Python 原生库实现具备高并发、低延迟、易集成等优势。这种协议级突破能力的应用远不止于爬虫领域。例如在自动化测试平台中它可以快速批量生成验证请求在反欺诈系统中可用于构建对抗样本集结合轨迹模拟算法甚至能训练 AI 模型生成更自然的人类行为特征。未来挑战仍在继续极验已在部分节点启用 WebAssembly 模块进行加密运算对抗手段日益复杂。但只要我们坚持从底层协议出发理解每一段数据的真实含义就总能找到那条通往本质的路径。技术的本质不是对抗而是理解。唯有深入肌理方能游刃有余。欢迎关注我的技术专栏《AI语音合成实战》 —— 探索 B 站 IndexTTS 2.0、零样本克隆、情感解耦等前沿技术《爬虫JS逆向实战》 —— 深入验证码、加密流量、AST混淆等核心技术