网易易盾滑块逆向

最新推荐文章于 2025-04-17 13:45:44 发布
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文章标签： JS逆向 python java
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_88301759/article/details/146161519
版权

书接上文，还是讲滑块方面，本次案例与极验案例过程相似，可以进行反复对比观看

网页接口（base64编码）：aHR0cHM6Ly9kdW4uMTYzLmNvbS90cmlhbC9zZW5zZQ==

先讲整体大思路：

        网页一共发送4次请求，而对我们有用的请求只有后面那三次。

        第二次请求：

                响应返回一个token,对后面的两个请求都有用

                仅一个请求参数需要逆向：cb(类似于uuid的作用，后面的请求也会用到，每一次请求都不一样)

        第三次请求：

                响应回来背景图片的url(重要信息仅此一个)

                请求参数也是只用逆向cb,token（第二次请求返回的)

       第四次请求：

                响应会来validate值，就说明滑块验证通过

                请求参数逆向：

                        cb

                        token(第二次请求返回的)

                        data ：涉及滑块轨迹及其加密

OK，话不多说，开始逆向

Part-1: 参数 cb的破解

        先抓包

注意看，这就是第一第二次发送的请求，我们的中心在第二次                   

这是他的响应，对我们有用的是token值

这是它的请求参数，需要我们破解的是cb值

下面开始cb值的逆向：

        先接口定位，使用关键字搜索 'cb' （可以试试cb: cb=,但都没有结果） 

        搜索结果有4个，都打上断点(建议先做一下文件的本地替换，不会的看我文章结尾)

刷新页面（只有刷新页面才可以触发第一二次请求）

停住了，控制台打印一下，确实是这里生成的cb

那开始逆向f3,经过我的多次尝试，扣JS代码太麻烦了，还是沿用我上期文章的思路，利用webpack（为什么可以用呢？可以看看文件的开头，如果是一个自执行函数，多半可以用，但终点还是找到加载器函数）

将文件全部保存到本地，开始调用webpack

先做一些前置操作做：

加载器全局化，日志打印

写一个main.js文件调用 loader.js，并且附上env.js（补环境文件）

找到f3所属于的函数作用域（闭包），在本地文件搜索一下

经过我的手数它在第72个函数中（如果有什么更好的方法，欢迎在评论区留言！），index是71，所以代码如下：

require('./env')
require('./loader')


x = window.loader(71)
console.log('x:::', x)

运行，报错，再补环境，env.js代码如下：

function setProxyArr(proxyObjArr) {
    for (let i = 0; i < proxyObjArr.length; i++) {
        const handler = `{
      get: function(target, property, receiver) {
        console.log("方法:", "get  ", "对象:", "${proxyObjArr[i]}", "  属性:", property, "  属性类型：", typeof property, ", 属性值：", target[property], ", 属性值类型：", typeof target[property]);
        return target[property];
      },
      set: function(target, property, value, receiver) {
        console.log("方法:", "set  ", "对象:", "${proxyObjArr[i]}", "  属性:", property, "  属性类型：", typeof property, ", 属性值：", value, ", 属性值类型：", typeof target[property]);
        return Reflect.set(...arguments);
      }
    }`;
        eval(`try {
            ${proxyObjArr[i]};
            ${proxyObjArr[i]} = new Proxy(${proxyObjArr[i]}, ${handler});
        } catch (e) {
            ${proxyObjArr[i]} = {};
            ${proxyObjArr[i]} = new Proxy(${proxyObjArr[i]}, ${handler});
        }`);
    }
}

window = self = top = global

delete global;  // 记得用 _global = global 备份一下
delete Buffer;
delete __filename;
delete __dirname;

screen = {}

location = {
    "ancestorOrigins": {},
    "href": "https://dun.163.com/trial/sense",
    "origin": "https://dun.163.com",
    "protocol": "https:",
    "host": "dun.163.com",
    "hostname": "dun.163.com",
    "port": "",
    "pathname": "/trial/sense",
    "search": "",
    "hash": ""
}

navigator = {
    appCodeName: "Mozilla",
    appName: "Netscape",
    appVersion: "5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36",
    userAgent:"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36"
}

history = {}


div = {
    addEventListener: function (){},
    getAttribute: function (a){
        // console.log("div getAttribute:::",a)
    }
}

body = {}

document = {
    createElement :function (ele){
        // console.log("document createElement:::", ele)
        if(ele==="div"){
            return div
        }
    },
    body : body,
    getElementById: function (ele){
        // console.log('document getElementById:::', ele)
    }
}




// setProxyArr(['window', 'navigator', 'screen', 'document', 'div', 'body'])

ActiveXObject = function () {
}
XMLHttpRequest = function () {
}
addEventListener = function () {
}
attachEvent = function () {
}

setTimeout = function (){}
setInterval = function (){}

运行，控制台日志打印如下：

x::: {
  state: {
    version: '2.28.0',
    fingerprint: '',
    config: null,
    langPkg: null,
    smsNew: false,
    captchaType: null,
    type: '',
    load: null,
    verifyStatus: '',
    token: '',
    previousToken: '',
    countsOfVerifyError: 0,
    startTimestamp: null,
    getApiCount: 0,
    coreOffsetWidth: null
  },
  mutations: {
    INVOKE_HOOK: [Function (anonymous)],
    EVENT_CLOSE: [Function (anonymous)],
    EVENT_RESET: [Function (anonymous)],
    EVENT_RESET_CLASSIC: [Function (anonymous)],
    SWITCH_TYPE: [Function (anonymous)],
    SET_TYPE: [Function (anonymous)],
    SWITCH_LOAD_STATUS: [Function (anonymous)],
    UPDATE_VERIFY_STATUS: [Function (anonymous)],
    REFRESH: [Function (anonymous)],
    UPDATE_COUNTS_OF_VERIFYERROR: [Function (anonymous)],
    SET_TOKEN: [Function (anonymous)],
    UPDATE_LINK_TIME: [Function (anonymous)],
    UPDATE_CORE_WIDTH: [Function (anonymous)]
  },
  actions: {
    RESET_STATE: [Function (anonymous)],
    FETCH_CAPTCHA: [Function (anonymous)],
    FETCH_INTELLISENSE_CAPTCHA: [Function (anonymous)],
    VERIFY_INTELLISENSE_CAPTCHA: [Function (anonymous)],
    VERIFY_CAPTCHA: [Function (anonymous)]
  }
}

发现好像并没有f3这个函数，那怎么办呢？去看看源码

发现它导出的是fC,而fC中并没有直接导出f3这个函数，所以我选择魔改一下源码（有风险，比如别的地方调用index=71的函数，它只返回f3函数）

看看效果：

有值，那cb参数就解决了（可以自己去验证一下），下面来获取token

Part-2:发送第二次请求获取token,并发送第三次请求得到bg_url

获取token代码：

import requests
import execjs
import json



headers = {
    "Accept": "*/*",
    "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
    "Cache-Control": "no-cache",
    "Connection": "keep-alive",
    "Pragma": "no-cache",
    "Referer": "https://dun.163.com/",
    "Sec-Fetch-Dest": "script",
    "Sec-Fetch-Mode": "no-cors",
    "Sec-Fetch-Site": "same-site",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36",
    "sec-ch-ua": "\"Not(A:Brand\";v=\"99\", \"Google Chrome\";v=\"133\", \"Chromium\";v=\"133\"",
    "sec-ch-ua-mobile": "?0",
    "sec-ch-ua-platform": "\"Windows\""
}
url = "https://c.dun.163.com/api/v3/get"

cb = execjs.compile(open('main.js', encoding='utf-8').read()).call('get_cb')


params = {
    "referer": "https://dun.163.com/trial/sense",
    "zoneId": "CN31",
    "dt": "zQijXPUjJgBERgVVBQaSNzvUtqMaOUd2",
    "id": "5a0e2d04ffa44caba3f740e6a8b0fa84",
    # "fp": "n44S/96DBCqkZK74/8NWVVUBmwUxPPh3nhqISBTuPp90GXvjNlsMH7xIsmYmT5DwK5\\L0YGJKDJLy7kR1+BfyA\\HVVmCR/P2n4n44qixhrZSTYgfgLm68IUWGeg1fJ0L51E68J8YH\\9U4/3zIKp7uUuv2G2nMIYHPTXm0xTicPfWjxBE:1741501721582",
    "https": "true",
    "type": "",
    "width": "",
    "sizeType": "undefined",
    "version": "2.28.0",
    "dpr": "1.5",
    "dev": "1",
    "cb": cb,
    "ipv6": "false",
    "runEnv": "10",
    "group": "",
    "scene": "",
    "sdkVersion": "",
    "loadVersion": "2.5.3",
    "iv": "4",
    "user": "",
    # "irToken": "JEbnid6cWahANgBEEUPScnqDlh4lZacT",
    "smsVersion": "v3",
    "callback": "__JSONP_3b83yve_13"
}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)

response = "{" + response.text.split('({')[1].split('})')[0] + '}'

response = json.loads(response)

token = response['data']['token']

获取bg_url代码,并把背景图保存到本地：

token = '上面代码返回的token'

headers = {
    'Accept': '*/*',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
    'Cache-Control': 'no-cache',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Pragma': 'no-cache',
    'Referer': 'https://dun.163.com/',
    'Sec-Fetch-Dest': 'script',
    'Sec-Fetch-Mode': 'no-cors',
    'Sec-Fetch-Site': 'same-site',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36',
    'sec-ch-ua': '"Not(A:Brand";v="99", "Google Chrome";v="133", "Chromium";v="133"',
    'sec-ch-ua-mobile': '?0',
    'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
    # 'Cookie': '_ga=GA.1.22e37b3006ff0.98176d9cabfc959599b3; Hm_lvt_4671c5d502135636b837050ec6d716ce=1741489509; __root_domain_v=.163.com; _qddaz=QD.741141489509450; hb_MA-93D5-9AD06EA4329A_source=cn.bing.com; Hm_lpvt_4671c5d502135636b837050ec6d716ce=1741514096',
}


cb = execjs.compile(open('main.js', encoding='utf-8').read()).call('get_cb')

params = {
    'referer': 'https://dun.163.com/trial/sense',
    'zoneId': 'CN31',
    'dt': 'zQijXPUjJgBERgVVBQaSNzvUtqMaOUd2',
    'irToken': 'HJAQbzuAy1RFNgBBQRbWcn6ZKVAhpKsi',
    'id': '5a0e2d04ffa44caba3f740e6a8b0fa84',
    # 'fp': 'n3Y4iD3JoinePcGGSYGjRO0vJr7c1+N2/ji0BOZtzuTyG3nuimqmEIOt37w3k13wLL5BNs8V0/G6v3BrPfn1HETPuQe4k4ZYdpxQUqlWZKqtpK1A2oozhJCy7XLsJbo\\n+2ISYCS9hdkwK\\Qv/r3KplIH5Nfcrh+57MHDZSk5dLkqMiY:1741514987530',
    'https': 'true',
    'type': '',
    'version': '2.28.0',
    'dpr': '1.5',
    'dev': '1',
    'cb': cb,
    'ipv6': 'false',
    'runEnv': '10',
    'group': '',
    'scene': '',
    'lang': 'zh-CN',
    'sdkVersion': '',
    'loadVersion': '2.5.3',
    'iv': '4',
    'user': '',
    'width': '286',
    'audio': 'false',
    'sizeType': '10',
    'smsVersion': 'v3',
    'token': token,
    'callback': '__JSONP_r7ksz63_8',
}

response = requests.get('https://c.dun.163.com/api/v3/get', params=params,  headers=headers)

response = "{" + response.text.split('({')[1].split('})')[0] + '}'
response = json.loads(response)

data = response['data']

bg_url = data['bg'][0]


with open('bg.jpg', 'wb') as f:
    response = requests.get(url=bg_url).content
    f.write(response)

Part-3:破解第四次请求参数data

这是第四次请求的请求参数：

先是接口定位：

        关键字搜索：'ext'(搜索'data'也行)，打上断点

停住了，确实在这里，既然用了webpack，那就一不做二不休，沿用到底

和之前一样的操作，先确定是哪个函数，在调用它，下面是整理后的代码：

但直接调用get_data_是会报错的，而且缺少很多环境，我的做法还是选择魔改源码

还是先看看源码部分，了解一下函数内部逻辑

 'onMouseUp': function(I) {
                    var JB = BZ
                      , O = this[JB(0x31e)];
                    // if (JB(0x78f) === O[JB(0x327)])
                    //     return void Object[JB(0x3a9)](O, {
                    //         'beginTime': 0x0
                    //     });
                    // Object[JB(0x3a9)](O, this['initialDrag']);   // 注释掉的部分大部分是初始化，对函数作用不大，会报环境错误
                    var Z = X[JB(0x3f2)](this['traceData'], q)   // this['traceData']是基于滑块轨迹生成的,  q 是定值50
                      , z = this['$store'][JB(0x2fa)][JB(0x167)]  // z 是 token
                      , H = R(j(z, parseInt(this[JB(0x178)][JB(0x60c)][JB(0x7af)], 0xa) / this[JB(0x758)] * 0x64 + ''))  //  this[JB(0x178)][JB(0x60c)][JB(0x7af)] 疑似滑块终点x坐标(eg.116px);   this[JB(0x758)] 定值286（width,可能每个电脑不一定都一样）
                      , f0 = P(X[JB(0x5da)](this['atomTraceData'], 0x2));  // this['atomTraceData'] 基于滑块轨迹生成的
                    this['onVerifyCaptcha']({
                        'data': JSON[JB(0x3b4)]({
                            'd': R(Z[JB(0x6a5)](':')),
                            'm': '',
                            'p': H,
                            'f': R(j(z, f0['join'](','))),
                            'ext': R(j(z, this['mouseDownCounts'] + ',' + this['traceData']['length']))   // this['mouseDownCounts'] 定值 1
                        })
                    });
                },

注意看我的注释，看完源码发现，我们还有一些东西要解决：

        1.traceData

        2.atomTraceData

        3.滑块的终点x坐标

控制台打印看看情况：

明显，atomTraceData为真轨迹，而 traceData是基于前者生成的。OK,找traceData的生成逻辑

搜索一下

打上断点，调试

 var f2 = this[JY(0x69d)][JY(0x2fa)][JY(0x167)]  // toekn值
                          , f3 = [Math['round'](z[JY(0x570)] < 0x0 ? 0x0 : z['dragX']), Math[JY(0xd7)](z[JY(0x7a6)] - z[JY(0x727)]), X[JY(0x3af)]() - z[JY(0x6ae)]];  // 滑块轨迹
                        this[JY(0x6a1)][JY(0x375)](f3);  // atomTraceData.push(f3)
                        var f4 = j(f2, f3 + '');     // 这里生成的traceData的元素   
                        this['traceData'][JY(0x375)](f4),

经过细心观察，发现，f3是滑块轨迹数组，我生成traceData的关键在于j函数，先搞定j函数再考虑滑块轨迹

和之前一样，找到调用的函数，再讲j函数导出

代码如下：

require('./env')
require('./loader')


x = window.loader(71)
console.log('x:::', x)
console.log(x())

function get_cb(){
    return x()
}


J_f8 = window.loader(10)['xorEncode']

function get_track_encrypt(token, arr){
    var track_encrypt = []
    for(i of arr){
       track_encrypt.push( J_f8(token, i + ''))
    }
    return track_encrypt
}




get_data_ = window.loader(36)["_options"]['methods']['onMouseUp']
console.log("get_data_:::", get_data_)

接下来考虑atomtraceData的生成，下面是我的代码（基本和之前一样，不多赘述），毕竟滑块轨迹的生成的基本上不是过滑块的重点,还是用打码平台（得塔云）

from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64
import random


class DeTaYun:
    def __init__(self, key, verify_idf_id, img_path):
        self.key = key
        self.img_path = img_path
        self.verify_idf_id = verify_idf_id

    # PIL图片保存为base64编码
    def PIL_base64(self, img, coding='utf-8'):
        img_format = img.format
        if img_format == None:
            img_format = 'JPEG'
        format_str = 'JPEG'
        if 'png' == img_format.lower():
            format_str = 'PNG'
        if 'gif' == img_format.lower():
            format_str = 'gif'
        if img.mode == "P":
            img = img.convert('RGB')
        if img.mode == "RGBA":
            format_str = 'PNG'
            img_format = 'PNG'
        output_buffer = BytesIO()
        img.save(output_buffer, quality=100, format=format_str)
        byte_data = output_buffer.getvalue()
        base64_str = 'data:image/' + img_format.lower() + ';base64,' + \
                     base64.b64encode(byte_data).decode(coding)
        return base64_str

    # 验证码识别接口
    def parse_verify(self):
        url = "https://bq1gpmr8.xiaomy.net//openapi/verify_code_identify/"
        header = {"Content-Type": "application/json"}
        data = {
            # 用户的key
            "key": self.key,
            # 验证码类型
            "verify_idf_id": self.verify_idf_id,
            # 样例图片
            "img_base64": self.PIL_base64(Image.open(self.img_path)),
        }
        # 发送请求调用接口
        response = requests.post(url=url, json=data, headers=header)
        # 获取响应数据，识别结果
        return response.text

def get_slide_x():
    key = "用自己的key"
    verify_idf_id = '6'
    img_path = './bg.jpg'
    detayun = DeTaYun(key, verify_idf_id, img_path)
    distance = int(json.loads(detayun.parse_verify())['data']['distance'] / 320 * 286) + 6
    return distance


x_end = get_slide_x()


x = 0
y = 0
t = random.randint(70, 100)
count = 0
track = []
while x <= x_end:
    track_item = [x, y, t]
    track.append(track_item)
    x += 1
    t += random.randint(5, 10)
    if count % 6 == 0:
        y -= 1
    count += 1

这样traceData,atomtraceData都有了(注意这里的x_end不是js中的，js中的x_end，要再减7)，最后来解决data的生成

经过我们上面的操作，我们已经有了魔改get_data_函数的资本

下面是魔改后的代码：

 'onMouseUp': function(traceData, atomTraceData, token, x_end) {
                    var JB = BZ
                      , O = this[JB(0x31e)];
                    // if (JB(0x78f) === O[JB(0x327)])
                    //     return void Object[JB(0x3a9)](O, {
                    //         'beginTime': 0x0
                    //     });
                    // Object[JB(0x3a9)](O, this['initialDrag']);   // 注释掉的部分大部分是初始化，对函数作用不大，会报环境错误
                    var Z = X[JB(0x3f2)](traceData, q)   // this['traceData']是基于滑块轨迹生成的,  q 是定值50
                      , z = token // z 是 token
                      , H = R(j(z, parseInt(x_end + 'px', 0xa) / 286 * 0x64 + ''))  //  this[JB(0x178)][JB(0x60c)][JB(0x7af)] 疑似滑块终点x坐标(eg.116px);   this[JB(0x758)] 定值286（width,可能每个电脑不一定都一样）
                      , f0 = P(X[JB(0x5da)](atomTraceData, 0x2));  // this['atomTraceData'] 基于滑块轨迹生成的
                    // this['onVerifyCaptcha']({
                    //     'data': JSON[JB(0x3b4)]({
                    //         'd': R(Z[JB(0x6a5)](':')),
                    //         'm': '',
                    //         'p': H,
                    //         'f': R(j(z, f0['join'](','))),
                    //         'ext': R(j(z, this['mouseDownCounts'] + ',' + this['traceData']['length']))   // this['mouseDownCounts'] 定值 1
                    //     })
                    // });
                    return {
                        'data': JSON[JB(0x3b4)]({
                            'd': R(Z[JB(0x6a5)](':')),
                            'm': '',
                            'p': H,
                            'f': R(j(z, f0['join'](','))),
                            'ext': R(j(z, 1 + ',' + traceData['length']))   // this['mouseDownCounts'] 定值 1
                        })
                    }
                },

这是main.js中的代码：

require('./env')
require('./loader')


x = window.loader(71)
console.log('x:::', x)
console.log(x())

function get_cb(){
    return x()
}


J_f8 = window.loader(10)['xorEncode']

function get_track_encrypt(token, arr){
    var track_encrypt = []
    for(i of arr){
       track_encrypt.push( J_f8(token, i + ''))
    }
    return track_encrypt
}



get_data_ = window.loader(36)["_options"]['methods']['onMouseUp']

function get_data(track, track_enc, token, x_end){
    return get_data_(track, track_enc, token, x_end)
}

最后再进行代码整合：

python代码：

main.py

import requests
import execjs
import json
from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64
import random


class DeTaYun:
    def __init__(self, key, verify_idf_id, img_path):
        self.key = key
        self.img_path = img_path
        self.verify_idf_id = verify_idf_id

    # PIL图片保存为base64编码
    def PIL_base64(self, img, coding='utf-8'):
        img_format = img.format
        if img_format == None:
            img_format = 'JPEG'
        format_str = 'JPEG'
        if 'png' == img_format.lower():
            format_str = 'PNG'
        if 'gif' == img_format.lower():
            format_str = 'gif'
        if img.mode == "P":
            img = img.convert('RGB')
        if img.mode == "RGBA":
            format_str = 'PNG'
            img_format = 'PNG'
        output_buffer = BytesIO()
        img.save(output_buffer, quality=100, format=format_str)
        byte_data = output_buffer.getvalue()
        base64_str = 'data:image/' + img_format.lower() + ';base64,' + \
                     base64.b64encode(byte_data).decode(coding)
        return base64_str

    # 验证码识别接口
    def parse_verify(self):
        url = "https://bq1gpmr8.xiaomy.net//openapi/verify_code_identify/"
        header = {"Content-Type": "application/json"}
        data = {
            # 用户的key
            "key": self.key,
            # 验证码类型
            "verify_idf_id": self.verify_idf_id,
            # 样例图片
            "img_base64": self.PIL_base64(Image.open(self.img_path)),
        }
        # 发送请求调用接口
        response = requests.post(url=url, json=data, headers=header)
        # 获取响应数据，识别结果
        return response.text


def get_slide_x():
    """获取滑块终点位置的x坐标"""
    key = "用自己的key"
    verify_idf_id = '6'
    img_path = './bg.jpg'
    detayun = DeTaYun(key, verify_idf_id, img_path)
    distance = int(json.loads(detayun.parse_verify())['data']['distance'] / 320 * 286) + 6
    return distance


def get_token():
    """发送 ’get?referer‘ 请求，获取token值"""
    headers = {
        "Accept": "*/*",
        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
        "Cache-Control": "no-cache",
        "Connection": "keep-alive",
        "Pragma": "no-cache",
        "Referer": "https://dun.163.com/",
        "Sec-Fetch-Dest": "script",
        "Sec-Fetch-Mode": "no-cors",
        "Sec-Fetch-Site": "same-site",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36",
        "sec-ch-ua": "\"Not(A:Brand\";v=\"99\", \"Google Chrome\";v=\"133\", \"Chromium\";v=\"133\"",
        "sec-ch-ua-mobile": "?0",
        "sec-ch-ua-platform": "\"Windows\""
    }
    url = "https://c.dun.163.com/api/v3/get"
    cb = execjs.compile(open('main.js', encoding='utf-8').read()).call('get_cb')
    params = {
        "referer": "https://dun.163.com/trial/sense",
        "zoneId": "CN31",
        "dt": "zQijXPUjJgBERgVVBQaSNzvUtqMaOUd2",
        "id": "5a0e2d04ffa44caba3f740e6a8b0fa84",
        "https": "true",
        "type": "",
        "width": "",
        "sizeType": "undefined",
        "version": "2.28.0",
        "dpr": "1.5",
        "dev": "1",
        "cb": cb,
        "ipv6": "false",
        "runEnv": "10",
        "group": "",
        "scene": "",
        "sdkVersion": "",
        "loadVersion": "2.5.3",
        "iv": "4",
        "user": "",
        "smsVersion": "v3",
        "callback": "__JSONP_3b83yve_13"
    }

    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    response = "{" + response.text.split('({')[1].split('})')[0] + '}'
    response = json.loads(response)

    return response['data']['token']


def get_bg_url(token):
    """获取背景图网址"""
    headers = {
        'Accept': '*/*',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
        'Cache-Control': 'no-cache',
        'Connection': 'keep-alive',
        'Pragma': 'no-cache',
        'Referer': 'https://dun.163.com/',
        'Sec-Fetch-Dest': 'script',
        'Sec-Fetch-Mode': 'no-cors',
        'Sec-Fetch-Site': 'same-site',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36',
        'sec-ch-ua': '"Not(A:Brand";v="99", "Google Chrome";v="133", "Chromium";v="133"',
        'sec-ch-ua-mobile': '?0',
        'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',
    }
    cb = execjs.compile(open('main.js', encoding='utf-8').read()).call('get_cb')
    params = {
        'referer': 'https://dun.163.com/trial/sense',
        'zoneId': 'CN31',
        'dt': 'zQijXPUjJgBERgVVBQaSNzvUtqMaOUd2',
        'irToken': 'HJAQbzuAy1RFNgBBQRbWcn6ZKVAhpKsi',
        'id': '5a0e2d04ffa44caba3f740e6a8b0fa84',
        'https': 'true',
        'type': '',
        'version': '2.28.0',
        'dpr': '1.5',
        'dev': '1',
        'cb': cb,
        'ipv6': 'false',
        'runEnv': '10',
        'group': '',
        'scene': '',
        'lang': 'zh-CN',
        'sdkVersion': '',
        'loadVersion': '2.5.3',
        'iv': '4',
        'user': '',
        'width': '286',
        'audio': 'false',
        'sizeType': '10',
        'smsVersion': 'v3',
        'token': token,
        'callback': '__JSONP_r7ksz63_8',
    }

    response = requests.get('https://c.dun.163.com/api/v3/get', params=params, headers=headers)
    response = "{" + response.text.split('({')[1].split('})')[0] + '}'
    response = json.loads(response)
    data = response['data']

    return data['bg'][0]


def get_bg(bg_url):
    """将背景图保存到本地"""
    response = requests.get(url=bg_url)
    with open('bg.jpg', 'wb') as f:
        f.write(response.content)


def get_track_raw(x_end):
    """生成原始的，未经加工的滑块轨迹"""
    x = 0
    y = 0
    t = random.randint(70, 100)
    count = 0
    track = []
    while x <= x_end:
        track_item = [x, y, t]
        track.append(track_item)
        x += 1
        t += random.randint(5, 10)
        if count % 6 == 0:
            y -= 1
        count += 1

    return track


def get_track_enc(token, track):
    """获得经过加密处理的滑块轨迹"""
    return execjs.compile(open('main.js', encoding='utf-8').read()).call('get_track_encrypt', token, track)


def get_data(track, track_encrypt, token, x_end):
    """护额的请求参数data"""
    return execjs.compile(open('main.js', encoding='utf-8').read()).call('get_data', track, track_encrypt, token, x_end)['data']


def get_verify(token, data):
    """完成验证请求"""
    headers = {
        "Accept": "*/*",
        "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
        "Cache-Control": "no-cache",
        "Connection": "keep-alive",
        "Pragma": "no-cache",
        "Referer": "https://dun.163.com/",
        "Sec-Fetch-Dest": "script",
        "Sec-Fetch-Mode": "no-cors",
        "Sec-Fetch-Site": "same-site",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36",
        "sec-ch-ua": "\"Not(A:Brand\";v=\"99\", \"Google Chrome\";v=\"133\", \"Chromium\";v=\"133\"",
        "sec-ch-ua-mobile": "?0",
        "sec-ch-ua-platform": "\"Windows\""
    }
    url = "https://c.dun.163.com/api/v3/check"
    cb = execjs.compile(open('main.js', encoding='utf-8').read()).call('get_cb')
    params = {
        "referer": "https://dun.163.com/trial/sense",
        "zoneId": "CN31",
        "dt": "zQijXPUjJgBERgVVBQaSNzvUtqMaOUd2",
        "id": "5a0e2d04ffa44caba3f740e6a8b0fa84",
        "token": token,
        "data": data,
        "width": "286",
        "type": "2",
        "version": "2.28.0",
        "cb": cb,
        "user": "",
        "extraData": "",
        "bf": "0",
        "runEnv": "10",
        "sdkVersion": "",
        "loadVersion": "2.5.3",
        "iv": "4",
        "callback": "__JSONP_wootm5k_91"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    response = "{" + response.text.split('({')[1].split('})')[0] + '}'
    response = json.loads(response)
    result = response['data']['result']
    if result:
        print('validate:::', response['data']['validate'])
        return response['data']['validate']
    else:
        return 0


def main():
    """总操作"""
    token = get_token()
    bg_url = get_bg_url(token=token)
    get_bg(bg_url=bg_url)
    x_end = get_slide_x()
    track = get_track_raw(x_end=x_end)
    track_enc = get_track_enc(token=token, track=track)
    x_end -= 7
    data = get_data(track=track, track_encrypt=track_enc, token=token, x_end=x_end)
    res = get_verify(token=token, data=data)
    count = 0
    while res == 0:
        print(f"第{count}次验证失败，正在重新验证！！！")
        token = get_token()
        bg_url = get_bg_url(token=token)
        get_bg(bg_url=bg_url)
        x_end = get_slide_x()
        track = get_track_raw(x_end=x_end)
        track_enc = get_track_enc(token=token, track=track)
        x_end -= 7
        data = get_data(track=track, track_encrypt=track_enc, token=token, x_end=x_end)
        res = get_verify(token=token, data=data)
        count += 1
    print("程序结束！！！")

if __name__ == "__main__":
    main()

JS代码：

main.js

require("./env")
require('./loader')


x = window.loader(71)
function get_cb(){
    return x()
}


J_f8 = window.loader(10)['xorEncode']
function get_track_encrypt(token, arr){
    var track_encrypt = []
    for(i of arr){
       track_encrypt.push( J_f8(token, i + ''))
    }
    return track_encrypt
}


get_data_ = window.loader(36)["_options"]['methods']['onMouseUp']
function get_data(track, track_enc, token, x_end){
    return get_data_(track, track_enc, token, x_end)
}

env.js

window = self = top = global

delete global;  // 记得用 _global = global 备份一下
delete Buffer;
delete __filename;
delete __dirname;

screen = {}

location = {
    "ancestorOrigins": {},
    "href": "https://dun.163.com/trial/sense",
    "origin": "https://dun.163.com",
    "protocol": "https:",
    "host": "dun.163.com",
    "hostname": "dun.163.com",
    "port": "",
    "pathname": "/trial/sense",
    "search": "",
    "hash": ""
}

navigator = {
    appCodeName: "Mozilla",
    appName: "Netscape",
    appVersion: "5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36",
    userAgent:"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36"
}

history = {}


div = {
    addEventListener: function (){},
    getAttribute: function (a){
        // console.log("div getAttribute:::",a)
    }
}

body = {}

document = {
    createElement :function (ele){
        // console.log("document createElement:::", ele)
        if(ele==="div"){
            return div
        }
    },
    body : body,
    getElementById: function (ele){
        // console.log('document getElementById:::', ele)
    }
}



ActiveXObject = function () {}
XMLHttpRequest = function () {}
addEventListener = function () {}
attachEvent = function () {}
setTimeout = function (){}
setInterval = function (){}

loader.js注意按照我上面的代码魔改就行（文件太大了，就不放这了）

最后再运行一下，看看效果：

拿到validate，成功搞定

END

这一篇博客和上一篇做法几乎相同，希望对读者有帮助，有问题评论区留言

最后感谢观看，原创不易，点赞关注支持一下！

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07-31 1315
用Python+Node.js 实现 请求网易易盾生成滑块、识别滑块、验证滑块、发送短信等操作
【web js逆向分析易盾滑块cb参数】逆向分析网易易盾滑块的cb参数，仅供学习交流
₰₯₮ 的博客
02-01 1811
【web js逆向分析易盾滑块cb参数】逆向分析网易易盾滑块的cb参数，仅供学习交流。 教你解决逆向中遇到的问题，全程无废话
【web js逆向分析易盾滑块fp参数】逆向分析网易易盾滑块的 fp 参数，仅供学习交流
₰₯₮ 的博客
02-04 2349
【web js逆向分析易盾滑块fp参数】逆向分析网易易盾滑块的 fp 参数，仅供学习交流。 看完你就知道怎么玩了，全程不废话，看到就是学到
易盾增强版滑块验证码的逆向
shanf7921的博客
09-09 2566
基于易盾旧版验证码的基础，分析了最新版本普通版滑块和增强版滑块。
网易易盾滑块逆向分析 js 滑动轨迹生成_2
weixin_44236034的博客
03-09 3307
1、首先就是通过我第一篇文章拿到我们要滑动的图片，还有token2、第二步识别出滑动的距离，这里考虑到图片中滑块距离左边的距离需要在识别出来的距离上适当的加上或者减去一些数3、通过识别出来的距离以及token去模拟滑动，通过 x 还有移动的距离去随机生成并进行加密4、接着就是 d m p ext 的生成，这里需要助理的是图片的大小，是否是300 或者320 适当的进行调整，还有距离左边的距离，都是需要去测试的。
网易易盾——推理拼图验证码参数逆向分析和调用
wangluoanquan111的博客
12-26 2005
之前发过一篇文章，《对无序的验证码拼图还原》，地址在，本篇文章主要是对验证的提交参数进行逆向分析，成功演示结果在最底部。
安装逆向网易易盾滑块验证
09-13
您好！要安装逆向网易易盾滑块验证，您需要按照以下步骤进行操作： 1. 在您的项目中引入网易易盾滑块验证的 JavaScript SDK。可以通过在页面的 `<head>` 标签中插入如下代码来加载 SDK： ```html <script src="//nosdn.127.net/yidun/2.17.0/yidun.js"></script> ``` 2. 在页面中设置一个用于展示滑块验证的容器元素。在合适的位置插入如下代码： ```html <div id="captcha"></div> ``` 3. 在页面中初始化滑块验证。在页面加载完成后，调用 `init` 方法进行初始化操作，并传入相关参数。示例代码如下： ```javascript window.onload = function() { var options = { captchaId: 'YOUR_CAPTCHA_ID', mode: 'popup', width: '300px', onVerify: function(err, data) { if (err) { // 验证失败，请进行相应处理 } else { // 验证成功，请进行相应处理 } } }; var nc=initNECaptcha(options, function (instance) { // 初始化成功后得到验证实例 instance，可以调用实例的方法 }, function (err) { // 初始化失败后触发该函数，例如网络错误，cdn 地址无法访问等 }); } ``` 在上述代码中，您需要将 `YOUR_CAPTCHA_ID` 替换为您在网易易盾申请的验证码 ID。此外，您还可以根据需要自定义其他参数，比如 `mode`（弹出框模式）、`width`（滑块宽度）等。 注意：为了确保安全性，强烈建议将验证请求发送到服务器进行二次校验，以防止客户端被篡改。 希望以上信息对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。
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