dromara/tianai-captcha 验证码类型详解-优快云博客

dromara/tianai-captcha 验证码类型详解

【免费下载链接】tianai-captcha 可能是java界最好的开源行为验证码 [滑块验证码、点选验证码、行为验证码、旋转验证码，滑动验证码] 项目地址: https://gitcode.com/dromara/tianai-captcha

本文详细解析了dromara/tianai-captcha中四种验证码的实现原理：滑块验证码、旋转验证码、滑动还原验证码和文字点选验证码。每种验证码类型都包含核心流程、关键代码实现、验证逻辑及安全优化策略，为开发者提供全面的技术参考。

滑块验证码实现原理

滑块验证码是一种常见的行为验证码类型，通过要求用户拖动滑块到指定位置来完成验证。其核心原理包括图像处理、随机位置生成和验证逻辑。以下将详细介绍其实现细节。

1. 核心组件与流程

滑块验证码的实现主要依赖于以下核心组件：

背景图与滑块模板：背景图是验证码的底图，滑块模板是用户需要拖动的部分。
随机位置生成：系统随机生成滑块在背景图中的目标位置。
图像处理：通过切割、叠加等操作生成验证码图像。
验证逻辑：校验用户拖动滑块的位置是否在允许的误差范围内。

以下是滑块验证码生成的流程图：

mermaid

2. 关键代码实现

2.1 随机位置生成

系统通过以下代码生成滑块在背景图中的随机位置：

int randomX = randomInt(fixedTemplate.getWidth() + 5, background.getWidth() - fixedTemplate.getWidth() - 10);
int randomY = randomInt(background.getHeight() - fixedTemplate.getHeight());

randomX 和 randomY 分别表示滑块在背景图中的目标位置。
通过限制范围确保滑块不会超出背景图边界。

2.2 图像切割与叠加

滑块的生成通过切割背景图并叠加凹槽和混淆块实现：

BufferedImage cutImage = CaptchaImageUtils.cutImage(background, maskTemplate, randomX, randomY);
CaptchaImageUtils.overlayImage(background, fixedTemplate, randomX, randomY);

cutImage 是从背景图中切割出的滑块部分。
fixedTemplate 是凹槽模板，用于在背景图上标记滑块的目标位置。

2.3 混淆块生成

为防止恶意攻击，系统会生成混淆块：

BufferedImage obfuscateImage = createObfuscate(fixedTemplate);
int obfuscateX = randomObfuscateX(randomX, fixedTemplate.getWidth(), background.getWidth());
CaptchaImageUtils.overlayImage(background, obfuscateImage, obfuscateX, randomY);

createObfuscate 方法生成一个透明度随机的混淆块。
randomObfuscateX 确保混淆块不会与滑块重叠。

3. 验证逻辑

用户拖动滑块后，系统会校验其位置是否在允许的误差范围内：

public boolean validate(int userX, int targetX, int tolerance) {
    return Math.abs(userX - targetX) <= tolerance;
}

userX 是用户拖动滑块的位置。
targetX 是系统生成的目标位置。
tolerance 是允许的误差范围。

4. 类图

以下是滑块验证码生成器的类图： mermaid

5. 总结

滑块验证码的实现结合了图像处理和随机化技术，确保验证过程既安全又用户友好。通过切割背景图、生成混淆块和严格的验证逻辑，有效防止了自动化攻击。

旋转验证码实现原理

旋转验证码是一种常见的行为验证码类型，其核心原理是通过旋转图片的方式让用户将图片旋转到正确的位置，从而完成验证。本节将深入探讨 dromara/tianai-captcha 中旋转验证码的实现原理，包括生成和校验流程。

1. 旋转验证码生成流程

旋转验证码的生成主要由 StandardRotateImageCaptchaGenerator 类实现。以下是其核心流程：

mermaid

关键代码分析

public class StandardRotateImageCaptchaGenerator extends AbstractImageCaptchaGenerator {
    @Override
    public void doGenerateCaptchaImage(CaptchaExchange captchaExchange) {
        // 1. 获取背景图片资源
        Resource backgroundResource = captchaExchange.getBackgroundResource();
        // 2. 随机生成旋转角度
        int rotateAngle = generateRandomAngle();
        // 3. 旋转图片
        BufferedImage rotatedImage = rotateImage(backgroundResource, rotateAngle);
        // 4. 存储旋转角度和图片数据
        captchaExchange.putCustomData("rotateAngle", rotateAngle);
        captchaExchange.putCustomData("rotatedImage", rotatedImage);
    }
}

2. 旋转验证码校验流程

旋转验证码的校验由 SimpleImageCaptchaValidator 类实现。以下是其核心流程：

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关键代码分析

public class SimpleImageCaptchaValidator implements ImageCaptchaValidator {
    @Override
    public boolean valid(ImageCaptchaTrack track, AnyMap validData) {
        // 1. 获取用户提交的旋转角度
        int userAngle = track.getParam("rotateAngle");
        // 2. 获取正确的旋转角度
        int correctAngle = validData.getInt("rotateAngle");
        // 3. 计算误差范围
        float tolerant = validData.getFloat("tolerant", 5.0f);
        // 4. 校验角度是否在允许的误差范围内
        return Math.abs(userAngle - correctAngle) <= tolerant;
    }
}

3. 核心类与功能

类名	功能描述
`StandardRotateImageCaptchaGenerator`	负责生成旋转验证码，包括随机角度生成和图片旋转。
`SimpleImageCaptchaValidator`	负责校验用户提交的旋转角度是否匹配，支持误差范围配置。
`ImageCaptchaResourceManager`	管理验证码所需的图片资源，如背景图片和模板图片。

4. 示例代码

以下是一个简单的旋转验证码生成和校验示例：

// 生成旋转验证码
ImageCaptchaApplication application = TACBuilder.builder()
        .addResource("ROTATE", new Resource("classpath", "background.jpg"))
        .build();
CaptchaResponse<ImageCaptchaVO> response = application.generateCaptcha("ROTATE");

// 校验旋转验证码
ImageCaptchaTrack track = new ImageCaptchaTrack();
track.putParam("rotateAngle", 45); // 用户提交的角度
ApiResponse<?> validResponse = application.matching(response.getId(), new MatchParam(track));
System.out.println("校验结果: " + validResponse.isSuccess());

通过以上分析，可以清晰地了解 dromara/tianai-captcha 中旋转验证码的实现原理及其核心流程。

滑动还原验证码实现原理

滑动还原验证码是一种常见的验证码类型，通过要求用户将滑块拖动到指定位置来完成验证。其核心原理包括生成验证码图片、计算滑块位置、验证用户行为等步骤。以下将详细介绍其实现原理。

1. 验证码生成流程

滑动还原验证码的生成流程主要包括以下几个步骤：

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随机选择背景图片：从资源库中随机选择一张背景图片。
随机选择滑块模板：选择滑块和凹槽的模板图片。
计算滑块位置：随机生成滑块在背景图片上的位置（x, y坐标）。
生成凹槽和滑块：根据模板图片生成凹槽和滑块，并将凹槽嵌入背景图片中。
合并图片：将滑块和背景图片合并，生成最终的验证码图片。
返回验证码数据：将验证码图片和滑块位置信息返回给前端。

2. 关键代码实现

以下是滑动还原验证码的核心代码实现，基于 StandardSliderImageCaptchaGenerator 类：

@SneakyThrows
@Override
public void doGenerateCaptchaImage(CaptchaExchange captchaExchange) {
    GenerateParam param = captchaExchange.getParam();
    ResourceMap templateResource = requiredRandomGetTemplate(param.getType(), param.getTemplateImageTag());
    Resource resourceImage = requiredRandomGetResource(param.getType(), param.getBackgroundImageTag());
    BufferedImage background = getResourceImage(resourceImage);
    BufferedImage fixedTemplate = getTemplateImage(templateResource, TEMPLATE_FIXED_IMAGE_NAME);
    BufferedImage activeTemplate = getTemplateImage(templateResource, TEMPLATE_ACTIVE_IMAGE_NAME);
    BufferedImage maskTemplate = fixedTemplate;

    // 随机生成滑块位置
    int randomX = randomInt(fixedTemplate.getWidth() + 5, background.getWidth() - fixedTemplate.getWidth() - 10);
    int randomY = randomInt(background.getHeight() - fixedTemplate.getHeight());

    // 生成凹槽和滑块
    BufferedImage cutImage = CaptchaImageUtils.cutImage(background, maskTemplate, randomX, randomY);
    CaptchaImageUtils.overlayImage(background, fixedTemplate, randomX, randomY);
    CaptchaImageUtils.overlayImage(cutImage, activeTemplate, 0, 0);

    // 合并图片
    BufferedImage matrixTemplate = CaptchaImageUtils.createTransparentImage(activeTemplate.getWidth(), background.getHeight());
    CaptchaImageUtils.overlayImage(matrixTemplate, cutImage, 0, randomY);

    captchaExchange.setBackgroundImage(background);
    captchaExchange.setTemplateImage(matrixTemplate);
    captchaExchange.setTransferData(new Point(randomX, randomY));
}

3. 验证流程

用户拖动滑块后，前端将滑块的位置信息发送到后端进行验证。后端通过比较用户拖动的位置与生成时的位置，判断验证是否通过。

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4. 误差计算

为了提升用户体验，滑动还原验证码通常会允许一定的误差范围。例如，SliderCaptchaPercentageValidator 会计算用户拖动位置与生成位置的百分比误差，判断是否在允许范围内。

@Override
public boolean checkPercentage(MatchParam matchParam, ImageCaptchaTrack track, float percentage) {
    Point point = track.getPoint();
    int x = point.x;
    int y = point.y;
    int targetX = matchParam.getX();
    int targetY = matchParam.getY();
    float xPercentage = Math.abs(x - targetX) / (float) matchParam.getWidth();
    float yPercentage = Math.abs(y - targetY) / (float) matchParam.getHeight();
    return xPercentage <= percentage && yPercentage <= percentage;
}

5. 安全优化

为了防止自动化攻击，滑动还原验证码通常会加入以下安全优化：

混淆凹槽：在背景图片中随机生成多个凹槽，增加识别难度。
动态模板：每次生成验证码时随机选择不同的滑块和凹槽模板。
行为分析：记录用户的拖动行为，分析是否为机器操作。

通过以上步骤，滑动还原验证码能够有效区分人类用户和自动化脚本，保障系统安全。

文字点选验证码实现原理

文字点选验证码是一种常见的验证码类型，用户需要按照提示点击图片中的特定文字或字符，以证明其非机器操作。本节将深入探讨 tianai-captcha 中文字点选验证码的实现原理，包括生成逻辑、校验机制以及核心代码解析。

1. 验证码生成流程

文字点选验证码的生成流程可以分为以下几个步骤：

随机生成文字提示：从预设的字符库中随机选取若干字符作为验证码的提示文字。
生成点击图片：为每个提示文字生成一个独立的图片，图片中包含随机颜色、字体和旋转角度。
生成提示图片：将所有提示文字拼接成一张提示图片，用于展示给用户。
组合背景与提示：将背景图片和提示图片组合，生成最终的验证码图片。

以下是一个流程图展示生成流程：

mermaid

2. 核心代码解析

StandardWordClickImageCaptchaGenerator 是文字点选验证码的核心实现类，继承自 AbstractClickImageCaptchaGenerator。以下是其关键方法：

2.1 随机生成文字提示

@Override
protected List<Resource> randomGetClickImgTips(GenerateParam param) {
    Integer checkClickCount = param.getOrDefault(ParamKeyEnum.CLICK_CHECK_CLICK_COUNT, getCheckClickCount());
    Integer interferenceCount = param.getOrDefault(ParamKeyEnum.CLICK_INTERFERENCE_COUNT, getInterferenceCount());
    int tipSize = interferenceCount + checkClickCount;
    ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();
    List<Resource> tipList = new ArrayList<>(tipSize);
    for (int i = 0; i < tipSize; i++) {
        String randomWord = FontUtils.getRandomChar(random);
        tipList.add(new Resource(null, randomWord));
    }
    return tipList;
}

2.2 生成点击图片

@Override
public ImgWrapper getClickImg(Resource tip, Color randomColor) {
    if (randomColor == null) {
        ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();
        randomColor = CaptchaImageUtils.getRandomColor(random);
    }
    int randomDeg = randomInt(0, 85);
    FontWrapper fontWrapper = randomFont();
    Font font = fontWrapper.getFont();
    float currentFontTopCoef = fontWrapper.getCurrentFontTopCoef();
    BufferedImage fontImage = CaptchaImageUtils.drawWordImg(randomColor,
            tip.getData(),
            font,
            currentFontTopCoef,
            clickImgWidth,
            clickImgHeight,
            randomDeg);
    return new ImgWrapper(fontImage, tip, randomColor);
}

2.3 生成提示图片

public ImgWrapper genTipImage(List<ClickImageCheckDefinition> imageCheckDefinitions) {
    FontWrapper fontWrapper = randomFont();
    Font font = fontWrapper.getFont();
    float currentFontTopCoef = fontWrapper.getCurrentFontTopCoef();
    String tips = imageCheckDefinitions.stream().map(c -> c.getTip().getData()).collect(Collectors.joining());
    int fontWidth = tips.length() * font.getSize();
    int width = fontWidth + 6;
    int height = font.getSize() + 6;
    float left = (width - fontWidth) / 2f;
    float top = 6 / 2f + font.getSize() - currentFontTopCoef;
    BufferedImage bufferedImage = CaptchaImageUtils.genSimpleImgCaptcha(tips,
            font, width, height, left, top, tipImageInterferenceLineNum, tipImageInterferencePointNum);
    return new ImgWrapper(bufferedImage, new Resource(null, tips), null);
}

3. 验证码校验机制

校验机制由 SimpleImageCaptchaValidator 实现，核心逻辑如下：

提取用户点击数据：从用户提交的数据中提取点击坐标和顺序。
匹配点击位置：将用户点击位置与生成的验证码数据中的正确位置进行比对。
计算容错范围：允许一定的点击误差，提高用户体验。

以下是校验逻辑的伪代码：

public boolean validate(ImageCaptchaTrack track, List<ClickImageCheckDefinition> checkDefinitions) {
    for (ClickImageCheckDefinition definition : checkDefinitions) {
        if (!isClickInRange(track.getClickX(), track.getClickY(), definition.getX(), definition.getY())) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

4. 总结

文字点选验证码通过随机生成提示文字、动态生成点击图片以及严格的校验机制，有效防止了机器自动化操作。其核心实现类 StandardWordClickImageCaptchaGenerator 和 SimpleImageCaptchaValidator 提供了高度可配置的选项，适应不同场景的需求。

总结

本文系统介绍了dromara/tianai-captcha的四种验证码实现方案，涵盖图像处理、随机化生成、行为验证等核心技术。通过详细的流程图、类图和代码示例，展示了如何构建高安全性、用户体验良好的验证码系统。这些方案能有效防御自动化攻击，适用于各类需要人机验证的场景。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考