})
results.push({
left,
diff: compareRes.differences
})
left += 1
}
最后,把 results 扔到里面展示一下(这里给个 ECharts 折线图示例网址),不出意外能得到这样一张图表。看到那个尖尖的“V”型山谷了嘛,呼哈哈哈,答案很明显,当我们把滑块从左往右移动时,滑块约接近缺口,那截出来的图片就越像原图,它两之间像素差异越小;一直往右移动,滑块会逐渐远离缺口,截出来的图片和原图相比像素差异又逐渐开始增大。我们只需要把差异最小的那个点找到,然后滑动滑块到对应的 left 偏移量就阔以了。
题外话,为什么最大的差异在 3000 左右呢?我们简单估算一下。滑块的大小为 45*45,再加上外面的圆形,约摸占了 2100 像素;也就是说缺口加滑块,理论上最大会有 4200 个像素和原图不同。不过滑块可能和遮住的地方像素有重合,假设重合了 350 像素,再加上我们的最低点的图片差异都有 351,减去这些误差,得 3499。呜呼,3499 约等于 3000,估算成功(手动狗头)。
速度优化技巧
不过这还没完,你要是把代码跑起来就会发现,卧草,太慢了这玩意儿!正常人划一下验证码顶多两秒钟的事儿,我们一帧一帧截图得花个 40s 的时间才能截完图算出山谷谷底的值来。这里提供几种思路优化效率:
-
把元素缩小,复制多份,平铺开来展示;这样只要截一次,然后再裁剪、比对就好。
-
放大步长,比方说先每次平移 15px,找到局部最优解,然后在局部最优解附近再回到平移 1px 的方案找最优解。
-
因为图片比对的结果类似“V”字,“V”字右半边其实是可以不用再计算的。
使用 1+2+3 我觉得可以在 3s 内搞定最优解,不过代码复杂度会变得很高,文中简单起见暂只实现一下方案 2。首先是每次移动 15px 找局部最优解。
// 图片缺口是不会给挖在初始附近的,
// 所以 left 从 45 像素开始计算可以节约不少计算量,
let left = 45;
const max15Offset = 265;
const res15px = [];
while (left <= max15Offset) {
await setLeft(left);
const compareRes = await compare();
res15px.push({
left,
diff: compareRes.differences,
});
left += 15;
}
然后再尝试每次移动 2px 找最优解,搜寻的范围是 15px 步长最优解的 left 偏移量的左右共 20 个像素。
const min15pxDiff = Math.min(…res15px.map((x) => x.diff));
const min15pxLeft = res15px.find((x) => x.diff === min15pxDiff).left;
left = min15pxLeft - 12;
const max2Offset = min15pxLeft + 8;
const res2px = [];
while (left <= max2Offset) {
await setLeft(left);
const compareRes = await compare();
res2px.push({
left,
diff: compareRes.differences,
});
left += 2;
}
此时得到的解可以约等于最优解了。当然,如果你觉得不稳的话,还可以使用 1px 步长去找。估算一下,原先需要截 245 次图片,现在直接降到 1/10,23 次。不过,也别太高兴,因为测试发现只做优化 2,解验证码的时候还是要 7s…
操作鼠标滑滑块
缺口位置都搞定了,那移鼠标滑滑块儿还不简单嘛~Puppeteer 已经提供了鼠标相关的接口,一共四个:mouse.click、mouse.down、mouse.move、mouse.up,分别是点击、按下、移动和松开。使用 mouse.move 可以直接把鼠标位置移动到一个特定的坐标上。假设我们现在从坐标(100,100)花大约 1s 把鼠标移动到 (200,200),可以使用循环实现。
const now = {
x: 100,
y: 100
}
const target = {
time: 1000,
x: 200,
y: 200,
}
const steps = 10
const step = {
x: Math.floor((target.x - now.x) / steps),
y: Math.floor((target.y - now.y) / steps),
time: target.time / steps
}
while (now.x < target.x) {
await sleep(step.time)
now.x += step.x
now.y += step.y
await page.mouse.move(now)
}
鼠标轨迹优化
害,要是打游戏的时候也像这段代码一样,我想我的手点到哪儿它就点到哪儿就好了~机器是不会手抖的,这段代码和真实世界的滑动效果相差太远了!我们看一张我用手滑的效果,尤其是要仔细观察滑动过程中鼠标的位置。
-
鼠标 Y 轴位置总是在变
-
鼠标 X 轴位置会滑过头(别笑,你肯定也经常划过头)
这里做一波小优化,把这两个细节整合进去。
// 获得一个随机的偏移量
const getRandOffset = (randNegative = true, max = 3) => {
const negative = randNeagtive
? (Math.random() < 0.5) ? -1 : 1
: 1
return Math.floor(Math.random() * max) * negative
}
// 先滑过头十几像素,然后再花 100 毫秒的时间往回滑到正确位置
const points = [
{
time: 1000,
x: 200 + getRandOffset(false, 15),
y: 200 + getRandOffset(false, 15),
steps: 10
},
{
time: 100,
x: 200,
y: 200,
steps: 3
}
]
// 注意这里用 for await 循环把 points 串起来执行
for await (const target of points) {
const step = {
x: Math.floor((target.x - now.x) / target.steps),
y: Math.floor((target.y - now.y) / target.steps),
time: target.time / target.steps,
}
let gap
while (gap = Math.abs((target.x - now.x)), gap > 0) {
await sleep(step.time)
// 最后一步就直接滑动到位,不需要随机数了
const inOneStep = Math.abs(target.x - now.x) <= Math.abs(step.x);
if (inOneStep) {
now.x = target.x;
now.y = target.y;
} else {
now.x += step.x + getRandOffset();
now.y += step.y + getRandOffset();
}
moveMouseTo(now)
}
}
如何移动鼠标到这里就解决了,如果要考虑加速度、用户习惯等因素,代码会复杂许多,暂时就不深入讨论啦,有兴趣的同学可以自己研究。最终效果见下图。
源码地址在此:CrackTheShield。
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本文介绍了如何从零开始破解一款轻量级的滑动验证码,通过速度优化技巧,如缩小元素、调整步长和利用已知的‘V’型差异模式,实现了高效地找到最小差异点。接着,利用Puppeteer提供的鼠标操作接口模拟滑动过程,并通过优化鼠标轨迹以更贴近真实用户的操作。最后,文章展示了如何通过不断调整和优化达到接近最优的解码效果。
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