爬虫网易易盾滑块及轨迹算法案例：知乎（附轨迹生成源码）

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于 2024-01-05 12:00:00 首次发布
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爬虫网易易盾滑块及轨迹算法案例：知乎（附轨迹生成源码）

工具推荐：
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一、滑块初步分析

  1. js运行 atob(‘aHR0cHM6Ly93d3cuemhpaHUuY29tL3NpZ25pbg==’) 拿到网址，浏览器打开网站，F12打开调试工具，清除cookie、storage，刷新页面
    在这里插入图片描述

  2. 在Network中找到api/v2/getconf、v3/d请求，后续扣代码会用到响应结果返回的值，这两个请求中只有v3/d中的d参数是需要扣代码的，api/v2/getconf中的id是网站id，每个网站是唯一的，写固定即可

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【原创】Python 网易易盾滑块验证
拉灯的小手的博客
05-11 1029
本文仅供学习交流使用，如侵立删！ 记一次 网易易盾滑块验证分析并通过 操作环境 win10 、 mac Python3.9 selenium、PIL、numpy、scipy、matplotlib 分析 网易易盾滑块验证，就长下面这个样子 具体验证原理有兴趣的可自行查询官方文档：网易易盾开发文档 话不多少，借助之前写阿里云盾滑块和极验滑块的经验，直接上代码，详细可参考：[阿里云盾滑块验证]极验滑块验证(https://cenjy.blog.youkuaiyun.com/article/details/124357
Python爬虫逆向案例:网易易盾滑块请求参数分析-滑块验证码
2201_76125393的博客
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这里基本把需要的参数的生成方式都模拟出来了。后续会测试是否可用。
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城市计算大作业 轨迹压缩 问题描述： 已知出租车的运动轨迹点文件，在误差范围内，压缩轨迹。 平台： Linux 语言： Python3.5 结果截图： 解决思路： 最容易想到的应该是DP算法，即取初始轨迹的起点A和终点B连线，计算每个点到这条线的距离，距离最大的点C若小于要求误差则结束；否则将C点加入压缩后的数据集，对AC和CB重复以上过程直至满足
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记录一次网易易盾普通版的滑块分析
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04-17 2071
记录对易盾（普通）的一次分析
易盾滑块逆向（2.27.2版本）
hdd706的博客
09-04 1984
其中r,t是数组可以写死，重点关注的是f()方法，跟栈进去，d和b包的请求都会进入这里，d包这里的值是空，b包的值是d包返回的，有一点绕，自己多调试就懂了。2年前搞过易盾，目前能用但是通过率很低20%都不到，最近又重新搞了一遍，成功率100%，d请求和b请求有助于提高成功率，js环境的ua和请求的ua保持一致。这里将N和J方法全局导出，然后传入加密的轨迹，即可生成data参数，python轨迹代码。原来是定义了window对象，清除浏览器缓存，直接hook，然后补上环境，全局导出。缺啥补啥，相信大家都会！
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 3368
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。
网易易盾滑块逆向分析 js 滑动轨迹生成_1
weixin_44236034的博客
03-08 2657
基本上通过一个补环境的过程就能把这三个参数进行实现出来。
网络爬虫-网易易盾滑块验证码
qq_39802740的博客
07-19 4452
网易易盾滑块验证码acToken,cb参数分析
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weixin_34221036的博客
02-27 221
近日，网易易盾验证码移动端迎来新版本，该版本支持智能无感知验证码，对整体交互及性能等方面进行了优化和提升。移动端智能无感知验证码交互流程图验证码移动端最新版本开始支持智能无感知验证码，极致用户体验，多维度收集环境信息，安全用户只需轻点即可通过验证；风险用户根据风险程度弹出不同难度的验证码进行再次验证。易盾智能无感知验证码流程图传统字符型验证码的流程是：展示-填写字符-比对答案，易盾的流程是：验证码...
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分析一下某东滑块。
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本地识别dll，主要用于识别腾讯、网易、极验滑块，提高爬虫产能，让爬虫更高效，是一种验证码滑块的攻破方法，解决滑块的识别。
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7. **易盾**：易盾是网易公司提供的安全服务，其中的滑块验证码解决方案也是爬虫开发者需要面对的难题之一。 这些技术的实现往往需要扎实的Python编程基础，熟悉requests、selenium、BeautifulSoup等库，同时可能还...
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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）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。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）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。
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今天看一下数美的滑块，xhs就是使用的数美的滑块。总结一下流程从register页面获取图片的信息识别图片距离，构造轨迹和移动距离带入上述的值进行先des后base64的加密，得到加密值字典带入fverify页面进行滑动根据这些构建代码成功率还挺高，下班吧。
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