某度旋转验证码逆向分析流程和源码

whyyzs

已于 2024-08-06 13:40:04 修改

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文章标签： python 爬虫

于 2024-07-24 11:51:14 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wh00011/article/details/140658471

第一次 https://passport.baidu.com/cap/init 接口，请求的 ak 是固定值，当然不同场景不同网站是不一样的，_ 时间戳，ver=1，返回值 as、tk 都是后面会用到的。

请求https://passport.baidu.com/cap/style接口，会用到tk值，得到验证码图片

使用到的加密方法:AES,MD5,SHA1,SHA3(魔改了tostring)

逻辑:

1.首先请求init和style获取参数和图片信息

2.下载图片并获取旋转角度(网上找个开源旋转验证码模型)

3.fuid每个设备都是固定的参数

4.fs需要加密两次，两次都是AES，第二次需要用第一次的加密参数和图片的backstr(style接口返回)

5.使用init和style参数请求log接口返回op=1即表示通过验证

ac_c=angle *238 / 360 ，可能会不定时改变

=========================================================

截止 2024-7-24：并未校验验证码轨迹，随便模拟一个就行,校验了旋转的角度参数ac_c

截止 2024-8-6：验证码增加了校验参数

附源码：原创某度逆向接口(点个小star^^)

严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关

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百度旋转验证码

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利用yolo3解决旋转角度的问题，后续就是看验证的逻辑，扣一扣js加密

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6131

旋转滑块验证码纯算法+协议过！高通过率含流程分析

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好久没更新了暑假摆烂了好久，因为业务需要今天给大家带来某度的旋转验证。本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，不提供完整代码，抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！参数逆向就到这里了，没想到某度的验证码连魔改加密，混淆代码都没有用有点小小失望!给大家看看结果。

逆向实战29——某度某家号2024旋转验证码识别

有什么问题回复不及时，可以私聊我。也可以加我的星球：知识爬行者

02-11

1921

本文之前搞过一个某壳登录的文章里面有牵扯到百度的喵星人指纹。今天来搞一下某度-某家号的旋转验证码。说实话我也不知道这个是v1旋转还是v2旋转。只是刚好用到了。就研究了一下。成功后如图所示本章说实话不难。但是需要的资料较多。而且要有耐心。识别验证码也需要找打码平台或者自己训练。也算是不错的一个学习案例。代码如下可自取公众号链接星球链接。

旋转验证码

逆向

08-28

1456

算法都是jsvmp那个，不同的地方算法有一点小的区别，打印日志就可以找到轨迹校验不是很严格。

某度旋转验证码 js逆向分析

活捉一只小菜鸟的博客

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最新某度旋转验证码v2

逆向分析某度旋转验证码v2加密算法：从抓包到代码实现

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某度旋转验证码v2的加密算法更新后，对于爬虫挑战带来了新的难度。本文将详细介绍如何通过抓包分析和逆向工程的方式，分析出验证码加密算法，并用代码实现整个过程。首先，我们需要抓包分析验证码请求和响应，以便了解加密算法的实现细节。在抓包过程中，我们可以观察到验证码请求和响应中的参数，以及它们的关系和变化。通过对抓包过程的分析，我们可以了解到验证码请求中的加密参数fs的生成方式，进而进行逆向分析。// 发起初始化请求。

js逆向案例五-字符类验证码

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目录案例：一二三四五、字符验证码的逆向（⭐⭐⭐）1、案例13_普通的字符验证码 案例：一二三四 js逆向案例一二 js逆向案例三 js逆向案例四五、字符验证码的逆向（⭐⭐⭐） 1、案例13_普通的字符验证码 muggle-ocr安装与使用官方文档https://pypi.org/project/muggle-ocr/已经下架，目前可以通过下面的方法安装pip install muggle-ocr -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple python解

易语言简易验证码源码.7z

05-13

1. **图形处理**：验证码通常由随机生成的字符或数字组成，并通过扭曲、旋转、添加噪点等方式增强其视觉复杂性，防止被计算机程序自动识别。在易语言中，我们可以使用图形库来创建和处理图像，包括绘制文本、应用...

RotateCaptchaBreak:旋转验证码识别

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介绍： : 补充：目前成功率在60个左右，不过原图旋转角度对成功率有影响，只累积通过验证的图片做数据集，能很快的收集二次训练数据集。准确率达到90+应该问题不大。有需要的可以研究下。

旋转验证码生成与识别（Python版）

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网页旋转验证码识别 Python

验证码 随机旋转、字体、颜色

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NULL 博文链接：https://singhoo.iteye.com/blog/1343392

旋转验证码生成及识别.rar

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识别网页旋转验证码

php验证码源码

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在PHP编程领域，验证码（CAPTCHA）是一种广泛用于防止自动机器人和恶意脚本进行非法操作的安全...开发者可以通过分析和修改这些代码，进一步提升验证码的复杂性和安全性，同时也可以锻炼自己的图像处理和PHP编程能力。

爱企查百度旋转验证码

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关于旋转验证码的识别，网上教程已经有很多，这里主要讲俩种方法第一种为 pytorch训练分类，进行角度识别，第二种主要运用图像梯度进行识别，效果如下：最后效果如下：

百度旋转验证码识别

04-01

### 百度旋转验证码自动识别的技术方案百度旋转验证码是一种通过拖动滑块调整图片至正确方向的方式，用于区分人类用户与机器人。这种类型的验证码相比传统的字符型验证码更具挑战性，因为其涉及的角度检测和图像处理技术较为复杂。 #### 图像预处理阶段在实现百度旋转验证码的自动识别过程中，首要任务是对目标图片进行预处理。这一步骤通常包括去噪、灰度化以及边缘增强等操作，目的是提高后续角度计算的准确性[^2]。 ```python import cv2 import numpy as np def preprocess_image(image_path): image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) # 去除噪声 edges = cv2.Canny(blurred, threshold1=30, threshold2=150) # 边缘检测 return edges ``` #### 角度检测阶段完成图像预处理后，需进一步分析图片的方向偏差。此部分可通过霍夫变换或其他几何方法提取直线特征并估算倾斜角。具体而言，利用 OpenCV 的 `HoughLinesP` 函数可有效获取线条参数。 ```python def detect_angle(edges): lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=50, minLineLength=100, maxLineGap=10) angles = [] if lines is not None: for line in lines: x1, y1, x2, y2 = line[0] angle = np.arctan2(y2-y1, x2-x1) * 180 / np.pi angles.append(angle) median_angle = np.median(angles) if angles else 0 return median_angle ``` #### 自动校正与模拟交互基于上述步骤得出的目标偏移量，下一步便是驱动鼠标移动指定距离以完成验证动作。这里推荐借助 Selenium 或 PyAutoGUI 实现高精度的操作仿真[^4]。 ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains driver = webdriver.Chrome() action = ActionChains(driver) slider_element = driver.find_element_by_class_name('your_slider_class') action.click_and_hold(slider_element).move_by_offset(median_angle*scaling_factor, 0).release().perform() ``` 以上即为一套完整的百度旋转验证码自动识别流程概述及其关键技术要点说明[^4]。