8.2-极验滑动验证码识别

上节我们了解了可以直接利用 tesserocr 来识别简单的图形验证码。近几年出现了一些新型验证码,其中比较有代表性的就是极验验证码,它需要拖动拼合滑块才可以完成验证,相对图形验证码来说识别难度上升了几个等级。本节将讲解极验验证码的识别过程。

1. 本节目标

我们的目标是用程序来识别并通过极验验证码的验证,包括分析识别思路、识别缺口位置、生成滑块拖动路径、模拟实现滑块拼合通过验证等步骤。

2. 准备工作

本次我们使用的 Python 库是 Selenium,浏览器为 Chrome。请确保已经正确安装 Selenium 库、Chrome 浏览器,并配置 ChromeDriver,相关流程可以参考第 1 章的说明。

3. 了解极验验证码

极验验证码官网为:http://www.geetest.com/。它是一个专注于提供验证安全的系统,主要验证方式是拖动滑块拼合图像。若图像完全拼合,则验证成功,即表单成功提交,否则需要重新验证,如图 8-5 和图 8-6 所示。

图 8-5 验证码示例

图 8-6 验证码示例

现在极验验证码已经更新到 3.0 版本。截至 2017 年 7 月,全球有 16 万家企业使用极验,每天服务响应超过 4 亿次。极验验证码广泛应用于直播视频、金融服务、电子商务、游戏娱乐、政府企业等各大类型网站。下面图中是斗鱼、魅族的登录页面,它们都对接了极验验证码,如图 8-7 和图 8-8 所示。

图 8-7 斗鱼登录页面

图 8-8 魅族登录页面

4. 极验验证码的特点

极验验证码相较于图形验证码来说识别难度更大。对于极验验证码 3.0 版本,我们首先点击按钮进行智能验证。如果验证不通过,则会弹出滑动验证的窗口,拖动滑块拼合图像进行验证。之后三个加密参数会生成,通过表单提交到后台,后台还会进行一次验证。

极验验证码还增加了机器学习的方法来识别拖动轨迹。官方网站的安全防护有如下几点说明。

  • 三角防护之防模拟

恶意程序模仿人类行为轨迹对验证码进行识别。针对模拟,极验拥有超过 4000 万人机行为样本的海量数据。利用机器学习和神经网络构建线上线下的多重静态、动态防御模型。识别模拟轨迹,界定人机边界。

  • 三角防护之防伪造

恶意程序通过伪造设备浏览器环境对验证码进行识别。针对伪造,极验利用设备基因技术。深度分析浏览器的实际性能来辨识伪造信息。同时根据伪造事件不断更新黑名单,大幅提高防伪造能力。

  • 三角防护之防暴力

恶意程序短时间内进行密集的攻击,对验证码进行暴力识别 针对暴力,极验拥有多种验证形态,每一种验证形态都有利用神经网络生成的海量图库储备,每一张图片都是独一无二的,且图库不断更新,极大程度提高了暴力识别的成本。

另外极验的验证相对于普通验证方式更加方便,体验更加友好,其官方网站说明如下:

  • 点击一下,验证只需要 0.4 秒

极验始终专注于去验证化实践,让验证环节不再打断产品本身的交互流程,最终达到优化用户体验和提高用户转化率的效果。

  • 全平台兼容,适用各种交互场景

极验兼容所有主流浏览器甚至古老的 IE6,也可以轻松应用在 iOS 和 Android 移动端平台,满足各种业务需求,保护网站资源不被滥用和盗取。

  • 面向未来,懂科技,更懂人性

极验在保障安全同时不断致力于提升用户体验,精雕细琢的验证面板,流畅顺滑的验证动画效果,让验证过程不再枯燥乏味。

因此,相较于一般验证码,极验的验证安全性和易用性有了非常大的提高。

5. 识别思路

对于应用了极验验证码的网站,如果我们直接模拟表单提交,加密参数的构造是个问题,需要分析其加密和校验逻辑,相对烦琐。所以我们采用直接模拟浏览器动作的方式来完成验证。在 Python 中,我们可以使用 Selenium 来完全模拟人的行为的方式来完成验证,此验证成本相比直接去识别加密算法少很多。

首先我们找到一个带有极验验证的网站,最合适的当然为极验官方后台了,链接为:https://account.geetest.com/login,首先可以看到在登录按钮上方有一个极验验证按钮,如图 8-9 所示:

图 8-9 验证按钮

此按钮为智能验证按钮。一般来说,如果是同一个会话,一段时间内第二次点击会直接通过验证。如果智能识别不通过,则会弹出滑动验证窗口,我们要拖动滑块拼合图像完成二步验证,如图 8-10 所示。

图 8-10 拖动示例

验证成功后,验证按钮变成如图 8-11 所示的状态。

图 8-11 验证成功结果

接下来,我们便可以提交表单了。

所以,识别验证需要完成如下三步。

  • 模拟点击验证按钮

  • 识别滑动缺口的位置

  • 模拟拖动滑块

第一步操作是最简单的,我们可以直接用 Selenium 模拟点击按钮即可。

第二步操作识别缺口的位置比较关键,这里需要用到图像的相关处理方法。首先观察缺口的样子,如图 8-12 和图 8-13 所示。

图 8-12 缺口示例

图 8-13 缺口示例

缺口的四周边缘有明显的断裂边缘,边缘和边缘周围有明显的区别。我们可以实现一个边缘检测算法来找出缺口的位置。对于极验验证码来说,我们可以利用和原图对比检测的方式来识别缺口的位置,因为在没有滑动滑块之前,缺口并没有呈现,如图 8-14 所示。

图 8-14 初始状态

我们可以同时获取两张图片。设定一个对比阈值,然后遍历两张图片,找出相同位置像素 RGB 差距超过此阈值的像素点,那么此像素点的位置就是缺口的位置。

第 (3) 步操作看似简单,但其中的坑比较多。极验验证码增加了机器轨迹识别,匀速移动、随机速度移动等方法都不能通过验证,只有完全模拟人的移动轨迹才可以通过验证。人的移动轨迹一般是先加速后减速,我们需要模拟这个过程才能成功。

有了基本的思路之后,我们就用程序来实现极验验证码的识别过程吧。

6. 初始化

这次我们选定的链接为 https://account.geetest.com/login,也就是极验的管理后台登录页面。在这里我们首先初始化一些配置,如 Selenium 对象的初始化及一些参数的配置,如下所示:

EMAIL = 'test@test.com'
PASSWORD = '123456'
class CrackGeetest():
def __init__(self):
self.url = 'https://account.geetest.com/login'
self.browser = webdriver.Chrome()
self.wait = WebDriverWait(self.browser, 20)
self.email = EMAIL
self.password = PASSWORD

其中 EMAIL 和 PASSWORD 就是登录极验需要的用户名和密码,如果没有的话可以先注册一下。

7. 模拟点击

实现第一步的操作,也就是模拟点击初始的验证按钮。我们定义一个方法来获取这个按钮,利用显式等待的方法来实现,如下所示:

def get_geetest_button(self):
"""
获取初始验证按钮
:return: 按钮对象
"""
button = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_radar_tip')))
return button

获取一个 WebElement 对象,调用它的 click() 方法即可模拟点击,代码如下所示:

# 点击验证按钮
button = self.get_geetest_button()
button.click()

第一步的工作就完成了。

8. 识别缺口

接下来识别缺口的位置。首先获取前后两张比对图片,二者不一致的地方即为缺口。获取不带缺口的图片,利用 Selenium 选取图片元素,得到其所在位置和宽高,然后获取整个网页的截图,图片裁切出来即可,代码实现如下:

def get_position(self):
"""
获取验证码位置
:return: 验证码位置元组
"""
img = self.wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, 'geetest_canvas_img')))
time.sleep(2)
location = img.location
size = img.size
top, bottom, left, right = location['y'], location['y'] + size['height'], location['x'], location['x'] + size['width']
return (top, bottom, left, right)
def get_geetest_image(self, name='captcha.png'):
"""
获取验证码图片
:return: 图片对象
"""
top, bottom, left, right = self.get_position()
print(' 验证码位置 ', top, bottom, left, right)
screenshot = self.get_screenshot()
captcha = screenshot.crop((left, top, right, bottom))
return captcha

这里 get_position() 函数首先获取图片对象,获取它的位置和宽高,随后返回其左上角和右下角的坐标。get_geetest_image() 方法获取网页截图,调用了 crop() 方法将图片裁切出来,返回的是 Image 对象。

接下来我们需要获取第二张图片,也就是带缺口的图片。要使得图片出现缺口,只需要点击下方的滑块即可。这个动作触发之后,图片中的缺口就会显现,如下所示:

def get_slider(self):
"""
获取滑块
:return: 滑块对象
"""
slider = self.wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'geetest_slider_button')))
return slider

这里利用 get_slider() 方法获取滑块对象,调用 click() 方法即可触发点击,缺口图片即可呈现,如下所示:

# 点按呼出缺口
slider = self.get_slider()
slider.click()

调用 get_geetest_image() 方法将第二张图片获取下来即可。

现在我们已经得到两张图片对象,分别赋值给变量 image1 和 image2。接下来对比图片获取缺口。我们在这里遍历图片的每个坐标点,获取两张图片对应像素点的 RGB 数据。如果二者的 RGB 数据差距在一定范围内,那就代表两个像素相同,继续比对下一个像素点。如果差距超过一定范围,则代表像素点不同,当前位置即为缺口位置,代码实现如下:

def is_pixel_equal(self, image1, image2, x, y):
"""
判断两个像素是否相同
:param image1: 图片 1
:param image2: 图片 2
:param x: 位置 x
:param y: 位置 y
:return: 像素是否相同
"""
# 取两个图片的像素点
pixel1 = image1.load()[x, y]
pixel2 = image2.load()[x, y]
threshold = 60
if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) <threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold:
return True
else:
return False
def get_gap(self, image1, image2):
"""
获取缺口偏移量
:param image1: 不带缺口图片
:param image2: 带缺口图片
:return:
"""
left = 60
for i in range(left, image1.size[0]):
for j in range(image1.size[1]):
if not self.is_pixel_equal(image1, image2, i, j):
left = i
return left
return left

get_gap() 方法即获取缺口位置的方法。此方法的参数是两张图片,一张为带缺口图片,另一张为不带缺口图片。这里遍历两张图片的每个像素,利用 is_pixel_equal() 方法判断两张图片同一位置的像素是否相同。比较两张图 RGB 的绝对值是否均小于定义的阈值 threshold。如果绝对值均在阈值之内,则代表像素点相同,继续遍历。否则代表不相同的像素点,即缺口的位置。

两张对比图片如图 8-15 和图 8-16 所示。

图 8-15 初始状态

图 8-16 后续状态

两张图片有两处明显不同的地方:一个就是待拼合的滑块,一个就是缺口。滑块的位置会出现在左边位置,缺口会出现在与滑块同一水平线的位置,所以缺口一般会在滑块的右侧。如果要寻找缺口,直接从滑块右侧寻找即可。我们直接设置遍历的起始横坐标为 60,也就是从滑块的右侧开始识别,这样识别出的结果就是缺口的位置。

现在,我们获取了缺口的位置。完成验证还剩下最后一步 —— 模拟拖动。

9. 模拟拖动

模拟拖动过程不复杂,但其中的坑比较多。现在我们只需要调用拖动的相关函数将滑块拖动到对应位置,是吗?如果是匀速拖动,极验必然会识别出它是程序的操作,因为人无法做到完全匀速拖动。极验验证码利用机器学习模型,筛选此类数据为机器操作,验证码识别失败。

我们尝试分段模拟,将拖动过程划分几段,每段设置一个平均速度,速度围绕该平均速度小幅度随机抖动,这样也无法完成验证。

最后,完全模拟加速减速的过程通过了验证。前段滑块做匀加速运动,后段滑块做匀减速运动,利用物理学的加速度公式即可完成验证。

滑块滑动的加速度用 a 来表示,当前速度用 v 表示,初速度用 v0 表示,位移用 x 表示,所需时间用 t 表示,它们之间满足如下关系:

x = v0 * t + 0.5 * a * t * t
v = v0 + a * t

利用这两个公式可以构造轨迹移动算法,计算出先加速后减速的运动轨迹,代码实现如下所示:

def get_track(self, distance):
"""
根据偏移量获取移动轨迹
:param distance: 偏移量
:return: 移动轨迹
"""
# 移动轨迹
track = []
# 当前位移
current = 0
# 减速阈值
mid = distance * 4 / 5
# 计算间隔
t = 0.2
# 初速度
v = 0
while current < distance:
if current < mid:
# 加速度为正 2
a = 2
else:
# 加速度为负 3
a = -3
# 初速度 v0
v0 = v
# 当前速度 v = v0 + at
v = v0 + a * t
# 移动距离 x = v0t + 1/2 * a * t^2
move = v0 * t + 1 / 2 * a * t * t
# 当前位移
current += move
# 加入轨迹
track.append(round(move))
return track

这里定义了 get_track() 方法,传入的参数为移动的总距离,返回的是运动轨迹。运动轨迹用 track 表示,它是一个列表,列表的每个元素代表每次移动多少距离。

首先定义变量 mid,即减速的阈值,也就是加速到什么位置开始减速。在这里 mid 值为 4/5,即模拟前 4/5 路程是加速过程,后 1/5 路程是减速过程。

接着定义当前位移的距离变量 current,初始为 0,然后进入 while 循环,循环的条件是当前位移小于总距离。在循环里我们分段定义了加速度,其中加速过程的加速度定义为 2,减速过程的加速度定义为−3。之后套用位移公式计算出某个时间段内的位移,将当前位移更新并记录到轨迹里即可。

直到运动轨迹达到总距离时,循环终止。最后得到的 track 记录了每个时间间隔移动了多少位移,这样滑块的运动轨迹就得到了。

最后按照该运动轨迹拖动滑块即可,方法实现如下所示:

def move_to_gap(self, slider, tracks):
"""
拖动滑块到缺口处
:param slider: 滑块
:param tracks: 轨迹
:return:
"""
ActionChains(self.browser).click_and_hold(slider).perform()
for x in tracks:
ActionChains(self.browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=0).perform()
time.sleep(0.5)
ActionChains(self.browser).release().perform()

这里传入的参数为滑块对象和运动轨迹。首先调用 ActionChains 的 click_and_hold() 方法按住拖动底部滑块,遍历运动轨迹获取每小段位移距离,调用 move_by_offset() 方法移动此位移,最后调用 release() 方法松开鼠标即可。

经过测试,验证通过,识别完成,效果如图 8-17 所示。