【驗證碼逆向專欄】數美驗證碼全家桶逆向分析以及 AST 獲取動態參數

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目標

• 目標：數美全家桶，包括：滑塊、文字點選、圖標點選、語序點選、空間推理、無感驗證
• 地址：

// 官網體驗地址
aHR0cHM6Ly93d3cuaXNodW1laS5jb20vdHJpYWwvY2FwdGNoYS5odG1s
// 官方隱藏地址
aHR0cHM6Ly9jYXN0YXRpYy5mZW5na29uZ2Nsb3VkLmNuL3ByL3YxLjAuNC9kZW1vLmh0bWw=
// 某紅書驗證頁面
aHR0cHM6Ly93d3cueGlhb2hvbmdzaHUuY29tL3dlYi1sb2dpbi9jYXB0Y2hh

數美不同類型驗證碼核心的 JS 都是一樣的，只是個別參數有微小差別，主要以滑塊為例來分析，通過 JS 代碼以及官方文檔可以看出數美是有無感驗證的，但是官網體驗地址里並沒有放出來，官方有一個隱藏地址，裡面的 demo 是最全的，包括無感，可以去上面給出的第二個地址里查看；數美的加密參數包含了 DES 加密演算法，參數名以及 DES Key 不定時會變化，本文也會分析如何利用 AST 來獲取動態的參數。

抓包分析

conf 介面，獲取配置，主要是獲取核心的 captcha-sdk.min.js 的地址，請求參數解釋：

返回結果重點看 captcha-sdk.min.js 文件地址，如下圖所示有個 v1.0.4-171，本文中我們稱 v1.0.4 為大版本，171 為小版本，小版本不定時會更新，版本號不斷升高。

然後就是 register 介面，不同類型，返回的數據都大同小異，其中 bg 是背景圖片，fg 是滑塊，文字點選、空間推理中 order 是提示信息，k、l、rid 三個參數後續會用到。

最後就是 fverify 驗證介面，有類似下圖紅框中的 12 個參數，都是通過 JS 生成的，其參數名會根據 captcha-sdk.min.js 的變化而變化，其中有個最長的類似於下圖的 ep 值，包含了軌跡加密。返回值里參數解釋：

逆向分析

跟棧會發現核心邏輯在 captcha-sdk.min.js 里，這個 JS 類似於 OB 混淆（以前的文章介紹過，此處不再細說）：

這裡可以自己寫 AST 還原一下，為了方便我們直接使用 v_jstools 解混淆：

然後替換掉原來的 captcha-sdk.min.js，如果你測試的是官網的體驗頁面，使用 Fiddler 替換時要註意可能有跨域問題，需要利用 Filters 功能，設置響應頭 Access-Control-Allow-Origin 欄位值為當前功能變數名稱：

如果你沒註意到這個跨域問題，可能會替換之後發現沒替換成功，原因是數美的資源有四個功能變數名稱，其中一個宕了便會啟用另一個，你替換其中一個報錯了就會自動跳轉另一個，所以看起來你並沒有替換成功：

PS：若替換的 JS 格式化了，那麼你在網頁上滑動也是校驗失敗的，因為 JS 里檢測了格式化，將 JS 壓縮成一行再替換即可，具體檢測的位置後文會講到。

captchaUuid

直接搜索關鍵詞下斷點，經過多次調試會發現第一個出現 captchaUuid 的地方是在 smcp.min.js，如下圖所示：

這裡的棧並不多，來回跟棧也沒發現是哪裡生成的，此時可以從初始位置也就是 embed.html 初始化驗證碼的地方開始單步跟：

單步跟進去會發現一個 getCaptchaUuid() 的方法，將此方法扣出來即可。

function generateTimeFormat() {
    var e = new Date()
    , t = function(n) {
        return +n < 10 ? "0" + n : n.toString();
    };
    return ((e.getFullYear().toString() + t(e.getMonth() + 1)) + t(e.getDate()) + t(e.getHours()) + t(e.getMinutes())) + t(e.getSeconds());
}

function getCaptchaUuid() {
    var c = "";
    var o = "ABCDEFGHJKMNPQRSTWXYZabcdefhijkmnprstwxyz2345678";
    var s = o.length;
    for (var a = 0; a < 18; a++) {
        c += o.charAt(Math.floor(Math.random() * s));
    }
    return generateTimeFormat() + c;
}

12 個加密參數

直接跟棧就很容易找到，如下圖所示的位置，D 就是生成的所有參數，此外，也可以通過搜索關鍵字 getEncryptContent 或者直接搜索參數名稱來定位。

可以發現上圖裡就有四個加密參數，都用到了 getEncryptContent 這個加密方法，加密方法傳入兩個參數，一個是待加密參數，一個是 DES Key，這四個待加密參數分別為 appId 值、channel 值、lang 值和一個 getSafeParams 方法。

重點跟進 getEncryptContent 方法看看，一個控制流，挑幾個重點的講一下，第一步是獲取一個 key，這個 key 是在前面設置的，後續會講到，實際上這個 key 沒啥用。

然後會有一個 isJsFormat 的格式化檢測函數，正常應該是 false 的，如果你格式化了就為 true，也就會導致 f 的值為時間戳加數美的功能變數名稱，這個 f 值後續是 DES 的 Key，不對的話自然怎麼滑都不會通過。

然後就是 DES 加密了，這個 DES 是標準的加密演算法，下圖中傳入的 1 和 0 表示的是加密，0 和 0 則表示解密，解密的情況也有，後續會遇到，mode 為 ECB，padding 為 ZeroPadding，不需要 iv，可以直接扣代碼，或者直接引庫即可。

var CryptoJS = require("crypto-js")

function DESEncrypt(key, word) {
    var key_ = CryptoJS.enc.Utf8.parse(key);
    var srcs = CryptoJS.enc.Utf8.parse(word);
    var encrypted = CryptoJS.DES.encrypt(srcs, key_, {
        mode: CryptoJS.mode.ECB,
        padding: CryptoJS.pad.ZeroPadding
    });
    return encrypted.toString();
}

function DESDecrypt(key, word) {
    var key_ = CryptoJS.enc.Utf8.parse(key);
    var decrypt = CryptoJS.DES.decrypt(word, key_, {
        mode: CryptoJS.mode.ECB,
        padding: CryptoJS.pad.ZeroPadding
    });
    return decrypt.toString(CryptoJS.enc.Utf8);
}

這裡的四個值就分析完了，還有八個值是在前面生成的，如下圖所示 x 的值即為其他八個值，往前看是一個函數生成的，往裡面跟即可。

跟進來是一個 getMouseAction 方法，裡面先是挨個取值，後續會對這些值進行 DES 加密，下圖中的 a、c 參數就是 register 介面返回的 k、l 值，s 參數是對 register 介面返回的 k 值進行解密操作：

上圖中 u = this._data 裡面的值，根據滑塊、點選、無感模式的不同，也有所差異，以下代碼中，以 baseData 來表示 this._data 的值，根據模式的不同，可分為三類，大致構成如下：

滑塊（slide）：

/* 
track：滑動軌跡（x, y, t），distance：滑動距離，randomNum：生成兩數之間的隨機值，示例：
var track = [[0, -2, 0], [62, 1, 98], [73, 4, 205], [91, 3, 303], [123, -3, 397], [136, 8, 502], [160, 0, 599], [184, 0, 697], [169, 0, 797]]
var distance = 169
 */

var baseData = {}
baseData.mouseData = track
baseData.startTime = 0
baseData.endTime = track[track.length - 1][2] + randomNum(100, 500)
baseData.mouseEndX = distance
baseData.trueWidth = 300
baseData.trueHeight = 150
baseData.selectData = []
baseData.blockWidth = 40

滑塊軌跡生成代碼：

def get_sm_track(distance):
    track_length = random.randint(4, 10)
    track = [[0, -2, 0]]
    m = distance % track_length
    e = int(distance / track_length)
    for i in range(track_length):
        x = (i + 1) * e + m + random.randint(20, 40)
        y = -2 + (random.randint(-1, 10))
        t = (i + 1) * 100 + random.randint(-3, 5)
        if i == track_length - 1:
            x = distance
            track.append([x, y, t])
        else:
            track.append([x, y, t])
    logger.info("track: %s" % track)
    return track

點選類（文字點選 select、圖標點選 icon_select、語序點選 seq_select、空間推理 spatial_select）：

/*
coordinate：點選坐標（x, y），randomNum：生成兩數之間的隨機值，示例：
var coordinate = [[171, 101], [88, 102], [138, 109], [225, 100]]
 */

var baseData = {}
var time_ = new Date().getTime()
coordinate.forEach(function(co) {
    co[0] = co[0] / 300
    co[1] = co[1] / 150
    co[2] = time_
    time_ += randomNum(100, 500)
})
baseData.mouseData = coordinate
baseData.startTime = time_ - randomNum(800, 20000)
baseData.endTime = coordinate[coordinate.length - 1][2]
baseData.mouseEndX = 0
baseData.trueWidth = 300
baseData.trueHeight = 150
baseData.selectData = coordinate
baseData.blockWidth = undefined

無感（auto_slide）：

/*
randomNum：生成兩數之間的隨機值
*/

var baseData = {}
baseData.mouseData = [[0, 0, 0]]
baseData.startTime = 0
baseData.endTime = randomNum(100, 500)
baseData.mouseEndX = 260
baseData.trueWidth = 300
baseData.trueHeight = 150
baseData.selectData = []
baseData.blockWidth = 40

這些值生成完了之後，就是挨個通過 getEncryptContent 進行加密，前面已經分析過，實際上就是 DES 加密，可以看到分為點選、滑塊和無感三類，其中 DES Key 也是會每隔一段時間變化的：

再往下走還有三個加密參數，待加密值是定值，然後將 s 的值（也就是前面 register 介面返回的 k 經過 DES 解密後的值賦值給了 this._data.__key）。

至此所有加密參數就搞完了。

結果驗證

AST 獲取動態參數

前面說了，/v1.0.4-171/captcha-sdk.min.js 文件地址，我們稱 v1.0.4 為大版本，171 為小版本，小版本每隔一段時間會更新，版本號會不斷升高，具體更新周期是多少？這裡推薦一個方法 document.lastModified，該方法記錄的是物理網頁的最後修改時間，我們直接訪問 JS 地址，就可以直接查看不同版本的 JS 是啥時候更新的了，多對比幾個版本，發現更新間隔時間並沒有太明顯的規律，如下圖所示：

不同版本裡面的 12 個加密參數的名稱和 DES 加密的 Key 都不一樣，我們可以利用 AST 來動態獲取這 12 個參數，經過測試，以下版本均可正常提取：

• v1.0.4-148 ~ v1.0.4-171
• v1.0.3-147 ~ v1.0.3-171
• v1.0.1-147 ~ v1.0.1-171

截止本文發佈，小版本 171 為最新，v1.0.4 小版本從 148 開始，v1.0.3、v1.0.1 在 147 以前沒有混淆，可自行正則匹配，暫未發現其他大版本，如有遇到不能適配的，可聯繫我瞅瞅，完整的代碼在公眾號 k哥爬蟲 中，有需要的可以點擊下方鏈接。
【驗證碼逆向專欄】數美驗證碼全家桶逆向分析以及 AST 獲取動態參數

PS：此 AST 代碼僅實現對動態參數的提取，並非還原所有的混淆，提取出來的結果是有序、未去重的，後續按索引取就行。