从零破解一款轻量级滑动验证码

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昨天在掘金看到推荐文章《从零开发一款轻量级滑动验证码插件》^[1]，介绍了一些相关验证码及框架开发的知识点。巧的是就在前两周，我们公司举办了一个爬虫攻防赛，其中用到多种爬虫验证的破解方法，之一就是滑块验证码。今天在这篇文章里给大家介绍一下怎么使用 JS 破解滑块验证码。文章末尾有源码链接，需要的朋友可以自取，不过拿走之前记得三连哇！

思路讲解

操作浏览器打开页面

滑块验证码是滑动验证码的一种，生成流程至少包含三步：

1. 根据用户标识，从后台获得验证码图片

2. 监听鼠标事件并回传后台

3. 后台判断事件的真伪，回传验证结果

无论生成机制的细节如何，滑块终究是要展示在页面上的。直接用 HTTP Request 把页面 HTML 请求下来肯定不行，这里我们需要使用 Puppeteer 打开网页进行渲染。测试页面就以 react-slider-vertify 的官网为例。Puppeteer 是一个通过 DevTools 协议来控制浏览器行为的库，只需编写不多的代码，就可以操作真实的浏览器搞定诸如爬虫、自动化测试、网页性能分析、浏览器扩展测试等功能。使用起来比较方便，文档齐全。根据文档，打开页面前需要启动一个浏览器实例，然后调用 newPage 方法创建一个新页面。核心代码如下。

const puppeteer = require('puppeteer')

puppeteer.launch().then(async browser => 
  const page = await browser.newPage()
  await page.goto('http://h5.dooring.cn/slider-vertify/vertify')
)

正常浏览网页时，很少会碰到滑块验证，因为它的路径非常长，会需要浪费用户好一会儿时间。虽然文案上给你显示“恭喜 0.9s 打败了 99% 的用户”，但从前置脚本请求，到加载图片，用户滑动滑块，到回传验证...前前后后的步骤加起来可能花了你 9s 不止。本质上它是防御性的手段，一般当服务器限流，或者服务器已经怀疑你是爬虫的时候，才会让它跳出来要求做进一步验证。所以一般来说，爬虫代码可以默认忽略滑块验证的，不过本文代码我们就假定默认验证码一定存在吧。接下来，分析一下用户行为。解决滑块验证，无非就是先判断一下缺口的位置，然后移动鼠标。这里进一步可以细分为鼠标的点击事件和鼠标移动事件两种。代码逻辑大致如下。

1. 等待验证码图片加载完毕

2. 移动鼠标到滑块位置

3. 按下鼠标

4. 移动鼠标到缺口位置

5. 松开鼠标

6. 等待结果返回

啊，流程我都知道，可问题就在，怎么判断要把鼠标移动到哪里？服务器端返回的是一张带缺口的图片，缺口位置指定是不通过接口传递的。可能还有些同学会问，怎么移动鼠标呢？如果我一次性就把滑块给移到指定位置了，那服务器不是会立马把我标记为爬虫嘛... 这两个问题我逐一解答。

判断缺口位置

要分析缺口的位置，我们必须先知道这个缺口是怎么画上去的。打开控制台初步检查可以发现，页面从服务器先拿到了一张完整的图片，然后缺口位置是通过 JS 随机生成的。啊这...这...这是因为我们用的测试页面是文档页，大家不必在意这些安全方面的小细节。接着刚才的思路继续，既然缺口是从原图中挖的一个洞，那么我们只需要识别一下图片中洞的位置就好了。比较简单的方案是使用第三方的图像识别技术（或相关技术），把图片上传至第三方，就直接拿到缺口位置的相对坐标。下图给大家展示一下阿里云的图像分割的效果。如果想做一个效果稳定一点的验证码破解工具，我建议大家还是用自己的模型，或者自己写算法。一来是第三方要的钱钱不少哇~ 再就是这种图像识别并不是专门为验证码训练的，所以放到爬虫中还不太成熟，一旦背景图片复杂，识别率下降得老快了。以下介绍一种新思路。反正我们已经有一张完整的图片了，那就只要不断地滑动滑块，把结果和原图比对就行。理论上，只要滑倒差不多“那个点”，肉眼看起来不会有很大的违和感时，就搞定了。比如下面这张图。截图嘛可以直接用 Pupeteer 的截图功能，它提供了对应的 API，可以精准的截出特定元素。至于图片比对，其实就是给图片初步处理后，两张图一个像素一个像素的去比较。两个像素如果颜色差异超过阈值，就认为这是两个不相同的像素。简便起见，我们直接用开源库 rembrandt，它会给我们返回两张图片间的差异。最后是滑动滑块，既然要模拟人肉操作，那么操作 CSS，用绝对定位，把滑块一个像素一个像素的向右移；每移动一次，把图像比对的结果记录下来。以上三个流程的核心代码非常简单，只需要以下几行：

while (left <= maxOffset) 

  /* 使用 CSS left 属性控制悬浮的滑块的偏移量 */

  await page.evaluate(async ($sliderFloat, left) => 
    $sliderFloat.setAttribute('style', `left: $leftpx`)
  , $sliderFloat, left)

  /* 截图并和原图进行比对，把结果存到 results 数组里 */

  const $panel = await page.$('#Vertify-demo-4 .canvasArea')
  const panelImgBase64 = await $panel.screenshot(
    type: 'jpeg'
  )
  const compareRes = await rembrandt(
    imageA: panelImgBase64,
    imageB: rawImage
  )
  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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

阅读更多

希望本文能对你有所帮助，我是仿生狮子，各位下期见~ 想看看这篇文章是如何被创造的？你能从我的博客项目中找到答案；欢迎 Star & Follow；也请大家多来我的线上博客逛逛，超 Nice 哦~

• 《Python爬虫的实际运用之：破解滑动验证码》^[2]，这个老哥用了图像边缘检测的方法来判断缺口所在位置。

• 《震惊! 滑动验证码竟然能这样破解》^[3]，这个老哥用了一种看谁脸黑的办法来判断图片的缺口所在位置。

作者：仿生狮子
https://juejin.cn/post/7009333291140513799

参考资料

[1]

https://juejin.cn/post/7007615666609979400

https://juejin.cn/post/6945336161468416037

https://juejin.cn/post/6844903679808520205

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