【验证码系列】某用平台滑块-加密流程分析rsa、base64

某用平台滑块-加密流程分析rsa、base64

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目标和接口

**目标：**滑动拼图验证成功
接口：aHR0cHM6Ly94eGdzLmNoaW5hbnBvLm1jYS5nb3YuY24vZ3N4dC9uZXdsaXN0

1. 请求流程分析

整个验证流程分为四个步骤：

1. 获取验证码信息接口请求
2. 识别滑动距离本地图像识别
3. 构建加密参数(RSA + Base64)
4. 提交验证并获取业务数据接口请求

2. 请求参数分析

2.1 第一步：获取验证码图片与盐值信息

直接向接口c2xpZGVDYXB0Y2hh发起 GET 请求，注意携带cookie。

响应结构分析：

{"code":200,"result":{"a":"Base64String...",// 随机盐值或标识 A"b":"Base64String...",// 随机盐值或标识 B"c":{"oriImage":"Base64String...",// 背景大图"cutImage":"Base64String...",// 滑块小图"cutImageWidth":40,// 滑块宽度"xpos":0,// 初始X坐标"ypos":7// 初始Y坐标}}}

2.2 第二步：图像预处理与距离识别

前端返回的图片是 Base64格式，需要将其转换为本地图片文件，以便进行识别。

关键点：

• oriImage是包含缺口的背景图。
• cutImage是需要移动的滑块图。
• 使用ddddocr方法可以自动计算滑块需要移动的距离，注意计算距离时要考虑滑块宽度的偏移量。

代码实现：

defbase64_to_image(base64_str,output_path):if","inbase64_str:base64_str=base64_str.split(",")[1]image_data=base64.b64decode(base64_str)image=Image.open(BytesIO(image_data))image.save(output_path)returnimage# 在 run 函数中调用base64_to_image(captcha_info["c"]["cutImage"],"cut_image.png")base64_to_image(captcha_info["c"]["oriImage"],"ori_image.png")# 识别距离slide_info=get_real_slide_distance("ori_image.png","cut_image.png",captcha_info["c"]["cutImageWidth"])slide_distance=slide_info["slide_distance"]

2.3 第三步：参数加密构造 (核心难点)

2.3.1 加密逻辑分析

根据全局搜索代码，分析加密逻辑如下：

1. 参数 a:Base64( UTF8(原始a) )
   • 对接口返回的a字符串进行 UTF-8 编码，再做一次 Base64 编码。
2. 参数 b:Base64( UTF8(原始b) )
   • 对接口返回的b字符串进行 UTF-8 编码，再做一次 Base64 编码。
3. 参数 c:Base64( UTF8( RSA_Encrypt(滑动距离) ) )
   • Step 1: 将滑动距离（整数/字符串）转换为字符串。
   • Step 2: 使用 RSA 公钥对字符串进行加密。填充模式为PKCS1_v1_5。
   • Step 3: 将加密后的二进制数据转为 Base64 字符串。
   • Step 4:注意！代码中对该 Base64 字符串又做了一次UTF8编码 -> Base64编码的处理（双重 Base64）。

2.3.2 RSA 公钥提取

从 JavaScript 源码或网络请求中可以提取到 RSA 公钥：

-----BEGIN PUBLIC KEY----- ****************替换真实公钥*************** -----END PUBLIC KEY-----

Python 实现 RSA 加密

# 构建以上真实的公钥，使用标准rsa和base64即可

2.4 第四步：提交验证

将构造好的参数发送给验证接口c2xpZGVfY2FwdGNoYV9jaGVjaw==。

参数:a,b,c

如果验证成功，服务器会返回code: 200。此时，这些参数a,b,c可以用于后续的业务数据查询。

3. 总结

这个案例还是很简单了，大家快动手做起来吧！

关键参数：v: luobidamidi001

以下是运行效果演示：

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