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第一種:直接請求
點(diǎn)擊登錄會(huì)發(fā)送請求,參數(shù)看上圖
實(shí)際提交的參數(shù), 看下圖,圖中圈出來的基本都是可以找到的,就在請求的 HTML 中。
而 fp 參數(shù)和 eid 參數(shù)實(shí)際是固定的。所以可以直接寫死??吹搅艘粋€(gè) pubKey ,我覺得看到這個(gè)玩意基本都能猜到這是一個(gè) RSA 加密了,加密的就是 密碼了,
然后還有一個(gè) seqSid 參數(shù) 和 一個(gè) authcode 參數(shù)
seqSid 參數(shù)是個(gè)接口返回的響應(yīng)內(nèi)容,全局搜索 _jdtdmap_sessionId 就會(huì)找到這個(gè)接口。
authcode 這個(gè)參數(shù)就是滑動(dòng)之后生成的參數(shù),也是最惡心的一個(gè)參數(shù)。
authcode 參數(shù)來源:
請求 URL:
參數(shù):
響應(yīng):validate 就是 authcode
這個(gè)請求參數(shù)中實(shí)際只有 d 參數(shù)是最重要的,其他的就比較簡單了。
c: 是獲取驗(yàn)證碼圖片時(shí)返回的 challenge 參數(shù)。 slide/g.html
bg 和 patch 就分別是背景圖和缺口形狀的圖片
識(shí)別這個(gè)距離的代碼,是從網(wǎng)上復(fù)制的,忘了是從哪里來的了。
def test_demo_cv2(self): """ 得到缺口位置 :return: """ block = cv2.imread("bg.jpg", 0) template = cv2.imread("patch.jpg", 0) w, h = template.shape[::-1] # 二值化后的圖片名稱 blockName = "block.jpg" templateName = "template.jpg" # 將二值化后的圖片進(jìn)行保存 cv2.imwrite(blockName, block) cv2.imwrite(templateName, template) block = cv2.imread(blockName) block = cv2.cvtColor(block, cv2.COLOR_RGB2GRAY) block = abs(255 - block) cv2.imwrite(blockName, block) block = cv2.imread(blockName) template = cv2.imread(templateName) # 獲取偏移量 result = cv2.matchTemplate(block, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) # 查找block在template中的位置,返回result是一個(gè)矩陣,是每個(gè)點(diǎn)的匹配結(jié)果 x, y = np.unravel_index(result.argmax(), result.shape) cv2.rectangle(block, (y, x), (y + w, x + h), (7, 249, 151), 2) cv2.imshow('block', block) cv2.waitKey(0) print("x方向的偏移", int(y * 0.4 + 18), 'x:', x, 'y:', y) return y
但是有時(shí)候不準(zhǔn)確。
w: 驗(yàn)證碼的寬,固定 280
appID: 固定值
product:固定值
scene: 固定值
e: 固定值
s: 全局搜索 _jdtdmap_sessionId
都是頁面中值。
最后說一下 d , d 的位置:在 slide.js 中,名字中間有版本號(hào),沒寫
g 的值
這也就是軌跡了列表了,對軌跡列表進(jìn)行加密生成了 d 參數(shù)
軌跡列表的特點(diǎn):
第一組,坐標(biāo) x 是固定的
最后一組 x - 第一組的 x = 滑動(dòng)的距離
y 的值變化很小
生成軌跡的方法很多,但是好像能百度到的都沒有什么用了。
生成軌跡列表后,傳遞參數(shù)到加密的函數(shù)中,返回加密的參數(shù) d
加密的函數(shù)位置:
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