1.渗透测试-----验证码篇
2.Python破译12306图像验证码！源码验证据说12306验证码是图形最难破解的？
3.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验

渗透测试-----验证码篇

       验证码，全称为全自动区分计算机和人类的源码验证图灵测试，是图形网站常用的安全机制，旨在区分真实用户与恶意程序。源码验证早期，图形试看源码哪里买验证码设计简单，源码验证但随着人工智能的图形进步，机器破解难度增加，源码验证如等网站的图形复杂图形验证。验证码的源码验证原理是客户端请求时，服务端生成随机验证码并附带Session ID，图形用户提交后，源码验证服务端验证无误后销毁Session。图形验证码识别不仅依赖于文字或图案，源码验证还会结合操作行为、设备指纹等多维度信息，不断升级模型，恐龙源码提高破解成本。

       然而，验证码的使用并非无懈可击。如果设计不当，如过于简单的问题，易被机器绕过；短信验证码除了防止批量操作，但操作繁琐可能导致用户体验下降，且存在被滥用的风险；验证码与手机号一一对应的重要性不容忽视，否则可能导致不同用户间的混淆。验证码的复用和隐藏在源码、Cookie或客户端中，都可能成为攻击者突破点。一些常见的绕过方式包括直接删除验证码、使用工具识别、利用固定值或无验证码验证等。

       随着安全意识的提升，验证码技术也在不断发展，源码101出现了更加复杂的图形验证码和深度学习技术，但仍存在易被破解的弱验证码。一些工具如PKav HTTP Fuzzer，提供了抓包、标记变体、设置重放模式等功能，帮助渗透测试人员进行安全测试，包括识别验证码、设置匹配规则和条件丢弃等策略。总之，验证码在保护网站安全的同时，也需要不断更新策略，以应对不断升级的破解技术。

Python破译图像验证码！据说验证码是最难破解的？

       本文探讨了如何利用Python编写一个自动化处理验证码的工具包，以解决网站登录时遇到的图像验证码问题，特别是暴雪源码针对网站的挑战性验证码。本文将详细阐述开发工具、相关模块及安装步骤、项目介绍、代码实现和最终的运行效果。

       开发工具包括Python 3.6.4，以及一系列的Python模块：requests、opencv-python、numpy、keras、tensorflow，以及Python自带的模块。首先，确保安装了Python，并将Python添加到环境变量中，然后使用pip命令安装所需的模块。

       本文介绍了一个名为DecryptLogin的Python第三方库，该库允许用户轻松地实现各大网站的源码巨人模拟登录操作，例如模拟登录知乎。DecryptLogin默认要求用户手动输入登录时遇到的验证码，但通过自定义一个验证码处理函数，可以实现验证码的自动识别与处理。

       为了解决DecryptLogin的验证码自动处理问题，开源了hackcaptcha包。此包主要服务于验证码自动识别，目前支持两种类型的验证码自动处理：数字(含英文字母)验证码和的点击验证码。用户需要通过pip安装这个库，并确保在电脑上已安装keras和对应版本的tensorflow。

       对于数字验证码，hackcaptcha直接调用了百度的文字识别API。用户每天可免费调用一定次数，对于个人学习和娱乐用途完全足够。具体实现步骤包括注册百度账号、获取API Key和Secret Key，然后编写几行代码即可实现验证码识别。

       对于的点击验证码，通常需要将验证码图像进行分割，并分别训练分类器和文字分类器。本文作者直接利用了现有解决方案，简化了实现过程，只需调用相应的API即可。

       结合DecryptLogin库，实现了一个自动化处理验证码的工具，使得用户无需手动输入验证码即可实现模拟登录操作。此外，作者还提供了一些编程干货，包括Python电子书、标准库资料、项目源码和学习资源，以回馈读者。

Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验

       在近期进行App抓包的过程中，我发现该App在特定时间会弹出验证码。完成验证后，系统会提供token，此token是发起正常请求所必需的。

       文章源码地址：github.com/ThinkerWen/C...

       以下是验证码的截图：

       弹出验证码的Response如下：

       完成验证码的Request如下：

       通过观察，我发现只需将验证码的点击坐标发送至完成验证码的接口，即可获取到token。因此，现在的目标是提取坐标。

       观察发现，这个验证码相对简单，因为它没有图案扭曲，所以通过率较高。同时，我也回忆起之前解决滑动验证码的方法（一并展示）。

       要通过验证码，首先需要将目标图案在背景上定位，找到其像素点。为此，我使用了Python的OpenCV库进行识别。

       1.提取：首先，我发现目标都是黑色图案，背景为透明。当我使用cv2.imread(front_image)加载时，显示一片漆黑。即使后来我使用了保留透明通道的加载方式，结果依旧。

       为了解决这个问题，我决定剥离透明通道，将目标图案透明色设置为白色，这样目标图案就自然显现了。

       2.找到目标图的位置：接着，我将目标的三个图案分割出来，分别找出它们的像素位置。由于图案排列位置固定，我直接记录坐标进行像素分割。

       分割后，我将目标图和背景图都转化为灰度，以防止颜色干扰。

       然后进行最佳匹配。然而，匹配结果并不理想，无法准确找到所有三个目标图案，因此需要进一步优化。

       3.优化匹配方案：继续观察后，我发现背景中的目标图案总是白色的，因此我决定保留背景上的白色部分，其余部分转为黑色。

       为了尽可能保留完整的图案，我经过多次尝试，发现-区间的RGB颜色可以保留大部分目标图案的白色。

       同时，我将黑色的目标图案反转为白色。

       由于需要获取的是点击坐标，我将左上角坐标(x1,y1)进行+的偏移，以移动到图案本身上面。

       经过验证，现在的识别方法可以正常通过点击验证码。

       滑动验证码的解决方案与点击验证码类似，甚至现在常见的一种滑动验证码已经有了通用的代码。

       看雪ID：暮至夜寒

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