1.【JavaScript 逆向】抖店滑块逆向分析
2.YOLOV8破解滑块验证码的滑块技术解析与效果展示
【JavaScript 逆向】抖店滑块逆向分析
案例目标:分析特定网站的滑块验证逆向过程,理解其加密和解密机制,轨迹从而深入探究其安全性和实现细节。算法
接口:用于获取滑块验证的纯源成URL和相关信息。
编码与解码:涉及Base编码与解码操作,码滑用于数据的块轨文献推荐系统源码格式转换与恢复。
案例分析:通过抓包操作,迹生分析用户输入手机号码并触发滑块验证后的滑块交互过程。
输入与验证:用户输入手机号,轨迹点击发送验证码,算法系统回应滑块验证界面。纯源成/captcha/get接口提供验证所需的码滑与轨迹参数。
生成算法:请求参数在/v2/?块轨msToken=&X-Bogus=接口中生成,其中fp值由特定算法生成。迹生
验证接口:/captcha/verify用于验证用户滑动操作,滑块包含fp、detail等关键参数,商城源码仿互站网源码涉及鼠标轨迹、滑动轨迹等复杂加密形式。
逆向分析:通过跟踪堆栈至captcha.js文件,发现其与X-Bogus参数处理文件类似,使用jsvmp。尽管生成逻辑与X-Bogus不同,但需仔细分析以识别关键加密步骤。
代码解析:利用webpack导出补环境,e源码如何破解源码密码聚焦于关键加密算法,如AES加密(模式为GCM),以及SHA加密。
关键点:通过插桩技术,识别使用AES加密的逻辑,特别是异步crypto.subtle.importkey()方法的位置。借助断点与缓存清理操作,逐步追踪算法流程。cf大厅刷屏工具源码源码
数据处理:捕捉到数组拼接、SHA加密和随机字符串生成等关键步骤。通过逐步分析,理解数据如何被转换、加密并用于验证。
结果验证:通过分析和验证过程,实现对滑块验证机制的深入理解,揭示其加密细节和潜在的通达信源码公式源码安全风险。
YOLOV8破解滑块验证码的技术解析与效果展示
YOLOV8作为一种先进的计算机视觉工具,被应用于破解滑块验证码的挑战中。它通过一系列关键步骤来突破这种验证方式的壁垒。
首先,重要的是图像处理能力。YOLV8模型着重于图像分割,准确地从复杂的背景中提取出滑块图像,这是破解的第一步,而我们专门收集了多样化的滑块样本,总计张,以增强模型的识别能力。
其次,定位滑块位置是破解过程中的关键。模型需要精确识别滑块在验证码中的位置,以便模拟用户的操作。滑块位置的准确识别是破解能否顺利进行的关键因素。
尽管滑块验证码设计者会增加多样性,如不同形状、大小的滑块,以及干扰项,但YOLV8的训练通过深度学习算法能够应对这些挑战。实时性要求也构成了挑战,但通过高效训练和定位,YOLV8能在限定时间内完成破解任务。
在实际操作中,我们用YOLV8进行模型训练,经过个训练周期,最终达到%以上的准确率。训练好的模型能精准地定位滑块位置,并模拟出符合人类操作习惯的滑动轨迹,成功破解验证码。
最后,通过展示的效果,可以直观地看到YOLV8在滑块验证码破解中的显著成效,证明了其在这一技术领域的突破。
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