网站滑块验证码分析：Crack Captcha

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这个网站是比较简单的滑块验证码，没有涉及指纹，轨迹以及 JS 的加密，但是有助于进一步了解滑块验证码的具体实现和分析流程

所以作为 Crack 系列的第一篇，希望能对想要学习验证码分析的朋友带来一些帮助

概念普及

在开始我们老三样套路之前先搞一波基础概念普及

全程是 test to tell and Apart

是一种区分用户是机器或人类的公共全自动程序，既然是一种程序，那只要摸清套路我们也可以用全自动化的套路应对。

目前市面上的验证码类型常见的有数字字符验证码，滑动验证码和点选验证码。

具体的形式我这里截取一些常见的形式展示一下，其他形式的大家可以自行搜索。

大致的形式就是上面这样的，每一种都有应对的方案，之前也写过一篇文章作为介绍，这里不重复叨叨，感兴趣的朋友点下方蓝字，直达原文

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwNDI1NjUxMg==&mid=2651262297&idx=1&sn=d77d0c4da862f612af913e38e31414ff&chksm=8d314936ba46c0207aafae9a2f8e51558c58e71ebfe1c8c27e42b3b34ec9502fd76e78c121a6&scene=21#wechat_redirect

抓包分析

凑完字数，这里看下我们需要分析的网站验证码

打开网站，研究一下可以看到页面需要滑动验证之后才可以出现列表页的内容

清掉缓存，重新抓包，大致分析了一下大致有下面这几个请求是和验证码相关的

def pixel_is_equal(image1, image2, x, y):"""判断两张图片的像素是否相等,不想等即为缺口位置:param image1::param image2::param x:  x坐标:param y: y 坐标:return:"""# 取两个图片的像素点pixel1 = image1.load()[x, y]pixel2 = image2.load()[x, y]threshold = 60  # 像素色差if abs(pixel1[0] - pixel2[0]) < threshold and abs(pixel1[1] - pixel2[1]) < threshold and abs(pixel1[2] - pixel2[2]) < threshold:return Trueelse:return False

带上这个比对的结果获取左侧到这个位置的距离就可以了。

今天的文章到这里就结束了，最简单的滑块分析结束，我们下次再见~