【验证码逆向专栏螺丝帽人机验证逆向分析

2023年 9月 22日 58.9k 0

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目标:Luosimao 螺丝帽人机验证逆向分析

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抓包分析

进入官网提供的 demo 页面,F12 开启抓包,首先加载 demo 页面,这个页面包含一个 site-key,每个网站都不一样,会在后续用到:

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接下来是一个 captcha.js,主要用于后续的加密参数生成,乍一看以为是个 OB 混淆,其实只是更换了变量名,然后一些值是从大数组里面取的,没有 OB 混淆里的打乱数组的操作,比 OB 混淆要简单很多,后文会利用 AST 对这三个 JS 进行解混淆,后续类似的还加载了 widget.jsframe.js,也都是和加密参数的生成有关。

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然后是一个 widget 的请求,该请求返回的源码里面有个 data-token,也是后续要用到的。

05.png

接下来是一个 request 的请求,接口返回的一些参数也是后续要用到的,同时返回的 w 值,就是要点击的文字提示信息。

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然后是一个 frame 请求,请求带了两个加密参数,这个请求返回的源码里面包含了验证码图片信息。

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然后就加载了验证码图片,注意这里的图片是被切割之后乱序排列了的,和极验三代的类似,所以后文我们还要对其进行顺序还原。

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点击图像完成之后,就会发起校验请求 user_verify,校验成功的话返回的 ressuccess,相反校验不成功就是 failed

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点击立即登录,触发最后一个 submit 请求,提交的 data 值就是上一步 user_verify 验证成功后返回的 resp 值。

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小结一下螺丝帽就可以分为三个比较重要的步骤:request 接口请求得到要点击的内容,frame 接口请求拿到验证码图片,user_verify 接口验证点击是否正确,下文将详细分析这些步骤。

AST 解混淆

先别着急找加密逻辑,前面抓包的时候说了,一共有三个 JS 参与了加密,分别是 captcha.jswidget.jsframe.js,这三个 JS 是被混淆了的,为了后续比较好分析,我们可以先使用 babel 将其转换成 AST 语法树后,进行解混淆操作。

widget.js 为例,观察该 JS,我们可以总结出以下三个问题:

  • 开头一个大数组,如 _0x8f24,后续变量赋值操作就是从这个大数组里取值,如 _0x8f24[1]_0x8f24[2]
  • 所有的字符串都被转换成了十六进制编码的形式,不易阅读;
  • 访问对象属性是 _0x3ba3x1["Number"],而不是 _0x3ba3x1.Number,不易阅读。

所以我们只需要做三个操作:

  • 从数组取值转为直接赋值(_0x8f24[1] => "x63x61x6Cx6C");
  • 十六进制编码的字符串还原("x63x61x6Cx6C" => "call");
  • 对象属性还原(_0x3ba3x1["Number"] => _0x3ba3x1.Number)。

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首先是从数组取值转为直接赋值,先将这个 JS 扔到 astexplorer.net 分别看看原始结构(如:_0x8f24[1])和替换后的结构(如:"x63x61x6Cx6C"):

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从上图可以看到类似 _0x8f24[1] 取值的节点类型为 MemberExpression,这个大数组没有像 OB 混淆那样做了乱序操作,可以直接取值,那么如果我们先拿到 _0x8f24 这个大数组,然后遍历 MemberExpression 节点,再将其替换成 StringLiteral 类型的节点就行了。当然遍历的时候也要有限制,必须是 path.node.object.name 的值和大数组的名称一样才能替换。然后就是我们怎么拿到 _0x8f24 这个大数组呢?这个大数组在 AST 中的位置是 program.body[0],我们可以将其转换成 JS 代码然后 eval 执行一下,把大数组加载到内存里,后续就能直接按索引取值了,当然方法不止这一种,可以按照自己的思路来实现,这一部分的 visitor 可以这么写:

const ast = parse(code);
eval(generate(ast.program.body[0]).code)

const visitor = {
    MemberExpression(path) {
        if (path.node.object.name === "_0x8f24") {
            path.replaceWith(types.stringLiteral(eval(path.toString())));
        }
    }
}

然后就是十六进制编码的字符串还原,观察前后的 AST 语法树:

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可以发现只要将 path.node.extra.raw 的值换为 path.node.extra.rawValue 或者 path.node.value即可,当然因为 NumericLiteralStringLiteral 类型的extra 节点并非必需,这样在将其删除时,也不会影响原节点,所以还可以直接 delete path.node.extra 或者 delete path.node.extra.raw 来还原字符串,这一部分的 visitor 可以这么写:

const visitor2 = {
    StringLiteral(path) {
        if (path.node.extra) {
            // 以下方法均可
            // path.node.extra.raw = '"' + path.node.extra.rawValue + '"'
            // path.node.extra.raw = '"' + path.node.value + '"'
            // delete path.node.extra
            delete path.node.extra.raw
        }
    }
}

最后就是对象属性还原,同样的先观察前后的 AST 语法树:

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可以看到 _0x3ba3x1["Number"] => _0x3ba3x1.Number,是 MemberExpression 下的 property 节点由 StringLiteral 类型的变成了 Identifier 类型的,computed 值由 true 变成了 false,这一部分的 visitor 可以这么写:

const visitor = {
    MemberExpression(path){
        if (path.node.property.type === "StringLiteral" && path.node.property.value !== "") {
            path.node.computed = false
            path.node.property = types.identifier(path.node.property.value)
        }
    }
}

前面抓包的时候也说了,一共有三个 JS 参与了加密,分别是 captcha.jswidget.jsframe.js,他们的混淆都是一样的,所以综上所述我们的 AST 解混淆代码完整版可以是这样的:

const fs = require('fs');
const types = require("@babel/types");
const parse = require("@babel/parser").parse;
const traverse = require("@babel/traverse").default;
const generate = require("@babel/generator").default;


function deconfusion(code, arrName) {
    const ast = parse(code);
    eval(generate(ast.program.body[0]).code)

    const visitor1 = {
        MemberExpression(path) {
            if (path.node.object.name === arrName) {
                path.replaceWith(types.stringLiteral(eval(path.toString())));
            }
        }
    }

    const visitor2 = {
        StringLiteral(path) {
            if (path.node.extra) {
                // 以下方法均可
                // path.node.extra.raw = '"' + path.node.extra.rawValue + '"'
                // path.node.extra.raw = '"' + path.node.value + '"'
                // delete path.node.extra
                delete path.node.extra.raw
            }
        },
        MemberExpression(path){
            if (path.node.property.type === "StringLiteral" && path.node.property.value !== "") {
                path.node.computed = false
                path.node.property = types.identifier(path.node.property.value)
            }
        }
    }


    traverse(ast, visitor1);
    traverse(ast, visitor2);
    delete ast.program.body[0]

    return generate(ast, {jsescOption: {"minimal": true}}).code
}


const widget = fs.readFileSync('widget.js', 'utf-8');
const newWidget = deconfusion(widget, "_0x8f24")
fs.writeFileSync('newWidget.js', newWidget, 'utf-8');


const captcha = fs.readFileSync('captcha.js', 'utf-8');
const newCaptcha = deconfusion(captcha, "_0x2d28")
fs.writeFileSync('newCaptcha.js', newCaptcha, 'utf-8');

const  frame = fs.readFileSync('frame.js', 'utf-8');
const newFrame = deconfusion(frame, "_0x3f7b")
fs.writeFileSync('newFrame.js', newFrame, 'utf-8');

解混淆之后,将代码替换掉原始代码,然后就可以愉快的进行分析了。

获取验证码信息

首先来看 request 接口,POST 请求,params 有 k 和 l 两个参数,data 有 bg 和 b 两个加密参数,如下图所示:

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k 参数通过直接搜索可以发现就存在于页面的 html 里,如下图所示的 data-site-key 就是 k 的值,从这个名字也可以看出应该是每个网站分配的一个 key。

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bg 和 b 参数搜索不到,且每次都是变化的,通过观察可知这是一个 XHR 请求,那么就可以通过 XHR 断点,或者直接跟栈的方式来找加密入口,好在栈也不多,直接跟进去下断点,在 ajax send 方法这里,就可以看到 bg 和 b 已经生成。

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继续往上跟栈,就很容易发现 bg 和 b 的生成位置,如下图所示:

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"bg=" + _0x3ba3xc.encryption(_0x3ba3x1) + "&b=" + _0x3ba3xc.encryption(_0x3ba3x3),先来看 _0x3ba3x1_0x3ba3x3 是怎么生成的:

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var _0x3ba3x1 = _0x3ba3xc.env.us + "||" + _0x3ba3xc.getToken() + "||" + _0x3ba3xc.env.sc.w + ":" + _0x3ba3xc.env.sc.h + "||" + _0x3ba3xc.env.pf.toLowerCase() + "||" + _0x3ba3xc.prefix.toLowerCase(),
_0x3ba3x3 = _0x3ba3xc.path[0] + ":" + _0x3ba3xc.timePoint[0] + "||" + _0x3ba3xc.path[1] + ":" + _0x3ba3xc.timePoint[1];
  • _0x3ba3xc.env.us:User-Agent;
  • _0x3ba3xc.env.sc.w:屏幕宽度;
  • _0x3ba3xc.env.sc.h:屏幕高度;
  • _0x3ba3xc.env.pf.toLowerCase():platform(如 win32) 小写;
  • _0x3ba3xc.prefix.toLowerCase():浏览器引擎(如 webkit)小写。

_0x3ba3xc.getToken() 是一个函数,跟进去可以看到是取 widget 请求返回的 html 里面的 data-token 值,如下图所示:

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widget 请求还有个 i 参数,也是加密生成的,直接全局搜索 i:,可以发现在 captcha.js_0x7125x5.id 就是 i 的值,如下图所示:

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跟进去,generateID() 方法 return "_" + Math.random().toString(36).substr(2, 9); 就可以生成这个值了。

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然后是 _0x3ba3x3,主要由 path 和 timePoint 组成,反复对比你会发现,path = [鼠标第一次进入点击区域的坐标,鼠标点击时的坐标]timePoint = [页面加载完毕的时间,开始点击的时间],如下图所示,可以在左上角和右下角都点一下看看这个点击的区域坐标范围是啥,然后随机构建一下就行了。

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总结下来,_0x3ba3x1_0x3ba3x3 就可以通过以下代码实现:

function randomNum(min, max) {
    return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1) + min);
}

const ua = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36"
const screen = {width: 1920, height: 1080};
const platform = "Win32";
const prefix = "Webkit";
//[鼠标第一次进入点击区域的坐标,鼠标点击时的坐标]
const path = [
    `${randomNum(60, 200)},${randomNum(0, 3)}`,
    `${randomNum(60, 200)},${randomNum(10, 20)}`
];
// [页面加载完毕的时间,开始点击的时间]
const time = +new Date();
const timePoint = [time, time + randomNum(1000, 6000)];

const _0x3ba3x1 = ua + "||" + token + "||" + screen.width + ":" + screen.height + "||" + platform.toLowerCase() + "||" + prefix.toLowerCase();
const _0x3ba3x3 = path[0] + ":" + timePoint[0] + "||" + path[1] + ":" + timePoint[1];

最后一步加密 "bg=" + _0x3ba3xc.encryption(_0x3ba3x1) + "&b=" + _0x3ba3xc.encryption(_0x3ba3x3);,跟进 encryption 方法熟悉的 iv、mode、padding,但他这里写的却是 SHA3,很明显是骗人的,对比测试一下加密结果,发现是 AES 加密,直接引库就完事儿了。

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至此 request 接口就分析完毕了。

获取验证码图片

然后是获取验证码图片,直接搜索图片的名称,可以发现是在 frame 请求返回的 html 源码里面,如下图所示:

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这个 captchaImage 对象包含两个值,p 是验证码乱序的图片,有三个图片,这个应该是防止宕机,有多个节点,实际三张图都是一样的内容,而 l 则是用来还原乱序图片的。

var captchaImage = {
    p:['https://i5-captcha.luosimao.com/22/aa27352e782eb74ccccef04eb91bc23c.png',
        'https://i2-captcha.luosimao.com/22/aa27352e782eb74ccccef04eb91bc23c.png',
        'https://i1-captcha.luosimao.com/22/aa27352e782eb74ccccef04eb91bc23c.png'],
    l: [["40","80"],["220","0"],["280","0"],["200","80"],["100","0"],["40","0"],
        ["0","80"],["180","0"],["20","0"],["120","80"],["220","80"],["240","0"],
        ["180","80"],["0","0"],["280","80"],["140","80"],["140","0"],["200","0"],
        ["160","0"],["260","0"],["20","80"],["240","80"],["100","80"],["60","80"],
        ["120","0"],["260","80"],["160","80"],["80","0"],["80","80"],["60","0"]]
};

我们查看图片的源码,可以发现这个 l 的坐标就是 css background-position 属性的值,如下图所示:

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逻辑也很简单,图片尺寸 300x160 px,切割的乱序图片,分为上下两部分,每一部分又被分为 15 个小片段,那么上半部分从左至右,每一片段的左上角坐标为:[0, 0][20, 0][40, 0] ...,以此类推,下半部分则是 [0, 80][20, 80][40, 80] ...,以此类推,而前面的 l 的值,就表示原始图片第 N 个位置,对应乱序图片的某个片段的左上角的坐标,例如 l 的第一个值为 ["40","80"],则表示原始图片第一个位置是乱序图中坐标为 [40, 80] 的片段,换句话说,也就是原始图片第一个位置,应该是乱序图中下半部分从左至右的第三个片段。图片的还原在 Python 中可以用以下代码实现:

from PIL import Image


section = [["40","80"],["220","0"],["280","0"],["200","80"], ......]
image = Image.open("乱序图片.png")
canvas = Image.new("RGBA", (300, 160))

for index in range(len(section)):
    x = int(section[index][0])
    y = int(section[index][1])
    slice_ = image.crop(box=(x, y, x + 20, y + 80))
    canvas.paste(slice_, box=(index % 15 * 20, 80 if index > 14 else 0))

canvas.save("正确图片.png")

然后就是这个 frame 请求,包含了一个 s 参数,这个是前面 request 请求返回的,如下图所示:

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发送验证

然后就是点击发送验证请求了,user_verify 包含三个参数 h、v 和 s,h 是前面 request 接口返回的,v 和 s 是需要我们逆向的,如下图所示:

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同样也直接跟栈,如下图所示 _0xaaefx15.toString() 就是最终的 s 值,而 s 是最终的 v 值:

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先来看 s,s = _0xaaefx11.toString();,而 _0xaaefx11 和前面一样也是 AES 加密,其中 key 是前面 request 接口返回的 i 的值,待加密的值是 _0xaaefx5,而 _0xaaefx5 = _0xaaefx3.dots.join("#")_0xaaefx3.dots 就是点击的坐标,不过这个坐标要注意,他的 x 和 y 坐标是反着排列的,整个数组也是倒序的,直观点儿来讲就是 _0xaaefx3.dots = ["第三次点击的 y,第三次点击的 x", "第二次点击的 y,第二次点击的 x", "第一次点击的 y,第一次点击的 x"],如下图所示:

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然后就是 _0xaaefx15,经过 MD5 加密得到最终的值,如下图所示:

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注意事项

请求会校验 header 的 Host 字段,frame 接口和其他接口的 Host 是不一样的,注意观察替换,Host 不正确会导致请求失败。

至此所有流程就都分析完毕了。

结果验证

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