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，图形亚龙源码原生APP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，吉林离天津源码提高破解成本。

       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，开始逐步建仓源码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，特别是疯码java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手机源码公式大全模拟登录操作，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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