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、 Boss直聘-会员注册入口
简介：是一家在线招聘网站,“BOSS 直聘”是在全球范围内首创互联网“直聘”模式的在线招聘产品，由赵鹏带领团队创办，2014年7月上线，隶属于看准科技集团，集团旗下运营看准网、BOSS直聘和店长直聘三个品牌，总服务用户数超过1亿，致力于用科技解决职业领域问题。
BOSS直聘产品的核心是“直聊+精准匹配”通过将在线聊天功能引入招聘场景，让应聘者和用人方直接沟通，从而跳过传统的冗长应聘环节，提升沟通效率。同时，BOSS 直聘采用推荐作为产品的技术选型，应用人工智能、大数据等前沿技术，提高雇主与人才的匹配精准度，缩短求职招聘时间，从而提升求职招聘效率。
二、 安全性分析报告：
同时采用极验和网易易盾的智能验证，由于智能验证为了优先用户体验，所以要保持一定比例无需验证，容易被模拟器利用发起大量的攻击，滑动拼图识别率在 95% 以上。
三 ：测试方法：
前端界面分析，由于该网站同时采用了两家网站的智能验证。铜鼓按钮的形状可以看出是极验还是易盾。 圆圈的极验，带盾牌形状的则是易盾
1 点击通过
B 滑动验证
C 文字点选
1. 模拟器交互部分
private final String INDEX_URL ="https://www.zhipin.com/web/user/?ka=header-login";
@Override
public RetEntity send(WebDriver driver, String areaCode, String phone){
Double curX = null, curY = null;
Robot robot = null;
try {
RetEntity retEntity = new RetEntity();
driver.get(INDEX_URL);
Thread.sleep(1000);
// 输入手机号
WebElement phoneElemet = driver.findElement(By.xpath("//input[@placeholder='手机号']"));
phoneElemet.sendKeys(phone);
// 点击发送验证码按钮
WebElement sendElemet = driver.findElement(By.xpath("//div/span[text()='发送验证码']"));
sendElemet.click();
robot = new Robot();
Point location = MouseInfo.getPointerInfo().getLocation();
curX = location.getX();
curY = location.getY();
robot.mouseMove(1000, 595);
Thread.sleep(1000);
String factor ="智能验证";
String intelliName = null;
// 点击智能验证按钮
WebElement intelliElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//div[@class='geetest_wait' or @class='geetest_btn' or @class='yidun_intelli-tips']"), 20);
intelliName =(intelliElement != null) ? intelliElement.getAttribute("class"): null;if(intelliName == null){
System.out.println("intelliElement=" + intelliElement + "->intelliName=" + intelliName);
Thread.sleep(1000);return retEntity;}if("yidun_intelli-tips".equals(intelliName)){
factor +="-易盾";}else{
factor +="-极验";}
intelliElement.click();
Thread.sleep(1000);
WebElement gtElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//div/span[contains(text(),'已发送')]"), 15);
String gtInfo =(gtElement != null) ? gtElement.getText(): null;
boolean isSend =(gtInfo != null && gtInfo.contains("已发送"));if(!isSend){
boolean result =false;if("yidun_intelli-tips".equals(intelliName)){
factor ="易盾";
WebElement tipElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className("yidun_tips__content"), 5);
String tip = tipElement.getText();
System.out.println("yidun tip=" + tip);
double rate =330 * 1.0 / 480;if(tip.contains("拖动滑块")){
result = netEasy.moveExec(driver, rate);}else{
result = netEasyClick.wordClick(driver, rate);}}else{
factor ="极验";
WebElement tipElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className("geetest_tip_content"), 5);
String tip =(tipElement != null) ? tipElement.getText(): null;if(tip != null){
result = geetClientClick.imageClick(driver, tipElement, 344);}else{
result = geetApi.getAndMove(driver, 6);}}
System.out.println("factor:" + factor + ",result=" + result);}
gtElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//div/span[contains(text(),'已发送')]"), 10);
gtInfo =(gtElement != null) ? gtElement.getText(): null;if(gtInfo != null && gtInfo.contains("已发送")){
retEntity.setRet(0);
retEntity.setMsg("factor:" + factor + "," + gtInfo);}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;} finally {
driver.manage().deleteAllCookies();if(robot != null){
robot.mouseMove(curX.intValue(), curY.intValue());}}}
2. 获取滑动图片及调用移动交互
public boolean getAndMove(WebDriver driver, Integer offSet){
int distance = -1;
try {
WebElement moveElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className("geetest_slider_button"), 1000);if(moveElement == null){
logger.error("getAndMove() moveElement=" + moveElement);returnfalse;}
// 下面的js代码根据canvas文档说明而来
// 完整背景图geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute
StringBuffer base64 = new StringBuffer();
String fullName ="geetest_canvas_fullbg geetest_fade geetest_absolute";
byte[] fullImg = GetImage.callJsByName(driver, fullName, base64);
String bgName ="geetest_canvas_bg geetest_absolute";
byte[] bgImg = GetImage.callJsByName(driver, bgName, base64);
File fullFile = null, bgFile = null;if(fullImg != null && bgImg != null){
Long time= System.currentTimeMillis();
fullFile = new File(dataPath + "geet/" + time + "full.png");
FileUtils.writeByteArrayToFile(fullFile, fullImg);
bgFile = new File(dataPath + "geet/" + time + "bg.png");
FileUtils.writeByteArrayToFile(bgFile, bgImg);if(fullImg.length <10000){
System.out.println("fullImg len=" + fullImg.length + " -> err[len<10000]");returnfalse;}}
// 获取滑动距离并删除图片
distance =(fullFile != null && bgFile != null) ? ActionMove.getMoveDistance(fullFile.getAbsolutePath(), bgFile.getAbsolutePath()): -1;if(distance <1){
logger.error("getAndMove distance=" + distance);returnfalse;}if(offSet != null)
ActionMove.move(driver, moveElement, distance - offSet);else
ActionMove.move(driver, moveElement, distance);
// 滑动结果
Thread.sleep(1 * 1000);
WebElement infoElement = ChromeDriverManager.getInstance().waitForLoad(By.className("geetest_result_content"), 10);
String gtInfo =(infoElement != null) ? infoElement.getAttribute("innerText"): null;if(gtInfo != null){
System.out.println("gtInfo=" + gtInfo);if(gtInfo.contains("速度超过")|| gtInfo.contains("通过验证")){returntrue;}}else{
String msg = driver.findElement(By.className("geetest_panel_success_title")).getAttribute("innerText");
System.out.println("msg=" + msg);}returnfalse;} catch (Exception e){
System.out.println("getAndMove() " + e.toString());
logger.error(e.toString());returnfalse;}}
- 距离识别
/**
* 计算需要平移的距离
*
* @param fullImgPath
* 完整背景图片文件名
* @param bgImgPath含有缺口背景图片文件名
* @return
* @throws IOException
*/
public static int getMoveDistance(String fullImgPath, String bgImgPath){
System.out.println("fullImgPath=" + fullImgPath);
File fullFile = new File(fullImgPath);
File bgFile = new File(bgImgPath);
boolean fullExists = fullFile.exists();
boolean bgExists = bgFile.exists();if(fullExists && bgExists){
String abPath = bgFile.getAbsolutePath();
int l = abPath.lastIndexOf(".");
String out = abPath.substring(0, l) + "-o" + abPath.substring(l);return getComareImg(fullFile, bgFile, out);}else{
System.out.println("fullExists(" + fullImgPath + ")=" + fullExists + "\nbgExists(" + bgImgPath + ")=" + bgExists);return -1;}}
/**
* 计算需要平移的距离
*
* @param driver
* @param fullImgPath完整背景图片文件名
* @param bgImgPath含有缺口背景图片文件名
* @return
* @throws IOException
*/
private static int getComareImg(Object fullObj, Object bgObj, String out){
System.out.println("getComareImg() begin");
try {if(fullObj == null || bgObj == null){return -1;}
BufferedImage fullBI =(fullObj instanceof File) ? ImageIO.read((File) fullObj): ImageIO.read((ByteArrayInputStream) fullObj);
BufferedImage bgBI =(bgObj instanceof File)? ImageIO.read((File) bgObj): ImageIO.read((ByteArrayInputStream) bgObj);
List<Integer> list;
Color ca, cb;
Map<Integer, List<Integer>> xMap = new TreeMap<Integer, List<Integer>>();// 将头35列的最大不同值取出， 作为右边图像的基础差
Long tifTotl =0L;
int tifLeft =0;
int tifCount =0;
for (int i =0; i < bgBI.getWidth(); i++) {
for (int j =0; j < bgBI.getHeight(); j++) {
ca = new Color(fullBI.getRGB(i, j));
cb = new Color(bgBI.getRGB(i, j));
int diff= diff(ca, cb);if(i <=35&& tifLeft <diff){
tifLeft =(diff >=255) ? 255:diff;}elseif(diff > tifLeft){
tifTotl +=diff;
tifCount++;}}}
Long tifAvg =(tifCount >0) ? (tifTotl / tifCount): 0L;if(tifLeft <=0&& tifAvg >=2){
tifAvg = tifAvg / 2;}for(int i =35; i < bgBI.getWidth(); i++){for(int j =0; j < bgBI.getHeight(); j++){
ca = new Color(fullBI.getRGB(i, j));
cb = new Color(bgBI.getRGB(i, j));
int diff= diff(ca, cb);if(diff >= tifAvg){
list = xMap.get(i);if(list == null){
list = new ArrayList<Integer>();
xMap.put(i, list);}
list.add(j);
xMap.put(i, list);}}}
System.out.println(" |--tifLeft=" + tifLeft + ",tifTotl=" + tifTotl + ",tifCount=" + tifCount + ",tifAvg=" + tifAvg + ",xMap.size=" + xMap.size());
int minX =0;
int maxX =0;for(Integer x : xMap.keySet()){
list = xMap.get(x);
minX =(minX ==0) ? x : minX;
maxX = x;for(int y : list){
cb = new Color(bgBI.getRGB(x, y));
int gray =(int)(0.3 * cb.getRed() + 0.59 * cb.getGreen() + 0.11 * cb.getBlue());
bgBI.setRGB(x, y, gray);}}
// 标记直线位置
for(int y =0; y < bgBI.getHeight(); y++){
bgBI.setRGB(minX, y, Color.red.getRGB());}
int width = maxX - minX;
File destFile = new File(out);
Thumbnails.of(bgBI).scale(1f).toFile(destFile);
System.out.println(" |---xMap.size=" + xMap.size() + " minX=" + minX + ",maxX=" + maxX + ",width=" + width);return minX;} catch (Exception e){
System.out.println(e.toString());for(StackTraceElement elment : e.getStackTrace()){
System.out.println(elment.toString());}
logger.error("getMoveDistance() err = " + e.toString());return0;}}
private static int diff(Color ca, Color cb){
int d = Math.abs(ca.getRed() - cb.getRed()) + Math.abs(ca.getGreen() - cb.getGreen()) + Math.abs(ca.getBlue() - ca.getBlue());return d;}
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(20);
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 <3){
Thread.sleep(3 - 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. 结果测试样例：
1） 极验滑动拼图：
2） 极验文字点选：
3） 网易易盾滑动拼图：
4） 网易易盾文字点选：
四丶结语
BOSS 直聘是一家在线招聘网站,在全球范围内首创互联网“直聘”模式的在线招聘产品，由赵鹏带领团队创办，2014年7月上线，隶属于看准科技集团，集团旗下运营看准网、BOSS直聘和店长直聘三个品牌，总服务用户数超过1亿，致力于用科技解决职业领域问题。
BOSS直聘产品的核心是“直聊+精准匹配”通过将在线聊天功能引入招聘场景，让应聘者和用人方直接沟通，从而跳过传统的冗长应聘环节，提升沟通效率。同时，BOSS 直聘采用推荐作为产品的技术选型，应用人工智能、大数据等前沿技术，提高雇主与人才的匹配精准度，缩短求职招聘时间，从而提升求职招聘效率。 拥有很深厚的技术实力，但在图形验证方面，并没有自己研发 ， 采用的是通俗的滑动验证产品， 在一定程度上提高了用户体验， 不过随着图形识别技术及机器学习能力的提升，所以在网上破解的文章和教学视频也是大量存在，并且经过验证的确有效， 所以除了滑动验证方式， 花样百出的产品层出不穷，但本质就是牺牲用户体验来提高安全。
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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本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_44549063/article/details/142921551
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