前言
由于网站注册入口容易被机器执行自动化程序攻击，存在如下风险：
- 暴力破解密码，造成用户信息泄露，不符合国家等级保护的要求。
- 短信盗刷带来的拒绝服务风险 ，造成用户无法登陆、注册，大量收到垃圾短信的用户投诉导致短信通道被关停。
- 带来经济损失，尤其是后付费客户，需要承担短信盗刷造成的大额短信费 ，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、 AI智能的发展给行为验证带来威胁
验证码本质上自带一层答案的语义，这原本是天然的区分人和自动程序的地方，但在今日却未必，由于AI智能及CHATGPT等大模型的发展，机器要识别也变得更加容易。
1、 目标识别框架
黑产破解者为了降低攻击成本、提高破解效率，通常会利用收集的大量验证码图片样本，打码标注、构建模型网络、训练模型、测试模型，从而得到一个可持续识别图片答案的识别。目前，黑产针对验证码图片的破解最常用的主要是分类模型和相似模型。
2、 批量下载存储验证图片，共需要大数万张图片。
3、 黑产训练出一个高准确度的识别模型后，后续破解验证码时，通过识别模型就能直接获取答案坐标。
4、 借力大模型进行升级
俗话说：道高一尺，魔高一丈，在chatgpt大模型发展的今天，行为验证的方式无论怎么变花样，被破解只是时间而已，被伤害的反而是真实用户。
二、 miniMax开放平台 PC端注册入口
简介：MiniMax是一家成立于2021年12月的大模型初创公司，致力于开发AI解决方案,MiniMax由前商汤科技副总裁、通用智能技术负责人闫俊杰创立，技术合伙人杨斌也是闫俊杰的中科院校友。公司自成立起，便持续专注于推动通用人工智能技术突破。
技术实力与产品:
1 MiniMax已自主研发出不同模态的通用大模型，包括万亿参数的MoE文本大模型、语音大模型、图像大模型以及视频大模型，是国内第一家同时拥有4个模态大模型能力的创业公司,
2 基于这些通用大模型，Minimax推出了生产力工具海螺AI、沉浸式AI内容社区星野等原生应用以及提供API服务的开放平台。
3 2024年4月17日，MiniMax正式推出abab 6.5系列模型，包含abab 6.5和abab 6.5s两个模型。
三、 安全性分析报告：
前端界面分析，miniMax开放平台未采取任何验证措施，存在严重的安全隐患，同行一般会在注册下发短信验证码时采用图形验证、行为验证方式。
四、 测试方法：
1 模拟器交互部分
private final String INDEX_URL ="https://platform.minimaxi.com/registration";
@Override
public RetEntity send(WebDriver driver, String areaCode, String phone){
try {
RetEntity retEntity = new RetEntity();
driver.get(INDEX_URL);
WebElement gtElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//button/span[contains(text(),'重新获取')]"), 1);if(gtElemet != null){
GetImage.cookieClear(driver);}
driver.get(INDEX_URL);
// 输入手机号
Thread.sleep(1000);
WebElement phoneElement = driver.findElement(By.id("register_phone"));
phoneElement.sendKeys(phone);
// 点击发送验证码按钮
Thread.sleep(500);
WebElement sendElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//button/span[contains(text(),'获取验证码')]"), 10);if(sendElemet == null){return null;}
sendElemet.click();
Thread.sleep(1500);
gtElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//button/span[contains(text(),'重新获取')]"), 15);
String gtInfo =(gtElemet != null) ? gtElemet.getText(): null;
retEntity.setMsg(gtInfo);if(gtInfo != null && gtInfo.contains("重新获取")){
retEntity.setRet(0);}else{
System.out.println("gtInfo=" + 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 {
GetImage.cookieClear(driver);}}
public RetEntity moveExec(WebDriver driver, boolean switchTo){
RetEntity retEntity = new RetEntity();
retEntity.setRet(-1);if(switchTo){
// 获取到验证区域
WebElement iframe = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("tcaptcha_iframe"), 100);if(iframe == null){
System.out.println("moveExec() tcaptcha_iframe|timeout!!!");return null;}
driver.switchTo().frame(iframe);}
sleep(500);
// 获取带阴影的背景图
String bgUrl = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("slideBg"), 500).getAttribute("src");
sleep(500);
// 获取带阴影的小图
WebElement webSlide = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("slideBlock"), 100);
String sUrl = webSlide.getAttribute("src");
sleep(500);if(bgUrl == null ||"".equals(bgUrl)|| sUrl == null ||"".equals(sUrl)){
System.out.println("moveExec() err: bgUrl=" + bgUrl + ",sUrl=" + sUrl);return retEntity;}
String style = null;
try {
Map<String, String> outMap = openCv2.getMoveDistance("tencent", bgUrl, sUrl);
String distanceStr =(outMap != null) ? outMap.get("distance"): null;
String width =(outMap != null) ? outMap.get("width"): null;
Double left =38.0 * 680 / 340;// 起点距左边距离
Double act =(Double.parseDouble(distanceStr) - left - Double.parseDouble(width)) * 340.0 / 680.0;
Integer distance = act.intValue();
System.out.println("moveExec() distance(" + distanceStr + ")=" + distance);
// 获取滑动按钮
if(distance == null || distance <=0){return retEntity;}
WebElement moveElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("tcaptcha_drag_button"), 100);
sleep(500);
// 滑动
ActionMove.move(driver, moveElemet, distance);
sleep(400);
// 滑动结果
String gtInfo = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("statusSuccess"), 100).getText();if(gtInfo == null ||"".equals(gtInfo)){
sleep(200);
gtInfo = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("statusError"), 100).getText();}
System.out.println("moveExec() gtInfo=" + gtInfo);
retEntity.setMsg(gtInfo);if(gtInfo.contains("只用了")|| gtInfo.contains("无敌了")){
retEntity.setRet(0);}elseif(gtInfo.contains("再试一次")|| gtInfo.contains("恍惚了")|| gtInfo.contains("半路丢了")){
retEntity.setRet(-1);}return retEntity;} catch (Exception e){
System.out.println("moveExec() style=" + style + "," + e);
retEntity.setMsg(e.toString());return retEntity;}}
2 测试结果输出：
五丶结语
MiniMax是一家成立于2021年12月的大模型初创公司，致力于开发AI解决方案,MiniMax由前商汤科技副总裁、通用智能技术负责人闫俊杰创立，技术合伙人杨斌也是闫俊杰的中科院校友。公司自成立起，便持续专注于推动通用人工智能技术突破。
技术实力与产品:
1 MiniMax已自主研发出不同模态的通用大模型，包括万亿参数的MoE文本大模型、语音大模型、图像大模型以及视频大模型，是国内第一家同时拥有4个模态大模型能力的创业公司,
2 基于这些通用大模型，Minimax推出了生产力工具海螺AI、沉浸式AI内容社区星野等原生应用以及提供API服务的开放平台。
32024年4月17日，MiniMax正式推出abab 6.5系列模型，包含abab 6.5和abab 6.5s两个模型。
作为AI智能的头部企业，拥有雄厚的技术实力， 采用的是通俗的滑动验证产品， 该产品稳定并且市场占有率很高， 在一定程度上提高了用户体验， 但安全性在机器学习的今天， 已经无法应对攻击了，并且正是由于该产品通俗， 所以在网上破解的文章和教学视频也是大量存在，并且经过验证滑动产品很容易被破解， 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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