注册安全分析报告：OneApm

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：

  1. 暴力破解密码，造成用户信息泄露
  2. 短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉
  3. 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
    在这里插入图片描述

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、 OneApm PC 注册入口

简介：OneAPM是一家IT运维管理软件及服务提供商。公司于2008 年成立于北京，始终秉承“让运维更加智能”的企业使命，致力于为中国的企业级用户提供一体化的智能运维解决方案。OneAPM拥有 Ai 服务端性能监控，Bi 浏览器端性能监控，Ni 网络应用性能监控平台，Mi 移动端性能监控， Si IT基础资源运维平台，ITSM 全自动IT服务管理平台，Li 智能业务日志分析平台，支持SaaS及私有化两种部署方式。

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二、 安全性分析报告：

采用极验的 V1版本（knob），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。
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三、 测试方法：

前端界面分析， 采用的是极验1.0 ，最早的一个版本， 最大特点就是将图片做分割后，在前端再做合并，这就好办了， 网上有大量现成的逆向文章及视频参考，不过我们这次不用逆向， 只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。

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  1. 模拟器交互部分

@Overridepublic RetEntity send(WebDriver driver, String areaCode, String phone) {try {driver.get(smsUrl);WebElement corpElement = driver.findElement(By.name("companyName"));corpElement.sendKeys("北京海尔科技有限公司");WebElement emailElement = driver.findElement(By.name("email"));emailElement.sendKeys(phone + "@qq.com");// 输入手机号WebElement phoneElemet = driver.findElement(By.name("telephone"));phoneElemet.clear();for (int i = 0; i < phone.length(); i++) {char c = phone.charAt(i);phoneElemet.sendKeys(c + "");phoneElemet.click();}// 点击出现滑动图WebElement clickElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("verifyBtn"), 800);clickElement.click();geetApi.gtSliderKnob(driver, 0);return null;} catch (Exception e) {System.out.println(e.toString());return null;}}
  1. 获取滑动图片及调用移动交互

public boolean gtSliderKnob(WebDriver driver, Integer offSet) {try {// 获取滑动按钮By moveBy = By.cssSelector("[class='gt_slider_knob gt_show']");GeetSplitApi.waitForLoad(driver, moveBy);WebElement moveElement = driver.findElement(moveBy);int i = 0;String gtInfo;while (i++ < 3) {try {// 获取滑动距离int distance = GeetSplitApi.getMoveDistance(driver);if (distance == 0) {gtInfo = "get distance err";continue;}// 滑动if (offSet != null)ActionMove.move(driver, moveElement, distance - offSet);elseActionMove.move(driver, moveElement, distance);// 滑动结果Thread.sleep(2 * 1000);By gtInfoBy = By.className("gt_info_content");gtInfo = driver.findElement(gtInfoBy).getAttribute("innerHTML");System.out.println();if (gtInfo.isEmpty() || gtInfo.contains("速度超过")) {return true;} else if (gtInfo.contains("出现错误")) {gtInfo = "no success,try time=" + 3;continue;}} catch (Exception e) {continue;}}return false;} catch (Exception e) {System.out.println("getAndMove() " + e.toString());logger.error(e.toString());return false;}}

2. 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;} else if (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());return 0;}}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());}}
  1. 图片比对结果测试样例：
    在这里插入图片描述

四丶结语

oneApm 作为科技背景，做运维监控及性能调优方面的业务， 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。

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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