先说明一个事情：

 公众号开通了朋友们，大家可去关注一下，关于国内外的验证系列，或是另类常见的算法都有详情介绍的文章！！！！以后有问题可以直接在vx上留言，这样也方便看的多。

很早之前有一篇某dou的算法篇，今天重新来看看这个东西，改动还是很大的 ====》先来看下整体结构。

这些是个啥 ，糊弄兄弟们？？？？ OK 心里大致有个方向了。

先总结：全系包含（滑块，文字，空间推理）

某音的又是个vmp,完事儿还是得插装来分析，这样不仅节约你的时间，还能保护你的头发

以这个为例：slide

第一：图片还原(两种解决方案 ==》降低sdk版本号或者还原)

1：版本号>>3.5.0 乱序  

多观察还原很简单，6张图片，还原算法：下面自提。

split_width = width // 6
new_img = Image.new('RGB', (width, height))
reduce_array = [4, 0, 3, 5, 2, 1]
for index, i in enumerate(reduce_array):left = i * split_widthright = (i + 1) * split_widthsplit_image = image.crop((left, 0, right, height))new_img.paste(split_image,(index * split_width, 0))

2: 直接降低版本号：降低版本。

正题开始，插装===》》》

先不管了，看简单分析一下：这铭文，过程 ，密文都有了，ok就在这了

看下这么个事儿：

铭文:M4achvcxZiGOVG6bxe1sC4bs5qUWVZ7v

密文：sha512(那个谁) ==》 ok 

说明一下，到这里已经走到第二步来了哈,前面还有一步 轨迹信息加密，我跳过了，怕被逮！！这个是随机的key。可以去hock一下random。

插一下：

就这样转换：

后面那个aes也是同样的道理有这个东西 [116, 99, 6, 16, 0, 0] 大家注意下哈！

不说了忙着下班 ，有问题私聊！！！

滑块：

推理：

还有种文字的 死活不出来，没办法了。

完事儿了哦，兄弟们。有问题可以给我留言。或者私信加我。15702312233

 合作公司终于敲定！！！！！！2024扬帆起航，开冲兄弟们。

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提示：仅仅为了分享，无其余商业用途，有问题的小伙伴可以私信讨论。