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声明

本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，不提供完整代码，抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！

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目标

目标：Luosimao 螺丝帽人机验证逆向分析

网址：aHR0cHM6Ly9jYXB0Y2hhLmx1b3NpbWFvLmNvbS9kZW1vLw==

01

抓包分析

进入官网提供的 demo 页面，F12 开启抓包，首先加载 demo 页面，这个页面包含一个 site-key，每个网站都不一样，会在后续用到：

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接下来是一个 captcha.js，主要用于后续的加密参数生成，乍一看以为是个 OB 混淆，其实只是更换了变量名，然后一些值是从大数组里面取的，没有 OB 混淆里的打乱数组的操作，比 OB 混淆要简单很多，后文会利用 AST 对这三个 JS 进行解混淆，后续类似的还加载了 widget.js 和 frame.js，也都是和加密参数的生成有关。

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然后是一个 widget 的请求，该请求返回的源码里面有个 data-token，也是后续要用到的。

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接下来是一个 request 的请求，接口返回的一些参数也是后续要用到的，同时返回的 w 值，就是要点击的文字提示信息。

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然后是一个 frame 请求，请求带了两个加密参数，这个请求返回的源码里面包含了验证码图片信息。

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然后就加载了验证码图片，注意这里的图片是被切割之后乱序排列了的，和极验三代的类似，所以后文我们还要对其进行顺序还原。

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点击图像完成之后，就会发起校验请求 user_verify，校验成功的话返回的 res 为 success，相反校验不成功就是 failed。

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点击立即登录，触发最后一个 submit 请求，提交的 data 值就是上一步 user_verify 验证成功后返回的 resp 值。

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小结一下螺丝帽就可以分为三个比较重要的步骤：request 接口请求得到要点击的内容，frame 接口请求拿到验证码图片，user_verify 接口验证点击是否正确，下文将详细分析这些步骤。

AST 解混淆

先别着急找加密逻辑，前面抓包的时候说了，一共有三个 JS 参与了加密，分别是 captcha.js、widget.js 和 frame.js，这三个 JS 是被混淆了的，为了后续比较好分析，我们可以先使用 babel 将其转换成 AST 语法树后，进行解混淆操作。

以 widget.js 为例，观察该 JS，我们可以总结出以下三个问题：

  • 开头一个大数组，如 _0x8f24，后续变量赋值操作就是从这个大数组里取值，如 _0x8f24[1]、_0x8f24[2]；
  • 所有的字符串都被转换成了十六进制编码的形式，不易阅读；
  • 访问对象属性是 _0x3ba3x1["Number"]，而不是 _0x3ba3x1.Number，不易阅读。

所以我们只需要做三个操作：

  • 从数组取值转为直接赋值（_0x8f24[1] => "\x63\x61\x6C\x6C"）；
  • 十六进制编码的字符串还原（"\x63\x61\x6C\x6C" => "call"）；
  • 对象属性还原（_0x3ba3x1["Number"] => _0x3ba3x1.Number）。

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首先是从数组取值转为直接赋值，先将这个 JS 扔到 astexplorer.net 分别看看原始结构（如：_0x8f24[1]）和替换后的结构（如："\x63\x61\x6C\x6C"）：

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从上图可以看到类似 _0x8f24[1] 取值的节点类型为 MemberExpression，这个大数组没有像 OB 混淆那样做了乱序操作，可以直接取值，那么如果我们先拿到 _0x8f24 这个大数组，然后遍历 MemberExpression 节点，再将其替换成 StringLiteral 类型的节点就行了。当然遍历的时候也要有限制，必须是 path.node.object.name 的值和大数组的名称一样才能替换。然后就是我们怎么拿到 _0x8f24 这个大数组呢？这个大数组在 AST 中的位置是 program.body[0]，我们可以将其转换成 JS 代码然后 eval 执行一下，把大数组加载到内存里，后续就能直接按索引取值了，当然方法不止这一种，可以按照自己的思路来实现，这一部分的 visitor 可以这么写：

const ast = parse(code);
eval(generate(ast.program.body[0]).code)const visitor = {MemberExpression(path) {if (path.node.object.name === "_0x8f24") {path.replaceWith(types.stringLiteral(eval(path.toString())));}}
}

然后就是十六进制编码的字符串还原，观察前后的 AST 语法树：

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可以发现只要将 path.node.extra.raw 的值换为 path.node.extra.rawValue 或者 path.node.value即可，当然因为 NumericLiteral、StringLiteral 类型的extra 节点并非必需，这样在将其删除时，也不会影响原节点，所以还可以直接 delete path.node.extra 或者 delete path.node.extra.raw 来还原字符串，这一部分的 visitor 可以这么写：

const visitor2 = {StringLiteral(path) {if (path.node.extra) {// 以下方法均可// path.node.extra.raw = '"' + path.node.extra.rawValue + '"'// path.node.extra.raw = '"' + path.node.value + '"'// delete path.node.extradelete path.node.extra.raw}}
}

最后就是对象属性还原，同样的先观察前后的 AST 语法树：

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可以看到 _0x3ba3x1["Number"] => _0x3ba3x1.Number，是 MemberExpression 下的 property 节点由 StringLiteral 类型的变成了 Identifier 类型的，computed 值由 true 变成了 false，这一部分的 visitor 可以这么写：

const visitor = {MemberExpression(path){if (path.node.property.type === "StringLiteral" && path.node.property.value !== "") {path.node.computed = falsepath.node.property = types.identifier(path.node.property.value)}}
}

前面抓包的时候也说了，一共有三个 JS 参与了加密，分别是 captcha.js、widget.js 和 frame.js，他们的混淆都是一样的，所以综上所述我们的 AST 解混淆代码完整版可以是这样的：

const fs = require('fs');
const types = require("@babel/types");
const parse = require("@babel/parser").parse;
const traverse = require("@babel/traverse").default;
const generate = require("@babel/generator").default;function deconfusion(code, arrName) {const ast = parse(code);eval(generate(ast.program.body[0]).code)const visitor1 = {MemberExpression(path) {if (path.node.object.name === arrName) {path.replaceWith(types.stringLiteral(eval(path.toString())));}}}const visitor2 = {StringLiteral(path) {if (path.node.extra) {// 以下方法均可// path.node.extra.raw = '"' + path.node.extra.rawValue + '"'// path.node.extra.raw = '"' + path.node.value + '"'// delete path.node.extradelete path.node.extra.raw}},MemberExpression(path){if (path.node.property.type === "StringLiteral" && path.node.property.value !== "") {path.node.computed = falsepath.node.property = types.identifier(path.node.property.value)}}}traverse(ast, visitor1);traverse(ast, visitor2);delete ast.program.body[0]return generate(ast, {jsescOption: {"minimal": true}}).code
}const widget = fs.readFileSync('widget.js', 'utf-8');
const newWidget = deconfusion(widget, "_0x8f24")
fs.writeFileSync('newWidget.js', newWidget, 'utf-8');const captcha = fs.readFileSync('captcha.js', 'utf-8');
const newCaptcha = deconfusion(captcha, "_0x2d28")
fs.writeFileSync('newCaptcha.js', newCaptcha, 'utf-8');const  frame = fs.readFileSync('frame.js', 'utf-8');
const newFrame = deconfusion(frame, "_0x3f7b")
fs.writeFileSync('newFrame.js', newFrame, 'utf-8');

解混淆之后，将代码替换掉原始代码，然后就可以愉快的进行分析了。

获取验证码信息

首先来看 request 接口，POST 请求，params 有 k 和 l 两个参数，data 有 bg 和 b 两个加密参数，如下图所示：

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k 参数通过直接搜索可以发现就存在于页面的 html 里，如下图所示的 data-site-key 就是 k 的值，从这个名字也可以看出应该是每个网站分配的一个 key。

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bg 和 b 参数搜索不到，且每次都是变化的，通过观察可知这是一个 XHR 请求，那么就可以通过 XHR 断点，或者直接跟栈的方式来找加密入口，好在栈也不多，直接跟进去下断点，在 ajax send 方法这里，就可以看到 bg 和 b 已经生成。

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继续往上跟栈，就很容易发现 bg 和 b 的生成位置，如下图所示：

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"bg=" + _0x3ba3xc.encryption(_0x3ba3x1) + "&b=" + _0x3ba3xc.encryption(_0x3ba3x3)，先来看 _0x3ba3x1 和 _0x3ba3x3 是怎么生成的：

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var _0x3ba3x1 = _0x3ba3xc.env.us + "||" + _0x3ba3xc.getToken() + "||" + _0x3ba3xc.env.sc.w + ":" + _0x3ba3xc.env.sc.h + "||" + _0x3ba3xc.env.pf.toLowerCase() + "||" + _0x3ba3xc.prefix.toLowerCase(),
_0x3ba3x3 = _0x3ba3xc.path[0] + ":" + _0x3ba3xc.timePoint[0] + "||" + _0x3ba3xc.path[1] + ":" + _0x3ba3xc.timePoint[1];
  • _0x3ba3xc.env.us：User-Agent；
  • _0x3ba3xc.env.sc.w：屏幕宽度；
  • _0x3ba3xc.env.sc.h：屏幕高度；
  • _0x3ba3xc.env.pf.toLowerCase()：platform（如 win32） 小写；
  • _0x3ba3xc.prefix.toLowerCase()：浏览器引擎（如 webkit）小写。

_0x3ba3xc.getToken() 是一个函数，跟进去可以看到是取 widget 请求返回的 html 里面的 data-token 值，如下图所示：

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widget 请求还有个 i 参数，也是加密生成的，直接全局搜索 i:，可以发现在 captcha.js 里 _0x7125x5.id 就是 i 的值，如下图所示：

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跟进去，generateID() 方法 return "_" + Math.random().toString(36).substr(2, 9); 就可以生成这个值了。

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然后是 _0x3ba3x3，主要由 path 和 timePoint 组成，反复对比你会发现，path = [鼠标第一次进入点击区域的坐标，鼠标点击时的坐标]，timePoint = [页面加载完毕的时间，开始点击的时间]，如下图所示，可以在左上角和右下角都点一下看看这个点击的区域坐标范围是啥，然后随机构建一下就行了。

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总结下来，_0x3ba3x1 和 _0x3ba3x3 就可以通过以下代码实现：

function randomNum(min, max) {return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1) + min);
}const ua = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36"
const screen = {width: 1920, height: 1080};
const platform = "Win32";
const prefix = "Webkit";
//[鼠标第一次进入点击区域的坐标，鼠标点击时的坐标]
const path = [`${randomNum(60, 200)},${randomNum(0, 3)}`,`${randomNum(60, 200)},${randomNum(10, 20)}`
];
// [页面加载完毕的时间，开始点击的时间]
const time = +new Date();
const timePoint = [time, time + randomNum(1000, 6000)];const _0x3ba3x1 = ua + "||" + token + "||" + screen.width + ":" + screen.height + "||" + platform.toLowerCase() + "||" + prefix.toLowerCase();
const _0x3ba3x3 = path[0] + ":" + timePoint[0] + "||" + path[1] + ":" + timePoint[1];

最后一步加密 "bg=" + _0x3ba3xc.encryption(_0x3ba3x1) + "&b=" + _0x3ba3xc.encryption(_0x3ba3x3);，跟进 encryption 方法熟悉的 iv、mode、padding，但他这里写的却是 SHA3，很明显是骗人的，对比测试一下加密结果，发现是 AES 加密，直接引库就完事儿了。

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至此 request 接口就分析完毕了。

获取验证码图片

然后是获取验证码图片，直接搜索图片的名称，可以发现是在 frame 请求返回的 html 源码里面，如下图所示：

30

这个 captchaImage 对象包含两个值，p 是验证码乱序的图片，有三个图片，这个应该是防止宕机，有多个节点，实际三张图都是一样的内容，而 l 则是用来还原乱序图片的。

var captchaImage = {p:['https://i5-captcha.luosimao.com/22/aa27352e782eb74ccccef04eb91bc23c.png','https://i2-captcha.luosimao.com/22/aa27352e782eb74ccccef04eb91bc23c.png','https://i1-captcha.luosimao.com/22/aa27352e782eb74ccccef04eb91bc23c.png'],l: [["40","80"],["220","0"],["280","0"],["200","80"],["100","0"],["40","0"],["0","80"],["180","0"],["20","0"],["120","80"],["220","80"],["240","0"],["180","80"],["0","0"],["280","80"],["140","80"],["140","0"],["200","0"],["160","0"],["260","0"],["20","80"],["240","80"],["100","80"],["60","80"],["120","0"],["260","80"],["160","80"],["80","0"],["80","80"],["60","0"]]
};

我们查看图片的源码，可以发现这个 l 的坐标就是 css background-position 属性的值，如下图所示：

31

逻辑也很简单，图片尺寸 300x160 px，切割的乱序图片，分为上下两部分，每一部分又被分为 15 个小片段，那么上半部分从左至右，每一片段的左上角坐标为：[0, 0]、[20, 0]、[40, 0] …，以此类推，下半部分则是 [0, 80]、[20, 80]、[40, 80] …，以此类推，而前面的 l 的值，就表示原始图片第 N 个位置，对应乱序图片的某个片段的左上角的坐标，例如 l 的第一个值为 ["40","80"]，则表示原始图片第一个位置是乱序图中坐标为 [40, 80] 的片段，换句话说，也就是原始图片第一个位置，应该是乱序图中下半部分从左至右的第三个片段。图片的还原在 Python 中可以用以下代码实现：

from PIL import Imagesection = [["40","80"],["220","0"],["280","0"],["200","80"], ......]
image = Image.open("乱序图片.png")
canvas = Image.new("RGBA", (300, 160))for index in range(len(section)):x = int(section[index][0])y = int(section[index][1])slice_ = image.crop(box=(x, y, x + 20, y + 80))canvas.paste(slice_, box=(index % 15 * 20, 80 if index > 14 else 0))canvas.save("正确图片.png")

然后就是这个 frame 请求，包含了一个 s 参数，这个是前面 request 请求返回的，如下图所示：

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发送验证

然后就是点击发送验证请求了，user_verify 包含三个参数 h、v 和 s，h 是前面 request 接口返回的，v 和 s 是需要我们逆向的，如下图所示：

34

同样也直接跟栈，如下图所示 _0xaaefx15.toString() 就是最终的 s 值，而 s 是最终的 v 值：

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先来看 s，s = _0xaaefx11.toString();，而 _0xaaefx11 和前面一样也是 AES 加密，其中 key 是前面 request 接口返回的 i 的值，待加密的值是 _0xaaefx5，而 _0xaaefx5 = _0xaaefx3.dots.join("#")，_0xaaefx3.dots 就是点击的坐标，不过这个坐标要注意，他的 x 和 y 坐标是反着排列的，整个数组也是倒序的，直观点儿来讲就是 _0xaaefx3.dots = ["第三次点击的 y，第三次点击的 x", "第二次点击的 y，第二次点击的 x", "第一次点击的 y，第一次点击的 x"]，如下图所示：

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然后就是 _0xaaefx15，经过 MD5 加密得到最终的值，如下图所示：

37

注意事项

请求会校验 header 的 Host 字段，frame 接口和其他接口的 Host 是不一样的，注意观察替换，Host 不正确会导致请求失败。

至此所有流程就都分析完毕了。

结果验证

38

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