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2015年3月16日，鐵路官方購(gòu)票網(wǎng)站12306又出新招，在登錄界面推出了全新的驗(yàn)證方式，用戶在填寫好登錄名和密碼之后，還要準(zhǔn)確的選取圖片驗(yàn)證碼才能登陸成功。據(jù)悉，12306驗(yàn)證碼改版后，目前所有搶票工具都已經(jīng)無法登錄。
多么慘絕人寰的消息，小編相信各大互聯(lián)網(wǎng)公司都在潛心鉆研新的搶票助手，來破解全新的驗(yàn)證碼模式。 下面小編帶大家看看各種驗(yàn)證碼的設(shè)計(jì)原理及其破解方法。 首先是純文本式驗(yàn)證碼，是比較原始的一種。
這種驗(yàn)證碼并不符合驗(yàn)證碼的定義，因?yàn)橹挥凶詣?dòng)生成的問題才能用做驗(yàn)證碼，這種文字驗(yàn)證碼都是從題庫(kù)里選擇出來的，數(shù)量有限。破解方式也很簡(jiǎn)單，多 刷新幾次，建立題庫(kù)和對(duì)應(yīng)的答案，用正則從網(wǎng)頁(yè)里抓取問題，尋找匹配的答案后破解。也有些用隨機(jī)生成的數(shù)學(xué)公式，比如 隨機(jī)數(shù) [+-*/]隨機(jī)運(yùn)算符 隨機(jī)數(shù)=?，小學(xué)生水平的程序員也可以搞定…… 這種驗(yàn)證碼也不是一無是處，對(duì)于很多見到表單就來一發(fā)的spam bot來說，實(shí)在沒必要單獨(dú)為了一個(gè)網(wǎng)站下那么大功夫。對(duì)于鐵了心要在你的網(wǎng)站大量灌水的人，這種驗(yàn)證碼和沒有一樣。 第二個(gè)是目前比較主流的圖片驗(yàn)證碼：
這類圖片驗(yàn)證碼的原理就是通過字符的粘連增加及其識(shí)別的難度，而上邊這種一般用于不大的網(wǎng)站。 這類驗(yàn)證碼處理方式： 圖片預(yù)處理 怎么去掉背景干擾呢？可以注意到每個(gè)驗(yàn)證碼數(shù)字或字母都是同一顏色，所以把驗(yàn)證碼平均分成5份 計(jì)算每個(gè)區(qū)域的顏色分布，除了白色之外，顏色值最多的就是驗(yàn)證碼的顏色，因此很容易將背景去掉
代碼： 1.public static BufferedImage removeBackgroud(String picFile) 2. throws Exception { 3. BufferedImage img = ImageIO.read(new File(picFile)); 4. img = img.getSubimage(1, 1, img.getWidth() - 2, img.getHeight() - 2); 5. int width = img.getWidth(); 6. int height = img.getHeight(); 7. double subWidth = (double) width / 5.0; 8. for (int i = 0; i < 5; i++) { 9. Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>(); 10. for (int x = (int) (1 + i * subWidth); x < (i + 1) * subWidth 11. && x < width - 1; ++x) { 12. for (int y = 0; y < height; ++y) { 13. if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) 14. continue; 15. if (map.containsKey(img.getRGB(x, y))) { 16. map.put(img.getRGB(x, y), map.get(img.getRGB(x, y)) + 1); 17. } else { 18. map.put(img.getRGB(x, y), 1); 19. } 20. } 21. } 22. int max = 0; 23. int colorMax = 0; 24. for (Integer color : map.keySet()) { 25. if (max < map.get(color)) { 26. max = map.get(color); 27. colorMax = color; 28. } 29. } 30. for (int x = (int) (1 + i * subWidth); x < (i + 1) * subWidth 31. && x < width - 1; ++x) { 32. for (int y = 0; y < height; ++y) { 33. if (img.getRGB(x, y) != colorMax) { 34. img.setRGB(x, y, Color.WHITE.getRGB()); 35. } else { 36. img.setRGB(x, y, Color.BLACK.getRGB()); 37. } 38. } 39. } 40. } 41. return img; 得到與下圖
接著是對(duì)圖片進(jìn)行縱向掃描進(jìn)行切割。
再對(duì)每一部分橫向掃描
然后進(jìn)行訓(xùn)練
最后因?yàn)楣潭ù笮?，識(shí)別跟 驗(yàn)證碼識(shí)別--1 里面一樣，像素比較就可以了。 源碼： 1.public class ImagePreProcess2 { 2. 3. private static Map<BufferedImage, String> trainMap = null; 4. private static int index = 0; 5. 6. public static int isBlack(int colorInt) { 7. Color color = new Color(colorInt); 8. if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() <= 100) { 9. return 1; 10. } 11. return 0; 12. } 13. 14. public static int isWhite(int colorInt) { 15. Color color = new Color(colorInt); 16. if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() > 100) { 17. return 1; 18. } 19. return 0; 20. } 21. 22. public static BufferedImage removeBackgroud(String picFile) 23. throws Exception { 24. BufferedImage img = ImageIO.read(new File(picFile)); 25. return img; 26. } 27. 28. public static BufferedImage removeBlank(BufferedImage img) throws Exception { 29. int width = img.getWidth(); 30. int height = img.getHeight(); 31. int start = 0; 32. int end = 0; 33. Label1: for (int y = 0; y < height; ++y) { 34. int count = 0; 35. for (int x = 0; x < width; ++x) { 36. if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) { 37. count++; 38. } 39. if (count >= 1) { 40. start = y; 41. break Label1; 42. } 43. } 44. } 45. Label2: for (int y = height - 1; y >= 0; --y) { 46. int count = 0; 47. for (int x = 0; x < width; ++x) { 48. if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) { 49. count++; 50. } 51. if (count >= 1) { 52. end = y; 53. break Label2; 54. } 55. } 56. } 57. return img.getSubimage(0, start, width, end - start + 1); 58. } 59. 60. public static List<BufferedImage> splitImage(BufferedImage img) 61. throws Exception { 62. List<BufferedImage> subImgs = new ArrayList<BufferedImage>(); 63. int width = img.getWidth(); 64. int height = img.getHeight(); 65. List<Integer> weightlist = new ArrayList<Integer>(); 66. for (int x = 0; x < width; ++x) { 67. int count = 0; 68. for (int y = 0; y < height; ++y) { 69. if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) { 70. count++; 71. } 72. } 73. weightlist.add(count); 74. } 75. for (int i = 0; i < weightlist.size();) { 76. int length = 0; 77. while (weightlist.get(i++) > 1) { 78. length++; 79. } 80. if (length > 12) { 81. subImgs.add(removeBlank(img.getSubimage(i - length - 1, 0, 82. length / 2, height))); 83. subImgs.add(removeBlank(img.getSubimage(i - length / 2 - 1, 0, 84. length / 2, height))); 85. } else if (length > 3) { 86. subImgs.add(removeBlank(img.getSubimage(i - length - 1, 0, 87. length, height))); 88. } 89. } 90. return subImgs; 91. } 92. 93. public static Map<BufferedImage, String> loadTrainData() throws Exception { 94. if (trainMap == null) { 95. Map<BufferedImage, String> map = new HashMap<BufferedImage, String>(); 96. File dir = new File("train2"); 97. File[] files = dir.listFiles(); 98. for (File file : files) { 99. map.put(ImageIO.read(file), file.getName().charAt(0) + ""); 100. } 101. trainMap = map; 102. } 103. return trainMap; 104. } 105. 106. public static String getSingleCharOcr(BufferedImage img, 107. Map<BufferedImage, String> map) { 108. String result = ""; 109. int width = img.getWidth(); 110. int height = img.getHeight(); 111. int min = width * height; 112. for (BufferedImage bi : map.keySet()) { 113. int count = 0; 114. int widthmin = width < bi.getWidth() ? width : bi.getWidth(); 115. int heightmin = height < bi.getHeight() ? height : bi.getHeight(); 116. Label1: for (int x = 0; x < widthmin; ++x) { 117. for (int y = 0; y < heightmin; ++y) { 118. if (isWhite(img.getRGB(x, y)) != isWhite(bi.getRGB(x, y))) { 119. count++; 120. if (count >= min) 121. break Label1; 122. } 123. } 124. } 125. if (count < min) { 126. min = count; 127. result = map.get(bi); 128. } 129. } 130. return result; 131. } 132. 133. public static String getAllOcr(String file) throws Exception { 134. BufferedImage img = removeBackgroud(file); 135. List<BufferedImage> listImg = splitImage(img); 136. Map<BufferedImage, String> map = loadTrainData(); 137. String result = ""; 138. for (BufferedImage bi : listImg) { 139. result += getSingleCharOcr(bi, map); 140. } 141. ImageIO.write(img, "JPG", new File("result2//" + result + ".jpg")); 142. return result; 143. } 144. 145. public static void downloadImage() { 146. HttpClient httpClient = new HttpClient(); 147. GetMethod getMethod = null; 148. for (int i = 0; i < 30; i++) { 149. getMethod = new GetMethod("http://www./img.php?key=" 150. + (2000 + i)); 151. try { 152. // 執(zhí)行g(shù)etMethod 153. int statusCode = httpClient.executeMethod(getMethod); 154. if (statusCode != HttpStatus.SC_OK) { 155. System.err.println("Method failed: " 156. + getMethod.getStatusLine()); 157. } 158. // 讀取內(nèi)容 159. String picName = "img2//" + i + ".jpg"; 160. InputStream inputStream = getMethod.getResponseBodyAsStream(); 161. OutputStream outStream = new FileOutputStream(picName); 162. IOUtils.copy(inputStream, outStream); 163. outStream.close(); 164. System.out.println(i + "OK!"); 165. } catch (Exception e) { 166. e.printStackTrace(); 167. } finally { 168. // 釋放連接 169. getMethod.releaseConnection(); 170. } 171. } 172. } 173. 174. public static void trainData() throws Exception { 175. File dir = new File("temp"); 176. File[] files = dir.listFiles(); 177. for (File file : files) { 178. BufferedImage img = removeBackgroud("temp//" + file.getName()); 179. List<BufferedImage> listImg = splitImage(img); 180. if (listImg.size() == 4) { 181. for (int j = 0; j < listImg.size(); ++j) { 182. ImageIO.write(listImg.get(j), "JPG", new File("train2//" 183. + file.getName().charAt(j) + "-" + (index++) 184. + ".jpg")); 185. } 186. } 187. } 188. } 189. 190. /** 191. * @param args 192. * @throws Exception 193. */ 194. public static void main(String[] args) throws Exception { 195. // downloadImage(); 196. for (int i = 0; i < 30; ++i) { 197. String text = getAllOcr("img2//" + i + ".jpg"); 198. System.out.println(i + ".jpg = " + text); 199. } 200. } 201.} 像BAT這種巨頭的驗(yàn)證碼通過干擾線、加粗不加粗混用、采用中文常用字（中文常用字大概有5000個(gè)，筆畫繁復(fù)，形似字多，比起26個(gè)字母難度高很多）、不同的字體混用，比如楷體、宋體、幼圓混用、拼音，扭曲字體、需要準(zhǔn)確識(shí)別13位漢字，大大增加了失敗概率。
當(dāng)然除了主流的圖片驗(yàn)證碼外，一些網(wǎng)站為了照顧視力不好的用戶，采用語音驗(yàn)證碼。一般這種驗(yàn)證碼是機(jī)器生成一段讀數(shù)字的語音。但是在這方面上很多程序員都偷懶了，預(yù)先找了10個(gè)數(shù)字的聲音錄音，然后生成的時(shí)候把他們隨機(jī)拼到一起，結(jié)果就是這樣：
設(shè)計(jì)原理如下： 整體效果 ·字符數(shù)量一定范圍內(nèi)隨機(jī) ·字體大小一定范圍內(nèi)隨機(jī) ·波浪扭曲(角度方向一定范圍內(nèi)隨機(jī)) ·防識(shí)別 ·不要過度依賴防識(shí)別技術(shù) ·不要使用過多字符集-用戶體驗(yàn)差 ·防分割 · 重疊粘連比干擾線效果好 ·備用計(jì)劃 ·同樣強(qiáng)度完全不同的一套驗(yàn)證碼 既然原理都已經(jīng)知道了，那么如何破解就變得簡(jiǎn)單了。 但是問題來了，這次12306的驗(yàn)證碼居然是圖片，以上方式都不能使用，那么就不能破解了么？ 有人認(rèn)為12306的網(wǎng)站圖片內(nèi)存不會(huì)太大，完全可以扒下來，然后進(jìn)行破解。當(dāng)然這是紙上談兵，有一種非常先進(jìn)又非常原始的辦法叫做“網(wǎng)絡(luò)打碼”或者“人肉打碼”
一些技術(shù)大牛把驗(yàn)證碼發(fā)送的自制的“打碼”軟件上，而一些“打碼工”通過這個(gè)程序來輸入機(jī)器自動(dòng)注冊(cè)，出來的驗(yàn)證碼，傳輸?shù)阶詣?dòng)注冊(cè)機(jī)器，完成驗(yàn)證。 目前來看這種簡(jiǎn)單粗暴的方法可以應(yīng)對(duì)目前的情況。 結(jié)語： 12306這次可謂出了殺招，把所有搶票軟件一刀砍死，黃牛們不開心我們就可以買到票了。既解決了黃牛問題又為廣大程序員出了一道難題。 |
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