京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:Python进阶者
来源:Python爬虫与数据挖掘
大家好,我是黑脸怪。之前给大家分享过拼叨叨的逆向,今天给大家分享数美滑块。
其实这个问题,之前在Python黄金群也有问过【十一姐】,当时【十一姐】和【孙文】大佬也有给过思路,今天这里整理成文章,分享给大家。
数美滑块的加密及轨迹等应该是入门级别的吧,用他们的教程和话来说 就一个des 然后识别缺口位置可以用cv2或者ddddoc 轨迹也可以随便模拟一个,这些简单的教程 在csdn已经有一大把可以搜到的,但是却很少人告诉你,它的js好像是一周更新一次,更新之后post的参数key和des的key会变,混淆的js结构也会变,现在我准备说的就是分析动态的参数和des加密的key值。
滑块预览图如下图所示:
滑块预览图
抓包
进入正题 首先看这个接口 /ca/v1/conf 返回域名和js地址 包含版本号
{ code: 1100 detail: {css: "/pr/auto-build/v1.0.3-151/style.min.css",…} css: "/pr/auto-build/v1.0.3-151/style.min.css" domains: ["castatic.fengkongcloud.cn", "castatic.fengkongcloud.com", "castatic-a.fengkongcloud.com",…] 0: "castatic.fengkongcloud.cn" 1: "castatic.fengkongcloud.com" 2: "castatic-a.fengkongcloud.com" 3: "castatic2.fengkongcloud.com" js: "/pr/auto-build/v1.0.3-151/captcha-sdk.min.js" message: "success" requestId: "88aac752cd02b26a54e13b5c577652cc" riskLevel: "PASS" score: 0 }
得到js地址 这个js就是滑块用的。
再看提交滑块时的参数
一大堆的参数,除了sdkver,organization,rid,act.os,rversion,ostype,callback以外,另外的11个名字不固定 值也会更新,所以需要在上面的js里搞出来(我用的正则匹配)大佬们都用ast的 可是我不会啊,难顶。
下图是我之前小记的大概位置:
先全局搜个参数名 定位到这边,下个断点 随便滑滑块,断下来找参数。
已经很明显的 11个参数有8个就在这里能用。
看代码分析 后面这一段 有的是_0x27c7fb(0x46e) 这种函数传参(16进制)得到des的key值 也有的是直接就是明文des的key值,所以我们还要得到_0x27c7fb解密的函数。
整个js可以看为两个部分,第一部分就是写一个解密函数 你传一个整数过来 减一个整数 再把结果给大数组当下标返回一个字符串,上面那些要解密的都调用这个函数就行。不要漏了后面的代码_0x2abc是返回大数组 然后匿名函数1是对大数组做偏移处理,匿名函数2也就是第二部分好像是webpack导出的 不用管他 它只是让我们用来匹配东西的
main_reCom = re.compile(',function(){function(.+)])') # 匹配到匿名函数2 并且正则替换掉 剩下的就是解密数组了 main_array_dec = re.sub(main_reCom, "", content)
js = execjs.compile(main_array_dec) # get_array_functionName = re.search('function (_0xdw+)()', main_array_dec).group(1) get_arrayValue_FcuntionName = re.search('function (_0xdw+)(_dw+,', main_array_dec).group(1)
print("通过传参获得数组返回值的函数名叫:", get_arrayValue_FcuntionName)
这样把解密函数的js和函数名都获取到了,那下一步就匹配参数了。
正则代码1
all_args_rule: str = '['(w{2})']=this.*?,(_0x[dw]{6}((0x[dw]{3})))|'([dw]{8})')' all_args = re.findall(all_args_rule, content)
匹配19个,就上面那些图中可见的都匹配下来了,自己再根据slide是那些参数去保存。
# 获取checkapi的另外3个参数 及要解的des密钥或者密钥 checkApi_args_rule = ''(w{2})',this.*?,(_0x[dw]{6}((0x[dw]{3})))|'([dw]{8})')' checkApi_args = re.findall(checkApi_args_rule, content)
十一个动态参数就已经匹配出来了。
下面说说怎么去得到值。
2位数的明文参数就不说了 循环 然后下标0就是。然后有的下标2有值(16进制的参数) 有的是直接下标3有值(明文des的密钥) 写个判断 然后上面不是定义了js函数和获得了解密的js函数名吗?16进制转成int类型 然后执行js函数传参解密得到密钥就行。
我的代码大概这样的
data_json = {}
data_json["QueKouWeiZhi"] = [all_args[5][0], all_args[5][3] if all_args[5][3] != "" else get_des_key(int(all_args[5][2], 16))]
最后返回data_json
要提交滑块信息的时候,定义个params字典先 把固定的先写好,动态的就动态修改。
大家好,我是黑脸怪。我上上周刚看的时候 版本号好像是148 现在是151,我试过了我正则出来的只能匹出147-151,146之前的混淆结构又是不同的,所以这里只能算是提供一种动态的正则思路,GitHub看到一个大佬用ast做,可惜我不会啊,然后用他的ast代码好像也提不出来动态参数了。这种常更新的js,难顶哦。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14