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快手滑块验证码是一种常见的反机器人验证方式，通过模拟用户拖动滑块来验证用户身份。本文将介绍如何逆向工程快手滑块验证码的加密算法和轨迹生成方式，并提供详细的代码实现。
1. 加密算法解析
首先，我们需要了解滑块验证码生成时所用的加密算法。根据逆向分析，我们知道快手滑块验证码采用了AES加密算法，但是在使用之前，需要进行一些参数的处理。
// 加密算法
c.a.encrypt(a, i.a.parse('djRkajFnMWxmZWtvZjhzeg=='), l({}, 'iv', i.a.parse('aHMyczhlb3A2cG42Y2Y4OQ=='))).toString()
在这个加密算法中，参数需要经过解析（parse）和字符串转换（toString）等处理。我们需要还原这个算法，以便在Python中进行相应的加密操作。
2. 轨迹生成方式
除了加密算法，快手滑块验证码还需要模拟用户的滑动轨迹，以通过验证。根据逆向分析，我们知道轨迹数组包含了滑块的x、y坐标和时间信息。在模拟轨迹时，我们需要考虑到加速度和曲线算法，以使模拟的轨迹更接近真实用户的行为。
// 轨迹生成
(relativeX - 5) / (315 - 40) * 1000
根据上述公式，我们可以计算出滑块移动的位移量，从而生成模拟的滑动轨迹。
3. 完整实现代码
现在，让我们将以上分析转化为Python代码，以实现快手滑块验证码的自动化识别和解答。
import requests
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import pad
from base64 import b64decode, b64encode
import json
# 加密密钥和初始向量
key = b64decode('djRkajFnMWxmZWtvZjhzeg==')
iv = b64decode('aHMyczhlb3A2cG42Y2Y4OQ==')
# 加密函数
def encrypt(data):
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
ciphertext = cipher.encrypt(pad(data.encode(), AES.block_size))
return b64encode(ciphertext).decode()
# 获取滑块验证码配置信息
def get_slider_captcha():
url = 'https://captcha.zt.kuaishou.com/rest/zt/captcha/sliding/config'
params = {'captchaSession': 'your_captcha_session'}
response = requests.get(url, params=params)
return response.json()
# 模拟滑动轨迹
def simulate_trajectory(relativeX):
return (relativeX - 5) / (315 - 40) * 1000
# 主函数
def main():
# 获取滑块验证码配置信息
config = get_slider_captcha()
relativeX = config['relativeX']
trajectory = simulate_trajectory(relativeX)
captcha_data = {
'trajectory': trajectory,
'relativeX': config['relativeX'],
'relativeY': config['relativeY'],
'captchaExtraParam': config['captchaExtraParam'],
'gpuInfo': config['gpuInfo']
}
# 加密滑块验证码数据
encrypted_data = encrypt(json.dumps(captcha_data))
print("Encrypted Data:", encrypted_data)
if __name__ == "__main__":
main()
如果上述代码遇到问题或已更新无法使用等情况可以联系Q：1436423940或直接访问www.ttocr.com测试对接（免费得哈）