WEB安全-验证码风控轨迹详解_游戏逆向|游戏安全|yxfzedu.com

声明

特别声明：本文章中所有内容仅供学习交流，不可用于任何商业用途和非法用途，否则后果自负，如有侵权，请联系作者立即删除！由于本人水平有限，如有理解或者描述不准确的地方，还望各位大佬指教！！

录制轨迹

其实这是一个比较原始的方式，我在最早做某音滑块的时候因为不会写轨迹算法，就选择一条一条在网址滑动录制下来，依稀记得我滑了一晚上，成功率还感人，不到百分之二十......
但是这个需要看用什么场景，例如一些滑动到底的滑块就很好应用，是的没错，就是我们的老朋友某里231与某团的，这里短暂看一下先看一下某里的（后面会单独出一个某团的滑块文章详解），我最早做140,223的时候就选择这个方法，巨好用，当时自己也差不多滑了一晚上，存了几万条随取随用，唯一不好的就是太笨重了，整个项目很臃肿。

缩放轨迹

其实简而言之，也类似录制轨迹，只不过唯一不同的这个相对于缺口滑块的成功率会更高，当初某盾与某数就是这么做的，网址多滑动几次轨迹，以此保存下来，按照识别滑块的距离使用不同比例的缩放，这里我简单示范一下
1.从⽹站上拿⼀条真实轨迹，然后对该轨迹进⾏操作
2.滑动滑块(尽量拉到底)，先在js中跟栈，然后找出该次滑动对应的坐标以及轨迹
3.进⾏缩放，⽐如拿到的轨迹对应的坐标是250，那么当坐标为150时，两个轨迹的倍数就是250/150，然后按照这个倍数对250的那条轨迹进⾏整体缩放

缓动函数

在简述了上面两种方式后，这里已经对轨迹有逐步的解了，但是以上两种只能针对一些风控较弱或者特定的一些场景，到了这里如果一些网址开始加强一些风控的时候，那么这两个方案就不在生效了，那么这个时候就开始需要一些拟人的特征，那么在初步的风控中也就可以应用到缓动函数了。
这里先简单了解一下什么是缓动函数：
BackEase：动画开始在指定路径上运动前稍微收缩动画的运行。
BounceEase：创建弹跳效果。
CircleEase：使用圆函数创建加速和/或减速的动画。
CubicEase：使用公式 f(t) = t3 创建加速和/或减速的动画。ElasticEase：创建一个动画，模拟弹簧的来回振荡运动，直到它达到停止状态。ExponentialEase：使用指数公式创建加速和/或减速的动画。
PowerEase：使用公式 f(t) = tp 创建加速和/或减速的动画，其中 p 等于 Power 属性。
QuadraticEase：使用公式 f(t) = t2 创建加速和/或减速的动画。QuarticEase：使用公式 f(t) = t4 创建加速和/或减速的动画。QuinticEase：使用公式 f(t) = t5 创建加速和/或减速的动画。
SineEase：使用正弦公式创建加速和/或减速的动画。
缓动函数之前多数应用于动画场景，用于控制动画过渡过程中的速度变化，通过不同的函数曲线使得动画看起来更自然与流畅，但是其中有最为关键的一点：自动加减速，那么能做这一点就可以用到逆向领域了，我们可以在网址手动滑动一下，用python自带的画图库画出来，看一下轨迹的一个波动曲线，在针对下图进行代码轨迹特征进行适配，来找到一个最为相似的进行编写。

这里我简单放几个缓动函数的算法，大家可以参考一下
easeInSine

function easeInSine(x: number): number {  
    return 1 - cos((x * PI) / 2);
}

easeOutSine

function easeOutSine(x: number): number {  
    return sin((x * PI) / 2);
}

easeInQuad

function easeInOutSine(x: number): number {  
    return -(cos(PI * x) - 1) / 2;
}

在这里我就不多简述了，我在星球中会有更详细的解释

贝塞尔曲线

首先我们先来了解一下什么是贝塞尔曲线：
贝塞尔曲线是一种用数学公式定义的参数化曲线，广泛应用于计算机图形学、动画、矢量图形设计、字体渲染等领域。贝塞尔曲线的核心是通过少量参数（控制点）灵活地创建复杂的平滑曲线，同时提供精确的数学描述。
这个是目前最主流的，也算是最常用的，现在最新的231就基于这个来处理的，在生成能用的轨迹过后，在单独加上一些噪点即可，代码我就放在下面了

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

126

127

128

129

130

131

132

133

134

135

136

137

138

139

140

141

142

143

144

145

146

147

148

149

150

151

152

153

154

155

156

157

158

159

160

161

162

163

164

165

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
 
import numpy as np
import math
import random
 
 
class bezierTrajectory:
 
    def _bztsg(self, dataTrajectory):
        lengthOfdata = len(dataTrajectory)
 
        def staer(x):
            t = ((x - dataTrajectory[0][0]) / (dataTrajectory[-1][0] - dataTrajectory[0][0]))
            y = np.array([0, 0], dtype=np.float64)
            for s in range(len(dataTrajectory)):
                y += dataTrajectory[s] * ((math.factorial(lengthOfdata - 1) / (
                        math.factorial(s) * math.factorial(lengthOfdata - 1 - s))) * math.pow(t, s) * math.pow(
                    (1 - t), lengthOfdata - 1 - s))
            return y[1]
 
        return staer
 
    def _type(self, type, x, numberList):
        numberListre = []
        pin = (x[1] - x[0]) / numberList
        if type == 0:
            for i in range(numberList):
                numberListre.append(i * pin)
            if pin >= 0:
                numberListre = numberListre[::-1]
        elif type == 1:
            for i in range(numberList):
                numberListre.append(1 * ((i * pin) ** 2))
            numberListre = numberListre[::-1]
        elif type == 2:
            for i in range(numberList):
                numberListre.append(1 * ((i * pin - x[1]) ** 2))
 
        elif type == 3:
            dataTrajectory = [np.array([0, 0]), np.array([(x[1] - x[0]) * 0.8, (x[1] - x[0]) * 0.6]),
                              np.array([x[1] - x[0], 0])]
            fun = self._bztsg(dataTrajectory)
            numberListre = [0]
            for i in range(1, numberList):
                numberListre.append(fun(i * pin) + numberListre[-1])
            if pin >= 0:
                numberListre = numberListre[::-1]
        numberListre = np.abs(np.array(numberListre) - max(numberListre))
        biaoNumberList = ((numberListre - numberListre[numberListre.argmin()]) / (
                numberListre[numberListre.argmax()] - numberListre[numberListre.argmin()])) * (x[1] - x[0]) + x[0]
        biaoNumberList[0] = x[0]
        biaoNumberList[-1] = x[1]
        return biaoNumberList
 
    def getFun(self, s):
        '''
        :param s: 传入P点
        :return: 返回公式
        '''
        dataTrajectory = []
        for i in s:
            dataTrajectory.append(np.array(i))
        return self._bztsg(dataTrajectory)
 
    def simulation(self, start, end, le=1, deviation=0, bias=0.5):
        '''
        :param start:开始点的坐标 如 start = [0, 0]
        :param end:结束点的坐标 如 end = [100, 100]
        :param le:几阶贝塞尔曲线，越大越复杂 如 le = 4
        :param deviation:轨迹上下波动的范围 如 deviation = 10
        :param bias:波动范围的分布位置 如 bias = 0.5
        :return:返回一个字典equation对应该曲线的方程，P对应贝塞尔曲线的影响点
        '''
        start = np.array(start)
        end = np.array(end)
        cbb = []
        if le != 1:
            e = (1 - bias) / (le - 1)
            cbb = [[bias + e * i, bias + e * (i + 1)] for i in range(le - 1)]
 
        dataTrajectoryList = [start]
 
        t = random.choice([-1, 1])
        w = 0
        for i in cbb:
            px1 = start[0] + (end[0] - start[0]) * (random.random() * (i[1] - i[0]) + (i[0]))
            p = np.array([px1, self._bztsg([start, end])(px1) + t * deviation])
            dataTrajectoryList.append(p)
            w += 1
            if w >= 2:
                w = 0
                t = -1 * t
 
        dataTrajectoryList.append(end)
        return {"equation": self._bztsg(dataTrajectoryList), "P": np.array(dataTrajectoryList)}
 
    def trackArray(self, start, end, numberList, le=1, deviation=0, bias=0.5, type=0, cbb=0, yhh=10):
        '''
        :param start:开始点的坐标 如 start = [0, 0]
        :param end:结束点的坐标 如 end = [100, 100]
        :param numberList:返回的数组的轨迹点的数量 numberList = 150
        :param le:几阶贝塞尔曲线，越大越复杂 如 le = 4
        :param deviation:轨迹上下波动的范围 如 deviation = 10
        :param bias:波动范围的分布位置 如 bias = 0.5
        :param type:0表示均速滑动，1表示先慢后快，2表示先快后慢，3表示先慢中间快后慢 如 type = 1
        :param cbb:在终点来回摆动的次数
        :param yhh:在终点来回摆动的范围
        :return:返回一个字典trackArray对应轨迹数组，P对应贝塞尔曲线的影响点
        '''
        s = []
        fun = self.simulation(start, end, le, deviation, bias)
        w = fun['P']
        fun = fun["equation"]
        if cbb != 0:
            numberListOfcbb = round(numberList * 0.2 / (cbb + 1))
            numberList -= (numberListOfcbb * (cbb + 1))
 
            xTrackArray = self._type(type, [start[0], end[0]], numberList)
            for i in xTrackArray:
                s.append([i, fun(i)])
            dq = yhh / cbb
            kg = 0
            ends = np.copy(end)
            for i in range(cbb):
                if kg == 0:
                    d = np.array([end[0] + (yhh - dq * i),
                                  ((end[1] - start[1]) / (end[0] - start[0])) * (end[0] + (yhh - dq * i)) + (
                                          end[1] - ((end[1] - start[1]) / (end[0] - start[0])) * end[0])])
                    kg = 1
                else:
                    d = np.array([end[0] - (yhh - dq * i),
                                  ((end[1] - start[1]) / (end[0] - start[0])) * (end[0] - (yhh - dq * i)) + (
                                          end[1] - ((end[1] - start[1]) / (end[0] - start[0])) * end[0])])
                    kg = 0
                print(d)
                y = self.trackArray(ends, d, numberListOfcbb, le=2, deviation=0, bias=0.5, type=0, cbb=0, yhh=10)
                s += list(y['trackArray'])
                ends = d
            y = self.trackArray(ends, end, numberListOfcbb, le=2, deviation=0, bias=0.5, type=0, cbb=0, yhh=10)
            s += list(y['trackArray'])
 
        else:
            xTrackArray = self._type(type, [start[0], end[0]], numberList)
            for i in xTrackArray:
                s.append([i, fun(i)])
        return {"trackArray": np.array(s), "P": w}
 
 
a = bezierTrajectory()
r = a.trackArray(start=[830, 559], end=[1085, 554], numberList=30, le=4, deviation=0, bias=0.5, type=2, cbb=0,
                 yhh=0)
g = []
for i, l in enumerate(r['trackArray']):
    s = {}
    s['pageX'] = int(l[0])
    s['clientX'] = int(l[0])
    s['pageY'] = int(l[1])
    s['clientY'] = int(l[1])
    s['type'] = "mousedown" if i == 3 else "mousemove"
    s['which'] = 1 if i == 3 else 0
    g.append(s)
print(g)

结言

web风控千千万，轨迹占大头，这几种只是目前所在用的，还有一部分我就不放出来了，例如：高斯函数等一些更符合人体曲线的，这个函数同时加上几千条真实的ua指纹信息，同时都放到星球里面了，也欢迎大家来讨论。

更多【WEB安全-验证码风控轨迹详解】相关视频教程：www.yxfzedu.com

WEB安全-验证码风控轨迹详解

声明

录制轨迹

缩放轨迹

缓动函数

贝塞尔曲线

结言

相关文章推荐

Markdown Editor

友情链接

课程目录

技术交流QQ群