验证码破解功略

合集下载

基于深度学习的验证码破解技术分析

基于深度学习的验证码破解技术分析

基于深度学习的验证码破解技术分析随着互联网的发展,验证码逐渐成为了网站和应用程序的必备安全机制。

在保障用户信息安全的同时,验证码也给诸多工程师带来了挑战。

传统的验证码破解方法主要是利用机器学习算法以及OCR(光学字符识别)的方式进行攻击,但随着深度学习技术的发展,基于深度学习的验证码破解技术越来越成为一种新的选择。

本文将详细探讨基于深度学习技术的验证码破解方法,并分析其优劣势以及应用领域等方面的内容。

基于深度学习的验证码破解方法基于深度学习的验证码破解方法主要基于卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)的原理,通过训练模型,识别验证码中的文字。

下面对这两种网络进行详细解析:1.卷积神经网络卷积神经网络(CNN)通过建立多层卷积模块,可以有效处理图像数据并提取出关键特征。

由于验证码破解通常需要处理的是一个图像,因此CNN是一种比较适用的网络结构。

在验证码识别中,CNN的建模过程通常分为四个步骤:(1)图像预处理将验证码进行图像预处理,包括灰度化、二值化等操作。

(2)卷积操作卷积操作是CNN的核心部分。

在输入层上进行滤波操作,提取出特征图像,然后逐层进行卷积操作,从而获得越来越复杂的模型。

(3)全连接层全连接层是用于将前面层卷积所提取出的特征图像进行分类的网络结构。

在训练过程中,可以设计多个全连接层,每个层输出不同类别的概率。

(4)输出层输出层是用于展示分类结果的层,展示分类结果的同时可以计算误差,进行反向传播。

2.循环神经网络循环神经网络(RNN)是一种适用于处理序列化数据的网络结构。

在验证码破解当中,RNN无法直接处理整张验证码图像,但可以将验证码分割成若干部分,然后对每部分进行训练,最终将分割好的结果合并在一起。

与CNN不同,RNN具有记忆单元的结构,可以很好地解决序列化数据中长序列依赖关系的问题。

在RNN模型的训练过程中,需要将前一时刻的状态记录下来,然后将其作为下一时刻的输入。

在这样的结构下,可以很好地实现多个时间点之间的数据共享和序列化数据的自动编码。

验证码绕过漏洞原理

验证码绕过漏洞原理

验证码绕过漏洞原理在网络安全领域,验证码是用来防止自动化机器人或恶意用户进行非法登录、恶意请求等行为的一种有效手段。

然而,由于一些设计和实现上的缺陷,验证码系统可能存在漏洞,使得攻击者能够绕过验证码的验证机制,达到其非法目的。

本文将探讨验证码绕过漏洞的原理。

验证码的原理是利用计算机的速度和效率,尝试不同的组合,直到找到正确的凭据为止。

在这个过程中,攻击者可以使用多种手段,比如字典攻击、蛮力攻击、暴力攻击等方法来进行破解。

字典攻击是指攻击者利用一个预先准备好的密码字典,来枚举所有可能的密码组合。

这个字典可以包括常用密码、生日、电话号码、名字等等。

蛮力攻击则是利用特定的算法来生成密码组合,它可以是使用字符、数字等的全部组合,也可以是特定的字符集合。

暴力攻击是将所有可能的组合都进行尝试,这是最暴力、最耗时的一种攻击方式。

除了以上提到的攻击方式,还有一种验证码绕过漏洞,即暴力破解--验证码绕过。

这种漏洞通常出现在后端生成验证码,传到前端时是图片的形式,用户在前端输入验证码,与后端的验证码值做对比的过程中。

如果后端的验证码过期,或者存在其他漏洞,攻击者可以通过抓包等方式获取到上一次请求的响应包中的token 值,并将其作为本次请求的token值进行发送,从而绕过验证码的验证机制。

为了防止验证码绕过漏洞的出现,我们应该采取一系列的安全措施。

首先,后端生成的验证码应该具有足够的时间限制,避免验证码过期的问题。

其次,应该对用户输入的验证码进行严格的校验,确保其正确性。

此外,应该采用安全的token 机制来验证用户身份,防止token被篡改或重放。

最后,应该定期对验证码系统进行安全审计和漏洞扫描,及时发现和修复潜在的安全问题。

总之,验证码绕过漏洞是一种严重的网络安全问题,需要引起我们的高度重视。

了解验证码绕过漏洞的原理和防御措施,有助于我们更好地保护自己的网络安全。

php滑块验证码破解原理

php滑块验证码破解原理

php滑块验证码破解原理
PHP滑块验证码通常用于识别用户是否为真实用户而不是自动
化程序。

其原理是通过JavaScript生成一个滑块,用户需要拖动滑
块到特定位置才能通过验证。

具体来说,PHP滑块验证码破解原理
主要包括以下几个方面:
1. 图像识别,滑块验证码的背后通常是一张包含了滑块和背景
的图片。

破解者可以使用图像识别技术,通过分析图片的像素信息、颜色分布等特征来识别滑块的位置,从而模拟用户的操作。

2. 模拟用户行为,破解者可以通过模拟用户在网页上的操作,
使用自动化脚本来尝试不同的拖动位置,以找到正确的滑块位置。

3. 分析验证码生成算法,破解者可以分析滑块验证码生成的算法,尝试推导出滑块的位置和验证逻辑,从而编写程序来自动化破
解过程。

4. 滑块位置信息泄露,有时候滑块验证码的验证逻辑可能存在
漏洞,导致滑块的位置信息可以通过网络请求或者其他方式泄露,
破解者可以利用这些信息来绕过验证码验证。

需要注意的是,破解滑块验证码属于违法行为,并且对网站的安全性造成严重威胁。

因此,作为开发者,应当不断改进滑块验证码的设计,增加破解的难度,以保护用户和网站的安全。

基于机器学习的验证码识别与破解技术研究

基于机器学习的验证码识别与破解技术研究

基于机器学习的验证码识别与破解技术研究随着信息技术的快速发展,验证码(CAPTCHA)作为一种人机交互界面的重要组成部分,被广泛应用于防止恶意软件自动化操作、保护用户隐私和增强网络安全。

然而,验证码识别与破解技术的进步也给恶意软件提供了突破的机会。

因此,基于机器学习的验证码识别与破解技术研究成为当前亟待解决的挑战之一。

在本文中,我们将探讨基于机器学习的验证码识别与破解技术,并介绍其背景、方法和应用前景。

文章分为以下几个部分进行阐述。

第一部分,我们将介绍验证码的背景和意义。

验证码是一种由服务器生成的随机字符或图像,要求用户通过输入正确的字符或图像来验证其人类身份。

验证码在保护用户隐私、阻止自动化机器人等方面发挥了重要作用。

然而,随着计算机技术的快速发展,传统的验证码技术逐渐被破解,对验证码研究提出了新的挑战。

第二部分,我们将介绍机器学习在验证码识别中的应用。

机器学习是一种通过让计算机从数据中学习并自动调整算法的方法。

在验证码识别中,我们可以使用机器学习技术从大量的已知验证码样本中学习特征并进行识别。

常用的机器学习技术包括支持向量机、决策树、神经网络等。

通过训练和预测,机器学习可以有效识别验证码,提高验证码的安全性。

第三部分,我们将探讨机器学习在验证码破解中的应用。

虽然验证码的目的是防止计算机程序自动破解,但是恶意软件仍然可以利用机器学习技术来破解验证码。

通过训练模型,恶意软件可以在大量验证码样本中找到规律和特征,从而提高破解的准确率。

为了应对这种情况,我们需要不断改进验证码设计,增加其复杂性和难度,以提高破解的难度。

第四部分,我们将讨论验证码识别与破解技术的应用前景。

随着机器学习技术的不断发展,验证码识别与破解技术也在不断进步。

在未来,我们可以预见更加复杂、智能化的验证码识别与破解技术的出现。

同时,对验证码识别与破解的研究将有助于加强网络安全,提高用户体验。

综上所述,基于机器学习的验证码识别与破解技术是当前亟待解决的研究领域。

破解手机验证码的四种“姿势”

破解手机验证码的四种“姿势”

破解手机验证码的四种“姿势”作者:来源:《电脑报》2018年第21期这里有最新的黑客研究成果,这里有黑客的最新“黑科技”,这里有权威解读,正所谓知己知彼方能百战不殆。

要想全面抵御黑客的攻击,就必须知道黑客的最新动态。

欢迎志同道合的朋友来投稿,投稿邮箱:285845949@。

在生活中经常会碰到要求输入手机验证码的情景,例如注册账号、找回密码、异地登录等,对黑客而言这是非常讨厌的技术,有没有方法可以破解呢?目前,主流的破解方法如下所示:方法1:利用过滤不严漏洞入侵所为过滤不严就是网站没有做好安全细则规划,验证码模块无法发挥正常作用,黑客随意输入验证码就可以获得通过,多见于新上线的网站和小网站。

如此黑客就可以利用漏洞批量注册马甲账号,或者知道受害者的账号和密码就可以重置数据,令受害者无法登录自己的账号。

方法2:利用无限制漏洞作恶有的网站系统考虑不周到,设计验证码模块没有考虑黑客因素。

例如网站系统设定为每隔60秒就可以向指定手机发送短信,没有发送次数限制、没有对手机号码的限制,于是通过编写Python脚本来计算短信下发时间间隔就可以实现短信轰炸某个人的手机,令一个人彻底崩溃——有的黑客利用这个手法来进行敲诈或者给非法人士充当打手。

方法3:利用未绑定漏洞搞鬼正常情况下,短信验证码只能使用一次,但如果用户的账號和手机号码没有绑定,且网站系统没有设定验证码与手机号码绑定,那么就可以出现一部手机在一定时间间隔内接到两个验证码都可以用,或者一部手机接到的验证码另外一部手机也可以用。

那么黑客就可以远程盗取受害者的验证码,在自己的手机上使用。

方法4:暴力破解验证码短信验证码一般由4位或6位数字组成,如果网站系统或者手机APP服务器未对验证时间、次数进行限制,就存在暴力破解的可能(不一定可以成功,但理论上是可行的,且成功率较大)。

通过黑客攻击抓包,再将短信验证码字段payloads取值范围设置为000000-999999就可以进行暴力破解,根据返回响应包长度判断是否破解成功。

java滑块验证码破解思路

java滑块验证码破解思路

java滑块验证码破解思路
首先,我要强调尊重网站和服务的使用规定,遵循法律和道德准则。

滑块验证码的目的是为了提高网站的安全性,而破解它可能违反了网站的使用条款。

滥用自动化攻击可能导致法律责任和其他严重后果。

如果你是网站的管理员或者有正当理由研究和测试滑块验证码,可以与相关方面合作,遵循合法合规的流程。

以下是一些滑块验证码破解的一般思路:
1.分析滑块验证码机制:了解滑块验证码的生成和验证机制,包括前端与后端的交互,以及验证码的生成算法。

2.逆向工程:使用浏览器开发者工具或抓包工具,观察验证码请求和响应,分析前端的验证逻辑和生成规则。

在这个过程中,可以查看网络请求、JavaScript代码等。

3.模拟行为:编写脚本模拟用户在网页上的行为,包括获取验证码、移动滑块等操作。

这可能需要使用模拟浏览器的工具,如Selenium。

4.破解滑块位置:分析验证码图片,使用图像处理技术来确定滑块的位置。

这可能涉及到图像识别、边缘检测等技术。

5.人工智能方法:使用机器学习或深度学习方法,训练模型来自动识别验证码中的滑块位置。

这需要大量的训练数据和专业的知识。

需要注意的是,滑块验证码通常会采取一些防御措施,例如加入噪声、变化背景等,以防止自动化攻击。

因此,破解滑块验证码是一项复杂的任务,而且可能需要专业的知识和技术。

同时,进行滑块验证码破解可能违反法律和伦理规范,因此在尝试任何相关工作之前,请确保你有权这样做并且遵循法律规定。

Python网络爬虫的验证码识别与破解方法

Python网络爬虫的验证码识别与破解方法

Python网络爬虫的验证码识别与破解方法网络爬虫是一种用于自动获取网页信息的程序,它可以在互联网上自动化地浏览网页、抓取数据等。

然而,在进行网络爬取时,我们经常会遇到验证码的问题,这给爬虫程序带来了困扰。

本文将介绍基于Python的网络爬虫的验证码识别与破解方法。

一、验证码的作用与种类验证码(CAPTCHA)是为了区分人类用户和计算机程序的一种技术手段。

它目的在于阻止自动化程序(如爬虫)对网站进行恶意攻击,保障网站的安全性。

常见的验证码类型包括数字验证码、字母验证码、混合验证码、中文验证码等。

二、验证码识别的原理验证码识别是指通过计算机程序自动识别并破解验证码的过程。

常用的验证码识别方法包括图像处理与模式识别两部分内容。

图像处理主要用于降噪、二值化、分割等预处理操作,以便提取验证码中的有效信息。

模式识别则使用机器学习算法,通过训练模型来对验证码进行分类和识别。

三、验证码识别的Python库Python提供了许多强大的图像处理和机器学习库,为验证码识别提供了便捷的解决方案。

以下是常用的Python库:1. PIL(Python Imaging Library):用于图像预处理、特征提取等操作。

2. OpenCV(Open Source Computer Vision):提供了丰富的图像处理函数和工具。

3. Scikit-learn:用于机器学习任务,提供了常见的分类算法和模型评估方法。

4. TensorFlow:深度学习框架,可以应用于验证码的识别和破解。

5. Keras:基于TensorFlow的高级神经网络库,可以快速搭建验证码识别模型。

四、验证码识别与破解方法基于以上提到的Python库,我们可以采用以下方法来识别和破解验证码:1. 图像预处理:使用PIL和OpenCV库进行验证码图像的读取、降噪、二值化、分割等预处理操作。

2. 特征提取与选择:通过特征工程技术,提取验证码图像中的有效特征,如轮廓、颜色、形状等。

语序验证码破解思路

语序验证码破解思路

语序验证码破解思路
语序验证码是一种常见的人机交互验证方式,通过要求用户按
照特定的语序排序或选择文字来确认其为真实用户而不是机器人。

破解语序验证码的思路可以从以下几个方面展开:
1. 自然语言理解,破解语序验证码需要对文字进行理解和分析。

首先,需要识别并理解验证码中的文字内容,包括词语的意义和语境。

这可以通过自然语言处理技术来实现,例如文本分析、词性标注、句法分析等。

2. 文本识别和分割,对于图形化的语序验证码,需要先进行文
字的识别和分割,将验证码中的文字分离出来。

这需要使用计算机
视觉技术,包括图像处理、文字识别等算法来实现。

3. 语义推理和排序,在识别和理解验证码中的文字后,需要进
行语义推理和排序。

这涉及到对文字之间的逻辑关系进行推断和排序,例如根据语义关联、逻辑关系等来确定正确的语序。

4. 机器学习和深度学习,利用机器学习和深度学习技术,可以
训练模型来识别和理解语序验证码。

通过大量的数据训练,模型可
以学习到文字之间的关系和排序规律,从而提高破解的准确性和效率。

5. 模拟人类行为,最后,可以模拟人类的行为来破解语序验证码,例如利用人工智能技术模拟人类的阅读和理解过程,以及人类在处理语序问题时的思维方式和行为模式。

总的来说,破解语序验证码需要综合运用自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多种技术手段,同时也需要对人类语言理解和逻辑推理过程有深入的理解,以便更好地模拟和破解这种人机交互验证方式。

验证码 解决方案

验证码 解决方案

验证码解决方案
《验证码:解决方案》
随着互联网的发展,验证码已经成为网络安全的重要一环。

然而,随着验证码技术的不断发展,也出现了一些问题,比如用户体验不佳、验证码破解等。

为了解决这些问题,以下是一些验证码的解决方案。

首先,多因素验证是一种解决方案。

除了传统的验证码输入外,结合其他因素,比如电话验证、指纹识别、人脸识别等,可以极大地提高验证的准确性,增加安全性。

其次,使用智能验证码也是一种解决方案。

智能验证码通过人工智能技术,可以根据用户的行为模式自动调整验证难度,从而提高用户体验,同时防止机器人恶意登录。

此外,生物特征验证也是一种解决方案。

通过识别用户的生物特征,比如指纹、虹膜等,可以极大地提高验证的准确性,同时简化验证流程,增加用户体验。

另外,也可以采用图形验证码。

图形验证码通过展示一些图片,让用户根据要求进行操作,比如选择出所有包含花朵的图片,从而进行验证,可以有效防止机器人恶意登录,提高安全性。

总之,验证码在网络安全中扮演着重要角色,而为了解决验证码带来的问题,上述的解决方案也是值得一试的。

通过多因素
验证、智能验证码、生物特征验证和图形验证码等手段,可以提高验证的准确性,增加用户体验,从而达到更好的安全性。

Python网络爬虫验证码处理与破解技术介绍

Python网络爬虫验证码处理与破解技术介绍

Python网络爬虫验证码处理与破解技术介绍网络爬虫是一种自动化检索和提取网络信息的程序。

然而,许多网站为了防止被爬虫程序过度利用,会使用验证码来验证用户的身份。

验证码是一种人机识别技术,通过要求用户输入特定的字符或执行特定的任务来确保用户是真人而不是机器。

对于Python网络爬虫来说,与验证码的处理与破解是一个重要而复杂的技术挑战。

一、验证码的类型及特点1. 图片验证码图片验证码是最常见的一种验证码形式。

它通常由一张包含随机字符和干扰元素的图片组成。

图片验证码的特点是难以被自动识别,需要利用图像处理算法进行处理分析。

2. 数字验证码数字验证码是指只包含数字字符的验证码。

相较于图片验证码,数字验证码的处理更为简单,只需要对字符进行识别即可。

3. 滑块验证码滑块验证码是一种常见的拖动验证形式,它通过要求用户在一个特定的滑块区域内进行操作,验证用户身份。

与其他验证码相比,滑块验证码更加难以破解,因为它涉及到用户与页面的交互。

4. 点击验证码点击验证码要求用户在某个特定区域内点击特定的图标或字符,以此来验证用户身份。

点击验证码相对较难破解,因为它需要模拟用户点击行为。

二、验证码的处理方法1. 图像处理算法对于图片验证码,可以使用图像处理算法进行处理分析,提取出验证码上的字符。

常用的算法包括图像二值化、去噪、字符分割等。

通过这些算法的组合运用,可以准确提取出验证码中的字符。

2. 机器学习方法机器学习方法在验证码处理中有广泛的应用。

可以使用已标注好的验证码数据集来训练模型,通过模型的学习和分类能力来进行验证码的识别。

3. 借助第三方接口有些网站为了方便用户,提供了验证码识别的API接口。

我们可以利用这些接口来进行验证码的识别,减少自行处理的工作量。

三、验证码的破解技术1. 验证码识别库验证码识别库是解决验证码问题的一个重要工具。

例如,Python中的Tesseract OCR库就是一种非常常用的验证码识别库,它可以处理多种类型的验证码,并且具有较高的识别准确性。

记录一次谷歌人机验证码破解过程

记录一次谷歌人机验证码破解过程

记录⼀次⾕歌⼈机验证码破解过程前⾔ 哈喽,各位⼩伙伴,你们好呀,今天呢,咱们来说⼀下google,我们都知道,google是⽬前地表最强的搜索引擎了,我们可以借助google庞⼤的搜索资源找到⼀些⾃⼰想要的资源,可能是⼀些收费电影,可能是⼀些奇门⼩说,可能是某个⾓落的种⼦,不管怎么说,google搜索还是挺给⼒的,但是呢,有梯⼦的我们可能都遇到过,我们搜索的多了,会有这种情况 这种验证码呢,叫做ReCaptcha验证码,相对来说,是⽐较繁琐的验证码之⼀ 当然了,ReCaptcha不⽌⾕歌⼀家再⽤,国外的⽹站很多都是使⽤这种验证码,但是在国内不多,因为在国内⽐较容易被墙,所以⽤的少,但是我们是⾼端玩家,在⾃由的internet中,我们怎么可能只局限于国内,下⾯,我们就针对ReCaptcha验证码破解 ⾕歌提供的范例,实际⽹站验证码和这个⼀模⼀样 ReCaptcha验证码样式为什么使⽤第三⽅平台 嗯,看到这可能有⼈会对我不屑⼀顾,说辣鸡才会⽤第三⽅平台,要是按照技术来划分的话,我真的辣鸡,哈哈 但是这⾥要抬杠⼀下,并不是说⽤第三⽅平台就是辣鸡,我们可以想象⼀下,如果是滑动验证码,我们当然有⼀试的能⼒,python可以调⽤OpenCV,看看⽂档,当然是可以实现了,但是有个问题是,你可能针对的⼀个⽹站的滑动验证识别好了,但是可能每个⽹站的滑动验证码都不太⼀样,在⽤OpenCV识别的时候,可能就会识别率低的情况,要是在公司,⼀直完不成任务,嗯,,,等着被炒鱿鱼吧,再说,像⾕歌⼈机个⼈也解决不了,没有NB的机器学习是不可能的,所以只能⽤第三⽅平台,毕竟,完成任务才是⾸要任务为什么推荐2captcha平台 我们先说⼀下现在打码平台机制都有哪些 第⼀种呢,就是打码平台训练好各种各样的数据,⽐如,哪些是花,哪些是车,然后我们把图⽚发送给打码平台,他给我们结果,但是这样会有个问题,如果训练的不好,我们这边的结果也是很不好的,各种不准确,影响效果 第⼆种呢,就是平台雇⼈,我们把整个验证码都给打码平台,平台找⼈帮助我们点击,然后把结果给我们,我们在登录了或者做其他 我们可以看出来,肯定是第⼆种更加灵活地,现在阶段,机器再NB,⾄少在验证码上准确率还是不如⼈的 2captcha平台⽬前采⽤的就是第⼆种⽅式,赚取的是中间差价,但是识别率是我⽤过最⾼的,曾经因为选错了平台,⼀直不成功,加班加点,⿏标都被我砸坏了,唉,所以,选择⼀个合适的平台还是很重要的所需⼯具 Chromedriver:浏览器驱动,可以理解为⼀个没有界⾯的chrome浏览器 Selenium:⽤于模拟⼈对浏览器进⾏点击、输出、拖拽等操作,就相当于是个⼈在使⽤浏览器,也常常⽤来应付反爬⾍措开始⾏动 既来之则安之,选择了2captcha,就要看看⼈家的官⽹啦 打开官⽹ 嗯...纯英⽂,我也看不懂..怎么办呢,别着急,我带你们⼀步⼀步分析主要功能 登录账号 登录完成后,会⾃动跳到主页 第⼀个红⾊圈起来的地⽅表⽰剩余多少钱,没有钱的话记得要氪⾦,否则是不能⽤滴,氪⾦过程这⾥就不多做解释了哈,问题不⼤ 第⼆个红⾊圈起来的地⽅表⽰这是你的唯⼀key,每次请求要带上这个key的,所以要保管好 进⼊主题,研究⽂档 点击红⾊圈的地⽅,API,⼀般API都是⽂档,let's go En....什么玩意..完全看不懂,别慌,往下滑 滑到rates,我们知道,⾕歌⼈机是ReCaptcha,但是三个呢,到底是哪个呢,我就来带⼤家看看 ⾸先点击ReCaptcha(oldmethod),这个是⽼的⽅法,咱也不知道唉,所以就先看看这个吧,从浅到深嘛,这⾥呢,我都直接翻译了⼀下,⽅便我们观看 Look,⼈家也说了,旧⽅法解决ReCaptcha准确率⽐较低,建议使⽤新⽅法,那我们就点击新⽅法去看看 我们找到了,这种属于ReCaptcha v2验证码,确实和⾕歌⼈机挺⼀样的,我们来看⼀下⽂档是怎么写的 然后找到id=g-recaptcha-response的textarea标签,将display:none 这个css删除 将给我们字符串添加到textarea输⼊框点击提交,就完成了 是不是很简单,我们也来试⼀下 打开⾕歌的⽰例样式 我们打开开发者⼯具,搜索data-sitekey,可以看到,真的有⼀个 我们赋值⼀下这个data-sitekey,并且⽤代码获取到最后的结果 然后我们找到 id=g-recaptcha-response 的textarea标签,将他的display属性删除 但是有点不太对 我们的 2captcha的⽰例的 我们可以看到,2captcha是个删除display之后,textarea框是直接展⽰出来的,但是我们删除display之后,基本没⽤丝毫动静,这... 别着急,⼈家都想到了,我们往下滑滑 既然我们不能直接显⽰出来textarea,那就说明我们是隐式的ReCaptcha验证码,其实他的原理呀,也挺简单 如果你学过⼀些前端,会些js,你可能就会想到,虽然我看不到这个textarea,但是通过js我们仍然能更改textarea的数据,只是说,我们⿏标点击不了⽽已,⼈家也说了,看第⼀个红圈的位置,通过此js,我们我们就可以把向2captcha获取的值赋值上,第⼆个圈js是提交表单,其实就是我们⼈点击提交⽽已,只不过是js代码帮我们完成了,这样,我们也完成了⼀个偷天换⽇⼩试⽜⼑ 好嘞,我们就先来⼿动搞⼀下,在上述中,我们已经根据data-sietkey拿到了最后的结果,显然,我们只能通过js完成,那么,我们就试⼀下 通过上述gif看到,我们通过js,确实绕过了点击车辆识别了,其他识别,确实⽅便, 但是我们不可能通过⼈每次这样搞呀,但是因为牵扯到了执⾏js,所以只能使⽤selenium,所以,我们来看⼀下selenium上的效果吧 Look,这样,我们就针对⾕歌⼈机(ReCaptcha)验证码,完成了⾃动登录,如果爬取国外的某某⽹站时,如果遇到了ReCaptcha,我相信⼀定会对你有帮助 完整代码import timefrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.chrome.webdriver import WebDriverimport requests# 常量driver: WebDriverUSER = {}API_KEY = "xxxxxxxxxxxxxxx"# 初始化def init():global driverdriver = webdriver.Chrome("chromedriver.exe", desired_capabilities=None)def open_google():driver.get("https:///recaptcha/api2/demo")data_sitekey = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="recaptcha-demo"]').get_attribute("data-sitekey")# iframe_src = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="recaptcha-demo"]/div/div/iframe').get_attribute("src")# iframe_k = url_params_format(iframe_src).get("k")print(data_sitekey)page_url = "https:///recaptcha/api2/demo"# print(iframe_k)u1 = f"https:///in.php?key={API_KEY}&method=userrecaptcha&googlekey={data_sitekey}&pageurl={page_url}&json=1&invisible=1" r1 = requests.get(u1)print(r1.json())rid = r1.json().get("request")u2 = f"https:///res.php?key={API_KEY}&action=get&id={int(rid)}&json=1"time.sleep(25)while True:print(u2)r2 = requests.get(u2)print(r2.json())if r2.json().get("status") == 1:form_tokon = r2.json().get("request")breaktime.sleep(5)wirte_tokon_js = f'document.getElementById("g-recaptcha-response").innerHTML="{form_tokon}";'submit_js = 'document.getElementById("recaptcha-demo-form").submit();'driver.execute_script(wirte_tokon_js)time.sleep(1)driver.execute_script(submit_js)if__name__ == '__main__':init()open_google()Code 谢谢观看,谢谢⽀持。

实例讲解网络验证码的破解

实例讲解网络验证码的破解

实例讲解网络验证码的破解所谓验证码,就是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰象素(防止OCR),由用户肉眼识别其中的验证码信息,输入表单提交网站验证,验证成功后才能使用某项功能。

不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水,都采用了验证码技术。

很多验证码实现都有问题。

比如直接给出用验证码在网页和cookies中。

验证码在网页中的例子://验证用户输入是否和验证码一致if(isset($HTTP_POST_V ARS[’authinput’if(strcmp($HTTP_POST_V ARS[’authnum’],$HTTP_POST_V ARS[’authinput’echo "验证成功!echo "验证失败!//生成新的四位整数验证码请输入验证码:print("校验码不正确第二种要比上一种聪明一点,把验证码值存放在用户Cookies中。

可是由于Cookies是用户可读可写,所以也极易被突破。

curl /index.php -c common_cookie # 接受服务器的初始curl /get_code.php -c $username.cook -b common_cookie # 得到验证码,从cookies中curl /login.php -b $username.cook -d authnum=$authnum -d username=$username -d password=$password # 使用cookies中的验证码登陆更高级的验证码。

(好像本论坛的就是这种。

)有一类验证码比以上两种验证码要高级一些,它使用如下算法:1。

服务器生成一个随机hash。

2。

使用某个算法(不可逆,破解难度高的)将hash转化成为验证码数字,再转化成图片。

3。

hash在cookie中被发送到客户端3。

客户以图片输入验证码,进行登录。

服务器检查f(hash)=验证码。

Python网络爬虫中的验证码识别与破解技术

Python网络爬虫中的验证码识别与破解技术

Python网络爬虫中的验证码识别与破解技术网络爬虫是目前互联网数据抓取和处理的主要手段之一,它可以自动化地获取网页上的数据并进行后续的处理。

然而,很多网站为了防止被爬虫过度使用,会在登录、注册、评论等操作时添加验证码,以确认用户的真实身份。

这给爬虫的自动化处理带来了一定的困难。

本文将介绍Python网络爬虫中的验证码识别与破解技术。

一、验证码的种类和特点验证码(CAPTCHA)是一种区分用户是机器人还是人类的技术。

常见的验证码种类有数字验证码、文字验证码、滑动验证码等。

1. 数字验证码:由一串数字组成,一般为4位或6位数。

特点是简单、易于生成,但安全性较低,容易被破解。

2. 文字验证码:由一串随机的英文字母和数字组成,一般为4位或6位。

相对于数字验证码,文字验证码的安全性更高一些,但同样存在被破解的风险。

3. 滑动验证码:需要用户拖动滑块,以验证用户的真实性。

相对于数字和文字验证码,滑动验证码的安全性更高,更难以被破解。

二、验证码识别技术验证码识别是将验证码图像转化为可识别的文本或数字的过程。

常见的验证码识别技术包括以下几种:1. 图像处理技术:使用Python中的图像处理库,如OpenCV和PIL,进行图像的预处理和特征提取,再通过机器学习或深度学习算法进行训练和识别。

2. 机器学习技术:使用支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等机器学习算法,通过训练模型来实现验证码的识别。

首先,将验证码图像转换为特征向量,然后使用机器学习算法对特征向量进行分类。

3. 深度学习技术:使用深度神经网络,如卷积神经网络(CNN)等,进行验证码的训练和识别。

深度学习技术在图像识别领域有较高的准确性和鲁棒性。

三、验证码破解技术验证码破解是指通过各种技术手段绕过验证码功能,实现自动化操作。

常见的验证码破解技术包括以下几种:1. 模拟浏览器:使用Python中的Selenium库,模拟真实的浏览器行为,包括自动输入验证码,以及处理验证码验证页面的跳转。

短信验证码解决方案

短信验证码解决方案

短信验证码解决方案
《短信验证码解决方案》
在当今数字化生活中,短信验证码已经成为了用户认证和安全验证的重要工具。

然而,随着垃圾短信和诈骗短信的不断增加,短信验证码的安全性也备受质疑。

为了解决这一问题,各种新的短信验证码解决方案不断涌现。

一种常见的解决方案是使用二次确认验证码。

这种方式在发送短信验证码后,要求用户再次进行确认,例如通过点击链接或输入额外的验证码。

这样一来,即使短信被盗用,攻击者也无法完成最终的确认步骤,保障了用户的安全。

另一种解决方案是采用生物识别技术。

通过指纹识别、面部识别或虹膜扫描等方法,可以在用户验证的过程中增加更加复杂的安全性。

这种方式不仅可以提高验证码的安全性,还可以提升用户体验,尤其是在移动支付等场景下。

同时,一些新兴的技术也在不断推动短信验证码解决方案的发展。

比如基于区块链技术的安全认证系统,利用分布式账本和智能合约的特点,可以更好地防范验证码的篡改和伪造。

总的来说,随着科技的不断发展,短信验证码解决方案也在不断升级。

通过结合多种安全技术和创新手段,可以更好地保障用户的安全,为数字化生活带来更多便捷和安心。

验证码绕过的方法

验证码绕过的方法

验证码绕过的方法
验证码是一种用于验证用户身份或防止机器人恶意攻击的技术。

然而,一些黑客或攻击者可以使用各种技巧绕过验证码,从而访问受保护的资源或进行恶意活动。

以下是几种常见的验证码绕过方法:
1. OCR技术:OCR(Optical Character Recognition)技术可以识别验证码中的字符,从而绕过验证码。

攻击者可以使用OCR软件或人工智能技术进行识别。

2. 自动化脚本:攻击者可以使用自动化脚本或程序对验证码进行多次尝试,从而尝试猜测正确的答案。

这种方法称为暴力破解。

3. 恶意软件:某些恶意软件可以注入恶意代码,以便绕过验证码或执行其他恶意活动。

4. 社会工程学攻击:攻击者可以使用社会工程学技术,如钓鱼攻击或冒充身份,以获取有效的验证码并绕过安全措施。

为了防止验证码被绕过,网站管理员可以采取以下措施:
1. 使用复杂的验证码:使用难以识别的字符或图像,以增加攻击者绕过验证码的难度。

2. 实施限制:实施限制,如限制尝试次数或实施时间限制,以避免攻击者进行暴力破解。

3. 实施多因素认证:使用多种身份验证方式,如密码和二步验证,以增加安全性。

4. 更新和监控:定期更新验证码和监控验证码活动,以避免攻
击者利用已知漏洞或技术绕过验证码。

Python网络爬虫动态验证码识别与破解技术

Python网络爬虫动态验证码识别与破解技术

Python网络爬虫动态验证码识别与破解技术随着互联网的普及,网络爬虫成为了获取大量数据的一种重要手段。

然而,很多网站为了保护信息的安全性,采用了验证码来阻止机器人程序的访问。

虽然验证码对于提高安全性起到了一定的作用,但它也给进行数据采集的爬虫带来了困扰。

为了解决这个问题,研究人员们提出了多种Python网络爬虫动态验证码识别与破解技术。

一、图像处理技术图像处理技术是识别与破解动态验证码的基础。

通过图像处理技术,我们可以识别验证码中的文字或者图形,从而获取验证码的值。

常用的图像处理技术包括图像灰度化、二值化、降噪等。

在Python中,我们可以使用第三方库如OpenCV和PIL来实现图像处理的各种操作。

二、机器学习技术机器学习技术可以提高验证码的自动化识别效果。

通过训练模型,我们可以使爬虫程序自动学习并识别不同类型的验证码。

常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。

在Python中,我们可以使用Scikit-learn和TensorFlow等库来实现机器学习的各种算法。

三、验证码生成技术为了测试验证码识别与破解技术的有效性,研究人员们也提出了验证码生成技术。

通过生成各种不同类型的验证码,我们可以评估识别与破解技术的准确性和鲁棒性。

常见的验证码生成技术包括随机字符生成、干扰线添加等。

在Python中,我们可以使用Captcha和Pillow 等库来生成验证码。

四、深度学习技术深度学习技术是识别与破解复杂动态验证码的有效手段。

通过构建深度神经网络模型,我们可以提高验证码识别的准确率和鲁棒性。

常用的深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。

在Python中,我们可以使用Keras和PyTorch等库来实现深度学习的各种算法。

五、借助第三方服务除了自行开发验证码识别与破解技术,我们还可以借助第三方服务来简化工作流程。

例如,一些第三方服务提供了API接口,可以直接调用进行验证码识别,如Tesseract OCR和百度云OCR等。

几个绕过短信验证码限制的漏洞挖掘

几个绕过短信验证码限制的漏洞挖掘

⼏个绕过短信验证码限制的漏洞挖掘本⽂仅为了学习交流,严禁⾮法使⽤(随笔仅为平时的学习记录,若有错误请⼤佬指出)⼀:更改Session来绕过短信验证码时间的限制1.填写注册信息,开始抓取数据包2.Unicode解码后,是验证码已经发送,忘记截图了3.我们将数据包发送到Repeater,点击Go,看看可不可以造成短信轰炸4.对返回包进⾏Unicode解码,看看是什么消息5.对⼿机号添加字母,+86,空格,观察能不能进⾏绕过6.Unicode进⾏解码,看看是什么意思7.这就⽐较尴尬了,如果它是限制会话的,我们更改本次的会话会不会造成短信轰炸,试试看8.看看我本次会话中的PHPSESSION9.对PHPSESSION进⾏更改,然后再次发包10.由上图可以看出,返回包⾥⾯的信息跟我们第⼀次发送验证码成功返回的数据包信息相同,应该是成功的11.看看⼿机是否在60秒内,收到多条短信⼆:更改⼿机号的格式来绕过短信验证码时间的限制1.开始注册2.点击下⼀步3.开始抓包并发送到Repeater,点击Go,不断发包4.本以为只是普通的短信轰炸,当连续点击Go之后,返回包出现了以下内容5.⾸先想到的是,改他的⼿机号格式,使⽤常规的⽅法,添加+86,空格,英⽂字母(⿊⾊线画的)6.使⽤以上的⽅法均可以绕过三:更改IP绕过短信验证码时间的限制1.开始注册,填写相关信息2.因为放包了⼀次,所以发送到Repeater,再次点击Go,发现返回包如下3.拿到在线⽹址解码,看看返回包是什么东东4.看到解码的内容,直觉就是跟ip有关,⽽且cookie⾥⾯还有⼀个real_ipd,那就改⼀下ip5.再把返回包的内容拿下解码,看看6.再使⽤同⼀ip,发包看看,是不是对ip⼜有限制7.由6发现,同⼀IP在60秒内只能获取⼀次验证码,那我们直接⽤Python搞起(⼤佬勿喷)8.考虑到动静不要太⼤,就发送了两次的验证码此⽂档仅供学习,参与违法⾏为与笔者⽆关。

如何绕过验证码方式总结

如何绕过验证码方式总结

如何绕过验证码⽅式总结
1、绕过验证码。

跳过验证码直接访问需要的页⾯内容。

2、请求头中⾃带验证码。

有些⽹站的验证码会在前台 js 校验。

服务器⽣成的验证码会在请求头中。

可以获取请求头,并把验证码解析出来。

3、session 不刷新。

有的⽹站验证码验证成功后,直接获取请求资源。

(忘记了刷新 cookie 对应的验证码)可以预先设定⼀个 cookie 和验证码。

利⽤这个漏洞访问⽹站。

对于多线程⽆法控制以及有些⽹站验证码定期不访问失效问题。

可以添加⼀个定时访问程序来解决。

4、利⽤第三⽅插件。

对于有些⽹站验证码⽐较简单。

只含阿拉伯数字和英⽂字母。

可以⽤第三⽅的插件来识别。

例如:tess4j、tesseract 。

5、有些⽹站的验证码是从库中随机取出⼀个来的。

对于这类静态的验证码。

可以⾃⼰建⽴⼀个验证码静态库。

⾃⼰建⽴好图⽚和验证码答案的链接。

采⽤ map 的映射⽅法就可以进⾏识别。

利用系统漏洞轻轻松松绕过你的验证码

利用系统漏洞轻轻松松绕过你的验证码

利用系统漏洞轻轻松松绕过你的验证码
验证码就是每次访问页面时随机生成的图片,内容一般是数字和字母(更厉害点的还有中文),需要访问者把图中的数字字母填到表单中提交,这样就有效地防止了暴力破解。

验证码也用于防止恶意灌水、广告帖等。

溯雪是早年大名鼎鼎的黑客神器“刀光雪影”之一,其功能就是暴力破解表单,那时很是很流行的。

但是后来有了验证码这个东西,几乎把溯雪推向了死路。

但是真的完全是死路了吗?本文给你答案。

对于验证码机制,网上的攻击手法都是利用数学方法分析图片,当然我们不能老是跟着别人的思路走,那样就没创意了。

想想验证码的思路,就是每次登陆的地方访问一个脚本文件,该文件生成含验证码的图片并将值写入到Session里,提交的时候验证登陆的脚本就会判断提交的验证码是否与Session里的一致。

问题出现了,在登陆密码错误之后,我们不去访问生成验证图片的文件,那么如果Session中的验证码没有被清空,此时验证码就是跟上次的一样,辛辛苦苦构建的防暴力破解就形同虚设了。

PowerEasy2005的管理员登陆页面就是个很好的实例,只要我们把首次访问的验证码辨认出来,以该会话Cookie值不断提交就可以实现暴力破解了。

图中就是用溯雪破解的结果。

类似的情况还有PJBlog2的登陆验证等等。

利用验证码的漏洞还可以实现DOS(还有刷投票之类的,呵呵),比如CSDN博客系统,回复的验证码就存在这个问题,所以你可以抓包不断提交。

这次动网BBS做得很好,密码错误之后Session中的验证码值被置空且每次检查验证码的时候先检查是否为空。

所以如果要修复这种漏洞就参考动网的办法吧。

验证码的识别与攻防

验证码的识别与攻防

验证码的识别与攻防随着科技的发展,互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

在互联网上,为了提高安全性,很多网站和应用程序都会使用验证码来验证用户的身份,以防止恶意攻击和不法行为的发生。

验证码是一种基于人机交互的技术,通过向用户展示一组随机生成的字符、数字或图像,要求用户正确识别并输入,以证明用户是人类而不是机器。

这种技术在一定程度上可以有效防止自动化程序的攻击,提高用户账号的安全性。

验证码的识别与攻防也成为了黑客和破坏者的新的攻击目标。

对于验证码的识别来说,自动技术的发展使得攻击者可以使用各种方法来突破验证码的防御。

最常见的方法是使用光学字符识别(OCR)技术。

OCR技术能够识别图片中的字符,并将其转化为可编辑的文本。

攻击者可以使用OCR技术将验证码中的字符识别出来,从而绕过验证码的验证过程。

为了应对这些攻击,验证码的设计需要不断更新和改进。

一种常见的方法是使用扭曲、干扰等技术,使得验证码中的字符对于机器来说更难识别,同时保证对于人类来说依然可辨认。

还可以使用图片中的语义信息来增加识别的难度,比如将验证码图片设置为与网站主题相关的图片,使机器难以区分。

对于验证码的攻防来说,攻击者可以利用大量的计算资源和网络攻击手段来进行暴力破解。

他们可以使用自动化软件不断尝试不同的验证码组合,直到找到正确的答案。

为了防止这种攻击,验证码的有效期可以设置为较短的时间,比如几分钟或十几分钟,这样即使攻击者能够获取到正确的验证码,也很难在有效期内完成攻击。

可以采用多重验证的方法,将验证码与其他的验证方式相结合,比如手机短信验证码、人脸识别等,提高验证的准确性和安全性。

网站和应用程序也可以采用动态的验证码,通过不断变化的验证方式来防止被攻击者破解。

验证码的识别与攻防一直是一个不断演化的过程。

虽然不断有新的攻击方式和技术出现,但是随着技术的进步和算法的改进,验证码的防御也在不断提高。

未来,随着人工智能和机器学习的发展,我们有望开发出更加智能和安全的验证码系统,以确保互联网的安全性。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

弱点:OCR(光学识别)seq劫持“验证码”DOS(对某些seq进行反复请求,导致某些用户无法进行正常验证)
对付这种验证码我没有什么好的方法,简便的方法就是自行下载验证码,并给用户显示后登陆。这种适用只验证一次的场合。如登陆时验证。
Copycode
curl[url]/get_code.php[/url]-cvalidate.png-cvalidcode_cookie#得到验证码图片,和对应seq。
mvtmp.$username$username.cookie
curl[url]/login.php[/url]-b$username.cookie-c$username.cookie-dusername=$username-dpassword=$password-d
<table>
请输入验证码:<inputtype=textname=authinputstyle="width:80px"><br>
<inputtype=submitname="验证"value="提交验证码">
<inputtype=hiddenname=authnumvalue=<?echo$authnum;?>>
cookies中的验证码登陆
更高级的验证码。(好像本论坛的就是这种。。。。)
有一类验证码比以上两种验证码要高级一些,它使用如下算法:
1。服务器生成一个随机hash。
2。使用某个算法(不可逆,破解难度高的)将hash转化成为验证码数字,再转化成图片。
3。hash在cookie中被发送到客户端
echo"验证成功!";
else
echo"验证失败!";
}
//生成新的四位整数验证码
while(($authnum=rand()%10000)<1000);
?>
<formaction=authpage.phpmethod=post>

authnum=`grepauthnum$username.cook|cut-f7`
curl[url]/login.php[/url]-b$username.cook-dauthnum=$authnum-dusername=$username-dpassword=$password#使用
grep-vauthhash$username.cookie>tmp.$username #扔掉服务器给你的hash
echo"[url][/url] FALSE / FALSE 0 hash $savecookie">>tmp.$username#强行使用过期hash和验证码
...
if($number!=$login_check_number||empty($number))
{
print("校验码不正确!");
die();
}
第二种要比上一种聪明一点,把验证码值存放在用户Cookies中。可是由于Cookies是用户可读可写,所以也极易被突破。
authinput=`grep&#39;<inputtype=hiddenname=authnumvalue=[[:digit:]]\{4\}>&#39;grep.txt|sed-e&#39;s/[^0-9]//g&#39;`#得到网页中的
authnum
curl[url]/authpage.php[/url]-dname=hacker-dsubmit="验证"-dauthnum=$authnum
是sessionid)
4。seq被作为cookies发送给客户端。
5。客户以图片输入验证码。
5。服务器验证方法:服务器并不检查f(hash)==验证码,而是去读取数据库中期望的验证码。。如果用户输入与期望值相同,则验证
成功。有些服务器可能还会seq与sessionid之间的关系进行验继续进行验证。
3。客户以图片输入验证码,进行登录。服务器检查f(hash)=验证码。
特点:因为攻击者不明白服务器所使用的验证码编码算法,所以无法对服务器转来的hash进行直接解析。
对付这种验证码,我们可以使用“过期cookies法”,方法即:保存服务器一次特定的cookies,将其对应验证码记下。在每次发送验证消息时,强行扔掉服务器传来的cookies,使用这个已被使用过的cookies以及验证码。就好比,一张电话充值卡可以用多次一样。
验证码在网页中的例子:
Copycode
<?
/*
* Filename:authpage.php
* Author: hutuworm
* Date: 2003-04-28
* @
*/
srand((double)microtime()*1000000);
Copycode
$savecookie=294b506f05f896dcbb3a0dde86a5e36c
$num=7701
$username=hacker
$password=hackme
curl[url]/index.php[/url]-c$username.cookie#得到初始化cookies,以及sessionid
Copycode
#!/பைடு நூலகம்in/sh
$username=hacker
$password=hackme
curl[url]/index.php[/url]-ccommon_cookie #接受服务器的初始cookies
curl[url]/get_code.php[/url]-c$username.cook-bcommon_cookie#得到验证码,从cookies中
authnum=$num#使用过期验证码登陆。
#登陆成功,去疯狂灌水。。。。。。
最高级的验证码。
它使用如下方法:
1。服务器通过用户相关信息(IP,SID等等)生成一个随机hash。
2。使用某个算法(不可逆,破解难度高的)将hash转化成为验证码数字。
3。hash不再发送给客户端。它被保存到本地数据库(通常是SESSIONS,有关用户IP等信息),并由一个序列号seq所指向。(这个seq也可以
seq=`grepseqvalidcode_cookie|cut-f7`
echo-n请输入validate.png中的验证码:
readvalid_number#输入验证码
#登陆,并进行某种自动化操作,如疯狂灌水。
[此贴被EvilOctal在2006-01-1901:26重新编辑](c)Copyleft2003-2007,EvilOctalSecurityTeam.
所谓验证码,就是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰象素(防止OCR),由用户肉眼识别其中的验证码信息,输入表单提交网站验证,验证成功后才能使用某项功能。不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水,都采用了验证码技术。
很多验证码实现都有问题。比如直接给出用验证码在网页和cookies中。
6。一旦用户进行了验证操作或重新获取验证码,而是服务器将对数据库中的hash值替换成新的,老值失效过期。
特点:
×过期:由于服务器只期望保存在当前数据库中的验证码,所以无法使用“过期”的验证码(因为已被新验证码所替换)。
×高强度:只发送seq,而hash被保存在本地,所以也极难破译出f(hash)函数。
//验证用户输入是否和验证码一致
if(isset($HTTP_POST_VARS[&#39;authinput&#39;]))
{
if(strcmp($HTTP_POST_VARS[&#39;authnum&#39;],$HTTP_POST_VARS[&#39;authinput&#39;])==0)
<imgsrc=authimg.php?authnum=<?echo$authnum;?>>
</table>
</form>
以上例子直接将验证码储存在负面中,只需下载页面,得到验证码值就可突破限制。
Copycode
#!/bin/sh
curl[url]/authpage.php[/url]
Copycode
session_register("authnum");
$authnum=strval(rand("1111","9999"));
setcookie("authnum",$authnum);
...
<inputtype=textname=authnummaxlength=4><imgsrc=get_code.php>
ThisfileisdecompiledbyanunregisteredversionofChmDecompiler.
Regsiteredversiondoesnotshowthismessage.
YoucandownloadChmDecompilerat:/
如:
先从服务器上下载一张验证码图片:
curl/get_code.php-ccookie-oauth.png
人工阅读,得到$savecookie(cookie文件中的hash)和$authnum(验证码)。
相关文档
最新文档