【驗證碼逆向專欄】某驗三代滑塊驗證碼逆向分析

K哥爬蟲發表於2022-12-23

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宣告

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逆向目標

  • 目標：某驗三代滑塊驗證碼，底圖還原及 w 引數逆向
  • 驗證碼 demo 列表：aHR0cHM6Ly93d3cuZ2VldGVzdC5jb20vZGVtby8=
  • 滑塊驗證碼：aHR0cHM6Ly93d3cuZ2VldGVzdC5jb20vZGVtby9zbGlkZS1mbG9hdC5odG1s
  • 加密演算法：RSA、AES、MD5

驗證碼流程分析

進入網頁後，開啟開發者人員工具進行抓包

1.未點選按鈕進行驗證之前，Network 中抓包到了以下資訊：

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  • register-slide?t=xxx：

註冊滑塊請求，響應預覽中返回的資訊中重要的是 gt 和 challenge，gt 是固定值，不同網頁對應不同的 gt 值，類似於特徵碼，challenge 的值每次重新整理頁面都會變化，gt 引數會透過 url string 的形式傳遞給 gettype.php：

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  • gettype.php?gt=xxx&callback=xxx：

獲取驗證碼，HTTP 請求中不同的請求方式和設定不同的 Content-Type 時，引數傳遞的方式會不一樣，一般為 Query String Parameters、Form Data、Request Payload，這裡是 Query String Parameters，在 GET 請求時，引數會以 url string 的形式進行傳遞，即 ? 後的字串則為其請求引數，並以 & 作為分隔符，這裡傳遞了 gt 引數的值以及 callback，callback 為 geetest_ + 時間戳：

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響應預覽中返回了一些 js 檔案及對應的版本號：

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  • 第一個 get.php?xxx，url 中傳遞了一些引數，關鍵部分如下：

    • gt：register-slide 響應返回的 gt 值
    • challenge：register-slide 響應返回的 challenge 值
    • w：對軌跡、滑動時間等進行加密後的引數，該網站第一個 w 值可以直接置空
    • callback：geetest_ + 時間戳

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    響應內容如下，這裡沒什麼需要注意的，feedback 就是某驗的幫助中心：

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2.點選按鈕進行驗證之後，Network 中抓包到了以下資訊：

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  • 第一個 ajax.php?xxx，url 中傳遞了一些引數，關鍵部分如下：

    • gt：register-slide 響應返回的 gt 值
    • challenge：register-slide 響應返回的 challenge 值
    • w：對軌跡、滑動時間等進行加密後的引數，該網站第二個 w 值也可以直接置空

    • callback：geetest_ + 時間戳

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      響應返回驗證碼模式，滑塊驗證碼為 slide，點選驗證碼為 click：

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  • 第二個 get.php?xxx，url 中傳遞了一些引數，關鍵部分如下：

    • gt：register-slide 響應返回的 gt 值
    • challenge：register-slide 響應返回的 challenge 值
    • callback：geetest_ + 時間戳

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    這個響應返回了很多關鍵內容：

    • bg：被打亂的帶缺口背景圖，需要還原，372fe236d.webp

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    • fullbg：被打亂的完整背景圖，需要還原，7bfaaa72b.webp

    13

    • slice：滑塊圖片，不需要還原，372fe236d.png

    14

    • c：關鍵引數，與後面 aa 引數的值有關，固定值
    • s：關鍵引數，與後面 aa 引數的值有關

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  • 第二個 ajax.php?xxx，url 中傳遞了一些引數，關鍵部分如下：

    • gt：register-slide 響應返回的 gt 值
    • challenge：register-slide 響應返回的 challenge 值 + 兩位字串，注意多了兩位，是第二個 get.php?xxx 返回值中得到的
    • w：對軌跡、滑動時間等進行加密後的引數，需要透過逆向得到
    • callback：geetest_ + 時間戳

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    滑動滑塊驗證透過即會返回以下內容：
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    失敗則會返回：

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逆向分析

w 引數

跟到 w 引數的值方法很多，以下講兩種：

1.很簡便，w 引數在 js 檔案中有特徵碼，點選按鈕進行驗證之後，ctrl + shift + f 全域性搜尋 "\u0077"，然後點選進入 slide.7.8.9.js 檔案中，7.8.9 為當前版本，注意沒點選驗證的話是不會有這個 js 檔案的：

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進入後點選左下角 { } 大括號，格式化檔案，再 ctrl + f 區域性搜尋 "\u0077"，只有一個結果，在第 6086 行，在第 6088 行打下斷點，滑動滑塊即會斷住，h + u 即為 w 引數的值：

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2.透過 Initiator 跟棧，跟進到 $_CId 中：

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進去同樣格式化後，會跳轉到第 4583 行，在該行打下斷點：

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向上跟棧到 $_CCBv 中同樣會找到剛剛的位置：

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由以上分析可知，w 引數是 h 和 u 相加得到的，所以找到定義的位置，看看是怎麼構造生成的，u 引數定義在第 6077 行，h 引數定義在第 6079 行，內容如下：

 var u = r[$_CAIAt(754)]()
 , l = V[$_CAIAt(353)](gt[$_CAIAt(218)](o), r[$_CAIAt(756)]())
 , h = m[$_CAIAt(782)](l)

可以看到，h 引數是傳入了 l 引數後經過 m[$_CAIAt(782)] 方法處理後得到的，所以依次往下分析，現在看看 u 引數是怎麼生成的：

u 引數

u 引數透過 r[$_CAIAt(754)] 方法生成，選中後跟進到方法定義位置：

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會跳轉到第 6218 行，在 6227 行 return 處打下斷點，重新拖動滑塊，即會斷住：

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e 為 u 引數的值，其定義在第 6266 行：

e = new U()[$_CBGAZ(353)](this[$_CBGAZ(756)](!0));

在控制檯中列印輸出一下各部分內容：

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e = new U()["encrypt"](this["$_CCEc"](!0));

從列印出來的結果可以看出，e 引數的值可能是將 16 位的隨機字串加密後得到的，跟進到 this[$_CBGAZ(756)] 中驗證一下：

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跳轉到第 6208 行，在第 6214 行 return 處打下斷點：

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Ot 即 16 為字串，Ot = rt()，跟進到 rt 函式中，在第 4213 行，於第 4219 行打下斷點後會發現，16 位字串是由四個 t() 方法的結果相加得到的：

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跟進到 t() 方法的定義位置，在第 4203 行，第 4208 行即為隨機字串演算法：

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還原混淆後內容如下，Math.random() 是隨機選取大於等於 0.0 且小於 1.0 的偽隨機 double 值，toString(16) 為十六進位制字串：

(65536 * (1 + Math["random"]()) | 0)["toString"](16)["substring"](1)

JavaScript 復現：

function random() {
    var random_str = "";
    for (var index = 0; index < 4; index++) {
        random_str += (65536 * (1 + Math["random"]()) | 0)["toString"](16)["substring"](1);
    }
    return random_str;
}

this["$_CCEc"] 分析完了，那 new U()["encrypt"] 是什麼呢，選中 new U() 後，從原型鏈中可以看到 setPublic，根據經驗很有可能就是 RSA 加密設定公鑰，加解密相關演算法可以檢視 K 哥往期文章 【爬蟲知識】爬蟲常見加密解密演算法：

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跟進去檢視一下：

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跳轉到第 2908 行，在第 2922 行斷住後，$_BACAs(332) 的值為 "Invalid RSA public key"：

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第 2908 行，ut 函式傳入了兩個值，t 為公鑰值，e 為公鑰模數，都是固定值：

  • t："00C1E3934D1614465B33053E7F48EE4EC87B14B95EF88947713D25EECBFF7E74C7977D02DC1D9451F79DD5D1C10C29ACB6A9B4D6FB7D0A0279B6719E1772565F09AF627715919221AEF91899CAE08C0D686D748B20A3603BE2318CA6BC2B59706592A9219D0BF05C9F65023A21D2330807252AE0066D59CEEFA5F2748EA80BAB81"
  • e："10001"

這裡可以直接引庫復現，也可以選擇將演算法部分扣下來，區域性搜尋 var U = function，在第 2043 行，將整個自執行函式扣下來，這裡隨機數後期寫成固定值，後面也有隨機數，不然會造成傳參不匹配：

var U = function () {
    // 此處過長，省略
}();
// 隨機數, 一組四個數
function t() {
    random_str = (65536 * (1 + Math["random"]()) | 0)["toString"](16)["substring"](1);
    return random_str;
}

// 隨機數, 四個數一組, 四組
function getRandomStr() {
    return t() + t() + t() + t();
}

// u 值
var u = new U()['encrypt'](getRandomStr());

console.log('u 引數的值為:', u);

執行後報錯提示，QBLnx is not defined：

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其定義在第 136 行，是個函式物件，補上即可：

function QBLnx() {};

執行後報錯提示，$_IBAe is not a function：

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搜尋後可知，其定義在第 128 行：

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跟進過去將該部分扣下來：

QBLnx.$_CM = function() {
    return typeof QBLnx.$_Ak.$_DBGGT === 'function' ? QBLnx.$_Ak.$_DBGGT.apply(QBLnx.$_Ak, arguments) : QBLnx.$_Ak.$_DBGGT;
};

接著報錯提示，Cannot read property '$_DBGGT' of undefined：

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定義在第 7 行，直接將 QBLnx.$_Ak 整個扣下來即可，然後會報錯提示，window 和 ht 未定義，ht 為 navigator：
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var window = {
    "navigator": {
        "appName": "Netscape",
    },
}

ht = window["navigator"];

又報錯提示，QBLnx.$_Db is not a function：

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其定義在第 132 行，扣下來補上：

QBLnx.$_Db = function() {
    return typeof QBLnx.$_BP.$_DBHGJ === 'function' ? QBLnx.$_BP.$_DBHGJ.apply(QBLnx.$_BP, arguments) : QBLnx.$_BP.$_DBHGJ;
};

報錯提示，Cannot read property '$_DBHGJ' of undefined：

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透過搜尋，其定義在第 68 行，將 QBLnx.$_BP 整個扣下來即可，至此，u 引數成功復現：

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l 引數

u 引數解決後，接著需要分析 l 引數，內容如下：

// 混淆
l = V[$_CAIAt(353)](gt[$_CAIAt(218)](o), r[$_CAIAt(756)]());
// 未混淆
l = V["encrypt"](gt["stringify"](o), r["$_CCEc"]());

可以知道，l 引數的結果是將 gt["stringify"](o) 和 r["$_CCEc"]() 加密後得到的，先來分析 r["$_CCEc"]() ，選中後跟進進去，跳轉到了熟悉的第 6208 行，就是之前的 16 位隨機字串：

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將這裡寫成跟之前一樣的固定值， gt["stringify"](o) 返回的是 JSON 格式的資料，由 o 引數生成：

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對比分析以下 o 引數中，哪些是定值，哪些是動態變化的，可以看到箭頭所指的值都不一樣了：

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  • userresponse：滑動距離 + challenge 的值
  • passtime：滑塊滑動時間
  • imgload：圖片載入時間
  • aa：軌跡加密
  • ep-tm：window["performance"]["timing"] 相關
  • mocq：每天 key、value 會變
  • rp：gt + 32 位 challenge + passtime，再經過 MD5 加密

接下來對關鍵值進行分析，先來分析下 userresponse，o 定義在第 6012 行：

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var o = {
"lang": i[$_CAIAt(116)] || $_CAHJd(103),
"userresponse": H(t, i[$_CAHJd(182)]),
"passtime": n,
"imgload": r[$_CAIAt(750)],
"aa": e,
"ep": r[$_CAHJd(714)]()
};

userresponse 定義在第 6014 行，需要分析 H(t, i[$_CAHJd(182)])，控制檯列印一下：

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t 為滑動滑塊的距離，需要注意的是 i[$_CAHJd(182)] 為第二個 ajax.php?xxx 傳遞的 challenge，比註冊請求時的 challenge 長兩位，再將 H 引數扣下來即可，其定義在第 704 行，報錯提示，$_CJFA is not defined：

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定義在第 159 行：

var $_CJEl = QBLnx.$_CM
, $_CJDa = ['$_CJHo'].concat($_CJEl)
, $_CJFA = $_CJDa[1];

至此，userresponse 成功復現，接下來看 passtime，n 值此時已經生成了，為 1010，向上跟棧到 $_CGlj 中：

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n[$_DAAAV(871)] 為 passtime 值，定義在第 8164 行，為滑動結束時間 - 開始時間：

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接下來分析下 aa 引數，其定義在第 6017 行，值由引數 e 傳遞，同樣向上跟棧到 $_CGlj 中，為第 8168 行的 l 值，l 定義在第 8167 行，三個引數加密後得到：

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  • n[$_DAAAV(913)][$_CJJJb(1066)]() ：軌跡加密後的結果
  • n[$_DAAAV(69)][$_CJJJb(1097)] ：c 值，在第二個 get.php?xxx 返回的響應中得到
  • n[$_DAAAV(69)][$_CJJJb(319)] ：s 值，在第二個 get.php?xxx 返回的響應中得到

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接下來跟進到 n[$_DAAAV(913)][$_CJJJb(1066)] 中，分析下軌跡是如何加密的，在第 4065 行，於第 4133 行打下斷點，第 4108 行的 this[$_BEHAL(343)] 即為軌跡值，關於軌跡演算法後面會專門出一期文章：

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將整個演算法部分摳出來，先將軌跡值固定，寫成引數傳遞進去，不然會報錯提示，Cannot read property 'length' of undefined，因為軌跡值是別的演算法生成的，不傳值即為空，執行程式，會報錯提示，ct is not defined：

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ct 定義在第 4223 行，扣下來，報錯提示，(intermediate value)[$_BEHAL(...)] is not a function：

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定義在第 4326 行，補上以下內容，即可復現：

ct["prototype"] = {
"\u0024\u005f\u0043\u0041\u0051": function(t) {
        var $_BFFJi = QBLnx.$_CM
            , $_BFFIX = ['$_BFGCq'].concat($_BFFJi)
            , $_BFGAT = $_BFFIX[1];
        $_BFFIX.shift();
        var $_BFGBV = $_BFFIX[0];
        var e = this[$_BFFJi(461)];
        if (e[$_BFGAT(419)])
            return new ct(e[$_BFFJi(419)](t));
        for (var n = [], r = 0, i = e[$_BFGAT(125)]; r < i; r += 1)
            n[r] = t(e[r], r, this);
        return new ct(n);
    },
};

結果對比一致：

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後面三個引數的值都分析完了，回到第 8167 行 l 處，跟進到 n[$_DAAAV(913)][$_DAAAV(1059)] 中，在第 4135 行，扣下來即可：

function getAA(t, e, n) {
    var $_BEIJl = QBLnx.$_CM
      , $_BEIIt = ['$_BEJC_'].concat($_BEIJl)
      , $_BEJAy = $_BEIIt[1];
    $_BEIIt.shift();
    var $_BEJBr = $_BEIIt[0];
    if (!e || !n)
        return t;
    var r, i = 0, o = t, s = e[0], a = e[2], _ = e[4];
    while (r = n[$_BEIJl(229)](i, 2)) {
        i += 2;
        var c = parseInt(r, 16)
          , u = String[$_BEJAy(237)](c)
          , l = (s * c * c + a * c + _) % t[$_BEJAy(125)];
        o = o[$_BEJAy(229)](0, l) + u + o[$_BEJAy(229)](l);
    }
    return o;
};

將 c 和 s 寫為固定值，對比結果一致：

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aa 引數分析完成，接下來分析 rp 引數，定義在第 6076 行：

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// 混淆
o[$_CAIAt(791)] = X(i[$_CAIAt(104)] + i[$_CAIAt(182)][$_CAHJd(139)](0, 32) + o[$_CAHJd(704)]);
// 未混淆
o["rp"] = X(i["gt"] + i["challenge"]["slice"](0, 32) + o["passtime"]);

後面三個引數都很明顯了，跟進到 X 函式中，在第 1876 行，扣下來即可，對比結果一致：

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這裡是 MD5 加密，也可以直接透過引庫復現：

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ep 定義在第 6018 行，跟進到 r[$_CAHJd(714)] 中，tm 引數定義在第 6239 行：

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跟進 new bt()[$_CBGEC(760)] 中，在第 5268 行打下斷點，tm 結果如下：

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至此，引數 o 復現完畢，回到第 6078 行，分析完 V[$_CAIAt(353)] l 即完成，跟進，定義在第 3218 行，在第 3230 行打下斷點，這裡為 AES 加密，初始向量 iv 值為 "0000000000000000"：

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直接引庫復現：

function aesV(o_text, random_str) {
    var key = CryptoJS.enc.Utf8.parse(random_str);
    var iv = CryptoJS.enc.Utf8.parse("0000000000000000");
    var srcs = CryptoJS.enc.Utf8.parse(o_text);
    var encrypted = CryptoJS.AES.encrypt(srcs, key, {
        iv: iv,
        mode: CryptoJS.mode.CBC,
        padding: CryptoJS.pad.Pkcs7
    });
    for (var r = encrypted, o = r.ciphertext.words, i = r.ciphertext.sigBytes, s = [], a = 0; a < i; a++) {
        var c = o[a >>> 2] >>> 24 - a % 4 * 8 & 255;
        s.push(c);
    }
    return s;
};

對比結果一致：

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l 引數分析完畢，終於只剩下一個 h 了，m[$_CAIAt(782)](l) 即將 l 加密後得到的，跟進 m[$_CAIAt(782)]，定義在第 1568 行，在第 1575 行打下斷點，為 e 中兩個 value 值相加：

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e 定義在第 1574 行，t 為傳入的 l 引數，跟進到 this[$_GFJn(264)] 中，在第 1523 行，復現如下：

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校驗結果一致：

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w 引數至此終於全部復現完成！

底圖還原

前文說過，拿到的完整背景圖以及帶缺口背景圖都是被打亂了的，這裡需要還原才能計算滑動距離以及軌跡等，極驗的底圖是透過 Canvas 繪製出來的，直接打下事件斷點：

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點選按鈕進行驗證即會斷住，格式化後跳轉到第 295 行，

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簡單解一波混淆，會清晰一些：

function $_BEG(t, e) {
    var $_DAHHo = QBLnx.$_Db()[12][19];
    for (; $_DAHHo !== QBLnx.$_Db()[15][16];) {
        switch ($_DAHHo) {
            case QBLnx.$_Db()[15][19]:
                t = t["$_CGz"],
                e = e["$_CGz"];
                var n = t["width"]
                    , r = t["height"]
                    , i = h["createElement"]("canvas");
                i["width"] = n,
                i["height"] = r;
                $_DAHHo = QBLnx.$_Db()[3][18];
                break;
            case QBLnx.$_Db()[0][18]:
                var o = i["getContext"]("2d");
                o["drawImage"](t, 0, 0);
                var s = e["getContext"]("2d");
                $_DAHHo = QBLnx.$_Db()[0][17];
                break;
            case QBLnx.$_Db()[12][17]:
                e["height"] = 160,
                e["width"] = 260;
                for (var a = r / 2, _ = 0; _ < 52; _ += 1) {
                    var c = Ut[_] % 26 * 12 + 1
                        , u = 25 < Ut[_] ? a : 0
                        , l = o["getImageData"](c, u, 10, a);
                    s["putImageData"](l, _ % 26 * 10, 25 < _ ? a : 0);
                }
                $_DAHHo = QBLnx.$_Db()[15][16];
                break;
        }
    }
}

控制流平坦化混淆，可以透過 AST 技術解混淆，AST 相關可以看 K 哥往期文章：逆向進階，利用 AST 技術還原 JavaScript 混淆程式碼，這裡就不對此進行講解了，這裡就是 Canvas 繪圖的過程，關鍵亂序演算法部分在 QBLnx.$_Db()[12][17] 中：

e["height"] = 160,
e["width"] = 260;
for (var a = r / 2, _ = 0; _ < 52; _ += 1) {
    var c = Ut[_] % 26 * 12 + 1
        , u = 25 < Ut[_] ? a : 0
        , l = o["getImageData"](c, u, 10, a);
    s["putImageData"](l, _ % 26 * 10, 25 < _ ? a : 0);
}

原圖比例為 312 x 160，寬為 320，長為 160：

69

e["height"] = 160、e["width"] = 260 指還原後的圖片比例為 260 x 160，a 的值為 r / 2 即 80，就是將整張圖片分為了上下兩等分，再將圖片縱向切割為了 26 等份，Ut 陣列的長度為 52，Ut[_] 即依次取陣列中的元素，Ut 陣列即為圖片還原的順序，是固定的，25 < Ut[_] ? a : 0 判斷圖片是上半部分還是下半部分，_ % 26 * 10 表示每個小塊取 10 px 畫素，正確圖片的順序為：

70

[39,38,48,49,41,40,46,47,35,34,50,51,33,32,28,29,27,26,36,37,31,30,44,45,43,42,12,13,23,22,14,15,21,20,8,9,25,24,6,7,3,2,0,1,11,10,4,5,19,18,16,17]

示例：

71

Python 復現：

def restore_picture():
    img_list = ["./亂序缺口背景圖.png", "./亂序背景圖.png"]
    for index, img in enumerate(img_list):
        image = Image.open(img)
        s = Image.new("RGBA", (260, 160))
        ut = [39, 38, 48, 49, 41, 40, 46, 47, 35, 34, 50, 51, 33, 32, 28, 29, 27, 26, 36, 37, 31, 30, 44, 45, 43,42,12, 13, 23, 22, 14, 15, 21, 20, 8, 9, 25, 24, 6, 7, 3, 2, 0, 1, 11, 10, 4, 5, 19, 18, 16, 17]
        height_half = 80
        for inx in range(52):
            c = ut[inx] % 26 * 12 + 1
            u = height_half if ut[inx] > 25 else 0
            l_ = image.crop(box=(c, u, c + 10, u + 80))
            s.paste(l_, box=(inx % 26 * 10, 80 if inx > 25 else 0))
        if index == 0:
            s.save("./缺口背景圖片.png")
        else:
            s.save("./背景圖片.png")

還原後如下：

72

錯誤結果

// challenge 不對
geetest_xxxxxxxxxxxxx({"status": "error", "error": "illegal challenge", "user_error": "\u7f51\u7edc\u4e0d\u7ed9\u529b", "error_code": "error_23"})
// w 不對
geetest_xxxxxxxxxxxxx({"status": "error", "error": "param decrypt error", "user_error": "\u7f51\u7edc\u4e0d\u7ed9\u529b", "error_code": "error_03"})
// 無軌跡
geetest_xxxxxxxxxxxxx({"status": "error", "error": "not proof", "user_error": "\u7f51\u7edc\u4e0d\u7ed9\u529b", "error_code": "error_21"})
// 軌跡、缺口距離、引數問題
geetest_xxxxxxxxxxxxx({"success": 0, "message": "fail"})
geetest_xxxxxxxxxxxxx({"success": 0, "message": "forbidden"})

結果驗證

100 次大概 95% 的成功率：

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74

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