网易易盾文字点选验证码破解路径：轨迹逆向 + 加密函数揭秘

网易易盾文字点选验证码的基本交互流程

网易易盾作为网易旗下的人机验证解决方案，文字点选验证码通过前端JavaScript代码实现人机区别。用户界面上显示一张背景图片，上面包含多个汉字，其中某些需要按照特定顺序点击。整个过程涉及从服务器获取请求参数，到生成鼠标轨迹并提交验证结果。

在实际操作中，前端会携带业务标识id、会话凭证token等固定参数，发起get接口请求获取背景图片URL列表、待点击文字顺序字符串以及一个会话token。这些数据为后续验证奠定基础。之后，用户通过鼠标在图片上点击目标区域，系统记录下点击路径和点击点。

服务端接收这些数据后，经过内部处理返回验证结果。整个流程的关键在于前端如何将用户点击转化为可提交的参数，确保与服务器端期望保持一致。这其中，轨迹的生成和加密是核心环节，直接影响验证的成功率。

为了让小白也能理解，我们可以从一个简单的例子开始。假设背景图片上需要点击的顺序是三个汉字，按顺序依次操作。每次请求都会动态更新参数，以防止简单的脚本绕过。

• 前端JS加载时初始化各种状态
• 用户点击触发轨迹记录
• 提交前生成加密数据

这种设计让验证码既能保护网站安全，又不影响正常用户体验。理解这些基础，对于后续逆向分析有很大帮助。

抓包分析：get接口和check接口的关键参数

通过抓包工具观察网络请求，我们可以清晰看到get接口和check接口的具体内容。get接口是验证开始时必须先发起的请求，用于获取验证所需的所有基础信息。

请求参数中，id和token是业务方配置的固定值，dt、irToken等则是固定标识。最重要的cb参数则由JS动态生成，无法直接从代码中提取，需要在运行环境中调用相关函数来获取。

check接口则用于提交实际验证数据。它携带的data参数是加密后的轨迹信息，token用于关联会话，cb参数同样需要重新生成。响应中会包含result字段，表示验证是否通过。

这里需要注意的是，JSONP格式的响应有动态的回调函数名，不能用硬编码方式截取数据。正确做法是找到括号位置，动态解析JSON内容。这样可以避免因为版本变化导致的解析失败。

function getCb() {
  return window._cb_value();
}

// 调用示例
let cbGet = callJsFunction("dun.163/03_main.js", "getCb", "");
let cbCheck = callJsFunction("dun.163/03_main.js", "getCb", ""); // 每次不同

通过这种方式，我们可以看到动态参数的生成依赖于运行时环境。

cb参数的动态生成机制

cb参数是每次请求都必须携带的动态加密凭证，由SDK中的加密函数生成。它包含时间戳和环境指纹等信息，确保每次请求都不同。

在Node.js环境中实现时，需要先加载SDK文件，并设置window对象为全局变量。这一步至关重要，因为SDK内部的函数会依赖这些浏览器模拟对象。

对于get请求和check请求，cb参数必须独立调用，不能复用同一个值。如果复用，会导致服务器拒绝请求。每次生成都基于最新时间戳和指纹。

使用Python等工具调用时，可以通过子进程执行Node.js代码来获取cb值。以下是一个简单的封装示例：

function getCb() {
  return window._cb_value();
}

这种动态生成方式为验证增添了安全层，让破解难度增加。

文字识别与坐标匹配技术

OCR技术在识别背景图中的汉字坐标时非常实用。指定打码平台类型为9800后，识别结果会以管道符分隔的形式返回每个汉字的坐标。

例如结果可能显示为安,123,456|扩,234,567|体,345,678。这种格式让后续处理变得简单。

按front顺序筛选坐标时，需要遍历前端规定的点击顺序。对于每个汉字，在OCR结果中找到匹配的坐标，并按顺序添加到列表中。反之，如果循环顺序错误，就会导致坐标匹配失败。

这里的小技巧是外层循环front，内层查找OCR结果，这样可以确保顺序正确。干扰项的坐标不需要包含，只需目标汉字即可。

• 使用管道分隔的坐标字符串
• 前端顺序优先于OCR结果
• 匹配时注意汉字字符

这种匹配逻辑让验证过程高效且准确。

轨迹生成与加密函数解析

轨迹生成基于有序坐标列表，通过线性插值模拟鼠标移动。每相邻两点之间插入30到40个中间点，时间步长随机在30到60毫秒之间。生成的track_list包含完整轨迹，point_list只包含目标点击点。

加密部分通过调用SDK中的函数实现。每个轨迹点先转为x,y,t,0格式，然后调用内置加密函数生成密文。为了防止服务端逆向，完整轨迹随机采样50条拼接后二次加密作为m字段，全量点选数据处理为p字段，附加信息为ext字段。

这种加密链路确保数据安全，同时不影响验证效率。缺少第四维0会直接导致验证失败，必须严格按照协议。

在实际逆向时，可以通过Node.js调用JS文件来获取加密后的data参数。以下是轨迹数据的调用示例：

function getTrackData(data) {
  // 处理轨迹和点选列表
  return JSON.stringify({d:'', m, p, ext});
}

通过这些步骤，我们可以看到整个验证过程的技术细节。

总结与实际应用建议

通过上述流程，我们可以全面理解网易易盾文字点选验证码的工作原理。轨迹插值、OCR匹配和JS加密是其中的关键技术。实际应用中，需要处理动态参数和加密细节，以确保流程顺畅。

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总之，掌握这些逆向思路后，可以在实际项目中灵活应用，提高验证系统的可靠性。