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由于网站注册入口容易被黑客攻击#xff0c;存在如下安全问题#xff1a;
1. 暴力破解密码#xff0c;造成用户信息泄露
2. 短信盗刷的安全问题#xff0c;影响业务及导致用户投诉
3. 带来经济损失#xff0c;尤其是后付费客户#xff0c;风险巨大#xff0c;造…前言
由于网站注册入口容易被黑客攻击存在如下安全问题
1. 暴力破解密码造成用户信息泄露
2. 短信盗刷的安全问题影响业务及导致用户投诉
3. 带来经济损失尤其是后付费客户风险巨大造成亏损无底洞 所以大部分网站及App 都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案 但在机器学习能力提高的当下连百度这样的大厂都遭受攻击导致点名批评 图形验证及交互验证方式的安全性到底如何 请看具体分析
一、 智谱开放平台-会员注册入口
简介北京智谱华章科技有限公司简称“智谱”致力于打造新一代认知智能大模型专注于做大模型的中国创新。公司合作研发了中英双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B并基于此推出对话模型ChatGLM开源单卡版模型ChatGLM-6B。同时团队还打造了AIGC模型及产品矩阵包括AI提效助手智谱清言chatglm.cn、高效率代码模型CodeGeeX、多模态理解模型CogVLM和文生图模型CogView等。公司践行Model as a ServiceMaaS的市场理念推出大模型MaaS开放平台https://open.bigmodel.cn/打造高效率、通用化的“模型即服务”AI开发新范式。通过认知大模型链接物理世界的亿级用户智谱基于完整的模型生态和全流程技术支持为千行百业带来持续创新与变革加速迈向通用人工智能的时代。 智谱 AI 开放平台提供一系列具有不同功能和定价的大模型包括通用大模型、超拟人大模型、图像大模型、向量大模型等并且支持使用您的私有数据对模型进行微调。 二、 安全性分析报告
采用数美的滑动验证码容易被模拟器绕过甚至逆向后暴力攻击滑动拼图识别率在 95% 以上。 三、 测试方法
前端界面分析采用的是数美的滑动验证码 网上有现成的逆向文章及视频参考不过我们这次不用逆向 只是采用模拟器的方式关键点主要模拟器交互、距离识别和轨道算法3部分。 1. 模拟器交互部分 private static String INDEX_URL https://open.bigmodel.cn/login;Overridepublic RetEntity send(WebDriver driver, String areaCode, String phone) {try {RetEntity retEntity new RetEntity();driver.get(INDEX_URL);// 输入手机号WebElement phoneElement ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath(//input[contains(placeholder,请输入手机号)]), 10);phoneElement.sendKeys(phone);// 点击发送验证码按钮WebElement sendElemet driver.findElement(By.xpath(//button/span[contains(text(),获取验证码)]));if (sendElemet null) {return null;}boolean isRobot true;if (isRobot) {RobotMove.click(947, 591);} else {sendElemet.click();}// 数美滑动按钮Thread.sleep(1000);WebElement tipsElement ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className(shumei_captcha_slide_tips), 10);String tips (tipsElement ! null) ? tipsElement.getText() : null;if (tips null) {System.out.println(tips tips);return null;}WebElement moveElement driver.findElement(By.className(shumei_captcha_slide_btn));Actions actions new Actions(driver);actions.moveToElement(moveElement).perform();Thread.sleep(1000);String spCode autohome;long t System.currentTimeMillis();String path dataPath / spCode / t /;// 获取大图WebElement bigElement driver.findElement(By.xpath(//img[classshumei_captcha_loaded_img_bg]));String bgUrl bigElement.getAttribute(src);if (bgUrl null) {System.out.println(bgUrl bgUrl);return retEntity;}File bFile new File(path big.png);FileUtils.copyURLToFile(new URL(bgUrl), bFile);byte[] bigBytes FileUtils.readFileToByteArray(bFile);// 获取小图WebElement smallElement driver.findElement(By.xpath(//img[classshumei_captcha_loaded_img_fg]));String smallUrl smallElement.getAttribute(src);File smllFile new File(path small.png);FileUtils.copyURLToFile(new URL(smallUrl), smllFile);byte[] smallBytes FileUtils.readFileToByteArray(smllFile);if (smallUrl null) {System.out.println(smallUrl smallUrl);return retEntity;}String ckSum GenChecksumUtil.genChecksum(bigBytes);MapString, Double outMap cv2.getOpenCvDistance(ckSum, bigBytes, smallBytes, spCode, 2);// 计算距离BigDecimal openDistanceD new BigDecimal(outMap.get(minX) * 0.5).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);int distince openDistanceD.intValue();System.out.println(distince distince);ActionMove.move(driver, moveElement, distince);Thread.sleep(1000);WebElement msgElement ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath(//button/span[contains(text(),s)]), 10);String msg (msgElement ! null msgElement.isDisplayed()) ? msgElement.getText() : null;retEntity.setMsg([ tips - msg ]);if (msg ! null msg.contains(s)) {retEntity.setRet(0);try {((JavascriptExecutor) driver).executeScript(window.sessionStorage.clear(););((JavascriptExecutor) driver).executeScript(window.localStorage.clear(););} catch (Exception ex) {}} else {System.out.println(msg msg);}return retEntity;} catch (Exception e) {System.out.println(phone phone ,e e.toString());for (StackTraceElement ele : e.getStackTrace()) {System.out.println(ele.toString());}return null;} finally {driver.manage().deleteAllCookies();}}2. 距离识别 /*** * param ckSum* param bigBytes* param smallBytes* param factory* return { width, maxX }*/public MapString, Double getOpenCvDistance(String ckSum, byte bigBytes[], byte smallBytes[], String factory, int border) {try {String basePath ConstTable.codePath factory /;File baseFile new File(basePath);if (!baseFile.isDirectory()) {baseFile.mkdirs();}// 小图文件File smallFile new File(basePath ckSum _s.png);FileUtils.writeByteArrayToFile(smallFile, smallBytes);// 大图文件File bigFile new File(basePath ckSum _b.png);FileUtils.writeByteArrayToFile(bigFile, bigBytes);// 边框清理(去干扰)byte[] clearBoder (border 0) ? ImageIOHelper.clearBoder(smallBytes, border) : smallBytes;File tpFile new File(basePath ckSum _t.png);FileUtils.writeByteArrayToFile(tpFile, clearBoder);String resultFile basePath ckSum _o.png;return getWidth(tpFile.getAbsolutePath(), bigFile.getAbsolutePath(), resultFile);} catch (Throwable e) {logger.error(getMoveDistance() ckSum ckSum e.toString());for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {logger.error(elment.toString());}return null;}}/*** Open Cv 图片模板匹配* * param tpPath* 模板图片路径* param bgPath* 目标图片路径* return { width, maxX }*/public MapString, Double getWidth(String tpPath, String bgPath, String resultFile) {try {MapString, Integer hlMap new HashMapString, Integer();Rect rectCrop clearWhite(tpPath, hlMap);Mat g_tem Imgcodecs.imread(tpPath);Mat clearMat g_tem.submat(rectCrop);Mat cvt new Mat();Imgproc.cvtColor(clearMat, cvt, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);Mat edgesSlide new Mat();Imgproc.Canny(cvt, edgesSlide, threshold1, threshold2);Mat cvtSlide new Mat();Imgproc.cvtColor(edgesSlide, cvtSlide, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);Imgcodecs.imwrite(tpPath, cvtSlide);Mat bgOrign Imgcodecs.imread(bgPath);int rowStart hlMap.get(minY);int rowEnd hlMap.get(maxY);// 当滑块的高度和背景图高度一致才做截取boolean isSub (bgOrign.rows() hlMap.get(rows));Mat bgMat (isSub) ? bgOrign.submat(rowStart, rowEnd, 0, bgOrign.cols()) : bgOrign;// 北京切割Mat edgesBg new Mat();Imgproc.Canny(bgMat, edgesBg, threshold1, threshold2);Mat cvtBg new Mat();Imgproc.cvtColor(edgesBg, cvtBg, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);int result_rows cvtBg.rows() - cvtSlide.rows() 1;int result_cols cvtBg.cols() - cvtSlide.cols() 1;Mat g_result new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1);Imgproc.matchTemplate(cvtBg, cvtSlide, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED); // 归一化平方差匹配法// 归一化相关匹配法MinMaxLocResult minMaxLoc Core.minMaxLoc(g_result);Point maxLoc minMaxLoc.maxLoc;Imgproc.rectangle(cvtBg, maxLoc, new Point(maxLoc.x cvtSlide.cols(), maxLoc.y cvtSlide.rows()), new Scalar(0, 0, 255), 1);Imgcodecs.imwrite(resultFile, cvtBg);MapString, Double paramMap new HashMapString, Double();paramMap.put(tpWidth, g_tem.cols() * 1.0);paramMap.put(bigWidth, cvtBg.cols() * 1.0);paramMap.put(width, cvtSlide.cols() * 1.0);paramMap.put(minX, maxLoc.x);paramMap.put(maxX, maxLoc.x cvtSlide.cols());System.out.println(OpenCv2.getWidth() paramMap.toString());return paramMap;} catch (Throwable e) {System.out.println(getWidth() e.toString());logger.error(getWidth() e.toString());for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {logger.error(elment.toString());}return null;}}public Rect clearWhite(String smallPath, MapString, Integer hlMap) {try {Mat matrix Imgcodecs.imread(smallPath);int rows matrix.rows();// height - yint cols matrix.cols();// width - xhlMap.put(rows, rows);hlMap.put(cols, cols);Double rgb;double[] arr;int minX 255;int minY 255;int maxX 0;int maxY 0;Color c;for (int x 0; x cols; x) {for (int y 0; y rows; y) {arr matrix.get(y, x);rgb 0.00;for (int i 0; i 3; i) {rgb arr[i];}c new Color(rgb.intValue());int b c.getBlue();int r c.getRed();int g c.getGreen();int sum r g b;if (sum 5) {if (x minX)minX x;else if (x maxX)maxX x;if (y minY)minY y;else if (y maxY)maxY y;}}}int boder 1;if (boder 0) {minX (minX boder) ? minX - boder : 0;maxX (maxX boder cols) ? maxX boder : cols;minY (minY boder) ? minY - boder : 0;maxY (maxY boder rows) ? maxY boder : rows;}int width (maxX - minX);int height (maxY - minY);hlMap.put(minY, minY);hlMap.put(maxY, maxY);System.out.println(openCv2.clearWhite() [ rows , cols ],minX minX ,minY minY ,maxX maxX ,maxY maxY -width width ,height height);Rect rectCrop new Rect(minX, minY, width, height);return rectCrop;} catch (Throwable e) {StringBuffer er new StringBuffer(clearWrite() e.toString() \n);for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {er.append(elment.toString() \n);}logger.error(er.toString());System.out.println(er.toString());return null;}}3. 轨道生成及移动算法
/*** 双轴轨道生成算法主要实现平滑加速和减速* * param distance* return*/public static ListInteger[] getXyTrack(int distance) {boolean isPrn false;ListInteger[] track new ArrayListInteger[]();// 移动轨迹try {int a (int) (distance / 3.0) random.nextInt(10);int h 0, current 0;// 已经移动的距离BigDecimal midRate new BigDecimal(0.7 (random.nextInt(10) / 100.00)).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);BigDecimal mid new BigDecimal(distance).multiply(midRate).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 减速阈值BigDecimal move null;// 每次循环移动的距离ListInteger[] subList new ArrayListInteger[]();// 移动轨迹boolean plus true;Double t 0.18, v 0.00, v0;while (current distance) {h random.nextInt(2);if (current distance / 2) {h h * -1;}v0 v;v v0 a * t;move new BigDecimal(v0 * t 1 / 2 * a * t * t).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 加速if (move.intValue() 1)move new BigDecimal(1L);if (plus) {track.add(new Integer[] { move.intValue(), h });} else {subList.add(0, new Integer[] { move.intValue(), h });}current move.intValue();if (plus current mid.intValue()) {plus false;move new BigDecimal(0L);v 0.00;}}track.addAll(subList);int bk current - distance;if (bk 0) {for (int i 0; i bk; i) {track.add(new Integer[] { -1, h });}}if (isPrn)System.out.println(getMoveTrack( midRate ) a a ,distance distance - mid mid.intValue() size track.size());return track;} catch (Exception e) {System.out.print(e.toString());return null;}}/*** 模拟人工移动* * param driver* param element页面滑块* param distance需要移动距离* throws InterruptedException*/public static void move(WebDriver driver, WebElement element, int distance) throws InterruptedException {ListInteger[] track getXyTrack(distance);if (track null || track.size() 1) {System.out.println(move() track track);}int moveY, moveX;StringBuffer sb new StringBuffer();try {Actions actions new Actions(driver);actions.clickAndHold(element).perform();Thread.sleep(50);long begin, cost;Integer[] move;int sum 0;for (int i 0; i track.size(); i) {begin System.currentTimeMillis();move track.get(i);moveX move[0];moveY move[1];sum moveX;if (moveX 0) {if (sb.length() 0) {sb.append(,);}sb.append(moveX);}actions.moveByOffset(moveX, moveY).perform();cost System.currentTimeMillis() - begin;if (cost 5) {Thread.sleep(5 - cost);}}if (sb.length() 0) {System.out.println(-----backspace[ sb.toString() ],sum sum ,distance distance);}Thread.sleep(180);actions.release(element).perform();Thread.sleep(500);} catch (Exception e) {StringBuffer er new StringBuffer(move() e.toString() \n);for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace())er.append(elment.toString() \n);logger.error(er.toString());System.out.println(er.toString());}}4. OpenCv 轮廓匹配测试样例 四丶结语
北京智谱华章科技有限公司简称“智谱”致力于打造新一代认知智能大模型专注于做大模型的中国创新。公司合作研发了中英双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B并基于此推出对话模型ChatGLM开源单卡版模型ChatGLM-6B。同时团队还打造了AIGC模型及产品矩阵包括AI提效助手智谱清言chatglm.cn、高效率代码模型CodeGeeX、多模态理解模型CogVLM和文生图模型CogView等。公司践行Model as a ServiceMaaS的市场理念推出大模型MaaS开放平台https://open.bigmodel.cn/打造高效率、通用化的“模型即服务”AI开发新范式。通过认知大模型链接物理世界的亿级用户智谱基于完整的模型生态和全流程技术支持为千行百业带来持续创新与变革加速迈向通用人工智能的时代。 作为全球领先AI智能高科技企业拥有雄厚的技术研发实力 采用的却是通俗的滑动验证产品 该产品稳定并且市场占有率很高 在一定程度上提高了用户体验 但安全性在机器学习的今天 已经无法应对攻击了并且正是由于该产品通俗 所以在网上破解的文章和教学视频也是大量存在并且经过验证滑动产品很容易被破解 所以除了滑动验证方式 花样百出的产品层出不穷但本质就是牺牲用户体验来提高安全。 很多人在短信服务刚开始建设的阶段可能不会在安全方面考虑太多理由有很多。 比如“ 需求这么赶当然是先实现功能啊 ”“ 业务量很小啦系统就这么点人用不怕的 ” “ 我们怎么会被盯上呢不可能的 ”等等。 有一些理由虽然有道理但是该来的总是会来的。前期欠下来的债总是要还的。越早还问题就越小损失就越低。 所以大家在安全方面还是要重视。血淋淋的栗子#安全短信# 戳这里→康康你手机号在过多少网站注册过
谷歌图形验证码在AI 面前已经形同虚设所以谷歌宣布退出验证码服务 那么当所有的图形验证码都被破解时大家又该如何做好防御呢
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