12306 售票网站新版验证码识别对抗

17 Mar 2015 - evi1m0

前文

近段时间 12306 订票网站验证码升级为用户识别图像内容,然后选取符合条件的图片为验证码,比如这样:

http://ww1.sinaimg.cn/large/c334041bgw1eq8ijbaf75j209806xaaj.jpg

不少媒体新闻大呼抢票工具集体失效、12306终极验证码等新闻,这种验证码的推出有好同样也有坏处:机器识别困难,同样人眼识别也轻松不到哪里去。

用这种方式作为验证码最大的担忧就是怕脚本或人工对其图片进行爬虫遍历,然后将所有的图片保存后与关键字进行对比并关联入库,当然前提是这些图片都是静态的。

12306 验证码究竟是静态还是动态,昨晚对这个疑问进行了实践:http://linux.im/2015/03/17/12306-captcha-md5-go.html ,简单的说测试后发现这整张图片是在服务器后端动态生成的,所以不难理解为什么生成验证码页面时会比较慢。

同样上午我们又进行了第二个实践,将整张验证码中的八张图像拆分为8张小图然后进行感知hash处理,获得样本总数72225张,不重复的图库为15478张,重复最高为869次,绘制成图如下:

http://ww1.sinaimg.cn/large/c334041bgw1eq8v4upbm6j217o0l0q5m.jpg

既然不是静态的图像(对比过近10w条图像hash),那我们就不浪费功夫爬取静态图片进行数据关联入库了,但我们仍然需要“破”掉这个验证码,没有什么理由。

最后,下文出现的所有的片段代码将会开源,无需担心。

关键字识别

验证码流程:

  • 验证码提问
  • 选择答案(多选)

例如上面的验证码图,他是一整张图片,识别其关键字首先要对关键字区域进行图像截取,随后识别成文字。

这里使用 Python 的 PIL 图像处理库来进行区域的选择:

def imgCut():
    pic_file = downloadImg()
    pic_path = "./12306_pic/%s.jpg" % pic_file
    pic_text_path = './12306_pic/%s_text.jpg' % pic_file
    pic_obj = Image.open(pic_path)
    box = (120,0,290,25)
    region = pic_obj.crop(box)
    region.save(pic_text_path)
    print '[*] Picture Text Picture: {}'.format(pic_text_path)
    return pic_path, pic_text_path

imgGut函数首先会下载这张验证码大图(其中包括提示字、关键字、8张图片等),然后保存至 ./12306_pic/ 目录进行存储,随后使用 PIL 库对图像的 (120,0,290,25) 区域切割,也就是获取关键字图像区域。

http://ww3.sinaimg.cn/large/c334041bgw1eq8uap1ub5j20hp0cjq43.jpg

现在我们已经能够将验证码下载并切割出想要的关键字区域了,下面我们要识别关键字,然后转换为文本文字。

使用一些开源的光学字符识别模块应该就能进行识别,但这不方便使用者运行,所以我选择了一款在线网站OCR识别,他能够对你上传的图像(我们刚刚切割好的图像)进行文字识别转换,当然准确率并没有那么高,一定得记住这一点!

这里贴出部分代码,功能实现(传入图像返回关键字的文本内容):

upload_pic_url = "http://cn.docs88.com/pdftowordupload2.php"
filename_tmp = filename.split('/')[-1]
pic_text_content = open(filename).read()
para = {'Filename': filename_tmp,
       'sourcename': filename_tmp,
       'sourcelanguage': 'cn',
       'desttype': 'txt',
       'Upload': 'Submit Query',}
upload_pic = requests.post(upload_pic_url, data=para, files={"Filedata" : open(filename, 'rb')})
text_result_url = 'http://cn.docs88.com/' + upload_pic.content[3:]
text_result = requests.get(text_result_url)
return text_result.content

我们运行试试效果:

[+] Download Picture: https://kyfw.12306.cn/otn/passcode...
[*] Picture Text Picture: ./12306_pic/1426580454_text.jpg
[*] Text: 衬 衫

[+] Download Picture: https://kyfw.12306.cn/otn/passcod...
[*] Picture Text Picture: ./12306_pic/1426580454_text.jpg
[*] Text: )帽子

[+] Download Picture: https://kyfw.12306.cn/otn/passcod...
[*] Picture Text Picture: ./12306_pic/1426580454_text.jpg
[*] Text: 春联

效果还不错,足够我们测试使用,还记得他的准确率吗?

巧妙的图像识别

之前关于图像识别我在 Buzz 发表过相关文章:使用CloudSight API进行图像识别的Python脚本,这次我们不使用这个脚本,原因是虽然识别准确度较高但速度略慢,所以我并不是很钟爱这一套,恰巧知乎上有位朋友写了一篇利用百度识图来进行图像识别的文章及代码,Google识图当然也不错,但刚好在这我们会用到,所以不必纠结。

  1. 分割验证码图像
  2. 丢进百度识图API函数
  3. 返回百度识图结果

横向两行,每行四个,然后对其进行图像识别并返回:

dict_list = {}
count = 0
for y in range(2):
    for x in range(4):
        count += 1
        im2 = get_sub_img(pic_path, x, y)
        result = baidu_stu_lookup(im2)
        dict_list[count] = result
        print (y,x), result

其中函数因文章长度原因暂不在这贴出,识别效果如下:

(0, 0) 冰雕|建筑夜景
(0, 1) 炸暑条|快餐
(0, 2) 灯塔|高塔
(0, 3) 汉堡|麦当劳薯条|开店
(1, 0) 运动外套|防护服|运动服
(1, 1) 银灰色|手机|移动版
(1, 2) 标书制作|规划
(1, 3) 手机

好,现在我们能够识别出关键字,也能识别出验证码8个图像了,我们还需要机器帮助我们确认,究竟选择哪几个图。

可能是它

前面两次提到使用的 OCR 在线识别准确度并没有那么高,所以为了方便程序能够聪明的帮我们思考这道选择题,我们进行结果伪分词对比。

首先将关键字进行拆分,然后循环对比结果,这样就能将未准确识别的文字忽略并识别相应识图结果,这里我将8个图像结果按照1-8区分,第一行从左到右(1-4),第二行(5-8):

if captcha_text.strip() > 2:
    print '\n[*] Maybe the result of the:'
    maybe_result = []
    for v in dict_list:
        for c in range(len(unicode(captcha_text.strip(), 'utf8'))):
            text = unicode(captcha_text, 'utf8')[c]
            if text in dict_list[v]:
                _str_res = '%s --- %s' % (v, dict_list[v])
                maybe_result.append(_str_res)
    for r in list(set(maybe_result)):
        print r
else:
    print '[-] False'

好了,这样一来就算识别率没有那么高我们也能尽可能的将答案寻找出来了,看下效果:

http://ww1.sinaimg.cn/large/c334041bgw1eq8ux0jpkoj20yz0qrn3f.jpg

http://ww1.sinaimg.cn/large/c334041bgw1eq8uxfmz78j20p90igdj7.jpg

未结束

结束了吗? 其实没有。

我们使用脚本进行了大量的测试,成功率可喜的足够令一些邪恶的人做些事儿了,但验证码对抗一直在进行,当然也越来越有趣:)

文中完整代码链接:https://gist.github.com/Evi1m0/fbbdb1ba7c66cc4e1bb2

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