从12306网站新验证码看Web验证码设计与破解

2015年3月16日，铁路官方购票网站12306又出新招，在登录界面推出了全新的验证方式，用户在填写好登录名和密码之后，还要准确的选取图片验证码才能登陆成功。据悉，12306验证码改版后，目前所有抢票工具都已经无法登录。

多么惨绝人寰的消息，小编相信各大互联网公司都在潜心钻研新的抢票助手，来破解全新的验证码模式。

下面小编带大家看看各种验证码的设计原理及其破解方法。

首先是纯文本式验证码，是比较原始的一种。

这种验证码并不符合验证码的定义，因为只有自动生成的问题才能用做验证码，这种文字验证码都是从题库里选择出来的，数量有限。破解方式也很简单，多 刷新几次，建立题库和对应的答案，用正则从网页里抓取问题，寻找匹配的答案后破解。也有些用随机生成的数学公式，比如 随机数 [+-*/]随机运算符 随机数=?，小学生水平的程序员也可以搞定……

这种验证码也不是一无是处，对于很多见到表单就来一发的spam bot来说，实在没必要单独为了一个网站下那么大功夫。对于铁了心要在你的网站大量灌水的人，这种验证码和没有一样。

第二个是目前比较主流的图片验证码：

这类图片验证码的原理就是通过字符的粘连增加及其识别的难度，而上边这种一般用于不大的网站。

这类验证码处理方式：

图片预处理

怎么去掉背景干扰呢？可以注意到每个验证码数字或字母都是同一颜色，所以把验证码平均分成5份

计算每个区域的颜色分布，除了白色之外，颜色值最多的就是验证码的颜色，因此很容易将背景去掉

代码：

1. 1.public static BufferedImage removeBackgroud(String picFile)
2. 2.            throws Exception {
3. 3.        BufferedImage img = ImageIO.read(new File(picFile));
4. 4.        img = img.getSubimage(1, 1, img.getWidth() - 2, img.getHeight() - 2);
5. 5.        int width = img.getWidth();
6. 6.        int height = img.getHeight();
7. 7.        double subWidth = (double) width / 5.0;
8. 8.        for (int i = 0; i < 5; i++) {
9. 9.            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
10. 10.            for (int x = (int) (1 + i * subWidth); x < (i + 1) * subWidth
11. 11.                    && x < width - 1; ++x) {
12. 12.                for (int y = 0; y < height; ++y) {
13. 13.                    if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1)
14. 14.                        continue;
15. 15.                    if (map.containsKey(img.getRGB(x, y))) {
16. 16.                        map.put(img.getRGB(x, y), map.get(img.getRGB(x, y)) + 1);
17. 17.                    } else {
18. 18.                        map.put(img.getRGB(x, y), 1);
19. 19.                    }
20. 20.                }
21. 21.            }
22. 22.            int max = 0;
23. 23.            int colorMax = 0;
24. 24.            for (Integer color : map.keySet()) {
25. 25.                if (max < map.get(color)) {
26. 26.                    max = map.get(color);
27. 27.                    colorMax = color;
28. 28.                }
29. 29.            }
30. 30.            for (int x = (int) (1 + i * subWidth); x < (i + 1) * subWidth
31. 31.                    && x < width - 1; ++x) {
32. 32.                for (int y = 0; y < height; ++y) {
33. 33.                    if (img.getRGB(x, y) != colorMax) {
34. 34.                        img.setRGB(x, y, Color.WHITE.getRGB());
35. 35.                    } else {
36. 36.                        img.setRGB(x, y, Color.BLACK.getRGB());
37. 37.                    }
38. 38.                }
39. 39.            }
40. 40.        }
41. 41.        return img;

得到与下图

接着是对图片进行纵向扫描进行切割。

再对每一部分横向扫描

然后进行训练

最后因为固定大小，识别跟 验证码识别--1 里面一样，像素比较就可以了。

源码：

1. 1.public class ImagePreProcess2 {
2. 2.
3. 3.    private static Map<BufferedImage, String> trainMap = null;
4. 4.    private static int index = 0;
5. 5.
6. 6.    public static int isBlack(int colorInt) {
7. 7.        Color color = new Color(colorInt);
8. 8.        if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() <= 100) {
9. 9.            return 1;
10. 10.        }
11. 11.        return 0;
12. 12.    }
13. 13.
14. 14.    public static int isWhite(int colorInt) {
15. 15.        Color color = new Color(colorInt);
16. 16.        if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() > 100) {
17. 17.            return 1;
18. 18.        }
19. 19.        return 0;
20. 20.    }
21. 21.
22. 22.    public static BufferedImage removeBackgroud(String picFile)
23. 23.            throws Exception {
24. 24.        BufferedImage img = ImageIO.read(new File(picFile));
25. 25.        return img;
26. 26.    }
27. 27.
28. 28.    public static BufferedImage removeBlank(BufferedImage img) throws Exception {
29. 29.        int width = img.getWidth();
30. 30.        int height = img.getHeight();
31. 31.        int start = 0;
32. 32.        int end = 0;
33. 33.        Label1: for (int y = 0; y < height; ++y) {
34. 34.            int count = 0;
35. 35.            for (int x = 0; x < width; ++x) {
36. 36.                if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) {
37. 37.                    count++;
38. 38.                }
39. 39.                if (count >= 1) {
40. 40.                    start = y;
41. 41.                    break Label1;
42. 42.                }
43. 43.            }
44. 44.        }
45. 45.        Label2: for (int y = height - 1; y >= 0; --y) {
46. 46.            int count = 0;
47. 47.            for (int x = 0; x < width; ++x) {
48. 48.                if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) {
49. 49.                    count++;
50. 50.                }
51. 51.                if (count >= 1) {
52. 52.                    end = y;
53. 53.                    break Label2;
54. 54.                }
55. 55.            }
56. 56.        }
57. 57.        return img.getSubimage(0, start, width, end - start + 1);
58. 58.    }
59. 59.
60. 60.    public static List<BufferedImage> splitImage(BufferedImage img)
61. 61.            throws Exception {
62. 62.        List<BufferedImage> subImgs = new ArrayList<BufferedImage>();
63. 63.        int width = img.getWidth();
64. 64.        int height = img.getHeight();
65. 65.        List<Integer> weightlist = new ArrayList<Integer>();
66. 66.        for (int x = 0; x < width; ++x) {
67. 67.            int count = 0;
68. 68.            for (int y = 0; y < height; ++y) {
69. 69.                if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) {
70. 70.                    count++;
71. 71.                }
72. 72.            }
73. 73.            weightlist.add(count);
74. 74.        }
75. 75.        for (int i = 0; i < weightlist.size();) {
76. 76.            int length = 0;
77. 77.            while (weightlist.get(i++) > 1) {
78. 78.                length++;
79. 79.            }
80. 80.            if (length > 12) {
81. 81.                subImgs.add(removeBlank(img.getSubimage(i - length - 1, 0,
82. 82.                        length / 2, height)));
83. 83.                subImgs.add(removeBlank(img.getSubimage(i - length / 2 - 1, 0,
84. 84.                        length / 2, height)));
85. 85.            } else if (length > 3) {
86. 86.                subImgs.add(removeBlank(img.getSubimage(i - length - 1, 0,
87. 87.                        length, height)));
88. 88.            }
89. 89.        }
90. 90.        return subImgs;
91. 91.    }
92. 92.
93. 93.    public static Map<BufferedImage, String> loadTrainData() throws Exception {
94. 94.        if (trainMap == null) {
95. 95.            Map<BufferedImage, String> map = new HashMap<BufferedImage, String>();
96. 96.            File dir = new File("train2");
97. 97.            File[] files = dir.listFiles();
98. 98.            for (File file : files) {
99. 99.                map.put(ImageIO.read(file), file.getName().charAt(0) + "");
100. 100.            }
101. 101.            trainMap = map;
102. 102.        }
103. 103.        return trainMap;
104. 104.    }
105. 105.
106. 106.    public static String getSingleCharOcr(BufferedImage img,
107. 107.            Map<BufferedImage, String> map) {
108. 108.        String result = "";
109. 109.        int width = img.getWidth();
110. 110.        int height = img.getHeight();
111. 111.        int min = width * height;
112. 112.        for (BufferedImage bi : map.keySet()) {
113. 113.            int count = 0;
114. 114.            int widthmin = width < bi.getWidth() ? width : bi.getWidth();
115. 115.            int heightmin = height < bi.getHeight() ? height : bi.getHeight();
116. 116.            Label1: for (int x = 0; x < widthmin; ++x) {
117. 117.                for (int y = 0; y < heightmin; ++y) {
118. 118.                    if (isWhite(img.getRGB(x, y)) != isWhite(bi.getRGB(x, y))) {
119. 119.                        count++;
120. 120.                        if (count >= min)
121. 121.                            break Label1;
122. 122.                    }
123. 123.                }
124. 124.            }
125. 125.            if (count < min) {
126. 126.                min = count;
127. 127.                result = map.get(bi);
128. 128.            }
129. 129.        }
130. 130.        return result;
131. 131.    }
132. 132.
133. 133.    public static String getAllOcr(String file) throws Exception {
134. 134.        BufferedImage img = removeBackgroud(file);
135. 135.        List<BufferedImage> listImg = splitImage(img);
136. 136.        Map<BufferedImage, String> map = loadTrainData();
137. 137.        String result = "";
138. 138.        for (BufferedImage bi : listImg) {
139. 139.            result += getSingleCharOcr(bi, map);
140. 140.        }
141. 141.        ImageIO.write(img, "JPG", new File("result2//" + result + ".jpg"));
142. 142.        return result;
143. 143.    }
144. 144.
145. 145.    public static void downloadImage() {
146. 146.        HttpClient httpClient = new HttpClient();
147. 147.        GetMethod getMethod = null;
148. 148.        for (int i = 0; i < 30; i++) {
149. 149.            getMethod = new GetMethod("http://www.pkland.net/img.php?key="
150. 150.                    + (2000 + i));
151. 151.            try {
152. 152.                // 执行getMethod
153. 153.                int statusCode = httpClient.executeMethod(getMethod);
154. 154.                if (statusCode != HttpStatus.SC_OK) {
155. 155.                    System.err.println("Method failed: "
156. 156.                            + getMethod.getStatusLine());
157. 157.                }
158. 158.                // 读取内容
159. 159.                String picName = "img2//" + i + ".jpg";
160. 160.                InputStream inputStream = getMethod.getResponseBodyAsStream();
161. 161.                OutputStream outStream = new FileOutputStream(picName);
162. 162.                IOUtils.copy(inputStream, outStream);
163. 163.                outStream.close();
164. 164.                System.out.println(i + "OK!");
165. 165.            } catch (Exception e) {
166. 166.                e.printStackTrace();
167. 167.            } finally {
168. 168.                // 释放连接
169. 169.                getMethod.releaseConnection();
170. 170.            }
171. 171.        }
172. 172.    }
173. 173.
174. 174.    public static void trainData() throws Exception {
175. 175.        File dir = new File("temp");
176. 176.        File[] files = dir.listFiles();
177. 177.        for (File file : files) {
178. 178.            BufferedImage img = removeBackgroud("temp//" + file.getName());
179. 179.            List<BufferedImage> listImg = splitImage(img);
180. 180.            if (listImg.size() == 4) {
181. 181.                for (int j = 0; j < listImg.size(); ++j) {
182. 182.                    ImageIO.write(listImg.get(j), "JPG", new File("train2//"
183. 183.                            + file.getName().charAt(j) + "-" + (index++)
184. 184.                            + ".jpg"));
185. 185.                }
186. 186.            }
187. 187.        }
188. 188.    }
189. 189.
190. 190.    /**
191. 191.     * @param args
192. 192.     * @throws Exception
193. 193.     */
194. 194.    public static void main(String[] args) throws Exception {
195. 195.        // downloadImage();
196. 196.        for (int i = 0; i < 30; ++i) {
197. 197.            String text = getAllOcr("img2//" + i + ".jpg");
198. 198.            System.out.println(i + ".jpg = " + text);
199. 199.        }
200. 200.    }
201. 201.}

像BAT这种巨头的验证码通过干扰线、加粗不加粗混用、采用中文常用字（中文常用字大概有5000个，笔画繁复，形似字多，比起26个字母难度高很多）、不同的字体混用，比如楷体、宋体、幼圆混用、拼音，扭曲字体、需要准确识别13位汉字，大大增加了失败概率。

当然除了主流的图片验证码外，一些网站为了照顾视力不好的用户，采用语音验证码。一般这种验证码是机器生成一段读数字的语音。但是在这方面上很多程序员都偷懒了，预先找了10个数字的声音录音，然后生成的时候把他们随机拼到一起，结果就是这样：

设计原理如下：

整体效果

•字符数量一定范围内随机

•字体大小一定范围内随机

•波浪扭曲(角度方向一定范围内随机)

•防识别

•不要过度依赖防识别技术

•不要使用过多字符集-用户体验差

•防分割 •

重叠粘连比干扰线效果好

•备用计划

•同样强度完全不同的一套验证码

既然原理都已经知道了，那么如何破解就变得简单了。

但是问题来了，这次12306的验证码居然是图片，以上方式都不能使用，那么就不能破解了么？

有人认为12306的网站图片内存不会太大，完全可以扒下来，然后进行破解。当然这是纸上谈兵，有一种非常先进又非常原始的办法叫做“网络打码”或者“人肉打码”

一些技术大牛把验证码发送的自制的“打码”软件上，而一些“打码工”通过这个程序来输入机器自动注册，出来的验证码，传输到自动注册机器，完成验证。

目前来看这种简单粗暴的方法可以应对目前的情况。

结语：

12306这次可谓出了杀招，把所有抢票软件一刀砍死，黄牛们不开心我们就可以买到票了。既解决了黄牛问题又为广大程序员出了一道难题。

http://mobile.51cto.com/hot-468559.htm