【AI 逆向专栏】古法 & AI：某程滑块验证码逆向分析

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K哥爬虫

发布于 2026-06-29 17:59:51

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前言

最近收到私信，询问关于某程滑块的解法，难度不大。经过分析，完全可以通过 AI 来完成逆向，本文将对该站进行相关分析。

抓包分析

抓包可知触发验证码是由 captcha/v4/risk_inspect 接口触发的，如下：

参与请求的值有 dimensions、extend_param、sign。验证后接口返回 token、rid 以及图片信息。验证接口相比图片接口多了一个verify_msg 参数：

通过校验后 token 被激活：

古法逆向

从 risk_inspect 包入口进入，定位到如下地方：

发现了载荷中要找的几个值，生成逻辑如下：

r = _0x342058(_0x311148[_("0x72")](n), 0),
a = {
  resolution_width: M[_("0xa5")],
  resolution_height: M.scrH,
  language: P
},
c = _0x342058(_0x311148.stringify(a), 0),
o = _0x110baa[_("0x97")]("appid=" + s + _("0x10e") + f + "&version=" + D[_("0x4d")] + _("0x74") + r + _("0x3a") + c),
G(H[_("0x75")] + H[_("0x6c")], {
  extend_param: encodeURIComponent(c),
  appid: s,
  business_site: f,
  version: D[_("0x4d")],
  dimensions: encodeURIComponent(r),
  sign: o[_("0xad")]()

第一个参数 extend_param 是通过 c = _0x342058(_0x311148.stringify(a), 0) 生成的，a 为常见的信息：

{
    "resolution_width": 1512,
    "resolution_height": 982,
    "language": ""
}

同时 dimensions 生成方式相同，也是通过 r = _0x342058(_0x311148[_("0x72")](n), 0) 生成。

n 大部分为指纹信息，这里做脱敏处理：

{
    "rt": "fp=44779A-738C77-EF371C&vid=1779266823753.8bb8R2qxntXk&pageId=10320670296&r=06fed28fb6c0464c9201df7d452ba538&ip=223.104.124.240&rg
    "ua": 
    **********************脱敏处理***********************************
    "p": "pc",
    "fp": "44779A-738C77-EF371C",
    "vid": "1779266823753.8bb8R2qxntXk",
    "identify": "a44779A-738C77-EF371C",
    "guid": "09031151214445559123",
    "h5_duid": null,
    "pc_duid": null,
    "hb_uid": null,
    "pc_uid": null,
    "h5_uid": null,
    "infosec_openid": null,
    **********************脱敏处理***********************************
    "client_type": "PC",
    "site": {
        "type": "PC",
        "url": "",
        "ref": "https://www.ctrip.com/",
        "title": "登录首页",
        "keywords": ""
    },
    "device": {
        "width": 1512,
        "height": 982,
        "os": "",
        "pixelRatio": 2,
        "did": ""
    },
    "user": {
        "tid": "",
        "uid": "",
        "vid": ""
    }
}

sign 则是通过 o = _0x110baa[_("0x97")]("appid=" + s + _("0x10e") + f + "&version=" + D[_("0x4d")] + _("0x74") + r + _("0x3a") + c) 生成的，经过分析 _0x110baa[_("0x97")] 为 md5 算法。

所以现在就剩 _0x342058 需要分析，单步跟进可以发现是 new 了一个方法，然后经过 n 函数最终生成的：

n = new _0x254c65(128,1e3);
return 0 === e ? n[t("0xcd")](i, x) : n[t("0x108")](i, x)

进入 n 函数中，发现是通过 encrypt 生成的，该 aes 也未经过魔改，标准算法：

return e[x("0x86")][x("0xcd")] = function(e, t) {
            var i = x;
            return _0x110baa[i("0x94")].encrypt(t, this.key, {
                iv: _0x110baa[i("0xae")][i("0x2d")][i("0x2c")](e)
            })[i("0x123")][i("0xad")](_0x110baa[i("0xae")][i("0xf")])
        }
        ,

最后一个校验函数与上述流程类似，多了一个 verify_msg 参数，定位到下图处，同样还是由 n 函数生成：

_0x13f650 包含了轨迹以及少部分浏览器信息，这些搞定后即可将整个验证码过掉。

篇外

实际上，手动登陆如果每次清空缓存是不会弹出验证码的，频繁点击后必出验证码。经过研究发现，dimensions 中的 fp 与 rt（即 rmstoken） 指纹参数很重要，决定了是否会触发验证码。

定位 rt 相对简单，rt 和 fp 参数都是从 M 中取值的，向上定位 M：

rt: M[_("0x71")],
ua: M.userAgent,
p: i,
fp: M.FP,

最终找到下图位置：

跟进后发现最终生成逻辑是挂到 getRmsToken 上的：

同时还挂载到 window 里面，直接调用 rmstoken = window.RMS.getRmsToken() 即可：

rms 的定位也大同小异，trigger 中发现其被当参数传进去的，继续向上跟：

最终定位到下图处，由 cfp 函数生成：

至此，我们把环境补齐，直接调用这几个函数即可生成相关参数：

AI 逆向

对于 AI 逆向的话，能不能搞出来取决于提示词，不管是 mcp 还是静态分析都是不错的方法，同样还是丢万能提示词：

再然后就可以解放双手了，等个几分钟看一下结果：

经过验证，与古法分析的结果完全一致。

结果验证

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验证码

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