文字点选验证码前端安全研究：以网易易盾（dun.163）为例

免责声明： 本文所有分析均基于公开可访问的前端 JS 代码及网易易盾官网演示页（https://dun.163.com/trial/picture-click），仅用于安全研究、学习与了解验证码防护机制。文中所有接口地址来自官方公开演示环境，不涉及任何第三方业务系统。请勿将本文技术用于任何未授权的系统，违者后果自负。

一、背景介绍

网易易盾是网易旗下的人机验证方案，本文以文字点选验证（picture-click） 为研究对象，分析其前端安全机制。

基本交互逻辑：

1. 前端携带 id、token、cb（动态加密参数）等请求 get 接口，获取背景图（bg）、待点击文字顺序（front）、会话 token
2. 使用打码平台（超级鹰）识别背景图中各汉字的坐标，按 front 要求的顺序筛选出目标坐标序列
3. 根据坐标序列生成相邻两点之间的插值轨迹（track_list）及点选列表（point_list）
4. 将 token、轨迹、点选列表传入 SDK JS，经自定义加密函数 处理后构造 data 参数
5. 携带 data、token、cb 等提交 check 接口，服务端返回 result: true/false

研究核心难点：

• cb 参数动态生成（SDK 内部加密，无法静态提取，需调用 JS 运行时）
• data 参数加密体系（轨迹数据经自定义函数加密，需逆向 SDK）
• 文字点选顺序匹配 （front 字段规定点击顺序，需与 OCR 结果正确对应）

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二、整体流程图

调用 JS 生成动态 cb 参数
  ↓
get 接口（GET /api/v3/get）
  ↓ 返回 bg URL、front（待点击文字顺序）、token
下载背景图
  ↓
打码平台 OCR 识别 → 返回所有文字坐标（格式：汉字,x,y|汉字,x,y|...）
  ↓
按 front 顺序筛选坐标 → 得到有序坐标序列 xy_list
  ↓
相邻两点插值 → 生成 track_list（完整轨迹）+ point_list（点选列表）
  ↓
调用 JS 加密轨迹 → 得到加密后的 data 参数
再次调用 JS 生成新 cb
  ↓
check 接口（GET /api/v3/check）→ result: true/false

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三、抓包分析

3.1 get 接口

请求：

GET https://c.dun.163.com/api/v3/get

关键请求参数：

参数	来源	说明
id	业务方配置	绑定具体业务，从前端 JS 中提取，固定值
token	业务方配置	业务会话凭证，固定值（演示页可直接抓取）
dt	固定	业务标识串，固定值
irToken	固定	附加凭证，固定值
zoneId	固定	区域标识，如 CN31
type	固定	3 表示文字点选验证
version	固定	SDK 版本号，如 2.28.5
width	固定	图片宽度，如 320
cb	JS 动态生成	核心动态参数，见第四节
callback	固定	JSONP 回调函数名，本地自定义

响应格式（JSONP）：

__JSONP_xxxxxx_x({"data":{...},"error":0,"msg":"ok"})

响应 data 字段：

字段	说明
bg	背景图 URL 数组（通常含两个 CDN 地址）
front	待点击文字顺序字符串，如 "安扩体"
token	本次验证会话 token（与 check 接口复用）
type	验证类型，3 表示文字点选
waitTime	服务端建议等待时间（ms）
zoneId	区域标识

JSONP 解析注意 ：回调函数名（如 __JSONP_awjwj4y_2）长度不固定，不能用硬编码偏移量 （如 text[18:-2]）截取，应动态定位括号位置：

json_str = text[text.index('(') + 1: text.rindex(')')]

3.2 check 接口

请求：

GET https://c.dun.163.com/api/v3/check

关键请求参数：

参数	来源	说明
id	同 get	业务方固定值
dt	固定	业务标识串
token	get 响应	本次会话 token，原样透传
data	JS 加密生成	核心参数，包含加密后的轨迹和点选数据，见第六节
width	固定	320
type	固定	3
version	固定	SDK 版本号
cb	JS 动态生成	需在提交前重新生成（每次调用结果不同）
bf	固定	0
callback	固定	JSONP 回调函数名

响应示例（JSONP）：

{
  "data": {
    "result": true,
    "token": "xxx",
    "validate": "yyy"
  },
  "error": 0,
  "msg": "ok"
}

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四、cb 参数------动态加密凭证

cb 是每次请求都需要携带的动态参数，由 SDK JS 内部的加密函数生成，无法静态分析或固定。其生成逻辑依赖 SDK 内部状态（时间戳、环境指纹等），需在 Node.js 环境中通过 require 加载 SDK 后调用。

关键特性：

• get 请求和 check 请求各自独立调用一次，不能复用同一个 cb 值
• 在 check 提交前必须重新生成，否则服务端会拒绝请求
• _cb_value 由 SDK 源码在加载时挂载到 window 对象上，每次调用均基于当前时间戳和环境指纹生成新值，因此两次调用结果必然不同

03_main.js 中的封装（骨架）：

function get_cb() {
    return window._cb_value();  // 调用 SDK 内部动态生成函数
}

Python 调用示例：

# get 和 check 各自独立调用，不能复用
cb_get   = call_js_function("dun.163/03_main.js", "get_cb", "")
cb_check = call_js_function("dun.163/03_main.js", "get_cb", "")

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五、文字识别与坐标匹配

5.1 OCR 识别

使用第三方打码平台（超级鹰）识别背景图，指定验证码类型为文字点选（codetype 9800）。

识别结果 pic_str 格式为管道符分隔的多段坐标，每段格式为 汉字,x,y：

安,123,456|扩,234,567|体,345,678|候,456,789|...

图片中通常包含多个汉字（干扰项 + 目标项），并非所有汉字都需要点击。

5.2 按 front 顺序筛选坐标

front 字段规定了需要点击的汉字及点击顺序 ，例如 "安扩体" 表示依次点击"安"→"扩"→"体"。

筛选逻辑：外层按 front 顺序遍历，内层从 OCR 结果中查找匹配汉字的坐标。

xy_list = []
for f in front:               # 外层：按 front 要求的点击顺序
    for item in pic_str_list:
        if item[0] == f:      # item[0] 是 OCR 识别出的汉字
            xy_list.append(item[2:])  # item[2:] 是 "x,y" 部分
            break

常见错误 ：若将循环顺序颠倒（外层遍历 OCR 结果，内层匹配 front），xy_list 会按 OCR 随机顺序排列，导致点击顺序错误，验证必然失败。

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六、轨迹生成与加密

6.1 轨迹生成

根据有序坐标列表 xy_list 生成两类数据：

• track_list（完整轨迹）：相邻两点之间插值，模拟鼠标移动路径
• point_list（点选列表）：仅包含各目标点坐标

插值算法（线性插值模拟连续移动）：

参数	取值	说明
插值点数	随机 30~40 个	相邻两点之间生成的中间轨迹点数量
时间步长	随机 30~60ms	相邻轨迹点的时间差
坐标格式	[x, y, t]	x/y 为像素坐标，t 为相对时间（从 3 开始累加）

6.2 轨迹数据加密

轨迹和点选数据需调用 SDK JS 函数进行加密，Python 通过 subprocess 调用 Node.js 执行，传入 token、track_list、point_list，返回加密后的 data 字符串。

Python 调用示例：

js_data = {
    "token": token,
    "track_list": track_list,
    "point_list": point_list
}
track_data = call_js_function("dun.163/03_main.js", "get_track_data", json.dumps(js_data))
result = json.loads(track_data)  # 包含 m、p、ext 字段

03_main.js 中的封装（骨架）：

// 辅助函数：对轨迹列表逐点调用 SDK 加密，返回密文数组
function get_encryValue(token, track_list) {
    // 遍历每个点，格式化为 "x,y,t,0"（第四维固定为 0）
    // 调用 SDK 内部加密函数，逐点生成密文
    // 返回密文字符串数组
}

function get_track_data(data) {
    // 1. 对 track_list 和 point_list 分别调用 get_encryValue
    // 2. 从完整轨迹密文中随机采样 50 条，":"拼接后二次加密 → m
    // 3. 全量点选密文，":"拼接后二次加密 → p
    // 4. 附加元数据（点数等）加密 → ext
    // 返回 JSON.stringify({d: '', m, p, ext})
}

加密链路说明：

步骤	输入	函数类型	输出	字段
1	每个轨迹点转为 x,y,t,0 格式字符串 + token	SDK 内置对称加密	单点密文字符串	---
2a	完整轨迹随机采样 50 条，: 拼接	SDK 内置二次加密	最终密文	m
2b	全部点选数据，: 拼接	SDK 内置二次加密	最终密文	p
2c	轨迹总点数等附加信息 + token	两层加密	最终密文	ext

关键细节：

• 每个轨迹点在转为字符串时需追加第四维 0（格式为 x,y,t,0），这是 SDK 协议要求，缺少会导致验证失败
• 从完整轨迹中随机采样 50 条构成 m 字段，而非全量传输，防止服务端通过全量数据逆推轨迹规律
• 以上加密函数均为 SDK 内部混淆实现，通过逆向 SDK 源码可确认其为自定义对称加密，实际使用时以 Node.js 调用方式直接复用，无需彻底还原算法

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七、JS 环境补全

SDK JS（02_source.js）原本运行于浏览器环境，在 Node.js 中执行需要补全浏览器 API。01_env.js 负责建立以下 Mock 对象，核心一步是 window = global ，使 SDK 内部所有 window.xxx 的读写都实际操作 Node.js 的 global 对象，从而让 _cb_value 等函数正确挂载并可被调用：

document 需实现 createElement（返回预定义桩对象，含 getAttribute、setAttribute、style、addEventListener 等属性）、getElementById、addEventListener 等接口，SDK 初始化时会创建 div/iframe 做沙箱检测，缺失任何属性都可能抛出异常。

01_env.js 整体结构（骨架）：

window = global               // 核心：将 global 映射为 window

document = {
    createElement: function(tag) { /* 返回对应的 div/iframe 桩对象 */ },
    getElementById: function() {},
    addEventListener: function() {},
    body: { appendChild: function() {} },
    // ... 其他 DOM 方法
}

navigator = {
    userAgent: '...',         // 需与 HTTP 请求头 UA 保持一致
    // cookieEnabled, platform, language ...
}

location = {
    href: 'https://...',      // 需与实际业务页面地址一致，影响 origin 指纹
    // origin, hostname, pathname ...
}

setTimeout  = function() {}   // 置空：防止进程因 SDK 内部定时器挂起
setInterval = function() {}

对象/方法	Mock 要点	影响
window	直接映射为 Node.js global	SDK 所有 window.xxx 读写均操作 global，使加密函数正确挂载
document	实现 createElement、getElementById、addEventListener 等，createElement('div'/'iframe') 返回预定义桩对象	SDK 初始化时会创建 DOM 元素做沙箱检测，缺失会抛出异常
navigator.userAgent	固定为 Chrome UA 字符串	影响 SDK 浏览器识别逻辑，修改可能导致 cb 生成异常
location	固定为演示页完整 URL 对象（含 href、origin、hostname、pathname 等字段）	影响 SDK 计算 origin 指纹，需与实际业务页面地址一致
setTimeout / setInterval	置为空函数	SDK 内部定时器（上报、心跳）在脚本化场景无需执行，置空防止进程挂起

三文件加载顺序不可颠倒： 02_source.js 依赖 01_env.js 建立的全局环境，03_main.js 再封装调用接口。顺序错误则 SDK 初始化必然报错。

文件	职责
01_env.js	浏览器环境 Mock，建立 window/document/navigator/location
02_source.js	SDK 源码，加载后将加密函数挂载到 window
03_main.js	胶水层，封装 Python 可调用的函数，通过 process.argv 分发

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八、Python 调用 JS 的通用模式

由于 SDK 加密函数难以纯 Python 还原，采用 Python + Node.js 混合调用 方案：通过 subprocess 执行 node 03_main.js <函数名> <参数>，Python 读取 stdout 获得结果。

def call_js_function(js_file_path, function_name, arg):
    result = subprocess.run(
        ['node', js_file_path, function_name, arg],
        capture_output=True, text=True, check=True,
        encoding='utf-8'  # Windows 下必须显式指定，否则 GBK 默认编码导致乱码
    )
    return result.stdout.strip()

03_main.js 胶水层的工作原理（骨架）：

require('./01_env');    // 第1步：补全浏览器环境
require('./02_source'); // 第2步：加载 SDK，挂载 _cb_value 等函数到 window

// 第3步：根据 process.argv 分发调用
const functionName = process.argv[2];  // 'get_cb' 或 'get_track_data'
const data         = process.argv[3];  // JSON 参数字符串

if (functionName === 'get_cb') {
    console.log(get_cb());
}
if (functionName === 'get_track_data') {
    console.log(get_track_data(JSON.parse(data)));
}

• 通过 process.argv 接收 Python 传入的函数名（get_cb / get_track_data）和 JSON 参数
• 调用对应函数后将结果 console.log 输出，Python 读取 stdout 获得返回值

调用场景	函数名	参数	返回值
生成 get/check 请求的 cb	get_cb	空字符串	cb 字符串
加密轨迹数据	get_track_data	{token, track_list, point_list} JSON	含 m/p/ext 字段的 JSON 字符串

编码注意 ：调用 subprocess.run 时须显式指定 encoding='utf-8'，否则在 Windows 环境下因默认 GBK 编码可能导致数据乱码，进而使 SDK 加密结果错误。

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九、完整请求流程概述

步骤	动作	说明
1	生成 cb	调用 JS get_cb()，每次生成唯一动态参数
2	调用 get 接口	获取 bg URL、front（点击顺序）、token
3	下载背景图	取 bg 数组第一个 URL 下载
4	OCR 识别	调用打码平台（超级鹰 codetype=9800）识别所有文字坐标
5	坐标排序	按 front 顺序从 OCR 结果中筛选目标坐标，构建 xy_list
6	生成轨迹	线性插值生成 track_list 和 point_list
7	加密轨迹	调用 JS get_track_data()，传入 token + 轨迹数据，返回加密后的 data
8	重新生成 cb	check 接口需用新 cb，重新调用 JS 生成
9	调用 check 接口	携带 data、token、cb 等参数提交，解析 JSONP 响应

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十、关键知识点总结

知识点	详情
cb 参数	SDK 内部动态生成，get 和 check 各需独立调用一次，不可复用
JSONP 解析	回调名长度不固定，必须动态定位括号 index('(') 解析，不能硬编码偏移量
front 字段	规定点击文字的顺序，筛选坐标时外层遍历 front，内层从 OCR 结果中查找
轨迹格式	[x, y, t] 三元组列表，t 为相对时间（从 3 开始累加 30~60ms 步长）
数据加密	SDK 内部混淆函数（_0x8b4875、_0x59b784），采用 Python 调用 Node.js 的方式复用，无需逆向
data 结构	{d: '', m: 采样轨迹加密, p: 点选列表加密, ext: 附加信息加密} 的 JSON 字符串
JS 环境补全	Node.js 中需 Mock window/document/navigator/location 等浏览器 API
打码平台	超级鹰 codetype 9800 对应文字点选，返回格式 `汉字,x,y

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十一、与 360 天御（滑块）的横向对比

对比维度	网易易盾（文字点选）	360 天御（滑块）
验证类型	文字点选（识别+顺序点击）	滑动拼图（拖动到缺口）
图像识别	打码平台 OCR（超级鹰）	OpenCV 多策略模板匹配
加密方案	SDK JS 混淆函数，Python 调用 Node.js 复用	RSA PKCS1_v1_5 纯 Python 还原
动态参数	cb（每次调用 JS 生成）	无动态加密参数（sign 为 MD5 可纯 Python 复现）
图片保护	无乱序，标准 JPEG 直接下载	列乱序（32列×17px，基于文件名置换还原）
响应格式	JSONP，需动态定位括号解析	标准 JSON
轨迹格式	[x, y, t] 三元组，相对时间	{"index": {"t": 绝对时间戳, "y": 纵坐标}}
JS 依赖	必须依赖（cb 和 data 均无法纯 Python 还原）	无需 JS 依赖（全部纯 Python 实现）
混淆程度	重度混淆（obfuscator 风格，函数名如 _0x8b4875）	中等，关键逻辑可读

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十二、依赖安装

# Python 依赖
pip install requests

# Node.js 环境
node --version  # 需已安装 Node.js

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本文技术仅供安全研究与学习，切勿用于任何未授权系统，违者后果自负。