数美滑块逆向分析

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1.逆向目标

aHR0cHM6Ly93d3cuaXNodW1laS5jb20vdHJpYWwvY2FwdGNoYS5odG1s

2.逆向分析

先看发包接口,不需要逆向,把图片下载下来识别缺口距离(最后需要除以2),把返回的rid保存下来,后面的验证接口需要

网页上的图片进行了缩放

python 复制代码

def verify():
    det=ddddocr.DdddOcr(det=False,ocr=False)
    with open("bg.png", "rb") as f:
        bg_img = f.read()
    with open("fg.png", "rb") as f:
        slice_img = f.read()
    res = det.slide_match(slice_img, bg_img)
    return round(res["target"][0]/2)

看验证接口,有三个参数需要逆向,rid是上个接口返回的,

打断点跟栈,到这里的时候参数已经生成,继续往上跟

到这里,找_0x593816的生成位置

在这里

进入方法内部后,找到了目标参数的加密位置,把这三行手动解一下混淆,

解完后如下所示,wi的入参需要滑块滑动的距离,gq的入参需要滑动轨迹,vs的入参需要滑动时间,自己造一个就行,现在主要看getEncryptContent这个方法,

进入方法内,发现是一堆控制流,自己手动解一下混淆再简化一下,现在主要是找_0x1bc64e和_0x504466这两个方法,把这两个方法扣下来,该缺的东西再补上就行了

轨迹代码如下

python 复制代码

def generate_track(target_distance: int):
    """
    【唯一入参】滑动的目标距离（整数，如 90、215、109）
    【固定规则】轨迹点数：15~18个（随机）
    【轨迹格式】[x偏移, y偏移, 时间戳(毫秒)]
    """
    # 1. 严格控制点数：随机15-18个点
    total_points = random.randint(20, 22)
    track = []
    x = 0
    timestamp = 0
    mid_point = total_points // 2  # 加速/减速分界点

    # 2. 生成精准步长（总和=目标距离，前快后慢）
    steps = []
    for i in range(total_points):
        # 前半段加速（大步长），后半段减速（小步长）
        if i < mid_point:
            step = random.randint(3, 6)
        else:
            step = random.randint(1, 4)
        steps.append(step)

    # 调整步长总和，确保刚好等于目标距离
    sum_steps = sum(steps)
    diff = target_distance - sum_steps
    if diff != 0:
        steps[-1] += diff  # 最后一个点补齐距离

    # 3. 生成完整轨迹
    for step in steps:
        x += step
        # Y轴：真人滑动微小波动（-2 ~ 2）
        y = random.randint(-2, 2)
        # 时间戳：每点递增80-120ms
        timestamp += random.randint(99, 102)
        track.append([x, y, timestamp])

    return track

3.逆向结果

最后返回的结果是pass就是成功通过了