【月之暗面kimi-注册/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、 月之暗面kimi PC端注册入口

简介:Kimi是北京月之暗面科技有限公司于2023年10月9日推出的一款智能助手,主要应用场景为专业学术论文的翻译和理解、辅助分析法律问题、快速理解API开发文档等,是全球首个支持输入20万汉字的智能助手产品。 Kimi在二级市场一度复现了ChatGPT“带货能力”的势头,引发了一众“Kimi概念股”狂飙猛涨。
2024年3月18日,Kimi智能助手启动200万字无损上下文内测。 3月21日,Kimi因流量突然剧增无法正常使用。 2024年4月18日,月之暗面官宣旗下Kimi智能助手更新。 4月24日,月之暗面宣布Kimi大模型学会“使用工具”了,API已支持Tool Calling功能。 5月,Kimi推出付费打赏功能,开始试探C端付费意愿。 10月,月之暗面正式上线具备AI自主搜索能力的Kimi探索版,搜索量是普通版的10倍,一次搜索即可精读500个页面。

在这里插入图片描述

二、 安全性分析报告:

采用极验的V4版本,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,版本号为4.0,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
极验4代滑块验证码破解(补环境直接强暴式拿下)
https://blog.csdn.net/qq_41866988/article/details/132020587
在这里插入图片描述

  1. 模拟器交互部分
private GeetClient geetClient = new GeetClient(this.getClass().getSimpleName(), 128, 256);

	private final String INDEX_URL = "https://login.moonshot.cn/?source=https%3A%2F%2Fplatform.moonshot.cn%2Fredirect&appid=dev-workbench";

	@Override
	public RetEntity send(WebDriver driver, String areaCode, String phone) {
		try {
			RetEntity retEntity = new RetEntity();
			driver.get(INDEX_URL);

			Thread.sleep(200);
			WebElement findElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//button[contains(text(),'手机快捷登录')]"), 10);
			findElement.click();

			// 输入手机号
			WebElement phoneElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("phone"), 500);
			phoneElemet.sendKeys(phone);

			// agree
			WebElement agreeElement = driver.findElement(By.xpath("//span[@data-testid='msh-phonelogin-agree-checkbox']"));
			agreeElement.click();

			// 获取滑动按钮
			WebElement getCodeElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//span[contains(text(),'发送验证码')]"), 1);
			getCodeElemet.click();
			Thread.sleep(1000);
			boolean isRobot = true;
			boolean result = (isRobot) ? geetClient.moveV4(driver, 852, 657) : geetClient.moveV4(driver);
			if (!result) {
				return retEntity;
			}
			Thread.sleep(2000);
			// send-verify-code
			WebElement resendElement = driver.findElement(By.xpath("//button[@data-testid='send-verify-code']"));
			String msg = (result) ? resendElement.getText() : null;
			if (msg != null && msg.contains("s")) {
				retEntity.setMsg(msg);
				retEntity.setRet(0);
			}
			return retEntity;
		} catch (Exception e) {
			System.out.println("send() " + e.toString());
			StringBuffer er = new StringBuffer("send() " + e.toString() + "\n");
			for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace())
				er.append(elment.toString() + "\n");
			System.out.println(er.toString());
			return null;
		} finally {
			driver.manage().deleteAllCookies();
		}
	}

2. 距离识别

/**
	 * Open Cv 图片模板匹配
	 * 
	 * @param tpPath
	 *            模板图片路径
	 * @param bgPath
	 *            目标图片路径
	 * @return { width, maxX }
	 */
	public Map<String, Double> getWidth(String tpPath, String bgPath, String resultFile) {
		try {
			Map<String, Integer> hlMap = new HashMap<String, Integer>();
			Rect rectCrop = clearWhite(tpPath, hlMap);
			Mat g_tem = Imgcodecs.imread(tpPath);
			Mat clearMat = g_tem.submat(rectCrop);

			Mat cvt = new Mat();
			Imgproc.cvtColor(clearMat, cvt, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
			Mat edgesSlide = new Mat();
			Imgproc.Canny(cvt, edgesSlide, threshold1, threshold2);
			Mat cvtSlide = new Mat();
			Imgproc.cvtColor(edgesSlide, cvtSlide, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);
			Imgcodecs.imwrite(tpPath, cvtSlide);

			Mat bgOrign = Imgcodecs.imread(bgPath);

			// 当滑块的高度和背景图高度一致才做截取
			boolean isSub = (bgOrign.rows() == hlMap.get("rows"));
			Mat bgMat = bgOrign;
			if (isSub) {
				int minY = hlMap.get("minY");
				int maxY = hlMap.get("maxY");
				int rowStart = minY >= 2 ? minY - 2 : minY;
				int rowEnd = bgOrign.rows() - maxY >= 2 ? maxY + 2 : maxY;
				bgMat = bgOrign.submat(rowStart, rowEnd, 0, bgOrign.cols());
			}

			Mat edgesBg = new Mat();
			Imgproc.Canny(bgMat, edgesBg, threshold1, threshold2);
			Mat cvtBg = new Mat();
			Imgproc.cvtColor(edgesBg, cvtBg, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);

			int result_rows = cvtBg.rows() - cvtSlide.rows() + 1;
			int result_cols = cvtBg.cols() - cvtSlide.cols() + 1;
			Mat g_result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1);
			Imgproc.matchTemplate(cvtBg, cvtSlide, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED); // 归一化平方差匹配法
			// 归一化相关匹配法
			MinMaxLocResult minMaxLoc = Core.minMaxLoc(g_result);
			Point maxLoc = minMaxLoc.maxLoc;
			Imgproc.rectangle(cvtBg, maxLoc, new Point(maxLoc.x + cvtSlide.cols(), maxLoc.y + cvtSlide.rows()), new Scalar(0, 0, 255), 1);
			Imgcodecs.imwrite(resultFile, cvtBg);
			Map<String, Double> paramMap = new HashMap<String, Double>();
			paramMap.put("tpWidth", g_tem.cols() * 1.0);
			paramMap.put("bigWidth", cvtBg.cols() * 1.0);
			paramMap.put("width", cvtSlide.cols() * 1.0);
			paramMap.put("minX", maxLoc.x);
			paramMap.put("maxX", maxLoc.x + cvtSlide.cols());
			System.out.println("OpenCv2.getWidth() " + paramMap.toString());
			return paramMap;
		} catch (Throwable e) {
			System.out.println("getWidth() " + e.toString());
			logger.error("getWidth() " + e.toString());
			for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {
				logger.error(elment.toString());
			}
			return null;
		}
	}

	public Rect clearWhite(String smallPath, Map<String, Integer> hlMap) {
		try {
			Mat matrix = Imgcodecs.imread(smallPath);
			int rows = matrix.rows();// height -> y
			int cols = matrix.cols();// width -> x
			hlMap.put("rows", rows);
			hlMap.put("cols", cols);
			Double rgb;
			double[] arr;
			int minX = 255;
			int minY = 255;
			int maxX = 0;
			int maxY = 0;
			Color c;
			for (int x = 0; x < cols; x++) {
				for (int y = 0; y < rows; y++) {
					arr = matrix.get(y, x);
					rgb = 0.00;
					for (int i = 0; i < 3; i++) {
						rgb += arr[i];
					}
					c = new Color(rgb.intValue());
					int b = c.getBlue();
					int r = c.getRed();
					int g = c.getGreen();
					int sum = r + g + b;
					if (sum >= 5) {
						if (x <= minX)
							minX = x;
						else if (x >= maxX)
							maxX = x;
						if (y <= minY)
							minY = y;
						else if (y >= maxY)
							maxY = y;
					}
				}
			}

			int boder = 1;
			if (boder > 0) {
				minX = (minX > boder) ? minX - boder : 0;
				maxX = (maxX + boder < cols) ? maxX + boder : cols;
				minY = (minY > boder) ? minY - boder : 0;
				maxY = (maxY + boder < rows) ? maxY + boder : rows;
			}

			int width = (maxX - minX);
			int height = (maxY - minY);
			hlMap.put("minY", minY);
			hlMap.put("maxY", maxY);
			System.out.println("openCv2.clearWhite() [" + rows + ", " + cols + "],minX=" + minX + ",minY=" + minY + ",maxX=" + maxX + ",maxY=" + maxY + "->width=" + width + ",height=" + height);
			Rect rectCrop = new Rect(minX, minY, width, height);
			return rectCrop;
		} catch (Throwable e) {
			StringBuffer er = new StringBuffer("clearWrite() " + e.toString() + "\n");
			for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {
				er.append(elment.toString() + "\n");
			}
			logger.error(er.toString());
			System.out.println(er.toString());
			return null;
		}
	}


  1. 轨道生成及移动算法
/**
	 * class='geetest_bg_a30707f4 geetest_bg'
	 * 
	 * @param driver
	 * @param offSet
	 * @return
	 */
	public boolean moveV4(WebDriver driver, Integer startX, Integer startY) {
		File bigFile = null, smllFile = null;
		try {

			long t = System.currentTimeMillis();
			String path = dataPath + "/" + spCode + "/";

			WebElement tipsElement = driver.findElement(By.className("geetest_text_tips"));
			String tips = (tipsElement != null) ? tipsElement.getText() : null;
			System.out.println("tips=" + tips);

			// 获取背景图
			List<WebElement> urlElements = driver.findElements(By.xpath("//div[contains(@style,'background-image')]"));
			int index = (urlElements.size() >= 4) ? 2 : 0;
			// 小图
			smllFile = new File(path + t + "_small.png");
			byte[] smallBytes = getImgByBackGround(urlElements.get(index), smllFile);
			File tpFile = new File(path + t + "_t.png");
			FileUtils.writeByteArrayToFile(tpFile, smallBytes);

			// 大图
			bigFile = new File(path + t + "_bg.png");
			byte[] bigBytes = getImgByBackGround(urlElements.get(index + 1), bigFile);

			String ckSum = GenChecksumUtil.genChecksum(bigBytes);
			String resultFile = path + t + "_o.png";

			// 计算距离
			Map<String, Double> outMap = cv2.getWidth(tpFile.getAbsolutePath(), bigFile.getAbsolutePath(), resultFile);
			if (outMap == null || outMap.size() < 2) {
				System.out.println("getMoveDistance() ,outMap=" + outMap);
				return false;
			}
			// 计算匹配到的位置
			Double tpWidth = outMap.get("tpWidth");
			Double width = outMap.get("width");

			Double leftD = (tpWidth - width) / 2.0;
			BigDecimal openDistanceD = new BigDecimal(outMap.get("minX") - leftD).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
			int distance = openDistanceD.intValue();
			if (distance <= 0) {
				System.out.println("getMoveDistance() ,outMap=" + outMap + "->" + distance);
				return false;
			}
			System.out.println(tpWidth + "-" + width + "->leftD=" + leftD + ",distance=" + distance);

			if (startX != null && startY != null) {
				RobotMove.move(startX, startY, distance);
			} else {
				By sliedBy = By.xpath("//div[contains(@class,'geetest_btn')]");
				List<WebElement> sliedElements = driver.findElements(sliedBy);
				System.out.println("size=" + sliedElements.size());
				boolean displayed;
				for (WebElement web : sliedElements) {
					displayed = web.isDisplayed();
					System.out.println("displayed=" + displayed + "->" + web.getAttribute("class"));
					if (displayed) {
						ActionMove.move(driver, web, distance);
						break;
					}
				}
			}

			// 滑动结果
			WebElement infoElement = ChromeDriverManager.getInstance().waitForLoad(By.className("geetest_result_tips"), 1);
			String gtInfo = (infoElement != null) ? infoElement.getAttribute("innerText") : null;
			if (gtInfo != null) {
				System.out.println("gtInfo=" + gtInfo);
				if (gtInfo.contains("速度超过") || gtInfo.contains("通过验证")) {
					return true;
				}
			}
			return false;
		} catch (Exception e) {
			logger.error(e.toString());
			return false;
		}
	}

	private byte[] getImgByBackGround(WebElement urlElement, File bFile) throws Exception {
		String cssValue = (urlElement != null) ? urlElement.getCssValue("background-image") : null;
		String bgUrl = (cssValue != null && cssValue.contains("\"")) ? cssValue.split("\"")[1] : null;
		if (bgUrl == null || !bgUrl.startsWith("http")) {
			System.out.println("bgUrl=" + bgUrl);
			return null;
		}

		FileUtils.copyURLToFile(new URL(bgUrl), bFile);
		byte[] bigBytes = FileUtils.readFileToByteArray(bFile);
		return bigBytes;
	}

  1. OpenCv 轮廓匹配测试样例:
    在这里插入图片描述

四丶结语

月之暗面最近完成了一轮超过10亿美金(折合人民币约71.9亿元)的融资,投资方包括红杉中国、小红书、美团和阿里。
这一轮融资使月之暗面的估值达到了约25亿美金(折合人民币约179.9亿元),成为国内大模型领域的头部企业之一。作为拥有最强实力AI大模型的科技企业, 采用的却是通俗的滑动验证产品, 该产品稳定并且市场占有率很高, 在一定程度上提高了用户体验, 但安全性在机器学习的今天, 已经无法应对攻击了,并且正是由于该产品通俗, 所以在网上破解的文章和教学视频也是大量存在,并且经过验证滑动产品很容易被破解, 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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