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 2015年3月16日，鐵路官方購票網(wǎng)站12306又出新招，在登錄界面推出了全新的驗證方式，用戶在填寫好登錄名和密碼之后，還要準(zhǔn)確的選取圖片驗證碼才能登陸成功。據(jù)悉，12306驗證碼改版后，目前所有搶票工具都已經(jīng)無法登錄。

多么慘絕人寰的消息，小編相信各大互聯(lián)網(wǎng)公司都在潛心鉆研新的搶票助手，來破解全新的驗證碼模式。

下面小編帶大家看看各種驗證碼的設(shè)計原理及其破解方法。

首先是純文本式驗證碼，是比較原始的一種。

 

這種驗證碼并不符合驗證碼的定義，因為只有自動生成的問題才能用做驗證碼，這種文字驗證碼都是從題庫里選擇出來的，數(shù)量有限。破解方式也很簡單，多 刷新幾次，建立題庫和對應(yīng)的答案，用正則從網(wǎng)頁里抓取問題，尋找匹配的答案后破解。也有些用隨機生成的數(shù)學(xué)公式，比如 隨機數(shù) [+-*/]隨機運算符 隨機數(shù)=?，小學(xué)生水平的程序員也可以搞定……

這種驗證碼也不是一無是處，對于很多見到表單就來一發(fā)的spam bot來說，實在沒必要單獨為了一個網(wǎng)站下那么大功夫。對于鐵了心要在你的網(wǎng)站大量灌水的人，這種驗證碼和沒有一樣。

第二個是目前比較主流的圖片驗證碼：

 

這類圖片驗證碼的原理就是通過字符的粘連增加及其識別的難度，而上邊這種一般用于不大的網(wǎng)站。

這類驗證碼處理方式：

圖片預(yù)處理

怎么去掉背景干擾呢？可以注意到每個驗證碼數(shù)字或字母都是同一顏色，所以把驗證碼平均分成5份

計算每個區(qū)域的顏色分布，除了白色之外，顏色值最多的就是驗證碼的顏色，因此很容易將背景去掉

 

代碼：

1.public static BufferedImage removeBackgroud(String picFile)  
2.            throws Exception {  
3.        BufferedImage img = ImageIO.read(new File(picFile));  
4.        img = img.getSubimage(1, 1, img.getWidth() - 2, img.getHeight() - 2);  
5.        int width = img.getWidth();  
6.        int height = img.getHeight();  
7.        double subWidth = (double) width / 5.0;  
8.        for (int i = 0; i < 5; i++) {  
9.            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();  
10.            for (int x = (int) (1 + i * subWidth); x < (i + 1) * subWidth  
11.                    && x < width - 1; ++x) {  
12.                for (int y = 0; y < height; ++y) {  
13.                    if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1)  
14.                        continue;  
15.                    if (map.containsKey(img.getRGB(x, y))) {  
16.                        map.put(img.getRGB(x, y), map.get(img.getRGB(x, y)) + 1);  
17.                    } else {  
18.                        map.put(img.getRGB(x, y), 1);  
19.                    }  
20.                }  
21.            }  
22.            int max = 0;  
23.            int colorMax = 0;  
24.            for (Integer color : map.keySet()) {  
25.                if (max < map.get(color)) {  
26.                    max = map.get(color);  
27.                    colorMax = color;  
28.                }  
29.            }  
30.            for (int x = (int) (1 + i * subWidth); x < (i + 1) * subWidth  
31.                    && x < width - 1; ++x) {  
32.                for (int y = 0; y < height; ++y) {  
33.                    if (img.getRGB(x, y) != colorMax) {  
34.                        img.setRGB(x, y, Color.WHITE.getRGB());  
35.                    } else {  
36.                        img.setRGB(x, y, Color.BLACK.getRGB());  
37.                    }  
38.                }  
39.            }  
40.        }  
41.        return img;  
得到與下圖

 

接著是對圖片進行縱向掃描進行切割。

 

再對每一部分橫向掃描

 

然后進行訓(xùn)練

 

最后因為固定大小，識別跟 驗證碼識別--1 里面一樣，像素比較就可以了。

源碼：

1.public class ImagePreProcess2 {  
2.  
3.    private static Map<BufferedImage, String> trainMap = null;  
4.    private static int index = 0;  
5.  
6.    public static int isBlack(int colorInt) {  
7.        Color color = new Color(colorInt);  
8.        if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() <= 100) {  
9.            return 1;  
10.        }  
11.        return 0;  
12.    }  
13.  
14.    public static int isWhite(int colorInt) {  
15.        Color color = new Color(colorInt);  
16.        if (color.getRed() + color.getGreen() + color.getBlue() > 100) {  
17.            return 1;  
18.        }  
19.        return 0;  
20.    }  
21.  
22.    public static BufferedImage removeBackgroud(String picFile)  
23.            throws Exception {  
24.        BufferedImage img = ImageIO.read(new File(picFile));  
25.        return img;  
26.    }  
27.  
28.    public static BufferedImage removeBlank(BufferedImage img) throws Exception {  
29.        int width = img.getWidth();  
30.        int height = img.getHeight();  
31.        int start = 0;  
32.        int end = 0;  
33.        Label1: for (int y = 0; y < height; ++y) {  
34.            int count = 0;  
35.            for (int x = 0; x < width; ++x) {  
36.                if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) {  
37.                    count++;  
38.                }  
39.                if (count >= 1) {  
40.                    start = y;  
41.                    break Label1;  
42.                }  
43.            }  
44.        }  
45.        Label2: for (int y = height - 1; y >= 0; --y) {  
46.            int count = 0;  
47.            for (int x = 0; x < width; ++x) {  
48.                if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) {  
49.                    count++;  
50.                }  
51.                if (count >= 1) {  
52.                    end = y;  
53.                    break Label2;  
54.                }  
55.            }  
56.        }  
57.        return img.getSubimage(0, start, width, end - start + 1);  
58.    }  
59.  
60.    public static List<BufferedImage> splitImage(BufferedImage img)  
61.            throws Exception {  
62.        List<BufferedImage> subImgs = new ArrayList<BufferedImage>();  
63.        int width = img.getWidth();  
64.        int height = img.getHeight();  
65.        List<Integer> weightlist = new ArrayList<Integer>();  
66.        for (int x = 0; x < width; ++x) {  
67.            int count = 0;  
68.            for (int y = 0; y < height; ++y) {  
69.                if (isWhite(img.getRGB(x, y)) == 1) {  
70.                    count++;  
71.                }  
72.            }  
73.            weightlist.add(count);  
74.        }  
75.        for (int i = 0; i < weightlist.size();) {  
76.            int length = 0;  
77.            while (weightlist.get(i++) > 1) {  
78.                length++;  
79.            }  
80.            if (length > 12) {  
81.                subImgs.add(removeBlank(img.getSubimage(i - length - 1, 0,  
82.                        length / 2, height)));  
83.                subImgs.add(removeBlank(img.getSubimage(i - length / 2 - 1, 0,  
84.                        length / 2, height)));  
85.            } else if (length > 3) {  
86.                subImgs.add(removeBlank(img.getSubimage(i - length - 1, 0,  
87.                        length, height)));  
88.            }  
89.        }  
90.        return subImgs;  
91.    }  
92.  
93.    public static Map<BufferedImage, String> loadTrainData() throws Exception {  
94.        if (trainMap == null) {  
95.            Map<BufferedImage, String> map = new HashMap<BufferedImage, String>();  
96.            File dir = new File("train2");  
97.            File[] files = dir.listFiles();  
98.            for (File file : files) {  
99.                map.put(ImageIO.read(file), file.getName().charAt(0) + "");  
100.            }  
101.            trainMap = map;  
102.        }  
103.        return trainMap;  
104.    }  
105.  
106.    public static String getSingleCharOcr(BufferedImage img,  
107.            Map<BufferedImage, String> map) {  
108.        String result = "";  
109.        int width = img.getWidth();  
110.        int height = img.getHeight();  
111.        int min = width * height;  
112.        for (BufferedImage bi : map.keySet()) {  
113.            int count = 0;  
114.            int widthmin = width < bi.getWidth() ? width : bi.getWidth();  
115.            int heightmin = height < bi.getHeight() ? height : bi.getHeight();  
116.            Label1: for (int x = 0; x < widthmin; ++x) {  
117.                for (int y = 0; y < heightmin; ++y) {  
118.                    if (isWhite(img.getRGB(x, y)) != isWhite(bi.getRGB(x, y))) {  
119.                        count++;  
120.                        if (count >= min)  
121.                            break Label1;  
122.                    }  
123.                }  
124.            }  
125.            if (count < min) {  
126.                min = count;  
127.                result = map.get(bi);  
128.            }  
129.        }  
130.        return result;  
131.    }  
132.  
133.    public static String getAllOcr(String file) throws Exception {  
134.        BufferedImage img = removeBackgroud(file);  
135.        List<BufferedImage> listImg = splitImage(img);  
136.        Map<BufferedImage, String> map = loadTrainData();  
137.        String result = "";  
138.        for (BufferedImage bi : listImg) {  
139.            result += getSingleCharOcr(bi, map);  
140.        }  
141.        ImageIO.write(img, "JPG", new File("result2//" + result + ".jpg"));  
142.        return result;  
143.    }  
144.  
145.    public static void downloadImage() {  
146.        HttpClient httpClient = new HttpClient();  
147.        GetMethod getMethod = null;  
148.        for (int i = 0; i < 30; i++) {  
149.            getMethod = new GetMethod("http://www.pkland.net/img.php?key="  
150.                    + (2000 + i));  
151.            try {  
152.                // 執(zhí)行g(shù)etMethod  
153.                int statusCode = httpClient.executeMethod(getMethod);  
154.                if (statusCode != HttpStatus.SC_OK) {  
155.                    System.err.println("Method failed: "  
156.                            + getMethod.getStatusLine());  
157.                }  
158.                // 讀取內(nèi)容  
159.                String picName = "img2//" + i + ".jpg";  
160.                InputStream inputStream = getMethod.getResponseBodyAsStream();  
161.                OutputStream outStream = new FileOutputStream(picName);  
162.                IOUtils.copy(inputStream, outStream);  
163.                outStream.close();  
164.                System.out.println(i + "OK!");  
165.            } catch (Exception e) {  
166.                e.printStackTrace();  
167.            } finally {  
168.                // 釋放連接  
169.                getMethod.releaseConnection();  
170.            }  
171.        }  
172.    }  
173.  
174.    public static void trainData() throws Exception {  
175.        File dir = new File("temp");  
176.        File[] files = dir.listFiles();  
177.        for (File file : files) {  
178.            BufferedImage img = removeBackgroud("temp//" + file.getName());  
179.            List<BufferedImage> listImg = splitImage(img);  
180.            if (listImg.size() == 4) {  
181.                for (int j = 0; j < listImg.size(); ++j) {  
182.                    ImageIO.write(listImg.get(j), "JPG", new File("train2//"  
183.                            + file.getName().charAt(j) + "-" + (index++)  
184.                            + ".jpg"));  
185.                }  
186.            }  
187.        }  
188.    }  
189.  
190.    /**  
191.    * @param args  
192.    * @throws Exception  
193.    */  
194.    public static void main(String[] args) throws Exception {  
195.        // downloadImage();  
196.        for (int i = 0; i < 30; ++i) {  
197.            String text = getAllOcr("img2//" + i + ".jpg");  
198.            System.out.println(i + ".jpg = " + text);  
199.        }  
200.    }  
201.}  
像BAT這種巨頭的驗證碼通過干擾線、加粗不加粗混用、采用中文常用字（中文常用字大概有5000個，筆畫繁復(fù)，形似字多，比起26個字母難度高很多）、不同的字體混用，比如楷體、宋體、幼圓混用、拼音，扭曲字體、需要準(zhǔn)確識別13位漢字，大大增加了失敗概率。

 

 

當(dāng)然除了主流的圖片驗證碼外，一些網(wǎng)站為了照顧視力不好的用戶，采用語音驗證碼。一般這種驗證碼是機器生成一段讀數(shù)字的語音。但是在這方面上很多程序員都偷懶了，預(yù)先找了10個數(shù)字的聲音錄音，然后生成的時候把他們隨機拼到一起，結(jié)果就是這樣：

 

設(shè)計原理如下：

整體效果

·字符數(shù)量一定范圍內(nèi)隨機

·字體大小一定范圍內(nèi)隨機

·波浪扭曲(角度方向一定范圍內(nèi)隨機)

·防識別

·不要過度依賴防識別技術(shù)

·不要使用過多字符集-用戶體驗差

·防分割 ·

重疊粘連比干擾線效果好

·備用計劃

·同樣強度完全不同的一套驗證碼

既然原理都已經(jīng)知道了，那么如何破解就變得簡單了。

但是問題來了，這次12306的驗證碼居然是圖片，以上方式都不能使用，那么就不能破解了么？

有人認(rèn)為12306的網(wǎng)站圖片內(nèi)存不會太大，完全可以扒下來，然后進行破解。當(dāng)然這是紙上談兵，有一種非常先進又非常原始的辦法叫做“網(wǎng)絡(luò)打碼”或者“人肉打碼”

 

一些技術(shù)大牛把驗證碼發(fā)送的自制的“打碼”軟件上，而一些“打碼工”通過這個程序來輸入機器自動注冊，出來的驗證碼，傳輸?shù)阶詣幼詸C器，完成驗證。

目前來看這種簡單粗暴的方法可以應(yīng)對目前的情況。

結(jié)語：

12306這次可謂出了殺招，把所有搶票軟件一刀砍死，黃牛們不開心我們就可以買到票了。既解決了黃牛問題又為廣大程序員出了一道難題。

 

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