2015-03-17 09:28 陈庆翔 网络整理 字号：T | T
本文转载自 51CTO
原文链接：http://mobile.51cto.com/hot-468559.htm

2015年3月16日，铁路官方购票网站12306又出新招，在登录界面推出了全新的验证方式，用户在填写好登录名和密码之后，还要准确的选取图片验证码才能登陆成功。据悉，12306验证码改版后，目前所有抢票工具都已经无法登录。

多么惨绝人寰的消息，小编相信各大互联网公司都在潜心钻研新的抢票助手，来破解全新的验证码模式。

下面小编带大家看看各种验证码的设计原理及其破解方法。

首先是纯文本式验证码，是比较原始的一种。

这种验证码并不符合验证码的定义，因为只有自动生成的问题才能用做验证码，这种文字验证码都是从题库里选择出来的，数量有限。破解方式也很简单，多 刷新几次，建立题库和对应的答案，用正则从网页里抓取问题，寻找匹配的答案后破解。也有些用随机生成的数学公式，比如 随机数 [+-*/]随机运算符 随机数=?，小学生水平的程序员也可以搞定……

这种验证码也不是一无是处，对于很多见到表单就来一发的spam bot来说，实在没必要单独为了一个网站下那么大功夫。对于铁了心要在你的网站大量灌水的人，这种验证码和没有一样。

第二个是目前比较主流的图片验证码：

这类图片验证码的原理就是通过字符的粘连增加及其识别的难度，而上边这种一般用于不大的网站。

这类验证码处理方式：

图片预处理

怎么去掉背景干扰呢？可以注意到每个验证码数字或字母都是同一颜色，所以把验证码平均分成5份

计算每个区域的颜色分布，除了白色之外，颜色值最多的就是验证码的颜色，因此很容易将背景去掉

代码：

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;   
得到与下图

接着是对图片进行纵向扫描进行切割。

再对每一部分横向扫描

然后进行训练

最后因为固定大小，识别跟 验证码识别--1 里面一样，像素比较就可以了。

源码：

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.                // 执行getMethod   
153.                int statusCode = httpClient.executeMethod(getMethod);   
154.                if (statusCode != HttpStatus.SC_OK) {   
155.                    System.err.println("Method failed: "   
156.                            + getMethod.getStatusLine());   
157.                }   
158.                // 读取内容   
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.                // 释放连接   
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这种巨头的验证码通过干扰线、加粗不加粗混用、采用中文常用字（中文常用字大概有5000个，笔画繁复，形似字多，比起26个字母难度高很多）、不同的字体混用，比如楷体、宋体、幼圆混用、拼音，扭曲字体、需要准确识别13位汉字，大大增加了失败概率。

当然除了主流的图片验证码外，一些网站为了照顾视力不好的用户，采用语音验证码。一般这种验证码是机器生成一段读数字的语音。但是在这方面上很多程序员都偷懒了，预先找了10个数字的声音录音，然后生成的时候把他们随机拼到一起，结果就是这样：

设计原理如下：

整体效果

•字符数量一定范围内随机

•字体大小一定范围内随机

•波浪扭曲(角度方向一定范围内随机)

•防识别

•不要过度依赖防识别技术

•不要使用过多字符集-用户体验差

•防分割 •

重叠粘连比干扰线效果好

•备用计划

•同样强度完全不同的一套验证码

既然原理都已经知道了，那么如何破解就变得简单了。

但是问题来了，这次12306的验证码居然是图片，以上方式都不能使用，那么就不能破解了么？

有人认为12306的网站图片内存不会太大，完全可以扒下来，然后进行破解。当然这是纸上谈兵，有一种非常先进又非常原始的办法叫做“网络打码”或者“人肉打码”

一些技术大牛把验证码发送的自制的“打码”软件上，而一些“打码工”通过这个程序来输入机器自动注册，出来的验证码，传输到自动注册机器，完成验证。

目前来看这种简单粗暴的方法可以应对目前的情况。

结语：

12306这次可谓出了杀招，把所有抢票软件一刀砍死，黄牛们不开心我们就可以买到票了。既解决了黄牛问题又为广大程序员出了一道难题。

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