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[原创]TikTok Shop 滑块验证码逆向分析与协议还原实践

发表于: 2026-8-6 18:59 5493

[原创]TikTok Shop 滑块验证码逆向分析与协议还原实践

红皮西瓜

2026-8-6 18:59

5493

# TikTok Shop 滑块验证码逆向分析与协议还原实践

> 本文记录一次针对 TikTok Shop 滑块验证码的逆向分析过程。从浏览器中的 JavaScript SDK 出发，逐步还原整个验证码协议，最终实现纯 HTTP 完成滑块校验，而无需驱动浏览器完成拖拽。

相比介绍某一个算法，本文更希望分享整个逆向思路：**如何分析一个现代 Web 验证码，以及如何一步步完成协议化。**

------

# 理论背景

现代电商平台的滑块验证码，真正需要验证的并不是"鼠标有没有移动"。

浏览器完成的一次滑块，大致包含下面几个阶段：

- 获取验证码挑战（Challenge）
- 下载图片资源
- 采集用户行为
- 构造轨迹数据
- 组装明文
- SDK 加密
- 请求签名
- 服务端验证

页面上的拖动，仅仅只是其中的一小部分。

因此，与其不断模拟浏览器鼠标事件，不如直接分析：

> **浏览器最终向服务端提交了什么。**

如果能够完全还原这一过程，那么浏览器便不再是必需组件。

------

# 整体逆向流程

整个分析过程可以抽象为下面这条流水线。

![图片描述](upload/attach/202608/1046416_24B5N2589ZBWEMX.webp)

整个过程中，我们并不是直接研究加密，而是按照浏览器真正执行的顺序，一层层向前推。

------

# 第一步：定位提交入口

任何验证码最终都会调用一次 Verify 接口。

因此第一件事不是研究加密，而是找到：

```
captchaBody
```

是谁生成的。

浏览器抓包后，可以看到 Verify 请求大致如下：

```text
POST /captcha/verifyV2
```

请求体只有一个核心字段：

```json
{
    "captchaBody":"xxxxx"
}
```

说明：

整个滑块真正提交的数据，都已经被封装到了 captchaBody 中。

因此接下来需要继续逆向：

> captchaBody 是如何生成的？

------

# 第二步：还原明文结构

经过 JavaScript 插桩，可以定位到 SDK 加密之前的明文对象（plain）。

例如：

```json
{
    id,
    mode,
    reply,
    mp,
    mm,
    mu,
    ...
}
```

直到这里，整个验证码真正需要提交的数据才全部暴露出来。

这一步非常重要。

因为之后所有工作，都建立在：

> **先理解每个字段代表什么，再考虑如何生成。**

而不是一开始就研究加密算法。

------

# 第三步：分析每个字段来源

接下来开始逐个分析 plain 中的数据来源。

经过大量样本比对，可以发现字段主要分成几类。

## ① 服务端直接下发

例如：

```
id
```

来自 /captcha/get 接口。

无需计算。

------

## ② 图像识别获得

例如：

```
拖动距离
```

需要下载：

- 背景图
- 滑块图

然后通过 OpenCV 等算法识别缺口位置。

得到真正需要拖动的水平距离。

------

## ③ 浏览器环境采集

例如：

```
mp
mm
mu
```

这些来自浏览器采集的环境数据。

协议实现时可以直接按照 SDK 格式生成。

------

## ④ 用户轨迹（reply）

真正花时间最多的是：

```
reply
```

经过大量 Challenge 对比，可以发现：

- x 表示拖动轨迹
- time 表示时间
- y 并不是鼠标真实坐标

真正影响 y 的，是 /captcha/get 中的参数计算出的偏移量。

------

# 第四步：生成完整轨迹

当所有字段都能够独立获得以后，就可以生成完整轨迹。

```
reply
mp
mm
mu
```

整个 plain 就已经完整。

------

# 第五步：分析 SDK 加密

当 plain 已经完全一致以后，加密反而变成最简单的一步。

直接沿着 SDK 调用链即可定位：

```
plain

↓

序列化

↓

SDK 加密

↓

captchaBody
```

只要执行与浏览器一致的加密流程，就能够得到完全一致的 captchaBody。

因此这里关注点已经不再是算法，而是：

> **如何保证输入完全一致。**

------

# 第六步：分析请求签名

TikTok Shop 在 Verify 请求之外，还存在额外的一层请求保护。

例如：

- Query 签名
- Header
- Cookie 派生票据

这些通常都由页面 SDK 自动生成。

协议化时需要同步完成签名计算，否则 Verify 请求仍然会失败。

因此最终 Verify 请求包含两部分：

```
captchaBody

请求签名
```

二者缺一不可。

------

# 最终协议链路

当所有步骤全部完成以后，整个流程可以收敛成：

![图片描述](upload/attach/202608/1046416_22VKA74JCR33W8K.webp)

整个运行过程中，仅依赖：

- HTTP 客户端
- 图像识别
- SDK 加密执行环境
- 请求签名

无需驱动浏览器完成拖动。

------

# 最终结果

完成整个协议链路后，在真实挑战上即可获得 Verify 成功响应：

```json
{
    "code": 200,
    "data": null,
    "message": "Verification complete"
}
```

这说明：

- 验证码所需字段均已完成协议还原；
- 用户轨迹可以通过算法生成，而非依赖浏览器事件；
- 浏览器拖拽已经不是协议验证的必要条件。

当然，仍需注意以下工程边界：

- 有效 Cookie 与会话仍然是前提；
- 缺口识别效果会受到题图变化影响；
- SDK 加密与请求签名可能随版本升级发生变化，需要持续跟进。

------

# 方法总结

回顾整个逆向过程，可以归纳为以下几个关键步骤：

1. **从 Verify 接口反推 SDK，而不是直接研究加密算法。**
2. **通过插桩获取加密前的明文（plain），先理解字段含义，再分析字段来源。**
3. **将字段拆分治理：服务端参数、图像识别、环境信息、轨迹数据分别独立分析，而不是混在一起排查。**
4. **当所有字段能够独立生成后，再复用 SDK 的加密与签名流程，最终完成协议化。**

这种方法不仅适用于 TikTok Shop，对于许多采用浏览器 SDK 的现代 Web 验证码同样具有参考价值。真正需要逆向的往往不是鼠标轨迹本身，而是浏览器最终向服务端提交的数据以及这些数据的生成逻辑。

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mb_auvwofrx 雪币： 200 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 3 粉丝 0 关注私信	mb_auvwofrx 17 楼 1111 2026-8-10 14:52 0
Imxz 雪币： 112 活跃值： (9420) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 6 回帖 752 粉丝 9 关注私信	Imxz 18 楼 kkb 2026-8-10 15:06 0
xerik 雪币： 206 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 10 粉丝 0 关注私信	xerik 19 楼 6666 2026-8-10 16:46 0
落音吹雪雪币： 205 活跃值： (140) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 1 回帖 41 粉丝 0 关注私信	落音吹雪 20 楼 dasd1 2026-8-11 17:49 0
mb_eyuvaqse 雪币： 200 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 5 粉丝 0 关注私信	mb_eyuvaqse 21 楼 6 2026-8-11 18:21 0
mb_tsapxgnh 雪币： 0 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 34 粉丝 0 关注私信	mb_tsapxgnh 22 楼 fghhjftcc% 2026-8-11 19:52 0
kingking888 雪币： 3152 活跃值： (6202) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 0 回帖 288 粉丝 6 关注私信	kingking888 23 楼 666 2026-8-11 23:09 0
温xun 雪币： 0 活跃值： (60) 能力值： ( LV2，RANK：10 ) 在线值：发帖 0 回帖 2 粉丝 0 关注私信	温xun 24 楼 666 2026-8-11 23:39 0
mb_dnlhkqvt 雪币： 710 能力值： ( LV1，RANK：0 ) 在线值：发帖 0 回帖 2 粉丝 0 关注私信	mb_dnlhkqvt 25 楼 666 2026-8-12 09:41 0
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