【简信CRM-注册安全分析报告】

news2024/11/27 3:46:03

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:

  1. 暴力破解密码,造成用户信息泄露
  2. 短信盗刷的安全问题,影响业务及导致用户投诉
  3. 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
    在这里插入图片描述

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、 简信CRM PC端注册入口

简介:简信软件是中国专业的企业管理平台和生态式企业服务提供商,专注于企业级管理软件(CRM/HRM/OA/ERP等)的营销、咨询、研究、实施、培训、服务,致力于为全球企业提供一站式数字化服务解决方案。
其核心产品——《简信CRM》是专业级的企业客户和销售管理软件,目前简信CRM标准化产品已达到千万级的用户量,开源版CRM系统下载达到300多万次, 产品已覆盖30000多家大、中、小、微型企业,涉及制造业、教育业、服务业、金融业、政府机构等100多种行业。

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二、 安全性分析报告:

采用腾讯的智能验证,包含点击和滑动验证,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。

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三、 测试方法:

前端界面分析,这是腾讯v2版本,比较简单,网上有大量的文章参考, 我们采用模拟器的方式,关键点主要模拟器交互、距离识别和轨道算法3部分。

1. 模拟器交互部分



private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(Jxycrm.class);
	private TencentClientV2 tencentClient = new TencentClientV2("tencent");

	private final String INDEX_URL = "https://cloud.jxycrm.com/pc/#/login#register";

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

			// 请输入公司名字
			WebElement corpElement = driver.findElement(By.xpath("//input[@placeholder='请输入公司名字']"));
			String corpName = NickName.getFamily() + NickName.getName()+"信息技术有限公司";
			corpElement.sendKeys(corpName);
			// 输入手机号
			Thread.sleep(1000);
			List<WebElement> phoneElements = driver.findElements(By.xpath("//input[@placeholder='请输入手机号']"));
			phoneElements.get(1).sendKeys(phone);

			Thread.sleep(1 * 1000);
			// 点击获取验证码
			List<WebElement> sendElements = driver.findElements(By.id("TencentCaptcha"));
			sendElements.get(1).click();

			// 计算移动距离
			RetEntity ret = tencentClient.moveExec(driver);
			if (ret.getRet() == -1) {
				System.out.println("moveExec ret=" + ret);
				return null;
			}
			Thread.sleep(1 * 1000);
			WebElement gtElement = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.xpath("//button/span[contains(text(),'s)后可获取')]"), 20);
			String msg = (gtElement != null) ? gtElement.getText() : null;
			retEntity.setMsg(msg);
			// 验证码已发送,请关注手机短信,5分钟内有效
			if (msg != null && msg.contains("s)后可获取")) {
				retEntity.setRet(0);
			}
			return retEntity;
		} catch (Throwable e) {
			System.out.println("phone=" + phone + ",e=" + e.toString());
			for (StackTraceElement ele : e.getStackTrace()) {
				System.out.println(ele.toString());
			}
			return null;
		} finally {
			driver.manage().deleteAllCookies();
		}
	}


 
	public RetEntity moveExec(WebDriver driver, boolean switchTo) {
		RetEntity retEntity = new RetEntity();
		retEntity.setRet(-1);

		if (switchTo) {
			// 获取到验证区域
			WebElement iframe = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("tcaptcha_iframe"), 100);
			if (iframe == null) {
				System.out.println("moveExec() tcaptcha_iframe|timeout!!!");
				return null;
			}
			driver.switchTo().frame(iframe);
		}

		sleep(500);
		// 获取带阴影的背景图
		String bgUrl = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("slideBg"), 500).getAttribute("src");
		sleep(500);
		// 获取带阴影的小图
		WebElement webSlide = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("slideBlock"), 100);
		String sUrl = webSlide.getAttribute("src");
		sleep(500);
		if (bgUrl == null || "".equals(bgUrl) || sUrl == null || "".equals(sUrl)) {
			System.out.println("moveExec() err: bgUrl=" + bgUrl + ",sUrl=" + sUrl);
			return retEntity;
		}
		String style = null;
		try {
			Map<String, String> outMap = openCv2.getMoveDistance("tencent", bgUrl, sUrl);
			String distanceStr = (outMap != null) ? outMap.get("distance") : null;
			String width = (outMap != null) ? outMap.get("width") : null;
			Double left = 38.0 * 680 / 340;// 起点距左边距离
			Double act = (Double.parseDouble(distanceStr) - left - Double.parseDouble(width)) * 340.0 / 680.0;
			Integer distance = act.intValue();
			System.out.println("moveExec()  distance(" + distanceStr + ")=" + distance);

			// 获取滑动按钮
			if (distance == null || distance <= 0) {
				return retEntity;
			}
			WebElement moveElemet = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("tcaptcha_drag_button"), 100);
			sleep(500);
			// 滑动
			ActionMove.move(driver, moveElemet, distance);
			sleep(400);
			// 滑动结果
			String gtInfo = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("statusSuccess"), 100).getText();
			if (gtInfo == null || "".equals(gtInfo)) {
				sleep(200);
				gtInfo = ChromeDriverManager.waitElement(driver, By.id("statusError"), 100).getText();
			}
			System.out.println("moveExec() gtInfo=" + gtInfo);
			retEntity.setMsg(gtInfo);
			if (gtInfo.contains("只用了") || gtInfo.contains("无敌了")) {
				retEntity.setRet(0);
			} else if (gtInfo.contains("再试一次") || gtInfo.contains("恍惚了") || gtInfo.contains("半路丢了")) {
				retEntity.setRet(-1);
			}
			return retEntity;
		} catch (Exception e) {
			System.out.println("moveExec() style=" + style + "," + e);
			retEntity.setMsg(e.toString());
			return retEntity;
		}
	}
	

2. 距离识别

/**
	 * 
	 * @param ckSum
	 * @param bigBytes
	 * @param smallBytes
	 * @param factory
	 * @return { width, maxX }
	 */

	public String[] getOpenCvDistance(String ckSum, byte bigBytes[], byte smallBytes[], String factory, int border) {
		try {
			String basePath = ConstTable.codePath + factory + "/";
			File baseFile = new File(basePath);
			if (!baseFile.isDirectory()) {
				baseFile.mkdirs();
			}
			// 小图文件
			File smallFile = new File(basePath + ckSum + "_s.png");
			FileUtils.writeByteArrayToFile(smallFile, smallBytes);
			// 大图文件
			File bigFile = new File(basePath + ckSum + "_b.png");
			FileUtils.writeByteArrayToFile(bigFile, bigBytes);
			// 边框清理(去干扰)
			byte[] clearBoder = (border > 0) ? ImageIOHelper.clearBoder(smallBytes, border) : smallBytes;
			File tpFile = new File(basePath + ckSum + "_t.png");
			FileUtils.writeByteArrayToFile(tpFile, clearBoder);

			String resultFile = basePath + ckSum + "_o.png";
			return getWidth(tpFile.getAbsolutePath(), bigFile.getAbsolutePath(), resultFile);
		} catch (Throwable e) {
			logger.error("getMoveDistance() ckSum=" + ckSum + " " + e.toString());
			for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace()) {
				logger.error(elment.toString());
			}
			return null;
		}
	}

	/**
	 * 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 }
	 */
	private 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;
		}
	}

3. 轨道生成及移动算法

/**
	 * 根据距离获取滑动轨迹
	 * 
	 * @param distance需要移动的距离
	 * @return
	 */
	public static List<Integer> getTrack(int distance) {
		List<Integer> track = new ArrayList<Integer>();// 移动轨迹
		List<Integer[]> list = getXyTrack(distance);
		for (Integer[] m : list) {
			track.add(m[0]);
		}
		return track;
	}

	/**
	 * 双轴轨道生成算法,主要实现平滑加速和减速
	 * 
	 * @param distance
	 * @return
	 */
	public static List<Integer[]> getXyTrack(int distance) {
		List<Integer[]> track = new ArrayList<Integer[]>();// 移动轨迹
		try {
			int a = (int) (distance / 3.0) + random.nextInt(10);
			int h = 0, current = 0;// 已经移动的距离
			BigDecimal midRate = new BigDecimal(0.7 + (random.nextInt(10) / 100.00)).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
			BigDecimal mid = new BigDecimal(distance).multiply(midRate).setScale(0, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 减速阈值
			BigDecimal move = null;// 每次循环移动的距离
			List<Integer[]> subList = new ArrayList<Integer[]>();// 移动轨迹
			boolean plus = true;
			Double t = 0.18, v = 0.00, v0;
			while (current <= distance) {
				h = random.nextInt(2);
				if (current > distance / 2) {
					h = h * -1;
				}
				v0 = v;
				v = v0 + a * t;
				move = new BigDecimal(v0 * t + 1 / 2 * a * t * t).setScale(4, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);// 加速
				if (move.intValue() < 1)
					move = new BigDecimal(1L);
				if (plus) {
					track.add(new Integer[] { move.intValue(), h });
				} else {
					subList.add(0, new Integer[] { move.intValue(), h });
				}
				current += move.intValue();
				if (plus && current >= mid.intValue()) {
					plus = false;
					move = new BigDecimal(0L);
					v = 0.00;
				}
			}
			track.addAll(subList);
			int bk = current - distance;
			if (bk > 0) {
				for (int i = 0; i < bk; i++) {
					track.add(new Integer[] { -1, h });
				}
			}
			System.out.println("getMoveTrack(" + midRate + ") a=" + a + ",distance=" + distance + " -> mid=" + mid.intValue() + " size=" + track.size());
			return track;
		} catch (Exception e) {
			System.out.print(e.toString());
			return null;
		}
	}

	/**
	 * 模拟人工移动
	 * 
	 * @param driver
	 * @param element页面滑块
	 * @param distance需要移动距离
	 * @throws InterruptedException
	 */
	public static void move(WebDriver driver, WebElement element, int distance) throws InterruptedException {
		List<Integer[]> track = getXyTrack(distance);
		if (track == null || track.size() < 1) {
			System.out.println("move() track=" + track);
		}
		int moveY, moveX;
		StringBuffer sb = new StringBuffer();
		try {
			Actions actions = new Actions(driver);
			actions.clickAndHold(element).perform();
			Thread.sleep(20);
			long begin, cost;
			Integer[] move;
			int sum = 0;
			for (int i = 0; i < track.size(); i++) {
				begin = System.currentTimeMillis();
				move = track.get(i);
				moveX = move[0];
				sum += moveX;
				moveY = move[1];
				if (moveX < 0) {
					if (sb.length() > 0) {
						sb.append(",");
					}
					sb.append(moveX);
				}
				actions.moveByOffset(moveX, moveY).perform();
				cost = System.currentTimeMillis() - begin;
				if (cost < 3) {
					Thread.sleep(3 - cost);
				}
			}
			if (sb.length() > 0) {
				System.out.println("-----backspace[" + sb.toString() + "]sum=" + sum + ",distance=" + distance);
			}
			Thread.sleep(180);
			actions.release(element).perform();
			Thread.sleep(500);
		} catch (Exception e) {
			StringBuffer er = new StringBuffer("move() " + e.toString() + "\n");
			for (StackTraceElement elment : e.getStackTrace())
				er.append(elment.toString() + "\n");
			logger.error(er.toString());
			System.out.println(er.toString());
		}
	}

4. OpenCv 轮廓匹配测试样例:

在这里插入图片描述

四丶结语

简信软件是中国专业的企业管理平台和生态式企业服务提供商,专注于企业级管理软件(CRM/HRM/OA/ERP等)的营销、咨询、研究、实施、培训、服务,致力于为全球企业提供一站式数字化服务解决方案。其核心产品——《简信CRM》是专业级的企业客户和销售管理软件,目前简信CRM标准化产品已达到千万级的用户量,开源版CRM系统下载达到300多万次, 产品已覆盖30000多家大、中、小、微型企业,涉及制造业、教育业、服务业、金融业、政府机构等100多种行业,拥有一定的互联网架构设计能力, 采用的是通俗的滑动验证产品, 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#

戳这里→康康你手机号在过多少网站注册过!!!

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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