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一、背景介绍

在业务安全领域，滑动验证码已经是国内继传统字符型验证码之后的标配。

众所周知，打码平台和机器学习这两种绕过验证码的方式，已经是攻击者很主流的思路，不再阐述。

本文介绍的是一个冷门的绕过思路和防御方案。

这些积累，均来自于实战之中，希望有用。

二、思路介绍

知己知彼，百战不殆。

如果不清楚攻击者的手段，又如何能制定防御方案？

滑动验证码绕过思路

漏洞名字：session参数重复校验漏洞

思路介绍：

此思路来源于一次对黑产路径的溯源复现，由于每次拖动滑块后

会发送一个Request请求数据包到服务器，服务器会验证这个Request请求数据包里携带的位移参数

来判断是否是拖动滑块到了正确的缺口位置。

而服务器接收的数据包有很多，除了你发送的，也还会有其他人发送的请求

所以需要一个session参数来作为标识。

本文中的”rid”值就是一个session标识。

其中”rid”值是加引号的，因为它只是一个参数。

针对不同的滑动验证码厂商，可能参数命名不一样。

漏洞详情：

在用户客户端完成一次正确的验证码滑动后，发送到服务器的session参数，会在服务器后端，默认隐含生成一个有效时间和一个有效次数的值。

前提条件是正确的滑动。想想这里会不会存在问题?

曾在黑盒测试中发现，有的滑动验证码厂商的后端逻辑设计存在缺陷

一个session参数的有效时间是10分钟，有效使用次数是5次。

那么如何利用呢？

这是我在风控后台的真实业务环境下，挖掘到的一条黑产绕过滑动验证码的手法。

思路剖析：

首先，触发滑动验证机制，如下图类似。

接着，滑动滑块到正确缺口位置，然后抓包。

分析数据包，寻找session参数。通过测试找到”rid”值为session参数。

这里再强调一下，不同的厂商开发的代码，可能对session参数命名不一样。

比如下图，”sessionId”值是另一家厂商的session参数，需要我们去分析判断。

每次滑动正确位移后，使用Brupsuite或者其它中间人代理工具

抓包提取数据包里的session参数（”rid”值），保存到本地。

因为服务器后端默认隐含对我们本地保存的session参数有一个有效时间和有效次数

所以我们不需要再去滑动验证码

直接在session的有效期内发送Request请求数据包到服务器即可验证成功！

上述操作，我用python编写了一个小工具使其流程化。

全自动化过程：调用打码平台滑动验证码滑块到正确位置

使用python的mitmproxy库配合正则提取rid，并写入保存到本地rid.txt。

最后黑产在实际批量注册，薅羊毛或刷赞过程中，遇到触发的滑动验证码机制

只要session在有效期内，只需使用python读取本地的rid.txt内容

调用requests库发送请求数据包，即可绕过滑动验证码。

至此，滑动验证码绕过思路剖析完成。

滑动验证码js接口XSS攻击:

众所周知的跨站脚本攻击—XSS，攻击手法可能很平常

但把常用的攻击手法用在一个不被人注意的地方，有时候会给你意想不到的效果。

在某次实战中，对一个安全公司的真实后台登录页面做黑盒测试。

首先，给到的只有一个这种后台登录页面。

对常规的地方进行一番测试后，并没有发现什么脆弱缺陷。

既是一家安全公司，安全防护做的比较高，也是意料之中的事。

在屏幕前发了很久的呆，没有思路的时候，喜欢倒退，会回到渗透测试最本质的起点，信息收集。

因为这家公司做的是业务安全，了解到这个后台是一个风控数据监测的登录后台。

风控面对的业务场景有：注册、登录、浏览，支付，活动等。

面对的威胁有：恶意爬虫、批量注册、薅羊毛、盗号撞库等。

风控策略有：限制注册登录频率、恶意IP识别、验证码等。

【恶意/正常行为】——【风控策略】——【业务场景】

风控在其中扮演者中间人的角色，无论是一个正常用户的行为还是群控设备的恶意行为

风控一方面会使用策略进行过滤行为

另一方面会将恶意/正常行为会被记录到日志中，进而在后台展示。

至此，信息收集完毕，我们整理一下思路。

我们先看一下手里拿到的测试页面，再对比分析一下上面那段信息。

我们发现这个登录页，是有滑动验证码的。

而对比上面的信息，我将红色框圈出来的文字，构建了一个我的漏洞测试想法。

如果我能控制滑动验证码的输入，那在后台的输出也可能将是可控的。

红色框圈出的最后四个字，“后台展示”，第一反应就是用XSS攻击手法再合适不过了。

开始行动

首先，找到获取滑动验证码的js接口

分析接口参数

找到以下参数：

channel,appId,orgaization,lang,data,sdkver,callback,model,reversion

黑盒XSS——FUZZ

刷新验证码，截断，抓包。

蛮力碰撞，直接把所有的参数的值替换成XSS payload，但这样往往容易失败，因为有些参数是硬编码，一旦更改，服务器返回的respnse就会直接显示reject拒绝。

舍近求远，9个参数，抓9次包，分别替换参数值成XSS payload，最后，几分钟后，成功打到了cookie。

(因为XSS平台更新，当时的记录未保存)

因为是黑盒测试，在漏洞修复后，内部人员把后台触发漏洞的位置告诉了我。

下面这张图是，风控后台的滑动验证码记录的行为信息展示栏，未修复之前这里有一列language的值，就是参数里的”lang”，而插入的XSS payload也就会出现在这个位置。

由于开发人员未考虑到这个隐秘的js接口，所以未做过滤防护，且未申明http only，导致XSS payload可以顺利执行。

最后，在黑盒测试盲打XSS中，很大一部分靠运气。

但使用极限语句再配合一个超短域名的XSS平台，会增加成功率。

风控防御方

滑动验证码可能会部署在：注册、登录、反爬、支付等场景当中，而黑产绕过滑动验证码的技术会有很多种，但凡只要有一种是当前风控策略未考虑的情况，就可能会造成比较严重的损失。

攻击手法总结

从黑产/攻击者的角度，针对滑动验证码，我们介绍了一种绕过的思路：session参数重复校验漏洞，一种攻击的手法：JS接口的XSS攻击。

那么，从风控/防御方的角度，我们如何制定防守方案呢？

才疏学浅，不敢无稽之谈，只能把平时实战之中碰到的问题，记录下来，希望有用。

被动防守——针对攻击者

这里没什么特色，既然是被动防守，自然是要避免亡羊补牢。

针对诸如XSS等OWASP TOP漏洞，不能依赖开发的细心。

除了在业务上线之前，内部测试和攻防测试；

还可以在在业务上线之后，托管类似国外Hackone平台的国内赏金平台，或自运营SRC。

当然，结合考虑预算成本。

主动出击——针对灰黑产

主动出击，针对的是利用滑动验证码，来精准识别灰黑产。

在一次滑动验证码更新升级过程中，发现了一个新思路。

原始过程：在用户完成一次验证码滑动后，将request请求数据包发送给服务器。

升级方案：在服务器后端升级滑动验证码的js代码，使每一个滑动验证码都在用户客户端生成一个或多个随机参数，这些随机参数需要跟随request请求发送到服务器进行一个简单逻辑验证。

重点在于：正常用户只有通过滑动滑块发送的request数据包才一定是携带随机参数的

但并不强制要求发送的request请求携带这些随机参数。

精准识别：因为核心圈的黑产下放的工具，都是通过直接通过发送request请求数据包来进行批量注册、刷量刷赞和恶意爬虫等行为。

称之为：“协议刷”或“打接口”，这种方式效率极高。加上利益化的原因，黑产不会去在乎过程，只在乎是否结果能成功。

升级的方案：只有通过正常滑动滑块，才能发送携带随机参数的request数据包发到服务器。

旧方案：通过以前的旧接口直接发送不携带随机参数的request数据包到服务器也可以通过验证。

在无声无息升级后，两种方案并行运行，那么拐点就到来了。

是不是就意味着旧方案的验证码接口过来的ip，sdk，captcha_flag等数据一定都是源于黑产池；

而升级方案的验证码接口过来的ip，sdk，captcha_flag等数据不说百分百

也绝大部分都是来自正常用户群体。这就悄然无声的就达到了精准识别灰黑产的目的。

持续化：在被黑产发现后，就需要做持续化更新的对抗了。

还是那句，攻防本身就是一场不公平的战斗，或许只要能大大增加黑产攻击者的成本，就是有效果的防守。

三、总结

以上理论，皆为实战总结。希望有用。

如果没有，我想下篇或许会有。

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作者：N10th九号

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