文章总结： 本文记录了某信息公示平台搜索滑块验证的逆向过程。通过抓包分析滑块校验接口，发现参数a和b源自初始化数据的Base64编码，参数c为滑动距离经RSA加密后再Base64编码。作者利用Hook定位关键代码，使用Python复现了加密逻辑，并结合dddocr库识别缺口距离，最终实现了绕过滑块验证获取查询数据。 综合评分： 80 文章分类： 逆向分析,WEB安全,安全工具,实战经验
JS逆向 — 信息公示平台搜索滑块逆向
逆向有你
2026年3月10日 09:34 河南
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目标：实现搜索后，滑块验证，得到结果。
网站：aHR0cHM6Ly94eGdzLmNoaW5hbnBvLm1jYS5nb3YuY24vZ3N4dC9uZXdMaXN0
1.显示输入搜索关键字，触发滑块验证，在/slideCaptcha 也没有什么校验直接，直接拿到了数据，a和b后面要用到的参数，c中有cutImage和oriImage是背景和缺口图的base64编码数据。
2.接下来校验滑块走一遍，看看如何拿到搜索后的数据。slide_captcha_check滑块的校验，请求参数中有a b c三个，验证成功后，请求 /gridQuery.html获得搜索后的数据。所以只需要分析这三个参数的由来就行。
3.在slide_captcha_check中，msg结果我是遇到三种，大致看一下a b c 都是=结尾的很像base64 下面就hook到生成的地方看看。
success 验证成功
jcaptha invalid好像是超时无效
jcaptha wrong 滑块的距离不对
- 先是测试一下hook JSON中stringify，parse，能用，找到参数生成后，往上跟栈，往上走一步，发现t是生成后的结果，看一下t是如何来的。
(function () { var stringify = JSON.stringify; JSON.stringify = function (params) { console.log("Hook JSON.stringify ——> ", params); debugger; return stringify(params); }})();(function () { var parse = JSON.parse; JSON.parse = function (params) { console.log("Hook JSON.parse ——> ", params); debugger; return parse(params); }})();
5.在往上跟一步，打上断点后，刷新页面重新定到滑动滑块后，继续往上分析栈，在checkLocation中发现了熟悉的字段，可以清空其他断点，只定这三个。
6.先看a b 的值，是valuea和valueb经过encodedata得到的，value a b就是和返回图片base64数据一起返回的 a b，encodedata就是base64编码。
7.主要是看一下c的生成，在c编码前，是对上面定义的a，this.moveX,顾名思义是滑动的距离，转成字符串，经过this.$getRsaCode得到的结果， 直接跳转进去看看源码，打下断点。
8.这是一个典型的rsa加密，创建JSEncrypt对象，JSEncrypt 是一个 JavaScript 库，用于执行 RSA 加密和解密操作。设置公钥，知道这些条件后直接上python代码。
默认密钥大小 (default_key_size)：1024位，表示RSA密钥的长度。
默认公钥指数 (default_public_exponent)：010001（十进制65537）。
def rsa_encrypt(t): # 公钥字符串 PEM格式 public_key_str = """-----BEGIN PUBLIC KEY----- 公钥 -----END PUBLIC KEY-----""" public_key = RSA.import_key(public_key_str) cipher = PKCS1_v1_5.new(public_key) message = str(t).encode('utf-8') encrypted_bytes = cipher.encrypt(message) encrypted_str = base64.b64encode(encrypted_bytes).decode('utf-8') return encrypted_str
9.得到的rsa加密滑动距离结果后，在进行base64编码得到c。
10.滑块距离识别同样使用的dddocr，或者使用cv2，识别成功率五五开吧，看背景图缺口是纯白色，把滑块改成白色再用对比，感觉会成功率高一点把（有佬优化了，教教小生）。
def get_distance(bg, tp, save_path=None): det = DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False) res = det.slide_match(tp, bg, simple_target=True) if save_path is not None: # 将背景图片的二进制数据加载为Pillow Image对象 left, top, right, bottom = res['target'][0], res['target'][1], res['target'][2], res['target'][3] bg_image = Image.open(io.BytesIO(bg)) draw = ImageDraw.Draw(bg_image) draw.rectangle([left, top, right, bottom], outline="red", width=2) bg_image.save(save_path) logger.info(f"已保存标注后的图片到: {save_path}") return res return res
10.至此该网站搜索的滑块分析完了，大致不难，感谢观看，给点热心值，感谢老铁们。
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