极验GT4的w参数怎么生成的？AES+RSA双层加密与PoW机制分析

免责声明： 本文所有分析均基于公开可访问的前端 JS 代码及极验官网演示页（https://www.geetest.com/adaptive-captcha），仅用于安全研究、学习与了解验证码防护机制。文中所有敏感参数（RSA 公钥模数、captcha_id 等）均来自极验官方公开演示环境，不涉及任何第三方业务系统。请勿将本文技术用于任何未授权的系统，违者后果自负。

一、背景介绍

极验 GT4（第四代行为验证）是国内应用最广泛的人机验证方案之一，支持滑动拼图、文字点选、一点即过、消消乐等多种验证形式。本文以滑动拼图验证（slide） 为研究对象，分析其前端安全机制。

基本交互逻辑：

研究核心难点：

• 识别缺口距离（计算机视觉）
• 还原 w 参数的加密体系（AES-CBC 对称加密 + RSA 非对称加密密钥）
• 工作量证明（PoW）参数计算（动态 bits/hashfunc 适配）

二、整体流程图

本地生成 challenge（UUID v4）+ callback（时间戳）
↓
load 接口（GET /load）
↓ 返回 lot_number、bg、slice、pow_detail、payload、process_token
下载背景图 + 滑块图
↓
ddddocr 识别缺口距离 distance
↓
计算工作量证明 pow_msg / pow_sign
↓
组装 w_data（distance、passtime、userresponse 等字段）
↓
AES-CBC 加密 w_data → aes_data
RSA 加密 AES 密钥 → rsa_data
w = aes_data + rsa_data
↓
verify 接口（GET /verify）→ result: success/fail

三、抓包分析

3.1 load 接口

请求：

GET https://gcaptcha4.geetest.com/load

关键请求参数：

challenge 在 GT4 的 gt4.js 源码中明确写为 config.challenge || uuid()，即业务方不传时自动生成 UUID，因此可本地用 uuid.uuid4() 替代。

响应示例（JSONP 格式）：

geetest_xxxxxxxxxx({
"status": "success",
"data": {
"lot_number": "614c7e56806748cfad5d2eeca241293f",
"captcha_type": "slide",
"bg": "captcha_v4/xxx/bg/xxx.jpg",
"slice": "captcha_v4/xxx/slice/xxx.png",
"ypos": 14,
"pow_detail": {
"version": "1",
"bits": 0,
"datetime": "2026-04-15T21:20:34.369357+08:00",
"hashfunc": "md5"
},
"payload": "AgFD8g…",
"process_token": "ee684e49…",
"payload_protocol": 1
}
})

响应为 JSONP 格式，需动态定位括号位置解析，不能硬编码偏移量（callback 名长度随时间戳变化）。

3.2 verify 接口

请求：

GET https://gcaptcha4.geetest.com/verify

关键请求参数：

四、JS 逆向——w 参数加密体系

w 是 verify 接口的核心参数，其生成逻辑可直接在极验 CDN 分发的 gt4.js（未混淆）中阅读。

4.1 w 参数结构

w = AES_CBC_Encrypt(JSON.stringify(w_data), aes_key) [hex]
+ RSA_Encrypt(aes_key) [hex]

即：AES 加密后的数据 hex 字符串 拼接 RSA 加密密钥 hex 字符串，服务端先用私钥解出 AES 密钥，再解密出 w_data。

4.2 w_data 核心字段

4.3 AES 加密

算法：AES-128-CBC，PKCS7 填充，输出 hex

密钥处理规则（来自 gt4.js 逆向）：

• key_str 长度 < 16：取其 MD5 digest（16 字节）作为密钥
• key_str 长度 ≥ 16：截取前 16 字节
• IV 处理规则相同，默认 IV 为 "0000000000000000"

def AES_Encrypt(word: str, key_str: str, iv_str: str = "0000000000000000") –> str:
"""AES-128-CBC 加密，PKCS7 填充，输出 hex"""
key_bytes = (hashlib.md5(key_str.encode()).digest()
if len(key_str) < 16
else key_str.encode()[:16])
iv_bytes = (hashlib.md5(iv_str.encode()).digest()
if len(iv_str) < 16
else iv_str.encode()[:16])
cipher = AES.new(key_bytes, AES.MODE_CBC, iv_bytes)
return cipher.encrypt(pad(word.encode(), AES.block_size)).hex()

4.4 RSA 加密

算法：RSA PKCS1 v1.5，公钥通过模数（hex）+ 固定指数（65537）构造，输出 hex

RSA 公钥的模数（modulus）虽以 hex 字符串形式存在于 gt4.js 中，但实际使用时需通过调试断点或 Hook 加密函数的方式动态确认其与当前 SDK 版本的对应关系，不建议直接静态读取硬编码。加密的内容是随机生成的 AES 密钥字符串，服务端持有私钥还原后用于解密 w_data。

def RSA_Encrypt(plaintext: str) –> str:
"""RSA PKCS1 v1.5 加密，modulus 需通过调试从 gt4.js 中获取，输出 hex"""
modulus = int("<调试获取的 modulus hex 字符串>", 16)
key = RSA.construct((modulus, 65537))
return PKCS1_v1_5.new(key).encrypt(plaintext.encode()).hex()

4.5 AES 密钥生成

每次请求随机生成 16 字节（4 × 4 位随机 hex），保证每次 w 不重复：

def get_random_key() –> str:
"""生成 16 字节随机 hex 字符串，作为 AES 会话密钥"""
return ''.join(format(random.getrandbits(16), '04x') for _ in range(4))

五、工作量证明（PoW）机制

GT4 在 load 响应中下发 pow_detail，要求客户端提交满足条件的哈希值，用于防刷。

5.1 pow_detail 结构

5.2 pow_msg 格式

pow_msg = f"1|{bits}|{hashfunc}|{datetime}|{captcha_id}|{lot_number}||{random_key}"
pow_sign = hashfunc(pow_msg)

当 bits > 0 时，需循环碰撞直到 pow_sign 满足前导零条件：

def get_pow_info(pow_detail: dict, captcha_id: str, lot_number: str):
"""
动态计算 PoW，适配 bits=0（直接返回）和 bits>0（碰撞循环）两种场景。
"""
bits = pow_detail.get('bits', 0)
datetime = pow_detail.get('datetime', '')
hashfunc = pow_detail.get('hashfunc', 'md5')
hash_fn = hashlib.sha256 if hashfunc == 'sha256' else hashlib.md5
prefix = '0' * (bits // 4) # 需要多少个前导零 hex 字符

while True:
key = get_random_key()
pow_msg = f'1|{bits}|{hashfunc}|{datetime}|{captcha_id}|{lot_number}||{key}'
pow_sign = hash_fn(pow_msg.encode()).hexdigest()
if bits == 0 or pow_sign.startswith(prefix):
return pow_msg, pow_sign

六、图像识别——计算缺口距离

使用开源库 ddddocr 进行滑块缺口匹配，支持直接传入图片二进制，无需写入磁盘：

from ddddocr import DdddOcr

def ddddocr_get_distance(bg: bytes, tp: bytes) –> int:
"""
利用 ddddocr 识别滑块缺口位置，返回滑动距离（像素）。
:param bg: 背景图二进制（带缺口的完整背景）
:param tp: 滑块图二进制（带透明通道的拼图块）
:return: 缺口 x 坐标（像素）
"""
det = DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)
res = det.slide_match(tp, bg, simple_target=True)
return int(res['target'][0])

res['target'] 返回 [left, top, right, bottom]，left 即缺口的 x 坐标。

极验 GT4 图片为标准分辨率（非 Retina 2x），无需额外 /2 校正，与数美等 SDK 不同。

备选方案：OpenCV 模板匹配

若 ddddocr 识别不准，可改用 Canny 边缘检测 + 模板匹配：

import cv2

def opencv_get_distance(bg_path: str, slice_path: str) –> int:
"""OpenCV Canny 边缘检测 + 模板匹配识别缺口距离"""
bg = cv2.imread(bg_path)
tp = cv2.imread(slice_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 统一灰度化
bg_gray = cv2.cvtColor(bg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
tp_gray = (cv2.cvtColor(tp, cv2.COLOR_BGRA2GRAY)
if tp.shape[2] == 4
else cv2.cvtColor(tp, cv2.COLOR_BGR2GRAY))
# 边缘检测后模板匹配
result = cv2.matchTemplate(
cv2.Canny(bg_gray, 50, 150),
cv2.Canny(tp_gray, 50, 150),
cv2.TM_CCOEFF_NORMED
)
return cv2.minMaxLoc(result)[3][0] # max_loc[0] 即 x

七、JSONP 响应解析

GT4 的 load/verify 接口均返回 JSONP 格式，回调函数名包含毫秒级时间戳，长度不固定，不能用固定偏移量（如 [22:-1]）截取，应动态定位括号：

def parse_jsonp(text: str) –> dict:
"""动态解析 JSONP 响应，提取 JSON 部分"""
json_str = text[text.index('(') + 1: text.rindex(')')]
return json.loads(json_str)

八、完整请求流程概述

九、关键知识点总结

十、与数美 SDK（protocol=206）的横向对比

十一、依赖安装

pip install requests pycryptodome ddddocr opencv-python

本文技术仅供安全研究与学习，切勿用于任何未授权系统，违者后果自负。