请滑动进行人机验证是什么意思

就是让你按住滑动检验是否是你本人

由于计算机网络在某个时点上不够稳定，出现异常，谷歌为了验证到底是真人在操作还是计算机自动程序的操作而进行验证，一般只要通过了人机验证即可正常使用。

人机验证是一种全自动区分计算机和人类的图灵测试，俗称验证码。验证码作为一种简单便捷的防御机制在计算机安全技术领域得到了广泛的使用，防止互联网受到恶意攻击，是网络应用中区分人机最重要的手段。目前，验证码主要分为以下几个基类：文本验证码、图形验证码和音视频验证码。

随着计算机技术的飞速发展，文本和图像验证码很容易被计算机视觉和深度学习技术以很高的准确率破解。一些新颖的基于基类的验证码形式也被提出，手势验证码就是其中之一，其主要利用一些不同的手姿势之间的差异来构建验证方式，例如，申请公布号：cn105718776a，名称为“一种三维手势验证方法及系统”的发明专利申请，公开了一种三维手势验证方法，通过匹配向客户端发送的手势动作和从客户端返回的手势动作来进行人机验证的方法，解决了传统验证码中难以被肉眼准确识别或者极易被自动机器程序识别的问题，其存在的缺陷是，向客户端发送的手势动作类别有限，客户端行为可以被保存并模拟回放，降低了其安全性。

滑动验证码也是一种新型验证码，其主要利用鼠标移动产生滑动轨迹，进而进行合法性的判断，例如，申请公布号：cn106991315a，名称为“手势验证的验证方法及系统”的发明专利申请，公开了一种基于滑动轨迹特征的身份认证方法，该发明给出含有随机生成的参考轨迹，预设最小匹配度，根据用户绘制的相似轨迹用以匹配参考推断，并利用相近的颜色来融合目标轨迹和背景图片，导致传统的图像处理方法失效，从而提升了人机验证的安全性。但由于目前目标检测网络强大的定位能力，造成目标轨迹易被定位，并且自动化检测工具可以简单的来模拟鼠标操作，绘制滑动轨迹，造成人类滑动行为易被模拟，该方法的安全性降低，并且模拟的操作与合法用户的操作之间的差异性没有得到充分的利用。因此，如何在保证友好型的基础上进一步提高验证码的安全性仍是该领域一项亟待解决的问题。

python处理滑动验证码,除了调用chrome

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains

import PIL.Image as image

import time,re, random

import requests

try:

from StringIO import StringIO

except ImportError:

from io import StringIO

#爬虫模拟的浏览器头部信息

agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:33.0) Gecko/20100101 Firefox/33.0'

headers = {

'User-Agent': agent

}

# 根据位置对图片进行合并还原

# filename:图片

# location_list:图片位置

#内部两个图片处理函数的介绍

#crop函数带的参数为(起始点的横坐标，起始点的纵坐标，宽度，高度）

#paste函数的参数为(需要修改的图片，粘贴的起始点的横坐标，粘贴的起始点的纵坐标）

def get_merge_image(filename,location_list):

#打开图片文件

im = image.open(filename)

#创建新的图片,大小为260*116

new_im = image.new('RGB', (260,116))

im_list_upper=[]

im_list_down=[]

# 拷贝图片

for location in location_list:

#上面的图片

if location['y']==-58:

im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,166)))

#下面的图片

if location['y']==0:

im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))

new_im = image.new('RGB', (260,116))

x_offset = 0

#黏贴图片

for im in im_list_upper:

new_im.paste(im, (x_offset,0))

x_offset += im.size[0]

x_offset = 0

for im in im_list_down:

new_im.paste(im, (x_offset,58))

x_offset += im.size[0]

return new_im

#下载并还原图片

# driver:webdriver

# div:图片的div

def get_image(driver,div):

#找到图片所在的div

background_images=driver.find_elements_by_xpath(div)

location_list=[]

imageurl=''

#图片是被CSS按照位移的方式打乱的,我们需要找出这些位移,为后续还原做好准备

for background_image in background_images:

location={}

#在html里面解析出小图片的url地址，还有长高的数值

location['x']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][1])

location['y']=int(re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][2])

imageurl=re.findall("background-image: url\(\"(.*)\"\); background-position: (.*)px (.*)px;",background_image.get_attribute('style'))[0][0]

location_list.append(location)

#替换图片的后缀,获得图片的URL

imageurl=imageurl.replace("webp","jpg")

#获得图片的名字

imageName = imageurl.split('/')[-1]

#获得图片

session = requests.session()

r = session.get(imageurl, headers = headers, verify = False)

#下载图片

with open(imageName, 'wb') as f:

f.write(r.content)

f.close()

#重新合并还原图片

image=get_merge_image(imageName, location_list)

return image

#对比RGB值

def is_similar(image1,image2,x,y):

pass

#获取指定位置的RGB值

pixel1=image1.getpixel((x,y))

pixel2=image2.getpixel((x,y))

for i in range(0,3):

# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置

if abs(pixel1[i]-pixel2[i])=50:

return False

return True

#计算缺口的位置

def get_diff_location(image1,image2):

i=0

# 两张原始图的大小都是相同的260*116

# 那就通过两个for循环依次对比每个像素点的RGB值

# 如果相差超过50则就认为找到了缺口的位置

for i in range(0,260):

for j in range(0,116):

if is_similar(image1,image2,i,j)==False:

return i

#根据缺口的位置模拟x轴移动的轨迹

def get_track(length):

pass

list=[]

#间隔通过随机范围函数来获得,每次移动一步或者两步

x=random.randint(1,3)

#生成轨迹并保存到list内

while length-x=5:

list.append(x)

length=length-x

x=random.randint(1,3)

#最后五步都是一步步移动

for i in range(length):

list.append(1)

return list

#滑动验证码破解程序

def main():

#打开火狐浏览器

driver = webdriver.Firefox()

#用火狐浏览器打开网页

driver.get("htest.com/exp_embed")

#等待页面的上元素刷新出来

WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='36b6-8466-2e31-8fb1 gt_slider_knob gt_show']").is_displayed())

WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='8466-2e31-8fb1-0fc8 gt_cut_bg gt_show']").is_displayed())

WebDriverWait(driver, 30).until(lambda the_driver: the_driver.find_element_by_xpath("//div[@class='2e31-8fb1-0fc8-f22f gt_cut_fullbg gt_show']").is_displayed())

#下载图片

image1=get_image(driver, "//div[@class='8fb1-0fc8-f22f-a73b gt_cut_bg gt_show']/div")

image2=get_image(driver, "//div[@class='0fc8-f22f-a73b-dbea gt_cut_fullbg gt_show']/div")

#计算缺口位置

loc=get_diff_location(image1, image2)

#生成x的移动轨迹点

track_list=get_track(loc)

#找到滑动的圆球

element=driver.find_element_by_xpath("//div[@class='f22f-a73b-dbea-7313 gt_slider_knob gt_show']")

location=element.location

#获得滑动圆球的高度

y=location['y']

#鼠标点击元素并按住不放

print ("第一步,点击元素")

ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform()

time.sleep(0.15)

print ("第二步，拖动元素")

track_string = ""

for track in track_list:

#不能移动太快,否则会被认为是程序执行

track_string = track_string + "{%d,%d}," % (track, y - 445)

#xoffset=track+22:这里的移动位置的值是相对于滑动圆球左上角的相对值，而轨迹变量里的是圆球的中心点，所以要加上圆球长度的一半。

#yoffset=y-445:这里也是一样的。不过要注意的是不同的浏览器渲染出来的结果是不一样的，要保证最终的计算后的值是22，也就是圆球高度的一半

ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=track+22, yoffset=y-445).perform()

#间隔时间也通过随机函数来获得,间隔不能太快,否则会被认为是程序执行

time.sleep(random.randint(10,50)/100)

print (track_string)

#xoffset=21，本质就是向后退一格。这里退了5格是因为圆球的位置和滑动条的左边缘有5格的距离

ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()

time.sleep(0.1)

ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()

time.sleep(0.1)

ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()

time.sleep(0.1)

ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()

time.sleep(0.1)

ActionChains(driver).move_to_element_with_offset(to_element=element, xoffset=21, yoffset=y-445).perform()

print ("第三步，释放鼠标")

#释放鼠标

ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()

time.sleep(3)

#点击验证

# submit = driver.find_element_by_xpath("//div[@class='a73b-dbea-7313-496d gt_ajax_tip success']")

# print(submit.location)

# time.sleep(5)

#关闭浏览器,为了演示方便,暂时注释掉.

#driver.quit()

#主函数入口

if __name__ == '__main__':

pass

main()

往右划的验证码，是在验证什么？

目前滑动验证码的功能主要还是增加用户的安全，验证的是这是人为操作还是机器操作，防止一些不法分子利用自动程序恶意注册登录、暴力破解密码以及批量操作（刷单、发帖）等行为。如果没有验证码，暴力破解密码后就可以直接登录，相反，如果设置了验证码，程序很难识别，那么就无法登录成功。除此之外，还可以防止黑客恶意攻击从而导致服务器压力太大而崩溃，比如论坛灌水、刷页、刷票等，有些论坛回复需要输入验证码就是出于这个目的。

1、识别判断出现的滑动验证码。

这个步骤并不复杂，在编程里有很多这样的调试工具，根据实际应用场景选择合适的专业工具。然后利用一段获取图片的代码自动获取到带有滑动验证码的图片的信息。最后通过相应代码获取它们的网络地址，并将其下载并保存到本地。

2、确定滑动验证码的滑动位置，如果是那种带有缺口位置的验证码，就需要拖动拼合滑块才能完成验证。

将保存在本地的带有滑动验证码的图片调出来然后分析图片中的相关信息。这个步骤，就需要用到图像匹配技术。通俗的讲，就是用相应的原生代码进行图像匹配识别以及坐标定位。

3、根据上述收集到相关信息计算滑块移动轨迹并模拟人移动滑块的整个过程。

计算出了滑块移动的轨迹图，接下来就需要模拟人移动滑块的过程。现在的滑动验证码识别安全性很高，绝大多数都加入了机器学习模型，也就是说，人在移动滑块的时候不可能是匀速的。所以说，只是简单的匀速滑动肯定是被认定为机器操作。因此模拟人拖动滑块的过程中需要加入几个过程，比如先加速，再减速，适当加入回退和随机抖动，尽可能的模拟人的行为。滑动的过程可以通过在代码中设置相应变量，再加上相应公式就可以解决，对于专业人员并不复杂。

向右滑动完成验证,图片会动怎么办?

验证时,滑动屏幕跟着动,应该是软件或者屏幕问题,可以慢慢排查。首先相同软件在另一部手机是否有同样问题,其次手机触屏幕是否有问题或者失灵现象。

手机滑动验证码解决两种不同的方式：

1：手机的方法,首先我们需要打开手机,找到相关的界面。

2：然后用手指点住需要滑动的部位,向右移动。

3：将需要移动的部位移动到位置以后松开就可以完成验证了。

4：对于电脑版的话,方法也是相同的,就是用鼠标进行操作就可以了。

图形验证是指在图片上显示验证码,图片上的字符可以动态显示,还可以加入一些随机干扰素,随机字符颜色等。

图形验证码是验证码的一种。验证码(CAPTCHA)是Completely Automated PublicTuring test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写，是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。

可以防止:恶意破解密码、刷票、论坛灌水，有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上用验证码是现在很多网站通行的方式，我们利用比较简易的方式实现了这个功能。

这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。

怎样能单指下滑看到验证码

打开手机的设置，点击状态栏与通知进入。点击顶部预览样式选项进入。勾选悬浮的选项。进入通知管理页面，点击信息。

很多用户使用手机浏览器登录某个网站时，发现网站网页显示不完全，提示需要滑动验证码时，无法滑动，这是因为浏览器浏览网页的模式设置为“自适应”或“手机模式”导致的。

验证码是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序，验证码问题由计算机生成并评判，只有人类才能解答，可以防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水等问题，分为Gif动画验证码、手机短信验证码、手机语音验证码和视频验证码。

美团优选为什么要滑块验证

因为滑块验证码是由图片验证码衍生后的产物，其本质是一种区分真实用户和僵尸程序的一种图灵测试。一些黑客会利用机器技术在某些业务应用中进行刷票（多次点击投票）、发广告、窃取客户密码等恶意操作，滑块验证码就是用来避免这种情况的，企业应用通过滑块验证码确定操作者身份为真实用户，才允许进行下一步操作。具体来说，在注册、发帖、发评论、投票、提交密码前添加滑动验证码，可以防止批量注册、发广告、刷票和破解密码等恶意操作。而滑块验证码是在网站、APP等应用中常见的一种验证方式，通过按照一定规则滑动滑块到指定位置完成验证，才可以进行下一步操作。滑块验证码有两种设计，一种是在滑动框内“一滑到底”即完成验证的，还有一种是滑动滑块拼合拼图完成验证的。由于拼图式的滑块验证码安全性更高，趣味性更强，所以多数网站或APP都选择了拼图式的滑块验证码。

拼图式的滑块验证码在业务应用中有三种展现形式，触发式、嵌入式和弹出式。触发式即鼠标光标移入验证条后才显示验证拼图，不影响网页原有的排版。嵌入式即拼图验证区域直接嵌入展示在网页，清晰直观，便于用户使用。弹出式一般可以绑定自有验证方式，点击验证后才弹出滑动验证码，比如用户输入用户名和密码，点击登录后，页面弹出滑块验证码。