题记——毛主席教导我们一切帝国主义都是纸老虎
极验验证（http://www.geetest.com）是目前比较前沿新颖的一种验证方式，相比传统的字符型验证码更加人性化，用户验证的时间更短，更具交互性，同时也减少了网站的用户流失。该网站号称“超过200种人机行为特征检测，全面监控可疑机器攻击，快到每30分钟全网特征动态更新，迅速应对突发情况，多达5层异构安全模型滤网 ，360度保护网站安全”。博主最近在写爬虫时目标网站用的就是极验验证的验证，顺带着就破解了一下（就是这么霸气，哈哈）
我们先看一下极验验证是什么。极验验证的验证方式是给你一幅图，随机扣掉一块，让用户滑动滑块把图拼上，就能验证通过。
如图所示
开始时会给你一张原始图片
当鼠标点住滑块时，会出现拼图
用户把滑块拖到拼图缺失位置时，验证就会通过（图配错了，不过没关系，意思大家都懂 ^_^ ）
第一步：模拟浏览器
这里我用的是selenium＋phantomjs的组合，这两个组件估计搞测试的童鞋们应该不会陌生吧，selenium是是一个自动化测试工具，我用它来实现鼠标的操作，phantomjs可以理解为一个无界面浏览器。在写破解程序之前，先把该写的都写了，该伪装的都伪装了，让对面服务器认为这就是一个普通的用户，这一点有过爬虫经验的童鞋都了解，就不再多说了。同时selenium的鼠标操作也不说了，直接挑干的说，进入下一步。
第二步：找到拼图的位置
首先先通过selenium+phantomjs的截图的功能获得原始图片
再将鼠标点击住滑块（clickandhold），等待几秒，截图获得拼图的图片
我是通过比较像素点的方法找到缺失位置的的，当像素点差异过了一定范围，这时在比较该点附近的一些点来比较，确定是不是拼图的边界。附近的比较点有很大的说道，网上一些人说的横向比较（x轴）和竖向比较（y轴）考虑的都不太全面，要考虑拼图上的凸起和凹陷的情况
为什么不能直接通过差异来确定拼图缺失块边界呢。原因是对比的两张图是截图得来的，或多或少会有一些差异，保不齐就有一两个点被程序认为是目标位置的边界。同时也有可能对拼图的阴影位置误判。
第三步：滑动轨迹
前面几步我们知道了滑块应该滑到的位置，当我们让程序滑动时会出现下图的情况
如图所示，我们将滑块滑到了正确的位置，却提示拼图让小怪物吃了，其实是被怀疑是机器人了。应该是人机特征不通过吧。没办法，机器学习的问题就用机器学习的方式来办吧。先到官网的产品体验模块，收集了自己的滑动数据三十组（博主当时比较没底，毕竟号称200多种人机交互特征，再加上比较懒，就没收集太多），之后用数据做了个线性回归，没想到竟然过了。
（鉴于不断有人私信问回归怎么做的，博主在这说一下思路。2017.2.21）
回归算法的缺点大家都知道，是需要严格的假设的，我做这个之前先抽取几组数据做 时间－位移的折线图，发现速度轨迹其实是先快，接近目标点后开始慢的。之后博主取个巧把函数近似看成两个一元一次函数的组合，分别作回归。至于怎么分的函数，很简单，对每组数据点的 速度 做一个聚类。
后记：网上有人说要用神经网络，其实没那么邪乎，并不是什么都要往深度学习上靠，有时简单经典的算法更加实用。本文写的不是特别详细，一些关键之处都是一带而过。因为极验验证是一个非常好的产品，它把用户从无聊糟糕的字符验证码中解脱出来，创造一件精美的瓷器可能需要长年累月的时间，而摧毁它只在松手的一刹那。希望极验验证越办越好。
