LBBapi_study：滑动認証とバーコード検証の研究プロジェクト

Security
LBBapi_study：滑动認証とバーコード検証の研究プロジェクト

LBBapi_study：滑动認証とバーコード検証の研究プロジェクト

LBBapi_studyは、滑動式キャプチャ認証の自動解決とバーコード認証APIのハンドリングを目的としたPythonプロジェクトです。画像認証の自動化技術とAPI検証手法を組み合わせ、複雑な認証フローの突破や大量のバーコード検証を効率的に行える仕組みを提供します。研究・学習目的のリポジトリであり、実務や商用利用は想定されていません。

https://github.com/dig2pen/LBBapi_study

概要

LBBapi_studyは、中国の開発者による、滑動式キャプチャ認証（スライダーキャプチャ）とバーコード認証APIの解析・自動化を目的としたPythonプロジェクトです。主に二つのモジュールで構成され、ひとつは画像認証を自動的に解析して認証を突破する機能、もうひとつはAPIを通じてバーコードの有効性を検証し、結果を整理・保存する処理を行います。学習や研究目的に特化しており、商用や不正利用を禁止する旨が明記されています。複雑な認証プロセスの自動化に関心がある開発者やセキュリティ研究者に有用なリポジトリです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 53
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 53
  • コミット数: 8
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 滑動式キャプチャ認証を画像解析と機械学習OCRで自動突破
  • バーコード番号のAPI検証および結果の自動管理機能
  • 認証成功時に結果をファイルに保存し、検証作業の効率化を実現
  • 学習・研究用途に特化した、シンプルかつ実用的なコード構成

技術的なポイント

LBBapi_studyの技術的な中核は、滑動式キャプチャ認証の自動化とバーコードAPIの検証にあります。まず「滑動キャプチャ画像認証」モジュール（quite_CaptchaImg.py）では、ユーザが操作するスライダー式の画像認証を模擬するために、OCRライブラリ「ddddocr」を活用し、画像内のスライドパズルの隙間や動作軌跡を解析します。これにより、実際の人間のスライド操作に近い軌跡とタイムスタンプを生成し、サーバ側の認証を突破する仕組みです。防伪码（防偽コード）をnum.txtから読み込み、APIに送信して認証画像を取得。認証成功の判定後、ok.txtやtrue/num.txtに成功結果を記録します。この一連の自動化により、従来手動で行っていた認証突破作業を効率化しています。

次に「バーコード検証モジュール」（quite_BarcodeQueryAgent.py）は、id.txtに記載されたバーコードを一つずつAPIエンドポイントへリクエストし、有効性や一致結果を取得します。APIの応答を解析し、期待される成功条件を満たしたバーコードをtrue/id.txtに出力。これにより大量のバーコード検証をプログラムで一括処理可能にしています。両モジュールともファイル操作で入力・出力を行い、シンプルなワークフロー構築が可能です。

全体的にPythonで記述されており、サードパーティのOCRライブラリを活用した画像認識技術とAPIリクエストの組み合わせにより、現実の認証プロセスを模倣しつつ自動化できる点が特徴です。なお、リポジトリでは明確に学習・研究目的限定とされており、法的・倫理的なリスクに配慮して利用する必要があります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクト概要と利用上の注意
  • id.txt: バーコード番号のリスト入力ファイル
  • num.txt: 防偽コード番号のリスト入力ファイル
  • ok.txt: 認証成功時の結果保存ファイル
  • quite_BarcodeQueryAgent.py: バーコードAPI検証モジュール
  • quite_CaptchaImg.py: 滑動キャプチャ認証突破モジュール
  • true/: 成功した番号を格納するディレクトリ
  • ほか数ファイル：補助的な設定やログなど

まとめ

滑動認証とバーコード検証を自動化する学習用プロジェクト。

リポジトリ情報：