使用Python自动化破解自定义字体混淆信息的方法实例

注意：本示例仅供学习参考～

混淆原理

出于某种原因，明文信息通过自定义字体进行渲染，达到混淆目的。

举个例子：

网页源码 <p>123</p> 在正常字体的渲染下，浏览者看到的是 123 这 3 个数字。

如果创建一种自定义字体，把 1 渲染成 5，那么浏览者看到的便是 523 这 3 个数字。

这样便达到混淆信息的效果，常见于对付爬虫之类的自动化工具。

破解方法

下载自定义字体文件（通常在 css @font-face 中找到），保存成 a.ttf 文件。

安装以下依赖项目

1. tesseract 4.0 及以上版本，以及简体中文(chi_sim)和英文(eng)数据文件。
2. python tesserocr 最新源码(github)版本。
3. python fonttools 库。
4. python pillow 库。

运行以下代码

# -*- coding: utf-8 -*-
本例采用 tesseract OCR 引擎，根据字体文件自动生成密文与明文的字符映射表，实现解密功能。
@author: 李毅
from tesserocr import PyTessBaseAPI, PSM
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
from fontTools.ttLib import TTFont
import string
class OCR(object):
 default_config = {
 # ocr engine
 'data_path': None,
 'lang': 'chi_sim',
 'white_list': None,
 'black_list': None,
 # image
 'font': None,
 'image_size': (60, 60),
 'font_size': 30,
 'text_offset': (15, 15),
 }
 def __init__(self, config={}):
 c = dict(self.default_config)
 c.update(config)
 self.api = PyTessBaseAPI(path=c['data_path'], lang=c['lang'], psm=PSM.SINGLE_CHAR)
 self.img = Image.new('RGB', c['image_size'], color='white')
 self.draw = ImageDraw.Draw(self.img)
 self.font = ImageFont.truetype(c['font'], size=c['font_size'])
 self.text_offset = c['text_offset']
 if c['white_list']:
  self.api.SetVariable('tessedit_char_whitelist', c['white_list'])
 if c['black_list']:
  self.api.SetVariable('tessedit_char_blacklist', c['black_list'])
 self.font_tool = TTFont(c['font'])
 self.empty_char = self._predict_empty_char()
 def _predict_empty_char(self):
 self.api.SetImage(self.img)
 return self.api.GetUTF8Text().strip()
 def is_char_in_font(self, char):
 for t in self.font_tool['cmap'].tables:
  if t.isUnicode():
  if ord(char) in t.cmap:
   return True
 return False
 def predict(self, char):
 ''' 返回转换后的字符，或空串'' '''
 if not self.is_char_in_font(char):
  return char # 若字体无法渲染该字符，则原样返回。此处可酌情移除。
 self.img.paste('white', (0, 0, self.img.size[0], self.img.size[1]))
 self.draw.text(self.text_offset, char, fill='black', font=self.font)
 self.api.SetImage(self.img)
 c2 = self.api.GetUTF8Text().strip()
 if c2 == self.empty_char:
  return '' # 某些字符可能渲染成空白，此时返回空串。
 return c2
class Decoder(object):
 def __init__(self, data_path, font):
 self.cache = {} # 缓存已知的映射关系。
 OCR.default_config.update(dict(data_path=data_path, font=font))
 self.ocr_digit = OCR(dict(
  lang='eng',
  white_list=string.digits,
  black_list=string.ascii_letters,
 ))
 self.ocr_letter = OCR(dict(
  lang='eng',
  black_list=string.digits,
  white_list=string.ascii_letters,
 ))
 self.ocr_other = OCR()
 def decode(self, char):
 if char not in self.cache:
  c2 = self._decode_when_cache_miss(char)
  self.cache[char] = c2 or char
 return self.cache[char]
 def _decode_when_cache_miss(self, char):
 ocr = self.ocr_other
 if char in string.digits:
  ocr = self.ocr_digit
 elif char in string.ascii_letters:
  ocr = self.ocr_letter
 return ocr.predict(char)
if __name__ == '__main__':
 s = '''你好，青划长务, 8175-13-79'''
 d = Decoder('tessdata/', 'a.ttf')
 print(''.join(map(d.decode, s)))

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对三水点靠木的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接