摘要:注意本示例僅供學習參考混淆原理出于某種原因,明文信息通過自定義字體進行渲染,達到混淆目的。如果創建一種自定義字體,把渲染成,那么瀏覽者看到的便是這個數字。這樣便達到混淆信息的效果,常見于對付爬蟲之類的自動化工具。
注意:本示例僅供學習參考~
出于某種原因,明文信息通過自定義字體進行渲染,達到混淆目的。
舉個例子:
網頁源碼
123
在正常字體的渲染下,瀏覽者看到的是 123 這 3 個數字。下載自定義字體文件(通常在 css @font-face 中找到),保存成 a.ttf 文件。
安裝以下依賴項目
tesseract 4.0 及以上版本,以及簡體中文(chi_sim)和英文(eng)數據文件。
python tesserocr 最新源碼(github)版本。
python fonttools 庫。
python pillow 庫。
運行以下代碼
# -*- coding: utf-8 -*- 本例采用 tesseract OCR 引擎,根據字體文件自動生成密文與明文的字符映射表,實現解密功能。 @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): """ 返回轉換后的字符,或空串"" """ if not self.is_char_in_font(char): return char # 若字體無法渲染該字符,則原樣返回。此處可酌情移除。 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,此時返回空串。 return c2 class Decoder(object): def __init__(self, data_path, font): self.cache = {} # 緩存已知的映射關系。 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,青劃長務, 8175-13-79""" d = Decoder("tessdata/", "a.ttf") print("".join(map(d.decode, s)))
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摘要:,大家好,很榮幸有這個機會可以通過寫博文的方式,把這些年在后端開發過程中總結沉淀下來的經驗和設計思路分享出來模塊化設計根據業務場景,將業務抽離成獨立模塊,對外通過接口提供服務,減少系統復雜度和耦合度,實現可復用,易維護,易拓展項目中實踐例子 Hi,大家好,很榮幸有這個機會可以通過寫博文的方式,把這些年在后端開發過程中總結沉淀下來的經驗和設計思路分享出來 模塊化設計 根據業務場景,將業務...
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