ipad协议最新uuid算法逆向分析学习

本文基于当前项目源码，系统拆解「微信 PC/Mac 端滑块验证自动通过」的完整实现思路：
从 UUID 生成协议还原、到 微信 110 安全校验流程仿真，再到核心的 腾讯滑块识别算法（图像模板匹配 + 多尺度 + 去噪 + 并行加速），最后给出一套较完整的 工程优化建议。

代码结构主要文件：


main.go：程序入口，HTTP 服务启动
internal/login/server.go：HTTP API 封装，对外暴露接口
internal/login/uuid.go：微信 UUID 生成算法（协议还原 + RSA + 自制 protobuf）
internal/login/slider.go：完整滑块流程 + 核心图像识别算法

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一、整体架构：从 HTTP 服务到滑块通过

1.1 服务入口与配置


main.go 的逻辑非常简洁：

从
config.json 或命令行参数加载 HTTP 监听端口启动登录模块的 HTTP Server

核心代码：

cfg := loadConfig("config.json")
addr := cfg.HTTP
if *flagHTTP != "" {
    addr = *flagHTTP
}
if err := login.StartHTTPServer(addr); err != nil {
    log.Fatal(err)
}

设计要点：

配置优先级：命令行
-http 覆盖配置文件，便于运维动态调整端口模块化：具体业务逻辑全部下沉到
internal/login 模块，入口文件保持极简

1.2 对外暴露的 3 类 HTTP API

在
internal/login/server.go 中，HTTP Server 主要暴露了 3 类接口：


/api/solve：一键完成整个微信滑块验证流程
/api/generate-uuid：仅根据 deviceId 生成微信 UUID
/api/slider：仅调用腾讯滑块识别（给 appid / aid）

路由注册：

func StartHTTPServer(addr string) error {
    http.HandleFunc("/", handleRoot)
    http.HandleFunc("/api/solve", handleSolve)
    http.HandleFunc("/api/generate-uuid", handleGenerateUUID)
    http.HandleFunc("/api/slider", handleSlider)
    http.HandleFunc("/swagger.json", handleSwagger)
    http.HandleFunc("/docs", handleDocs)
    log.Printf("HTTP listening on %s", addr)
    return http.ListenAndServe(addr, nil)
}

每个接口都做了：

严格的 Method 校验（仅允许
POST）入参校验：防止空字符串或 Swagger 默认示例
"string" 被误传代理配置支持：允许通过 SOCKS5 代理访问外网（
ProxyIP/ProxyUsername/ProxyPassword）

这部分主要是工程包装层，真正有技术含量的核心算法在
uuid.go 和
slider.go 中。

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二、UUID 协议还原：伪装成真实微信客户端

2.1 目标：构造与微信官方一致的 UUID

微信 PC/Mac 客户端在安全验证时，会携带一个「复杂编码过的 UUID」，本项目通过逆向还原其构造逻辑，在
BuildWeChatUUID 中完整复现：

func BuildWeChatUUID(
    deviceIDHex, deviceInfo, authKeyText string,
    uin, cliVer uint32,
    deviceType string,
) (string, error)

整体流程：

解析设备 ID：
deviceId 为 16 进制字符串，转成
[]byte可选 authKey 解码：支持 Base64 或 Hex，自适应解析构造内部 PB 消息（ULDDInfo）使用微信的 RSA 公钥对内部 PB 进行加密构造外层 PB 消息（ULSRequest）整体 Base64 + URL 编码，输出最终 UUID

2.2 手写 protobuf：内部与外部 PB 结构

项目没有用官方 protobuf 库，而是直接用位运算拼字段，模拟 proto 的编码规则：

const (
    wireVarint = 0
    wireBytes  = 2
)

func appendKey(dst []byte, fieldNum int, wireType int) []byte {
    key := uint64(uint64(fieldNum)<<3 | uint64(wireType))
    return appendVarint(dst, key)
}

2.2.1 内部 PB：ULDDInfo（设备 + 授权信息）

func encodeULDDInfo(did []byte, ddstr string, ak []byte, uin uint32) []byte {
    var out []byte
    if len(did) > 0 {
        out = appendBytesField(out, 1, did)     // DeviceID, 设备ID
    }
    if ddstr != "" {
        out = appendStringField(out, 2, ddstr)  // SoftType, 设备类型(XML)
    }
    if len(ak) > 0 {
        out = appendBytesField(out, 3, ak)      // authkey, 登录后可获取
    }
    if uin != 0 {
        out = appendUint32Field(out, 4, uin)    // uin
    }
    return out
}

字段含义：

1：设备 ID（二进制）2：SoftType（XML 字符串，包含系统、MAC、UUID 等）3：authkey（可空）4：uin（一般为 0）

2.2.2 外层 PB：ULSRequest（请求封装）

func encodeULSRequest(cliVer, certVer uint32, deviceType string, encryptBuff []byte) []byte {
    var out []byte
    if cliVer != 0 {
        out = appendUint32Field(out, 1, cliVer) // 客户端版本
    }
    if certVer != 0 {
        out = appendUint32Field(out, 2, certVer) // 证书版本
    }
    if deviceType != "" {
        out = appendStringField(out, 3, deviceType) // 设备类型，如 "UnifiedPCMac 11 x86_64"
    }
    if len(encryptBuff) > 0 {
        out = appendBytesField(out, 4, encryptBuff) // RSA 加密后的内部 PB
    }
    return out
}

外层 PB 的作用是告诉服务器：

我是哪个版本的客户端（
cliVer）使用哪一版公钥证书（
certVer）当前设备类型（
deviceType）以及真实的设备信息密文（
encryptBuff）

2.3 RSA 公钥与 softtype 伪装

2.3.1 微信 RSA 公钥

const (
    wechatRSAModulusHex = "DE40F877600A44..." // 省略
    wechatRSAExponent   = 65537
)

通过
math/big 构造出
rsa.PublicKey，再用标准库
rsa.EncryptPKCS1v15 加密内部 PB。
这里的 modulus 与 exponent 必须与微信服务器一致，否则服务器无法解密。

2.3.2 softtype XML：构造逼真的设备指纹


CreateSoftTypeXML 用随机生成的 UUID 和 MAC 地址，构造一份看起来逼真的软硬件信息：


<k3>：系统版本（如 macOS 15）
<k9>：设备名称（如 MacBook Pro）
<k10>：CPU 核心数（如 24）
<k19>：随机 UUID
<k24>：随机 MAC 地址
<k33>：应用名（微信）
<k51>：Bundle ID（
com.tencent.xin）
<k54>：微信版本（4.1.0）

意义：

提升 UUID 的“真实性”，模拟真实设备可通过调整字段，实现 设备指纹随机化，降低批量封禁风险

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三、微信 110 安全流程仿真：从 ticket 到 verify_capt

完整流程在
solveSliderFlowWithClient 中实现，它仿真了 PC/Mac 微信在进行设备登录安全校验时的 HTTP 调用链。

3.1 输入与整体流程

输入：

ticketUrl：来自微信页面（包含
ticket 参数）uuid：通过前文算法生成client：可带代理的
*http.Client

先从 URL 中解析出
ticket：

u, err := url.Parse(ticketURL)
q := u.Query()
ticket := q.Get("ticket")
if ticket == "" {
    return errors.New("ticketUrl 中缺少 ticket 参数")
}

之后按微信协议依次执行：


precheck：预检查是否允许继续验证
get_verify_method：获取验证方式和
verify_id
get_capt_info：获取滑块验证码相关参数（包括 appid）调用腾讯滑块服务：计算出滑块坐标并获取
rand_str、
ticket
verify_capt：将滑块结果回填给微信 110

3.2 step=precheck

请求 URL（简化展示）：

https://weixin110.qq.com/security/acct/extdevauthslavecgi
    ?t=extdevsignin/slaveverify
    &ticket=...
    &step=precheck

请求体：

{
  "uuid": "生成的uuid",
  "precheck": {
    "ticket": "ticket值"
  }
}

通过
postJSONResp 发送，并检查：


ret == 0：表示成功
next_step：一般为
get_verify_method

3.3 获取 verify_id：get_verify_method

类似的 POST 请求，只是
step 改为服务端返回的
next_step，body 中对应字段名称动态填充。
返回中关键字段为：


data.verify_id：后续验证码接口统一基于此 ID

若没有
verify_id，流程立即中止。

3.4 获取滑块信息：get_capt_info

请求 URL（简化）：

https://weixin110.qq.com/security/acct/commverifycodecgi
    ?secverifyid=verify_id
    &step=get_capt_info

请求体：

{"uuid": "uuid", "ccdata": ""}

关键返回字段：


appid：后续腾讯滑块识别用到的
aid

项目对
appid 做了健壮处理，兼容
float64/int/string 三种 JSON 类型，避免浮点导致的科学计数法问题。

3.5 调用腾讯滑块：tencentSliderWithClient

拿到
appid 后，调用：

randStr, hkTicket, err := tencentSliderWithClient(cookieClient, ua, appid)


tencentSliderWithClient 内部完成：

获取验证码图片及参数（大图、小图、sess、prefix、y 坐标）图像模板匹配，找到缺口的 x 坐标调验证接口，获取
rand_str 和
ticket在必要时自动重试（例如 errorCode=50：识别不准确）

这是核心算法部分，详见下一节。

3.6 回填结果：verify_capt

最后一步，将
rand_str、
ticket、
app_id 等信息回填给微信 110：

{
  "uuid": "uuid",
  "rand_str": "滑块返回的randStr",
  "app_id": "appid",
  "ticket": "滑块返回的ticket",
  "ccdata": ""
}

返回：


ret == 0：滑块验证成功，整个安全流程结束其他：根据
err_msg 打印错误信息

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四、腾讯滑块识别算法：图像模板匹配 + 并行多尺度

这一部分是项目的算法核心，主要集中在
slider.go 中：


tencentSliderWithClient：滑块识别总控逻辑
getCaptchaImageURLs：获取大图、小图与相关参数
findGapPositionSimple：缺口位置查找算法
matchTemplate：归一化互相关模板匹配（多线程）
postCaptcha：提交坐标到腾讯验证接口

4.1 总控逻辑：最多 16 次重试

简化后的核心循环：

for attempt := 1; attempt <= 16; attempt++ {
    // 获取验证码参数（大图/小图 URL、sess、prefix、初始 y 等）
    bgURL, spriteURL, sess, _, prefix, inity, err := getCaptchaImageURLs(directClient, ua, appid)
    ...

    // 图像识别：找缺口 x 坐标
    xPosition, err := findGapPositionSimple(bgURL, spriteURL, directClient)
    ...

    // y 坐标来自 JSON 的 init_pos
    yPosition := inity

    // 提交验证码验证请求
    randStr, ticket, err = postCaptcha(directClient, sess, prefix, xPosition, yPosition)

    if err != nil {
        // 若为「识别不准确」错误（errorCode=50），继续重试
        // 其他错误直接返回
    }
}

容错策略：

网络/解析/图像错误：只要未到第 16 次，继续尝试业务 errorCode=50：说明坐标接近但不精确，继续重试，提高成功率16 次仍失败则返回整体失败

4.2 获取验证码参数：getCaptchaImageURLs

向
https://t.captcha.qq.com/cap_union_prehandle 发送 GET 请求，主要参数：


aid：应用 ID（来自
appid）
ua：先 Base64 再 URL 编码的 UA 字符串其他诸如
captype=7、
clientype=1 等

举例：

uaBase64 := base64.StdEncoding.EncodeToString([]byte(ua))
uaEncoded := url.QueryEscape(uaBase64)

url := fmt.Sprintf(
  "https://t.captcha.qq.com/cap_union_prehandle?aid=%s&...&ua=%s&...",
  url.QueryEscape(appid),
  uaEncoded,
)

返回为 JSONP 格式
_aq_978959({...})，需要先截取出 JSON 再解析。
解析后依次读取：


state == 1：状态正常
sess、
sid：会话标识
data.dyn_show_info.instruction：必须等于
"拖动下方滑块完成拼图"
dyn_show_info.fg_elem_list[1].init_pos[1]：初始 y 坐标
inity
data.comm_captcha_cfg.pow_cfg.prefix：
pow_answer 用的前缀
dyn_show_info.bg_elem_cfg.img_url：大图相对 URL
dyn_show_info.sprite_url：小图相对 URL

最终拼接大图/小图完整 URL：

bgImgURL = "https://t.captcha.qq.com" + bgImgURL
spriteURL = "https://t.captcha.qq.com" + getString(dynShowInfo, "sprite_url")

4.3 缺口位置查找：findGapPositionSimple

4.3.1 图像下载与裁剪

下载大图、小图：

bigImg, err := loadImageFromURL(bgImgURL, client)
smallImg, err := loadImageFromURL(spriteURL, client)

转为
*image.RGBA，方便后续像素操作：

bigImgRGBA := imageTo24Bit(bigImg)
smallImgRGBA := imageTo24Bit(smallImg)

在小图中 从固定坐标裁剪模板区域（作者经验值）：
起点
(140, 490)尺寸
120 x 120

cropX, cropY, cropSize := 140, 490, 120
croppedSmallImg, err := cropImage(smallImgRGBA, cropX, cropY, cropSize, cropSize)

对尺寸进行一系列检查，防止越界或模板比大图更大。

这一块属于根据现有滑块图素材“总结出的经验参数”，未来若腾讯改了素材布局，这个区域可能需要重新标定。

4.3.2 多尺度匹配 + 并行计算

为了适配可能的缩放变化，使用了多尺度策略：

scales := []float64{1.0, 0.8, 1.2}

对每个
scale 启动一个 goroutine：

按比例缩放裁剪坐标与尺寸，再从小图中裁出模板用
imaging.Resize 将大图整体缩放大图、小图都转为灰度图，再进行中值滤波去噪调
matchTemplate 做模板匹配，计算相关系数将在缩放图上的
xScaled 坐标折返成原始坐标：
originalX = int(float64(xScaled) / s)

所有结果用 channel 收集，最后选取 相关系数最高 的结果：


bestScale：最佳尺度
bestCorr：对应的相关系数
bestX：对应的原图 x 坐标

并在结尾进行边界裁剪，保证
bestX 落在
[0, bigWidth] 范围内。

4.3.3 匹配实现：归一化互相关（NCC）

核心思想：在大图上滑动模板窗口，对每个位置计算：

[
ext{corr} = frac{mathrm{Cov}(T, W)}{sigma_T cdot sigma_W}
]

其中：

(T)：模板像素灰度(W)：当前窗口区域的灰度(sigma_T, sigma_W)：标准差(mathrm{Cov})：协方差

实现细节：

先计算模板的均值与标准差使用
runtime.NumCPU() 决定 worker 数量，按行切分任务进行并行计算每个 worker 扫描若干行，计算对应窗口的相关系数，写入共享数组（通过
mu 互斥锁保护）扫描完后在结果矩阵中找出 最大相关系数 对应的
(maxX, maxY)若
maxCorr < 0.3（阈值），认为匹配不可靠，返回错误

4.4 提交验证：postCaptcha

一旦得到坐标
(x, y)，通过表单请求提交给腾讯：

data := url.Values{}
data.Set("sess", sess)
data.Set("pow_answer", powAnswer)
data.Set("ans", fmt.Sprintf(
  `[{"elem_id":1,"type":"DynAnswerType_POS","data":"%d,%d"}]`,
  x, y,
))

resp, err := client.PostForm("https://t.captcha.qq.com/cap_union_new_verify", data)

返回 JSON 中关键字段：


errorCode == "0"：成功，取出
randstr 与
ticket
errorCode == "50"：识别不准确，交由上层逻辑重试其他 errorCode：根据
errMessage 返回详细错误信息

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五、工程与算法优化建议

下面从 稳定性、性能、可维护性、安全性 四个维度，给出一些实际可落地的优化建议。

5.1 HTTP 与错误处理层面

细粒度超时控制：
目前以
http.Client.Timeout 为主，可以进一步拆分：


DialContext 超时（连接建立）
TLSHandshakeTimeout
ResponseHeaderTimeout 等
可以通过自定义
Transport 实现精细控制。

智能重试策略：
对不同错误类型采用不同策略：

DNS/TLS/临时网络错误：可以快速重试HTTP 4xx：一般不重试，直接返回业务错误（errorCode=50）：保留当前多次重试逻辑

日志分级与开关：
大量
fmt.Printf 适合 debug，但生产环境建议：

使用结构化日志库（如
zap/
logrus）支持
DEBUG/INFO/WARN/ERROR 级别提供开关关闭详细 debug 输出

5.2 图像识别算法优化

模板区域自动搜索：
当前模板裁剪坐标
(140, 490, 120x120) 是经验值，对特定版本素材有效。
可以考虑：

在小图中通过 透明度 + 边缘检测 自动找出滑块块区域或做一次类似
findValidBounds 的有效区域检测，自动确定模板位置
这样在腾讯调整 UI 时可减少人工维护。

多尺度策略调参：
当前使用
{1.0, 0.8, 1.2} 三个尺度：

若实测缩放差异不大，可只保留
1.0，提升性能若素材在不同机型/缩放下变化大，可增加
{0.9, 1.1} 等细粒度尺度建议将 scale 列表抽到配置中，方便在线调参

并发度控制：
每个 scale 开 1 个 goroutine，
matchTemplate 内部又按 CPU 核心数开多 worker：

并发度约为
len(scales) * NumCPU，在高并发请求下可能压满 CPU建议：
引入
semaphore/worker pool，对“并行匹配任务”做全局限流通过配置项提供“快速模式/精细模式”切换（可调 scales 与 kernelSize）

5.3 代码结构与可维护性

按职责拆分文件/包：


captcha/httpflow：只负责微信 110 + 腾讯滑块 HTTP 流程
captcha/imageproc：专门负责图像预处理与模板匹配
captcha/uuid：单独放 UUID 相关逻辑
便于做单元测试与独立演进，例如更换为深度学习识别等。

单元测试建议：

为
matchTemplate、
denoiseImage、
cropImage 等纯算法函数准备固定的输入图与期望输出为
BuildWeChatUUID 做“协议兼容性测试”：如果有官方客户端抓包结果，可对比生成值是否一致

5.4 安全与合规性注意

代理凭据保护：


ProxyUsername/
ProxyPassword 绝不应直接输出到日志可以仅记录「是否配置了认证」或记录散列值，避免泄露

服务侧频控与配额：

建议在 HTTP 层实现简单的 QPS/IP 限制外加任务配额控制，防止被恶意刷请求导致 IP 封禁

指纹随机化策略：

在 softtype XML、UA 字符串中加入多套模板，根据任务/租户随机切换统一规划“设备池”，而不是每次完全随机，方便排查问题与控制风险

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六、教学总结与实践路线

6.1 学习路径建议

基于本项目，推荐给工程师的学习路径：

HTTP Client 与代理：理解
http.Client、自定义
Transport、SOCKS5 代理配置协议还原与编码：手写 protobuf、RSA 加密、Base64 + URL 编码这一整条数据链路图像基础与模板匹配：
图像格式（RGBA/Gray）中值滤波去噪归一化互相关（NCC）模板匹配
并发模型：goroutine + channel + waitgroup 的组合，以及如何控制并发度与资源占用

实际操作上，可以：

为每个子模块写一个最小 demo：
只做 UUID 生成输出的 CLI 工具只做模板匹配的小程序，将两张本地图输入，输出匹配坐标与得分
最终把这些模块组合成一套完整的“自动过滑块服务”

6.2 项目未来的升级方向

服务层面：

增加任务队列 + worker 池，支撑更高并发集成 Prometheus 指标（成功率、平均耗时、errorCode 分布）加入调用频控与多租户隔离

算法层面：

尝试使用更高级的图像特征（边缘检测、HOG 等）提升鲁棒性在有数据积累的前提下，引入轻量级深度学习模型做缺口定位

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通过这份源码，我们看到一个完整的「逆向协议 + 工程实现 + 图像算法 + 并发优化」的实战案例。
无论是想深入 图像算法/机器学习，还是想打磨 高并发分布式服务，这个项目都可以作为一个非常好的起点与教材。