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
- tesseract 4.0 及以上版本，以及简体中文(chi_sim)和英文(eng)数据文件。
- python tesserocr 最新源码(github)版本。
- python fonttools 库。
- 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，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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