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refactor(结构): 分层重组 + 清除全部废弃路线
做了什么:
- 包改为分层: tcaptcha/{protocol,telemetry,solvers,ocr,adapters,models,tests}
* protocol/ client.py transport.py proxy.py
* telemetry/ crypto.py values.py key.py opcodes.py
disasm.py program.py layout.py modules.py
* solvers/ text_click.py icon_click.py icon_click_rotate.py slider.py
* ocr/ engines.py slicer.py
* adapters/ one_ms.py
- tools/ 里原本是**包运行时依赖**的 tdc_{disasm,program,layout,modules}.py 并入 telemetry/
（放在 tools/ 属于分层倒置），tools/ 只留 CLI: tdc_key_pure.py / tdc_profile.py / cdp_*.js
- crypto.py 529 -> 340 行: 切除「成功样本模板回填」与「Node 插桩兜底」两条老路；
generate_telemetry 只剩 python_values 一种模式，传别的会直接报错并说明原因
- 求解器改名分清: solver.py -> solvers/icon_click.py（client 实际在用的 YOLO+ResNet18 ONNX），
icon_click_solver.py -> solvers/icon_click_rotate.py（仅测试在用，留作对照）
- pyproject: 去掉 ultralytics/onnx（训练栈已删），补上真正在用的 onnxruntime
删除了什么:
- 雨云整条线 + dist/rainyun_qinglong（104M 旧快照）
- 模板回填: models/success_collect_template.b64、tdc_worker.js、analyze_collect_layout.py
- 「补环境」时代浏览器 JS: chrome_fetch/manual_captcha/probe_captcha/solve_in_browser/tdc_browser
- 旧 VM 探索工具 10 个(tdc_collectgen/tdc_slotmap/tdc_lift/tdc_vm_run/tdc_query/tdc_probe 等)
+ 8 个基于它们的旧 verify 脚本
- 训练/标注/评估: train_classifier/train_detector/prepare_yolo/web_labeler/collector/
siamese/evaluate/benchmark_verify
- tcaptcha/core_js/（60 个分析产物）、TOOLCHAIN_REPORT.md（整篇在描述已删工具）
- 3 个已无任何引用的 PyTorch 权重：icon_classifier.pt 43M / yolo_detector.pt 5.9M /
siamese_matcher.pt 1.6M —— 线上只跑 onnx，tcaptcha/ 117M -> 66M
为什么:
- 项目后面要专门承载「滑块 / 文字点选 / 图标点选」三种求解器；扁平包 + 运行时依赖混在
tools/ + 两条已废弃的 collect 生成路线，会让后续扩展持续踩坑
怎么验证:
- .venv/bin/python -m tcaptcha.selftest 全绿
- scripts/verify/verify_offline.py 逐槽全等 + 分段几何一致
- scripts/verify/verify_values.py 4 份真机明文 152/152 逐槽全等
- scripts/verify/send_test.py --mode python_values 1ms 签到页文字点选 errorCode=0
- 回滚点: tag backup/pre-refactor-20261012
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2026-10-12 12:34:57 +08:00 |
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feat(纯算): 以成功样本明文为模板的纯 Python 出包管线 + 证据账本 v2
做了什么
- 从「签到成功-1.har」提取该次会话的 tdc.js, 提取密钥解密出
errorCode=0 那次 collect 的完整明文 (1360 字节), 存为
tcaptcha/models/success_collect_template.b64
- 新增 generate_collect_success(): 以成功样本为结构模板, Python 只回填
轨迹/当前时间戳/随机盐, 其余环境字段 (canvas/WebGL/屏幕/语言/sd.ft) 原样保留
- 新增 _success_style_trajectory(): 按成功样本实测统计生成轨迹
(61 点, dt 均值 30.6ms, 50% 在 0~16ms, 途经 3 个目标, 驻留抖动)
—— 修正了统计正则不允许负增量的 bug (真实 61 点, 此前误数成 18)
- 发现成功样本用 \x00 填充 (不是空格), sd 多一个 ft 字段
- telemetry_mode=python_keyed 默认走该路径; Node 仅提取每构建 XTEA 密钥
- ANALYSIS.md 第七节重写为 v2 证据账本, 显式撤回 4 个无证据结论
验证
- 纯 Python 密文 == 真实 tdc.js 密文 (逐字节)
- 回归: test_xtea_key 11 项、test_glyph_solver 8/8
- 端到端 1ms 实测: 仍 errorCode=12 (诚实记录, 未解决)
结论(见 ANALYSIS.md 7.5-7.7)
- 12 不是"检测到机器人": 同 IP 有成功样本、参数逐字段一致、
真 Chrome 网络栈/真人点击/CDP 均排除
- 剩余假设: H1 需已登录业务会话(未用 auth_token 调 captcha/params 复测)
H3 需有效 qcloud.com cookie(过期 skey 复测不能定论)
- 下一步: 用登录态 auth_token 调 /api/v1/captcha/params,
对比返回是否多出鉴权字段 —— 这是唯一未做且成本低的关键实验
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2026-10-11 19:12:23 +08:00 |
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feat(反VM): 纯 Python 还原 XTEA 算法 + 从 tdc.js 运行时提取每构建密钥
做了什么
- 确认 collect 的加密算法就是教科书 XTEA (32 轮, delta=0x9E3779B9),
并证明 crypto.py 原有的"带加盐"写法只是把两个密钥字折叠:
K' = [k0, k1+salt1, k2+salt2, k3]
- tdc_worker.js 新增 captureKey 模式: 正则改写 VM 的 ADD/XOR opcode 为带日志版本,
用反向引用自动识别栈变量名 (样本=g/雨云实时=j/1ms=M, 版本无关);
匹配数不为 1 时显式报错, 不静默失败
- 密钥反推: (sum + K[j]) 是一次 ADD, 两操作数必有一个等于 r*DELTA,
另一个就是密钥字; 再对 Top-N 候选做 4! 排列 + 明文内容特征验证
- 新增 recover_payload_template / generate_collect_from_template:
运行时标定一次明文模板, 之后轨迹生成/组包/加密/编码全部在 Python
- 新增 tcaptcha/proxy.py 代理提取, client 支持 --proxy-api 遇 12 自动换 IP
为什么
- 服务端只认 collect 的解密结果, 而密钥是每构建随机的;
把算法做成纯 Python 后, 只有"取密钥"依赖 Node, 抗发版能力最强
怎么验证的
- 纯 Python XTEA 加密结果与真实 tdc.js 产物前 48 字节逐字节一致
- 密钥按构建固定的证据: 同一脚本 3 次运行密文首块均为 f6a24e3e4fb5dd2b
- 三份脚本 (样本/雨云实时/1ms实时) 均成功复原密钥
- 雨云 aid 端到端: 纯 Python 出包 -> errorCode=0 + 真实 ticket
- 回归测试: tcaptcha/tests/test_xtea_key.py 11 项断言全过,
文字点选求解 8/8; 新增 tcaptcha/selftest.py 一键复验
已知未解
- 1ms aid=195672344 在答案正确时仍返回 errorCode=12; 已排除密钥、
遥测引擎、出口 IP (4 个住宅代理)、短时频控、静默窗口
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2026-10-11 18:07:09 +08:00 |
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feat(onnx): 全面迁移至 ONNX Runtime，彻底移除 PyTorch 臃肿依赖
- 将 yolo_detector.pt 和 icon_classifier.pt 成功导出为 ONNX 格式
- 重构 solver.py 使用 onnxruntime + OpenCV cv2.dnn.NMSBoxes 纯轻量推理
- 彻底移除青龙对 torch, torchvision, ultralytics 等近 1.5GB 臃肿依赖
- 更新 dist/rainyun_qinglong 部署包与 README 文档
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2026-09-12 11:13:05 +08:00 |
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feat(tcaptcha): 全量151组样本训练，识别率达成97.35%
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2026-09-11 23:21:01 +08:00 |
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升级半自动工作台
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2026-09-11 22:56:03 +08:00 |
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