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hello_js_reverse_skill/scripts/experiment_transport_ab.py
T
yml2213 344eea2194 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
2026-10-12 12:34:57 +08:00

118 lines
4.8 KiB
Python

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
传输指纹单变量实验: errorCode=12 是否由 HTTP/TLS 指纹决定?
依据: AGENTS.md §2.1 (用服务端响应画生死线) / §5.6 (先怀疑自己的工具) / ANALYSIS.md §7.6。
已确证的事实 (2026-10-11):
* 同一 aid (1ms 195672344) + 同一套腾讯云登录 cookie + 同一 prehandle 参数下,
**真实浏览器** (har/签到成功-1.har, 点选.har) 对 cap_union_new_verify 只得到
50 / 9 / 0 —— **从不 12**;
* 本客户端 (httpx, HTTP/1.1 + OpenSSL) 在不同 cookie / IP / 时序 / 后端下**恒为 12**;
* 答案正确 (OCR 后验 1.0)、XTEA 密钥为实时构建真密钥 → 12 与载荷内容无关。
→ 剩下唯一被测到的差异: **"谁在发这个 HTTP"** (JA3/JA4 + HTTP/2 + 头序 + 头大小写)。
本脚本**只改传输层**, 其余 (cookie / 参数 / 题型 / 求解器) 完全相同:
A) transport=httpx (基线)
B) transport=curl (curl_cffi impersonate=chrome)
判读:
A=12 且 B=0 -> 12 = 传输指纹问题; 纯算流程只需换传输层即可通过
A=12 且 B=12 -> 传输指纹也不够, 需回到"真实浏览器页面上下文"(H1/H2) 或 collect 内容
用法:
.venv/bin/python scripts/experiment_transport_ab.py --both \
--uin 100012108023 --skey <skey> --csrf <qcmainCSRFToken> --intl 1
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import json
import sys
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(ROOT))
from tcaptcha.protocol.client import KIND_TEXT_CLICK, TencentCaptchaClient # noqa: E402
TRANSPORTS = {"a": ("httpx", None), "b": ("curl", "chrome")}
def run_once(tag: str, transport: str, impersonate, cookies, args) -> dict:
client = TencentCaptchaClient(
aid=args.aid,
entry_url=args.entry_url,
referer=args.referer,
wb=args.wb,
accept_kinds=(KIND_TEXT_CLICK,),
telemetry_mode=args.telemetry,
proxy=args.proxy,
cookies=cookies,
transport=transport,
impersonate=impersonate,
)
try:
result = client.solve(max_retries=args.retries, max_refreshes=args.refreshes)
finally:
client.close()
raw = result.get("raw_response") or {}
print(f"\n[{tag}] transport={transport} impersonate={impersonate} "
f"success={result['success']} errorCode={raw.get('errorCode')} "
f"ticket={(raw.get('ticket') or '')[:24]}")
if result.get("error"):
print(f" error={result['error']}")
return result
def main() -> int:
ap = argparse.ArgumentParser(description="传输指纹单变量实验 (httpx vs curl_cffi)")
ap.add_argument("--aid", default="195672344")
ap.add_argument("--entry-url", default="https://1ms.run/console/personal/benefits/check-in")
ap.add_argument("--referer", default="https://1ms.run/")
ap.add_argument("--wb", default="1")
ap.add_argument("--retries", type=int, default=3)
ap.add_argument("--refreshes", type=int, default=20, help="换题上限 (1ms 会随机下发滑块/图标/文字)")
ap.add_argument("--telemetry", default="python_keyed", choices=["python_keyed", "python"])
ap.add_argument("--proxy", default=None)
ap.add_argument("--uin", default="")
ap.add_argument("--skey", default="")
ap.add_argument("--csrf", dest="csrf", default="", help="qcmainCSRFToken")
ap.add_argument("--intl", default="1")
ap.add_argument("--both", action="store_true", help="先跑 A(httpx) 再跑 B(curl)")
ap.add_argument("--only", choices=["a", "b"], default="b")
args = ap.parse_args()
cookies = {k: v for k, v in {
"uin": args.uin, "skey": args.skey, "qcmainCSRFToken": args.csrf, "intl": args.intl,
}.items() if v}
print(f"[*] cookie 数量={len(cookies)} 代理={args.proxy} telemetry={args.telemetry}")
plan = ["a", "b"] if args.both else [args.only]
summary = {}
for which in plan:
transport, impersonate = TRANSPORTS[which]
tag = f"{which.upper()} {transport}"
r = run_once(tag, transport, impersonate, cookies or None, args)
summary[which] = str((r.get("raw_response") or {}).get("errorCode"))
print("\n=== 判读 ===")
print(json.dumps({"A_httpx": summary.get("a"), "B_curl_chrome": summary.get("b")},
ensure_ascii=False))
if args.both:
a, b = summary.get("a"), summary.get("b")
if a == "12" and b == "0":
print("=> 传输指纹是 12 的自变量: 换 curl_cffi(Chrome 指纹) 即可通过")
elif a == "12" and b == "12":
print("=> 传输指纹不足: 回到 H1/H2(真实浏览器页面上下文) 或 collect 内容")
else:
print("=> 结果非典型, 需人工判读")
return 0
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())