快捷導(dǎo)航

使用Python自動(dòng)化自定義字體混淆信息的方法實(shí)例

更新時(shí)間：2024年09月13日 16:11:04 作者：李毅

今天小編就為大家分享一篇關(guān)于使用Python自動(dòng)化自定義字體混淆信息的方法實(shí)例,小編覺得內(nèi)容挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,具有很好的參考價(jià)值,需要的朋友一起跟隨小編來看看吧

注意：本示例僅供學(xué)習(xí)參考～

混淆原理

出于某種原因，明文信息通過自定義字體進(jìn)行渲染，達(dá)到混淆目的。

舉個(gè)例子：

網(wǎng)頁源碼 <p>123</p> 在正常字體的渲染下，瀏覽者看到的是 123 這 3 個(gè)數(shù)字。

如果創(chuàng)建一種自定義字體，把 1 渲染成 5，那么瀏覽者看到的便是 523 這 3 個(gè)數(shù)字。

這樣便達(dá)到混淆信息的效果，常見于對付爬蟲之類的自動(dòng)化工具。

運(yùn)行以下代碼

# -*- coding: utf-8 -*-
本例采用 tesseract OCR 引擎，根據(jù)字體文件自動(dòng)生成密文與明文的字符映射表，實(shí)現(xiàn)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(zhuǎn)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(shí)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(guān)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(wù), 8175-13-79'''
 d = Decoder('tessdata/', 'a.ttf')
 print(''.join(map(d.decode, s)))

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，謝謝大家對腳本之家的支持。如果你想了解更多相關(guān)內(nèi)容請查看下面相關(guān)鏈接