验证码测试的解决方案
前几天一位新同事向我请教了一个问题，其问题的重点是图文验证码怎么去测试？当时由于时间关系，只是大致给他说了下测试框架，趁着闲暇时间的总结，也把解决方案分享给大家。
1 认识验证码
测试验证码，首先我们应当了解清楚验证码是什么？其存储位置在哪里？其原理是什么？做到知己知彼。
1.1 验证码的由来和作用
验证码，英文简写是“CAPTCHA”，其全称是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”，即全自动区分计算机和人类的图灵测试，是一种区分其用户是计算机还是人类的公共全自动程序算法。最早是由卡内基梅隆大学的路易斯·冯·安和IBM的John Langford在2002年提出，这个验证码形式的问题是由计算生成并评判，但必须只允许有意识的人才能解答。
后期被广泛用于安全信息领域，以有效防范恶意的程序算法对信息系统进行暴力性的攻击破解，比如：防范密码破解、信息盗窃、钱财转移等恶意行为。
同时也发展为多种形式的验证码。常见的有手机短信验证码、Email验证码、视频验证码、手机语音验证码、拼图验证码、静态图文验证码、GIF动态图文验证码等，其验证码的内容包含数字、字母、汉字、人文数理、人与物识别等。其中图文验证码是网站验证中最常见的一种，也是我们身边人最熟悉的一种，也是本文重点介绍测试对象。
1.2 验证码的存储
既然在网页中的验证码是图文验证码，以图片文字的形式显示出来，那么在网页源码可能存在于以下几种方式：
（1）存储于文件中
（2）HTML语句中直接放入经过编码的验证码信息
（3）HTML语句中直接放入请求的验证码URL信息
（4）计算机生成验证码后，一般以session方式将验证码存储在服务器进程
（5）存储于redis等nosql数据库中，通过调用nosql的客户端驱动查询
（6）存储于数据库，通过进程内的接口进行查询或者直接进行数据库查询
计算机服务器生成验证码后，就会缓存起来，原因在于方便用户提交验证码时进行验证。
1.3 验证码的原理
当用户需要验证时，服务器端将内存中临时生成的验证码发至客户端，为了其安全性，通常在发送后的一个有效时间内（比如：1分钟）就会删除其验证码，用户在有效时间内输入验证答案。其具体过程如下：
首先，前端网页通过一个URL来对后端进行请求；接着，后端接收到前端的请求后，它将生成一个随机图文，然后把该随机图文存储于与对应客户端的session中；然后，将该随机图文进行图像处理，使计算机难以识别而人类容易辨别，经过处理的图文（.png、.jpg等多种格式）直接发至前端；最后，前端验证用户输入图文的验证答案，与后端生成的验证码是否一致，若一致则成功登录获取消息，反之不能通过。
2 如何测试验证码
测试验证码，既要测试其功能性，又要测试其安全性；手动测试和自动化测试均不可缺少，相互互补，尽可能覆盖缺陷。
2.1 手动测试
手动测试的核心，测试用例的设计。针对验证码测试的测试用例主要参考点如下：
| 有效时间内 | 无效时间间 |
|---|---|
| 输入图文中正确的顺序的验证码 | 输入图文中正确的顺序的验证码 |
| 输入图文中正确的倒序的验证码 | 输入图文中正确的倒序的验证码 |
| 输入已验证过的正确验证码 | 输入已验证过的正确验证码 |
| 输入正确验证码的部分 | 输入正确验证码的部分 |
| 不输入任何信息 | 不输入任何信息 |
| 空格输入 | 空格输入 |
| 空格 + 正确验证码 | 空格 + 正确验证码 |
| 正确验证码 + 空格 | 正确验证码 + 空格 |
| 输入“验证码 + 空格 + 验证码” | 输入“验证码 + 空格 + 验证码” |
| 输入特殊字符 | 输入特殊字符 |
| …… | …… |
根据完善的测试用例一步一步执行，最大化做到细致精准。
2.2 自动化测试
自动化测试取决于产品的生命周期，考虑自动化测试工具所带来的效益。自动化测试更多的精力放在测试案例的设计、需求的分析、自动化环境框架的搭建以及自动化测试脚本的编写上。但是针对验证码的性质，随机生成的验证码不能使计算机简单的识别，这一点使自动化测试遇到了一定的困难瓶颈，通俗的说：验证码和自动化测试是对着干的。
因此，自动化工具测试到验证码时，针对不同程度安全性的要求，使用相应效率的解决方案。其解决方案包括：注释验证码、设置验证码开关、设置万能验证码、记录Cookies信息、验证码图文识别等。
2.2.1 注释验证码模块
这是在安全性要求较低的情况下的解决方案，经过项目组的沟通，在测试阶段，开发人员将验证码模块的相关代码注释掉，等上线时取消注释。当然这样给测试人员在测试阶段减小了麻烦，但是上线正式生产环境中，该验证码模块可能给系统带来一定的障碍风险。
2.2.2 设置验证码开关
经过项目组的沟通，开发人员设置一个验证码开关模块，当手动测试时，按着测试用例进行执行；当自动化测试时，关闭验证码模块。
2.2.3 设置万能验证码
这是在安全性要求相对较高的情况下的解决方案，经过项目组的沟通，开发人员设置一个万能验证码。在设置万能验证码时，应当区分测试环境与生产环境，比如：判断当前是否是测试环境（通常情况下根据读取服务器配置文件就可判断是否是测试环境）？如果是，则输入万能验证码直接通过；如果不是，则继续按着正常的验证流程去验证。
设置万能验证码的解决方案与注释验证码的解决方案相比，该方案设置的万能验证码模块的代码可以上线，几乎不会给系统带来障碍风险，同时这样，手动测试与自动化测试均很方便。
2.2.4 记录Cookies信息
通过向browser添加Cookies，这样就可以绕过介入的验证码，而在用户介入前通过add_cookie( )方法将介入信息添加到Cookies，这样一来，若再一次访问系统时将自动的介入。
但是记录Cookies还是存在不足。一方面体现在有效Cookies是有时间限制，一旦过期无效，再次访问系统时需要重新获取；另一方面体现在如果找不到输入框名，就无法向输入框内输入介入信息。
2.2.5 验证码图文识别
如果测试人员用图文识别技术解决了自动化测试动态随机验证码，那这也相当于产品的一个Bug，使其系统并不是那么具有安全性。但为了系统的完整性，针对高级别程度安全需求的系统，利用验证码图文识别技术进行测试。
2.2.5.1 OCR图像识别
当前OCR图像识别技术已经比较成熟，能够很容易地识别出简单的图文验证码。对此大多数网站都逐步提升了图文验证码的复杂度，比如：加噪、扭曲图文等操作。当然这种对抗也正是系统不断升级的原因，敌对性发展。
针对图文验证码的加噪，测试时应当对图文先降噪，再识别；针对图文验证码的扭曲，测试时应当Machine Learning、Pattern Recognition等技术算法提取图文特征，再匹配正确的图文验证码。
2.2.5.2 Python-tesseract图像识别
除了OCR图像识别技术，还可以通过Python-tesseract识别图文验证码，需要用到tesseract-ocr图像识别工具，能够读取.png、.jpg、.gif等常规格式的图片文件。
综上所述，针对验证码的测试，最佳的解决方案就是手动测试与自动化测试并行。
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