Robin_stocks项目中的Robinhood设备验证机制解析与解决方案
2025-07-07 13:23:56作者:段琳惟
背景介绍
Robinhood作为美国流行的股票交易平台,近年来不断加强其安全验证机制。在robin_stocks开源项目中,开发者遇到了设备验证流程变更带来的登录问题。本文将深入分析这一机制的技术原理,并提供完整的解决方案。
设备验证机制解析
1. 设备令牌生成原理
Robinhood采用独特的设备标识机制,通过以下算法生成设备令牌:
- 生成16个0-255的随机整数
- 将每个整数转换为2位16进制表示
- 按特定格式拼接(4-2-2-2-6的分组模式)
这种机制确保了每个设备都有唯一的标识符,防止跨设备滥用。
2. 验证流程演进
Robinhood的验证流程经历了几个阶段:
- 初始阶段:仅需用户名密码
- 二阶段验证:增加短信验证码
- 当前阶段:强制设备批准验证
新的验证流程引入了Sheriff Challenge机制,需要用户通过已认证设备(如手机APP)进行授权。
技术实现方案
核心代码解析
设备令牌生成
def generate_device_token():
rands = [random.randint(0, 255) for _ in range(16)]
hexadecimals = [format(x, "02x") for x in rands]
return "-".join([
"".join(hexadecimals[:4]), # 前4字节
"".join(hexadecimals[4:6]), # 接下来2字节
"".join(hexadecimals[6:8]), # 接下来2字节
"".join(hexadecimals[8:10]), # 接下来2字节
"".join(hexadecimals[10:]) # 剩余6字节
])
验证流程处理
验证流程的核心是处理Sheriff Challenge:
- 初始化验证请求
- 获取验证状态
- 提交验证响应
- 确认验证结果
def _validate_sherrif_id(device_token, workflow_id, mfa_code=None):
# 初始化验证请求
payload = {
'device_id': device_token,
'flow': 'suv',
'input': {'workflow_id': workflow_id}
}
response = requests.post(VERIFICATION_URL, json=payload)
# 处理验证响应
if "id" in response.json():
inquiry_url = f"{INQUIRY_BASE_URL}/{response.json()['id']}/user_view/"
res = requests.get(inquiry_url).json()
# 提交验证码
challenge_id = res['context']['sheriff_challenge']['id']
challenge_response = requests.post(
f"{CHALLENGE_URL}/{challenge_id}/respond/",
json={'response': mfa_code or input("请输入验证码: ")}
)
# 确认验证结果
if challenge_response.json().get("status") == "validated":
final_response = requests.post(
inquiry_url,
json={"sequence": 0, "user_input": {"status": "continue"}}
)
return final_response.json()["result"] == "workflow_status_approved"
最佳实践建议
-
验证方式选择:
- 推荐使用短信验证而非设备验证,稳定性更高
- 设备验证更适合长期保持登录状态的场景
-
错误处理:
- 实现重试机制,建议3-5次重试
- 每次重试间隔10-30秒为宜
-
会话管理:
- 成功登录后保存access token
- 设置合理的token过期时间(默认86400秒/24小时)
-
安全注意事项:
- 不要硬编码用户名密码
- 妥善保管设备令牌
- 敏感信息使用环境变量存储
完整解决方案
将验证方式切换回短信验证后,完整的登录流程如下:
- 生成设备令牌
- 发送登录请求
- 处理可能的验证流程
- 获取并保存access token
def robinhood_login(username, password):
device_token = generate_device_token()
payload = {
"grant_type": "password",
"scope": "internal",
"client_id": CLIENT_ID,
"device_token": device_token,
"username": username,
"password": password,
}
response = requests.post(LOGIN_URL, data=payload)
if response.status_code != 200:
data = response.json()
if "verification_workflow" in data:
if _validate_sherrif_id(device_token, data["verification_workflow"]["id"]):
response = requests.post(LOGIN_URL, data=payload)
return response.json().get("access_token")
总结
Robinhood的安全机制不断升级,开发者需要及时调整代码适配。本文提供的解决方案通过:
- 正确生成设备标识
- 处理Sheriff Challenge验证流程
- 实现完整的登录生命周期管理
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0258PublicCMS
266万多行代码修改 持续迭代9年 现代化java cms完整开源,轻松支撑千万数据、千万PV;支持静态化,服务器端包含,多级缓存,全文搜索复杂搜索,后台支持手机操作; 目前已经拥有全球0.0005%(w3techs提供的数据)的用户,语言支持中、繁、日、英;是一个已走向海外的成熟CMS产品Java00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
- Dd2l-zh《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。Python011
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
136
1.89 K

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
71
63

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.28 K

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
918
550

飞桨多语言OCR工具包(实用超轻量OCR系统,支持80+种语言识别,提供数据标注与合成工具,支持服务器、移动端、嵌入式及IoT设备端的训练与部署)
Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices)
Python
46
1

Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8

React Native鸿蒙化仓库
C++
193
273

🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
59
16