Содержание

Текстовые капчи легко распознаются нейронными сетями глубокого обучения / Хабр

Нейронные сети глубокого обучения достигли больших успехов в распознавании образов. В тоже время текстовые капчи до сих пор используются в некоторых известных сервисах бесплатной электронной почты. Интересно смогут ли нейронные сети глубоко обучения справится с задачей распознавания текстовой капчи? Если да то как?

Что такое текстовая капча?

Капча (англ. “CAPTCHA”) — это тест на “человечность”. То есть задача, которую легко решает человек, в то время как для машины эта задача должна быть сложной. Зачастую используется текст со слипшимися буквами, пример на картинке ниже, также картинку дополнительно подвергают оптическим искажениям.

Капча, как правило, используется на странице регистрации для защиты от ботов рассылающих спам.

Полносверточная нейронная сеть

Если буквы “слиплись”, то их обычно очень трудно разделить эвристическими алгоритмами. Следовательно, нужно искать каждую букву в каждом месте картинки. С этой задачей справится полносверточная нейронная сеть. Полносверточная сеть — сверточная сеть без полносвязного слоя. На вход такой сети подается изображение, на выходе она выдает тоже изображение или несколько изображений (карты центров).

Количество карт центров равно длине алфавита символов использованных в определенной капче. На картах центров отмечаются центры букв. Масштабное преобразование, которое в сети происходит из-за наличия пуллинг слоев, учитывается. Ниже показан пример карты символа для символа “D”


В данном случае используются сверточные слои с паддингом так, чтобы размер изображений на выходе сверточного слоя равнялся размеру изображений на входном слое. Профиль пятна на карте символа задается двумерной гауссовой функцией с ширинами 1.3 и 2.6 пикселей.
Первоначально полносверточная сеть была проверена на символе “R”:

Для проверки применялась небольшая сеть с 2мя пуллингами, натреннированная на CPU. Убедившись, что идея хоть как то работает, я приобрел б/у видеокарту Nvidia GTX 760, 2GB.
Это дало мне возможность тренировать более крупные сети для всех символов алфавита, а также ускорило обучение (примерно в 10 раз). Для тренировки сети использовалась библиотека Theano, на текущий момент уже не поддерживаемая.

Тренировка на генераторе

Разметить большой датасет вручную казалось делом долгим и трудозатратным, поэтому было решено генерировать капчи специальным скриптом. При этом карты центров генерируются автоматически. Мною был подобран шрифт, используемый в капче для сервиса Hotmail, сгенерированная капча визуально была похожа по стилю на реальные капчи:

Финальная точность тренировки на сгенерированных капчах, как оказалось, в 2 раза ниже, по сравнению с тренировкой на реальных капчах. Вероятно, такие нюансы как степень пересечения символов, масштаб, толщина линий символов, параметры искажения и т. п., важны, и в генераторе эти нюансы воспроизвести не удалось. Сеть тренированная на сгенерированных капчах давала точность на реальных капчах около 10%, точность — какой процент капч распознался правильно. Капча считается распознанной, если все символы в ней распознаны правильно. В любом случае этот эксперимент показал, что метод рабочий, и требуется повысить точность распознавания.
Тренировка на реальном датасете

Для ручной разметки датасета реальных капч был написан скрипт на Matlab с графическим интерфейсом:

Здесь кружочки можно расставлять и двигать мышкой. Кружочком отмечается центр символа. Ручная разметка занимала 5-15 часов, однако есть сервисы, где за не большую плату размечают вручную датасеты. Однако, как оказалось, сервис Amazon Mechanical Turk не работает с российскими заказчиками. Разместил заказ на разметку датасета на известном сайте фриланса. К сожалению, качество разметки было не идеальным, поправлял разметку самостоятельно. Кроме того, поиск исполнителя занимает время (1 неделя) и также это показалось дорого: 30 долларов за 560 размеченных капч. От данного способа отказался, в итоге пришел к использованию сайтов ручного распознавания капч, где самая низкая стоимость 1 доллар за 2000 капч.

Но полученный ответ там — это строка. Таким образом, ручной расстановки центров избежать не удалось. Более того, исполнители в таких сервисах допускают ошибки или вовсе действуют недобросовестно, печатая произвольную строку в ответе. В итоге приходилось проверять и исправлять ошибки.

Более глубокая сеть

Очевидно точность распознавания была недостаточна, поэтому возник вопрос подбора архитектуры. Меня интересовал вопрос “видит” ли один пиксель на выходном изображении весь символ на входном изображении:

Таким образом, мы рассматриваем один пиксель на выходном изображении, и есть вопрос: значения каких пикселей на входном изображении влияют на значения этого пикселя? Я рассуждал так: если пиксель видит не весь символ, то используется не вся информация о символе и точность хуже. Для определения размера этой области видимости (будем называть ее так), я провел следующий эксперимент: установил все веса сверточных слоев равным 0.01, а смещения равным 0, на вход сети подается изображение, в котором значения всех пикселей равны 0 кроме центрального.

В результате на выходе сети получается пятно:


Форма данного пятна близка к форме гауссовой функции. Форма получившегося пятна вызывает вопрос, почему пятно круглое, тогда как ядра сверток в сверточных слоях квадратные? (В сети использовались ядра сверток 3×3 и 5×5). Мое объяснение такое: это похоже на центральную предельную теорему. В ней, как и здесь, присутствует стремление к гауссовому распределению. Центральная предельная теорема утверждает, что для случайных величин, даже с разными распределениями, распределение их суммы равно свертке распределений. Таким образом, если мы сворачиваем любой сигнал сам с собой много раз, то по центральной предельной теореме результат стремится к гауссовой функции, а ширина гауссовской функции растет как корень из количества сверток (слоев). Если для такой же сети с константными весами посмотреть, где в выходном изображении значения пикселей больше нуля, то получается все таки квадратная область (см. рисунок ниже), размер этой области пропорционален сумме размеров сверток в сверточных слоях сети.


Раньше думал, что из-за ассоциативного свойства свертки две последовательные свертки 3×3 эквивалентны свертке 5×5 и потому, если свернуть 2 ядра 3×3 получится одно ядро 5×5. Однако, потом пришел к выводу, что это не эквивалентно хотя бы потому, что у двух сверток 3×3 9*2=18 параметров, а у одной 5×5 25 параметров, таким образом, у свертки 5×5 больше степеней свободы. В итоге, на выходе сети получается гауссова функция с шириной меньше суммы размеров сверток в слоях. Здесь ответил на вопрос какие пиксели на выходе подвержены влиянию одного пикселя на входе. Хотя изначально вопрос ставился обратный. Но оба вопросы эквивалентны, что можно понять из рисунка:


На рисунке можно представить, что это вид на изображения с боку или, что у нас высота изображений равна 1. Каждый из пикселей A и B имеет свою зону влияния на выходном изображении (обозначены синим цветом): для А это D-C, для B это C-E, на значения пикселя C влияют значения пикселей A и B и значения всех пикселей между A и B.

Расстояния равны: AB = DC = CE (с учетом масштабирования: в сети присутствуют пуллинг слои, поэтому входное и выходное изображения имеют разные разрешения). В итоге, получается следующий алгоритм нахождения размера области видимости:

  1. задаем константные веса в сверточных слоях, весам-смещениям задаем значения 0
  2. на вход подаем изображения с одним ненулевым пикселем
  3. получаем размер пятна на выходе
  4. умножаем этот размер на коэффициент учитывающий разное разрешение входного и выходного слоя (например, если у нас 2 пулинга в сети, то разрешение на выходе в 4 раза меньше, чем на входе, значит этот размер надо умножать на 4).

Чтобы посмотреть какие признаки сеть использует, провел следующий эксперимент: в тренированную сеть подаем изображение капчи, на выходе получаем изображения с отмеченными центрами символов, из них выбираем какой-нибудь задетектированный символ, на изображениях-картах центров оставляем ненулевой только ту карту, которая соответствует рассматриваемому символу. Такой выход сети запоминаем как , затем градиентным спуском минимизируем функцию:

Здесь — входное изображение сети, — выходные изображения сети, — некоторая константа, которая подбирается экспериментально (). При такой минимизации вход и выход сети считаются переменными, а веса сети константами. Начальное значение переменной это изображение капчи, является начальной точкой оптимизации алгоритма градиентного спуска. При такой минимизации мы уменьшаем значения пикселей на входе изображения, при этом сдерживаем значения пикселей на выходном изображении, в результате оптимизации на входном изображении остаются только те пиксели, которые сеть использует в распознавании символа.
Что получилось:
Для символа “2”:


Для символа “5”:

Для символа “L”:

Для символа “u”:

Изображения слева — исходные изображения капч, изображения справа — это оптимизированное изображение . Квадратом на изображениях обозначена область видимости output>0, окружности на рисунке — это линии уровня Гауссовой функции области видимости. Малая окружность — уровень 35% от максимального значения, большая окружность — уровень 3%. Примеры показывают, что сеть видит в пределах своей области видимости. Однако, у символа “u” наблюдается выход за область видимости, возможно это частичное ложное срабатывание на символ “n”.

Было проведено много экспериментов с архитектурой сети, чем более глубокая и широкая сеть, тем более сложные капчи она может распознавать, самой универсальной архитектурой оказалась следующая:

Синим цветом, поверх стрелок, показано количество изображений (feature maps). c- сверточный слой, p — max-pooling слой, зеленым цветом внизу показаны размеры ядер. В сверточных слоях используются ядра 3×3 и 5×5 без strade, пуллинг слой имеет патч 2×2. После каждого сверточного слоя есть ReLU слой (на рисунке не показан). На вход подается одно изображение, на выходе получется 24 (количество символов в алфавите). В сверточных слоях паддинг подобран таким образом, чтобы на выходе слоя размер изображения был таким же как и на входе. Паддинг добавляет нули, однако это никак не влияет на работу сети, потому что значение фонового пикселя капчи — 0, так как всегда берется негативное изображение (белые буквы по черному фону). Паддинг лишь незначительно замедляет работу сети. Так как в сети 2 пуллинг слоя, то разрешение изображения на выходе в 4 раза меньше разрешения изображения на входе, таким образом каждый пуллинг уменьшает разрешение в 2 раза, например, если на входе у нас капча размером 216×96 то на выходе будет 24 изображения размером 54×24.

Улучшения

Переход от решателя SGD к решателю ADAM дал заметное ускорение обучения, и финальное качество стало лучше. Решатель ADAM импортировал из модуля lasagne и использовал внутри theano-кода, параметр learning rate ставил 0.0005, регуляризация L2 была добавлена через градиент. Было замечено, что от тренировки к тренировке результат получается разный. Объясняю это так: алгоритм градиентного спуска застревает в недостаточно оптимальном локальном минимуме. Частично поборол это следующим образом: запускал тренировку несколько раз и выбирал несколько самых лучших результатов, затем продолжал их тренировать еще несколько эпох, после из них выбирал один лучший результат и уже этот единственный лучший результат долго тренировал. Таким образом удалось избежать застревания в недостаточно оптимальных локальных минимумах и финальное значение функции ошибок (loss) получалась достаточно малым. На рисунке показан график — эволюция значения функции ошибок:

По оси x — число эпох, по оси y — значение функции ошибок. Разными цветами показаны разные тренировки. Порядок обучения примерно такой:

1) запускаем 20 тренировок по 10 эпох
2) выбираем 10 лучших результатов (по наименьшему значению loss) и тренируем их еще 100 эпох
3) выбираем один лучший результат и продолжаем тренировать его еще 1500 эпох.

Это занимает около 12 часов. Конечно, для экономии памяти, данные тренировки проводились последовательно, например, в пункте 2) 10 тренировок проводились последовательно одна за другой, для этого провел модификацию решателя ADAM от Lasagne, чтобы иметь возможность сохранять и загружать состояние решателя в переменные.

Разбиение датасета на 3 части позволяло отслеживать переобучение сети:

1 часть: тренировочный датасет — исходный, на котором сеть обучается
2 часть: тестовый датасет, на котором сеть проверяется в процессе тренировки
3 часть: отложенный датасет, на нем проверяется качество обучения после тренировки

Датасеты 2 и 3 небольшие, в моем случае было по 160 капч в каждом, также по датасету 2 определяется оптимальный порог срабатывания, порог который устанавливается на выходное изображение. Если значение пикселя превышает порог, то в данном месте обнаружен соответствующий символ. Обычно оптимальное значение порога срабатывания находится в диапазоне 0.3 — 0.5. Если точность на тестовом датасете значительно ниже, чем точность на тренировочном датасете — это значит что произошло переобучение и тренировочный датасет необходимо увеличить. В случае, если эти точности примерно одинаковы, но не высокие, то архитектуру нейронной сети нужно усложнять, а тренировочный датасет увеличивать. Усложнять архитектуру сети можно двумя путями: увеличивать глубину или увеличивать ширину.

Предварительная обработка изображений также повышала точность распознавания. Пример предобработки:

В данном случае методом наименьших квадратов найдена средняя линия повернутой строки, производится поворот и масштабирование, масштабирование проводится по средней высоте строки. Сервис Hotmail часто делает разнообразные искажения:

Эти искажения необходимо компенсировать.

Неудачные идеи

Всегда интересно почитать про чужие неудачи, опишу их здесь.

Существовала проблема малого датасета: для качественного распознавания требовался большой датасет, который требовалось разметить вручную (1000 капч). Мной предпринимались различные попытки каким-то образом обучить сеть качественно на малом датасете. Делал попытку обучать сеть на результатах распознавания другой сети. при этом выбирал только те капчи и те места изображений, в которых сеть была уверена. Уверенность определял по значению пикселя на выходном изображении. Таким образом можно увеличить датасет. Однако идея не сработала, после нескольких итераций обучения качество распознавания сильно ухудшилось: сеть не распознавала некоторые символы, путала их, то есть ошибки распознавания накапливались.

Другая попытка обучиться на малом датасете — использовать сиамские сети, сиамская сеть на входе требует пару капч, если у нас датасет из N капч, то пар будет N2, получаем гораздо больше обучающих примеров. Cеть преобразует капчу в карту векторов. В качестве метрики сходства векторов выбрал скалярное произведение. Предполагалось что сиамская сеть будет работать следующим образом. Сеть сравнивает часть изображения на капче с некоторым эталонным изображением символа, если сеть видит, что символ тот же с учетом искажения, то считается, что в данном месте качи есть соответствующий символ. Сиамская сеть тренировалась с трудом, часто застревала в неоптимальном локальном минимуме, точность была заметно ниже точности обычной сети. Возможно проблема была в неправильном выборе метрики сходства векторов.

Также была идея использовать автоэнкодер для предварительного обучения нижней части сети (та, что ближе к входу), чтобы ускорить обучение. Автоэнкодер — это сеть, которая обучается выдавать на выходном изображении то же что и подается на вход, при этом в архитектуре автоэнкодера организуют узкий участок. Тренеровка автоэнкодера есть обучение без учителя.

Пример работы автоэкодера:

Первое изображение — входное, второе — выходное.
У обученного автоэнкодера берут нижнюю часть сети, добавляют новых необученных слоев, все это дотренировывают на требуемую задачу. В моем случае применение автоэнкодера никак не ускоряло обучение сети.

Также был пример капчи, которая использовала цвет:

На данной капче описанный метод с полносверточной нейронной сетью не давал результата, он не появился даже после различных предобработок изображения повышающих контрастность. Предполагаю что, полносверточные сети плохо справляются с неконтрастными изображениями. Тем не менее, данную капчу удалось распознать обычной сверточной сетью с полносвязным слоем, получена точность около 50%, определение координат символов осуществлялось специальным эвристическим алгоритмом.

Результат

Примеры Точность Коментарий


42 % Капча Микрософт
, jpg
61 %
63 %
93 % капча mail.ru, 500×200, jpg
87 % капча mail. ru, 300×100, jpg
65 % Капча Яндекс, русские слова, gif
70 % капча Steam, png
82 % капча World Of Tanks, цифры, png

Что еще можно было бы улучшить

Можно было бы сделать автоматическую разметку центров символов. Сервисы ручного распознавания капч выдают лишь распознанные строки, поэтому автоматическая разметка центров помогла бы полностью автоматизировать разметку тренировочного датасета. Идея такова: выбрать только те капчи, в которых каждый символ встречается один раз, на каждый символ натренировать отдельную обычную сверточную сеть, такая сеть будет отвечать лишь на вопрос: есть ли в данной капче символ или нет? Затем посмотреть какие признаки использует сеть, используя метод минимизация значений пикселей входной картинки (описано выше). Полученные признаки позволят локализовать символ, далее тренируем полносверточную сеть на полученных центрах символов.
Выводы

Текстовые капчи распознаются полносверточной нейронной сетью в большинстве случаев. Вероятно, уже настало время отказываться от текстовых капч. Google давно не использует текстовую капчу, вместо текста предлагаются картинки с различными предметами, которые нужно распознать человеку:

Однако и такая задача кажется решаемой для сверточной сети. Можно предположить, что в будущем возникнут центры регистрации людей, например, человека по скайпу интервьюирует живой человек, проверяет сканы паспортов и тому подобное, затем человеку выдается цифровая подпись, с которой он может автоматически регистрироваться на любом сайте.
© Максим Веденев

Recaptcha 2 vs Zennoposter или «как бот стал человеком» | ZennoLab

Введение​


Приветствую всех.
Ни для кого не секрет, что Recaptcha 2 за последний год стала очень популярной и практически нет никого, кто бы с ней не сталкивался. В нашем нелегкой работе приходится сталкиваться с ней при создании проектов: парсинге, создании регеров, брутеров, чеккеров и множестве других задач. И особой проблемой является написание проекта (кода/сниппета) для решения капчи.
Совсем недавно я занимался парсингом данных с одного небезызвестного ресурса с помощью несложной программы. И все шло отлично, пока сайт, с которого парсит программа не решил ввести защиту от ботов — Recaptcha. Я естественно начал искать подходящие решения для того, чтобы дополнить мой бот, но программистов, знакомых с работой Recaptcha было мало, а те кто знали как решить программу, предлагали медленные решения с Imacros или PhantomJS с использованием прокси или т.д. Но осложнялось всё тем, что моей главной целью было стабильное и быстрое решения Recaptcha, при этом изменение ip адреса и использование прокси запрещалось.
Всё изменилось, когда я открыл для себя Zennoposter. Прочитав основные функции и принцип работы Zennoposter я понял, что смогу добиться того, чтобы Recaptcha принимала написанный мною проект за человека и добиться максимально быстрого решения данной капчи.

Сбор данных для отправки на сервис распознавания Rucaptcha
и эмуляция нажатия кнопок​


Первым делом я решил, что для качественной эмуляции человека нужно сэмулировать правильное нажатие кнопок «Я не робот», «Подтвердить» и «Обновить» и поставил эмуляции на уровень «качество».
Далее необходимо было добавиться время задержки после нажатия кнопки «Я не робот». Я долго испытывал тестовую версию Recaptcha (www.google.com/recaptcha/api2/demo) и убедился, что время может колебаться с 1 до 2 сек (редкий вариант). Поэтому поставил около 1 сек и потом добавил экшен проверки того, загрузились ли изображения или разгадка не требуется и капча разгадана, если оба варианта не сработали, то идет ожидание 300 мс и проверка идет заново.

Поиск задания для решения оказался простым и я извлек его обычными регулярными выражениями.
Аналогично я решил проблему с тем, чтобы определить тип разгадываемой Recaptcha:
1) с довыбором изображений;
2) без изменяющихся картинок.
Большой проблемой было получение изображений для отправки на сервис распознавания. Поначалу я собирался извлекать сами ссылки, сохранять их и отправлять для разгадки. Но если попадается капча, в которой изменяются изображения, то они шли отдельными файлами и склейка изображений оказалась бы проблематичной. Поэтому я выбрал для себя вариант со скриншотом страницы, правильно задал все границы и всё работало отлично, пока не стал применять проект на своей ссылке для парсинга и в итоге оказалось, что экшен скриншота иногда неправильно определяет границы страницы и при всем желании не может сделать скриншот капчи, если она выйдет за изначальные границы страницы. Вследствие этого я использовал модуль CaptchaSaver для определенного элемента страницы и стал получать таким образом изображения для отправки на сервис.
Определение размера капчи (3*3,4*4 или 2*4) не составляет труда и эти параметры нужны будут в дальнейшем для отправки на сервис распознавания Rucaptcha и наложения сетки.

POST и GET
​

Так как стандартный модуль от Zennoposter неудобен для задания сложных запросов с отправкой файлов, сохраненных в какой-либо папке и точным заданием промежутков времени между запросами на сервис распознавания, то я использовал экшены POST и GET запросов. Также благодаря ним можно делать по несколько POST запросов, чтобы увеличить точность и время распознавания, что я и использовал в одном из своих шаблонов.

Решение капчи с изменяющимися изображениями​


Поскольку решение такого вида капчи оканчивается тем, что подходящих изображений не остается, то я искал сервис распознавания, который бы позволил мне реализовать данную функцию в шаблоне и остановился на Rucaptcha. Мне пришлось хорошенько обдумать свой шаблон таким образом, чтобы после каждого разгадывания заново отправлялось изображение и при последующем разгадывании позволялось нажимать только на те изображения, которые изменились. Таким образом процент правильно решенных капч повышался.
Но я решил связаться с командой Rucaptcha и предложил им свой вариант решения, который они вскоре реализовали у себя на сервисе. Суть его такова: вводится дополнительный параметр previousID, который закрывает изображения, на которые предлагал нажать предыдущий работник. Если подходящих изображений нет, то работник отправляет специальный параметр, что изображения закончились и шаблон нажимает на кнопку подтвердить.
Решение капчи без изменяющихся изображениями не составляет труда и её отправка практически аналогична (не отправляются параметры previousID и can_no_answer).

Проверка дополнительных ошибок после нажатия «Подтвердить»
​

Ошибки решении могут остановить работу шаблона или выдать Bad end, поэтому после нажатия кнопки «Подтвердить» идет проверка наличия текста «Выберите все совпадающие изображения» и «Просмотрите также новые изображения» и в случае их присутствия шаблон обновляет изображения и всё идет по новому кругу.

Результат работы шаблона​


Немногие знают, что у Recaptcha 2 есть несколько уровней защиты от ботов и самая высокая представлена на странице Demo версии Recaptcha 2 (http://www.google.com/recaptcha/api2/demo). Я сотни раз запускал свой шаблон и много раз его изменял. Всё чаще перед каждым запуском шаблона гугл отправлял мне капчу, которая не требовала довыбирать изображения. Пару раз даже гугл пропустил мой проект без какого-либо задания.
Затем я решил, что настало время запустить проект для сайта, с которого я парсил данные. Вдобавок я использовал гугловскую почту, что положительно сказывалось на моем проекте. Результат не заставил себя ждать и при нечастом использовании (раз в пару часов решение Recaptcha 2) гугл зачастую меня пропускал без задания или отправлял мне простые картинки.

Тонкости работы с шаблоном и почему я представляю 2 шаблона
​

Так как необходимо было самое быстрое решение, то я отправляю сразу 5 POST запросов на Rucaptcha. Из них выбираются первые 2 совпадающие и потом уже производится необходимое действие. Если 2 совпадающих вариантов не находится, то проект выбирает те нажатия на изображения, которые предлагались 2 и более раз. Таким образом решаются следующие задачи:
1) увеличивается точность решения;
2) увеличивается скорость решения;
3) минимизируется вариант, что потребуется обновлять капчу.
Помимо этого я представляю вариант с одним POST запросом для тех, кому описанный выше способ является затратным.
Для запуска шаблона надо ввести свой ключ Rucaptcha в указанный на проекте экшен рядом с заметкой.
Иногда бывают ресурсы, на которых придется изменить параметр проверки решения капчи с role=»checkbox» aria-checked=»false» на role=»checkbox» aria-checked=»true» и поменять стрелки местами у экшена условия ‘{-Variable. proverka-}’ == » (возле заметки «Проверка необходимости решения — см. картинку выше). Если стоит «false», то капча не решена, «true» — решена. Я уже сталкивался с обоими вариантами, поэтому тут универсальный не придумаешь.
Если хотите использовать вариант рекапчи без изменяющихся изображений, то после положительного результата надо добавить экшен обновления (до 3 раз рекомендую) и Bad end в случае, когда попытки закончатся (можно использовать экшен условия ‘0’ == ‘1’).
Я выложу 2 варианта шаблонов:
1) с одним POST запросом;
2) с 5 POST запросами для более быстрого и точного решения, который сам использую.

Заключение и выводы
​

Таким образом, мы в вами разобрали принцип работы шаблона Zennoposter для решения Recaptcha 2 с помощью сервиса распознавания Rucaptcha. Данный шаблон содержит в себе примеры работы с POST и GET, качественной эмуляции кликов, правильным сохранением изображений и, что самое главное, решением Recaptcha 2.
Я думаю, что этот шаблон пригодится многим пользователям программы, так как является готовым решением Recaptcha 2 (необходимо только вставить шаблон и наслаждаться его работой).

Какая программа лучше всего подходит для автоматического ввода капчи

На сегодняшний день обход ввода капчи с помощью специальных программ превратился в целую индустрию заработка – многие сервисы предлагают свои услуги, другие выпускают автоматические программы для ввода капчи, однако все еще человек справляется с распознанием капчей намного быстрее и точнее, чем бот. Поэтому если вам необходимо лучшее решение для обхода капчи, в этой статье вы найдете ссылки на несколько сервисов для массового и эффективного ввода капчи.

Содержание

  • 1 Когда и как можно воспользоваться автоматическим вводом капчи?
  • 2 Как работают программы по вводу капчи?
  • 3 Какие сервисы предлагают лучшие решения для обхода капчи?

Когда и как можно воспользоваться автоматическим вводом капчи?

Капча является одним из самых популярных в интернете способов проверки пользователя, который позволяет отличить программу-бота от настоящего человека.

Если вы лишь изредка сталкиваетесь с капчами, вам не потребуется решение для обхода этой проверки в интернете. Однако когда требуется массовое распространение рекламы, множественная регистрация на сайтах или другие действия, которые обычно блокируются сайтами с помощью проверки-капчи, в этом случае просто не обойтись без программы, предлагающей автоматическое распознавание капчи.

Сегодня используется два основных способа обхода капчи с помощью программ:

  • это полностью автоматизированные решения-боты;
  • полуавтоматические программы, в которых непосредственно распознание доверяется человеку

В целом, иногда полезными оказываются полностью автоматизированные программы, при работе которых распознание обеспечивает специальный бот. Распознание происходит либо благодаря непосредственной расшифровке символов, замаскированных на рисунке капчи, либо с помощью взлома сайта или подбора правильных вариантов ответа из базы данных. Впрочем, автоматические программы-боты не гарантируют 100%-ное распознание и даже сталкиваясь с несложными капчами обеспечивают распознание на уровне 70-75%.

Как работают программы по вводу капчи?

Самые лучшие на сегодняшний день программы по распознанию капчи – полуавтоматические, для работы которых используется специальный скрипт. Для их работы необходимо зарегистрироваться на сайте-поставщике услуг, определить задачу, например это скрипт массовой регистрации на определенном сайте или распространение заданной информации в интернете, после чего программа запускается и начинает свою работу. Она является полуавтоматической, потому что все капчи проходят через работников сайта, которые вручную распознают изображения. Однако сам процесс выполнения заданной задачи программой выполняется автоматически.

На распознание капчи обычно уходит около 15 секунд. Сразу после распознания программа направляет человеку следующую капчу и процесс повторяется, пока не достигается нужное количество распознаний. Боты не способны выполнить такую задачу столь быстро и эффективно.

Смотрите видео – Как ZennoPoster 5 может распознавать сложные капчи

Антикапча-сервис ручного распознаванияНад распознаванием капчи работают живые люди, поэтому сервису подвластно все, что способен распознать человек:

текстовые капчи, графические капчи: ReCaptcha V2, KeyCaptcha, FunCaptcha и др.

Зарегистрироваться>>>

Какие сервисы предлагают лучшие решения для обхода капчи?

В интернете существует множество сервисов, предлагающие программы, использующие эффективный скрипт для обхода капчи.

Лучшие из них:

  • Rucaptcha.com;
  • Anti-captcha.com;
  • MegaTypers.com.

Все они предлагают качественные услуги по автоматическому вводу капчи. Новейший скрипт позволяет вводить капчи еще быстрее, а система оплаты за работу скрипта учитывает качество распознания, то есть сложные капчи для распознания могут стоит 10 копеек, а самые элементарные всего 1 копейку. Помните, что программы по вводу капчи не могут обойтись одними лишь скриптами, все капчи распознают люди, поэтому если решите использовать один из предложенных сервисов, учтите человеческий фактор, вовремя оплачивая услуги сервиса.

Решение CAPTCHA с помощью веб-автоматизации

CAPTCHA больше не является чужим термином для пользователей. Аббревиатура от полностью автоматизированного общественного теста Тьюринга, позволяющего отличить компьютеры от людей. CAPTCHA — это, по сути, компьютерная программа, созданная для различения человека и машины с целью предотвращения любого типа спама или извлечения данных с веб-сайтов. Вся концепция CAPTCHA основана на предположении, что только человек пройдет этот тест, а бот или автоматизированные скрипты не пройдут.

Необходимость обхода CAPTCHA
Теперь автоматизированное решение CAPTCHA можно использовать в незаконных или законных целях.Спамеры используют решение CAPTCHA для извлечения адресов электронной почты пользователей, чтобы иметь возможность генерировать как можно больше спама. Допустимые примеры — это сценарии, когда к вам присоединился новый клиент или деловой партнер и ему требуется доступ к вашему интерфейсу прикладного программирования (API), который не готов или не может быть использован из-за некоторых проблем с безопасностью или злоупотреблений, к которым он может привести. В этом случае вам останется только обойти CAPTCHA с помощью автоматических скриптов. Одним из наиболее распространенных методов обхода является автоматическое решение CAPTCHA с использованием программ Python, Java или C ++, когда сообществу разработчиков требуется доступ к системным службам.

Существуют различные типы CAPTCHA, CAPTCHA на основе текста, CAPTCHA на основе изображений, reCAPTCHA и математическая CAPTCHA. Решить одну из них может быть очень сложно, поскольку технологии, используемые в CAPTCHA и reCAPTCHA, становятся все умнее.

Автоматические методы решения CAPTCHA
Есть несколько методов решения CAPTCHA, доступных для пользователей для решения CAPTCHA и reCAPTCHA. Две наиболее распространенные стратегии:

1. Боты с включенным оптическим распознаванием символов (OCR) — В этом подходе CAPTCHA решается автоматически с помощью бота с включенным оптическим распознаванием символов (OCR).

2. Сервисы для решения CAPTCHA, основанные на человеке. — В сервисе есть люди, которые постоянно доступны онлайн для решения CAPTCHA. Когда вы отправляете свою CAPTCHA, компания пересылает ее работникам, которые ее решают, и отправляет решения.

Плюсы программного обеспечения с поддержкой OCR применимы в случае, когда вам нужно решить большое количество тривиальных CAPTCHA, где это оказывается экономически эффективным решением. Но после выпуска ReCaptcha V3 от Google такое случается редко.Таким образом, боты OCR не созданы для борьбы с CAPTCHA, которую используют такие крупные компании, как Google, Facebook или Twitter. Это потребует гораздо более продвинутых решений для решения CAPTCHA. Следовательно, логичным и перспективным выбором было бы использование второго метода, который имеет более высокую точность и также позволяет обойти сложные решения.

Плюсы онлайн-сервисов защиты от капчи через OCR:

  • Более высокий процент правильных решений (OCR дает чрезвычайно высокий уровень
    неправильных ответов на действительно сложные CAPTCHA; не говоря уже о том, что некоторые виды CAPTCHA вообще не могут быть решены с помощью OCR, по крайней мере, на данный момент)
  • Непрерывная безупречная работа без перерывов с быстрой адаптацией к новым сложностям.
  • Экономичный, с ограниченными ресурсами и низкими затратами на обслуживание, так как нет проблем с программным или аппаратным обеспечением; все, что вам действительно нужно, это подключение к Интернету для отправки простых запросов через API службы защиты от капчи.

Крупные игроки в онлайн-сервисах решения
Теперь, когда у нас есть знания о лучшей технике решения ваших CAPTCHA. Давайте посмотрим на сервисы, которые предоставляют точные решения, поддержку API и быстрые ответы на наши запросы.У нас есть такие организации, как 2captcha, Deathbycaptcha, Anticaptcha и др.

2CAPTCHA — одна из лучших платформ, которые я использовал в своем случае. У них быстрое время отклика и довольно хорошая точность. У них есть команда людей, доступная онлайн для решения CAPTCHA. Они предоставляют решения для всех основных типов CAPTCHA по разумным ценам. Это тот, который мы собираемся использовать для обхода CAPTCHA. Вот почему 2captcha имеет преимущество среди современников:

Высокая скорость решения (17 секунд для обычных (графических и текстовых) капч и 23 секунды для ReCaptcha)
Поддерживает практически все популярные языки программирования с исчерпывающей документацией их готовых библиотек.
Фиксированные ставки (которые не меняются при увеличении загрузки сервера)
Высокая точность (до 99%, в зависимости от типа капчи)
Гарантия возврата денег за неправильные ответы
Возможность разгадывать большое количество капч (более 10000 каждую минуту).

Инструкции по интеграции 2captcha API
Теперь самое лучшее, здесь мы изучим веб-автоматизацию с помощью службы 2CAPTCHA.

Сервис 2CAPTCHA требует от нас предоставить ему несколько параметров:

  1. сервисный ключ 2.ключ google
  2. pageurl 4. метод

Зарегистрируйтесь на 2CAPTCHA, вам будет предоставлен служебный ключ API, который позволяет автоматизировать и интегрировать ваше программное обеспечение с двумя службами CAPTCHA.
Теперь перейдите на страницу сайта и получите значение атрибута ключа сайта данных с помощью инструментов разработчика. Теперь мы делаем запрос GET или POST к сервису 2CAPTCHA с указанными выше параметрами с использованием скрипта Python (или любого другого языка).
Сервис 2CAPTCHA выдает ответ в виде OK | CAPTCHA_ID, где CAPTCHA_ID — это идентификатор reCAPTCHA в системе.
Теперь нам нужно подождать, пока воркер решит reCAPTCHA, и Google вернет действительный токен службе. Для этого мы можем делать запрос к сервису 2CAPTCHA каждые 5 секунд, пока не получим действующий токен. См. Запрос к конечной точке res.php с параметрами:

http://2CAPTCHA.com/res.php?key=SERVICE_KEY&action=get&id=CAPTCHA_ID

Теперь отправляем форму с токеном g-reCAPTCHA-response.
На целевом сайте (на стороне сервера) этот токен проверяется. Скрипт сайта отправляет запрос в Google на проверку действительности токена CAPTCHA-ответа.На полигоне 2CAPTCHA этот токен проверяется перед отправкой формы. Это делается путем передачи токена через запрос ajax (XHR) в proxy.php, который, в свою очередь, запрашивает у Google, подтвержден ли сайт, и возвращает ответ Google.

Заключение
Да, мы можем автоматизировать процесс обхода CAPTCHA. Есть 2 обычно обсуждаемых способа сделать это, среди которых более успешными оказываются онлайн-службы защиты от капчи. Есть разные поставщики услуг, использующие эту технику решения CAPTCHA, но на данный момент я рекомендую 2CAPTCHA.Скрипты могут быть написаны на C #, javascript, java и python. Сервис, предоставляемый 2CAPTCHA, очень быстр, а решения точны.
здесь …

Решите Captcha автоматически с помощью службы поиска Captcha Solver

Скажем, вам нужно заполнить сотни или тысячи онлайн-форм, чтобы провести крупномасштабное исследование рынка для вашего следующего большого проекта. Единственный способ добиться этого — автоматизировать процесс.

Проблема, однако, заключается в том, что онлайн-форма или формы, которые вы пытаетесь заполнить, содержат капчи.Да, те странные тесты на идентификацию текста и изображений, которые нужно пройти, чтобы доказать, что вы человек, что каким-то образом сводит на нет цель автоматизации.

Слово captcha является аббревиатурой от «полностью автоматизированного общественного теста Тьюринга, позволяющего отличить компьютеры от людей». Он был разработан специально в качестве меры безопасности, чтобы запретить ботам и другим программам рассылать спам в различные онлайн-сервисы.

Вы можете встретить несколько различных типов капч при заполнении онлайн-форм в Интернете.Это может быть текстовая капча, графическая капча, ReCaptcha, NoCaptcha ReCaptcha, математическая капча, 3D-капча или другие.

Решение капч все равно может доставлять неудобства людям. И в зависимости от того, как вы хотите работать с капчами, вы можете захотеть использовать службу решения капчи, чтобы обойти решение капчи как часть вашего автоматизированного рабочего процесса или упростить его для людей с ослабленным зрением, у которых есть проблемы с решением капчи.

Как работают решатели капчи

Технически невозможно «обойти» капчу, не разгадав ее.Единственный способ обойти ситуацию — позволить кому-то другому делать работу за вас. И здесь на помощь приходят такие сервисы, как 2Captcha. Эти службы решают капчу двумя способами:

Оптическое распознавание символов

Это включает использование технологии OCR для решения капчи. Технология автоматизирована и работает, пытаясь идентифицировать текст в изображениях капчи.

Услуги по расшифровке капчи с человека

Для всех капч, которые не могут быть идентифицированы автоматически, эта функция работает путем найма людей, которые знают, как решать капчи, чтобы они делали это от имени клиентов.Нанятые решатели капчи всегда онлайн. Они получают капчу в режиме реального времени, решают ее и отправляют обратно.

Как использовать службу решения капчи

Для автоматического решения капчи

Если вы занимаетесь маркетинговыми исследованиями, пытаясь обойти решение капчи и отдавая работу на аутсорсинг, большинство служб решения капчи позволяют интегрировать их услуги в ваши автоматизированные программы через API.

Рабочий процесс обычно состоит из следующих этапов:

  1. Зарегистрируйтесь в службе решения капчи.
  2. Внедрите API службы в свой код.
  3. Отправьте им капчи
  4. Получите ответ на решение в виде текста.

Для большинства популярных сервисов по разгадыванию капчи она решается менее чем за 15 секунд. ReCaptcha может занять немного больше времени, так как они в основном перехватываются людьми, решающими капчу.

Для пользователей, пытающихся обойти решение капчи

Для людей, которые просто хотят избежать необходимости иметь дело с капчами, или для тех, кто сталкивается с трудностями при вводе капчи из-за плохого зрения, существует ряд надстроек браузера или расширения, доступные для выполнения задачи за них.

Эти надстройки могут автоматически обнаруживать капчи на веб-страницах и автоматически решать их, пока пользователь просматривает страницу. Некоторые из популярных надстроек браузера включают 2Captcha, Anti-captcha, Captcha Be Gone и Rumola.

Использование решателя ReCaptcha и обхода ReCaptcha

Большинство сервисов по распознаванию капчи, как обычно, также работают с Google ReCaptcha, что иногда может быть довольно раздражающим при заполнении определенных онлайн-форм и документов. Решатель ReCaptcha работает так же, как решатели капчи.

One интегрирует онлайн-API и / или устанавливает плагины браузера, которые выполняют решение ReCaptcha от имени пользователя. Можно также решить проблему со звуком, которую, возможно, решить проще по сравнению с изображениями ReCaptcha.

Другие способы обхода ReCaptcha включают использование ботов для обхода VPN и ReCaptcha. Некоторые VPN позволяют пользователям выполнять обход ReCaptcha на законных основаниях, хотя эти VPN не так дешевы и бесплатны, как другие стандартные VPN на рынке. Боты обхода работают так же, как плагины решателя капчи.

Сравнение сервисов по разгадыванию капчи

Сегодня на рынке доступно множество сервисов по разгадыванию капчи. Ниже приведены некоторые из самых популярных сервисов по решению капчи, а также то, как предложения 2Captcha могут быть лучше, чем у большинства его конкурентов.

2Captcha

2Captcha, возможно, является одним из идеальных решателей капчи на современном рынке. У него есть API, который обслуживает широкий спектр языков программирования и использует как OCR, так и людей для решения и обхода капчи.Он поддерживает ReCaptcha v2, а также v3, и обработка обычно занимает менее 12 секунд с высокой степенью точности. Специализированная поддержка доступна каждому клиенту. К тому же цены доступные, и есть гарантия возврата денег.

DeathByCaptcha

DeathByCaptcha — еще один сервис для решения капчи с рабочим временем около 11 секунд. Он использует метод OCR и идет рука об руку с Antigate. Он также использует людей для решения некоторых из простых для декодирования кодов.Однако у него низкое соотношение цены и качества, и не все типы капч распознаются API.

DeCaptcher

DeCaptcher использует как людей, так и методы распознавания текста для решения капчи и является динамическим для разных языков программирования. Однако в нем нет решателя токенов ReCaptcha v2 и отсутствует функция быстрой миграции, которая помогает пользователям легко переходить с других служб.

Antigate

Antigate — это служба декодирования в реальном времени, которая использует простой API для решения капч от имени пользователя.Время работы около 15 секунд. Однако его ценовой диапазон непостоянен и особенно высок во время пиковой нагрузки на программное обеспечение.

Зачем использовать 2Captcha в качестве решателя капчи

2Captcha — это современный сервис для решения капчи, который предлагает одни из самых низких ставок на рынке с высоким соотношением цены и качества, и можно получить возврат денег за выдающиеся капчи. Их API легко реализовать, и они поддерживают широкий спектр различных кодов.

Служба технической поддержки дружелюбна, а использование билетов для выстраивания поддержки помогает 2Captcha справедливо обслуживать всех своих пользователей, отслеживая прогресс и следя за тем, чтобы все работало должным образом.

Капчи вызывают много задержек, особенно для людей, которые не знают, как их использовать. С 2Captcha вам не нужно беспокоиться о том, как разгадывать капчу. Все сделано за вас аккуратно и быстро.

#CAPTCHA # How To # Tips & Tricks Все сообщения на 7labs, включая эту, соответствуют нашей политике раскрытия информации.

4 расширения для автоматического решения и обхода CAPTCHA в веб-браузерах • Raymond.CC

Если вы заполнили форму или зарегистрировали учетную запись в Интернете, вы наткнетесь на CAPTCHA.Существуют различные типы CAPTCHA, включая ввод отображаемых слов или чисел, выполнение некоторых простых математических расчетов, решение визуальной головоломки, идентификацию объектов и т. Д. По сути, CAPTCHA предназначена для предотвращения спама от роботов, но они также вызывают неудобства для реальные пользователи, особенно слепые и слабовидящие.

Некоторые CAPTCHA могут быть очень трудночитаемыми даже для людей с хорошим зрением. Другие CAPTCHA могут быть действительно неприятными, например, reCAPTCHA от Google.Не довольствуясь тем, что вам нужно решить одну визуальную головоломку, ReCAPTCHA иногда требует, чтобы вы решали четыре или пять головоломок подряд. И если вы введете неправильные символы или нажмете не ту кнопку, вам придется продолжать, пока не получите правильный ответ.

Что-то, что может помочь в работе с CAPTCHA, — это использование расширения браузера, которое может решить эту проблему за вас. Это может быть полезно, если вы не очень хорошо видите CAPTCHA, делаете много ошибок или просто сталкиваетесь с ними постоянно. Здесь мы покажем вам некоторые расширения браузера и связанные с ними службы решения CAPTCHA, которые могут помочь обойти проблему.

1. AntiCaptcha

AntiCaptcha — это хорошо известный и часто рекомендуемый сервис CAPTCHA. Это может немного сбивать с толку, потому что основная служба решения CAPTCHA размещена на anti-captcha.com, а официальное расширение браузера находится на antcpt.com. Расширение доступно для Chrome и Firefox и связанных браузеров, поддерживающих эти расширения. AntiCaptcha — это платная услуга, которая требует внесения средств на ваш счет для решения каждой CAPTCHA.

Во-первых, вам необходимо зарегистрировать учетную запись AntiCaptcha, а затем добавить средства.Вы можете заплатить столько или меньше, сколько захотите, примерно за 1 доллар вы получите 1000 CAPTCHA или 500 решений ReCAPTCHA. Цены колеблются в течение дня, поэтому в часы пик с вас может взиматься дополнительная плата за решение. Пользователи Chrome могут получить 15 пробных кредитов, установив расширение и авторизовав его с помощью учетной записи Google.

Затем загрузите и установите расширение AntiCaptcha с сайта antcpt.com. Расширения недоступны в интернет-магазинах Chrome или Firefox и должны быть установлены вручную.Подробные инструкции представлены на странице загрузки. После установки скопируйте ключ из своей учетной записи (Настройки> Настройка API), щелкните новый значок AntiCaptcha на панели инструментов браузера, вставьте ключ в поле и нажмите Сохранить. Через секунду или две он должен показать баланс вашего счета AntiCaptcha.

AntiCaptcha может решать большинство типов CAPTCHA, включая Google ReCAPTCHA, FunCaptcha, Geetest, Solve Media и стандартные изображения CAPTCHA. Первые три, о которых мы говорим, могут быть решены автоматически, когда вы загружаете страницу, содержащую одну из этих CAPTCHA.Другие обычные типы требуют, чтобы вы щелкнули правой кнопкой мыши в поле ввода ответа и выберите «Найти и разгадать изображение CAPTCHA для этого ввода» или нажмите Ctrl + Shift + 6.

Средняя скорость решения CAPTCHA изображений разумная и обычно занимает 5-20 секунд. Решение ReCaptcha иногда занимает некоторое время, и довольно часто это может быть 30-60 секунд. Настройка кеширования в расширении может помочь, хотя она немного быстрее съедает ваш кредит. AntiCaptcha, пожалуй, единственный доступный сервис, который имеет собственные расширения для браузера, обрабатывает наиболее распространенные типы CAPTCHA и может помочь вам начать работу с минимальными затратами.Конкурирующие услуги могут потребовать добавления средств в размере не менее 10 долларов США.

Скачать расширение для браузера Anticaptcha

2. Buster: Captcha Solver for Humans

Buster, пожалуй, занимает уникальное место на рынке решения капчи, потому что это открытый исходный код, бесплатный для использования и не требует подписки. Он работает, используя распознавание речи, чтобы попытаться решить голосовую проблему в CAPTCHA. Недостатком является то, что это расширение работает только с Google ReCAPTCHA, но это, вероятно, самая распространенная форма CAPTCHA на сегодняшний день.Доступны расширения для Chrome, Firefox и Opera.

На момент написания статьи Buster некорректно работал в Firefox (в настоящее время v69). Часто отображается ошибка «Не удается связаться с reCAPTCHA. Проверьте соединение и попробуйте еще раз ». после попытки решить. Мы отследили эту ошибку и обнаружили, что она начала появляться в Firefox 65. Использование Firefox 64 или более ранней версии поможет обойти эту проблему, прежде чем мы надеемся, что она будет исправлена. Расширение Buster для Chrome, похоже, не имеет таких проблем, и во время тестирования оно работало хорошо.

После установки расширения Buster Captcha Solver очень прост в использовании и требует всего пары щелчков мышью, чтобы начать решение ReCAPTCHA. Как только вы столкнетесь с ReCAPTCHA, нажмите «Я не робот», чтобы открыть окно задачи. Внизу появится оранжево-зеленый значок, щелкните по нему, и откроется окно голосового вызова, и Бастер начнет разгадывать CAPTCHA. Решение на самом деле довольно быстрое и обычно выполняется менее чем за 30 секунд, что намного быстрее, чем платная AntiCaptcha.

Во время работы вы будете видеть в окне анимированный круглый значок. Если Buster решит задачу, он успешно завершит ReCAPTCHA. Если это не удается или возникает какая-либо ошибка, просто нажмите крайнюю левую кнопку, чтобы получить новое задание и повторите попытку. По нашему опыту, Бастер решает задачу с первого раза примерно в трех из четырех попыток. Если это не удается с первого раза, почти всегда срабатывает со второй попытки.

Скачать Buster: Captcha Solver for Humans

3. Rumola

Rumola существует уже довольно давно и, вероятно, является одной из самых продолжительных служб такого типа. Расширение браузера Rumola раньше было доступно для браузеров Firefox, Chrome и Safari, но, к сожалению, версии Firefox и Safari исчезли. Существует букмарклет на основе Javascript, который может работать практически на любом устройстве, подключенном к Интернету. Он очень ограничен, но заставляет службу работать в других браузерах, которые не могут использовать расширения Chrome.

Rumola работает с CAPTCHA, где вы должны вводить показанные слова, числа, символы или решать математическую головоломку.Он не работает с Google ReCAPTCHA или типом CAPTCHA, где вы должны выбирать, изменять порядок или вращать изображения. По умолчанию Rumola будет автоматически искать CAPTCHA на посещенных веб-страницах, хотя эту опцию можно отключить в меню расширения на панели инструментов Chrome.

Если Rumola обнаруживает CAPTCHA на странице, он накладывает небольшой значок на изображение и текстовое поле ответа. Просто дважды щелкните внутри пустого текстового поля для ответа, и Румола оживит значки, пока выполняется решение.Или начните вводить текст в любом другом текстовом поле на странице. Если CAPTCHA не была обнаружена, вы можете попробовать «Искать CAPTCHA на этой странице» в меню расширения.

Если после поиска по странице ничего не обнаружено, щелкните правой кнопкой мыши изображение CAPTCHA и выберите «Распознать это изображение как CAPTCHA». Если маленький значок не анимируется, щелкните правой кнопкой мыши текстовое поле ответа и выберите «Использовать это поле для ввода CAPTCHA». Комбинация одного или обоих этих вариантов должна обеспечить обнаружение и решение CAPTCHA.Румола обычно работает довольно быстро и часто занимает всего 5-10 секунд, чтобы разгадать CAPTCHA.

Установка Rumola в первый раз даст вам 5 бесплатных кредитов для тестирования. Тем не менее, бесплатные кредиты ненадежны, и вы иногда потеряете их все из-за того, что делаете что-то простое, например, просто пытаясь обнаружить CAPTCHA на странице. Цена составляет 0,99 доллара США за 50 кредитов сроком на 1 год или 1,95 доллара США за 150 кредитов сроком действия шесть месяцев. Это очень дорого по сравнению с другими сервисами, поэтому Rumola, вероятно, лучше подходит для пользователей, которым время от времени требуется вводить CAPTCHA снова и снова.

Загрузить Rumola

4. ReCaptcha Solver

ReCaptcha Solver — это стороннее расширение, не связанное с конкретной компанией, решающей капчи. Вместо этого вы можете использовать одну из нескольких различных служб, где у вас может быть платная подписка. Как следует из названия, поддерживается только Google ReCAPTCHA v2, что делает его очень похожим на Buster: Captcha Solver for Humans.

Перед использованием ReCaptcha Solver вам необходимо зарегистрироваться и приобрести кредит с помощью DeathByCaptcha, 2captcha, ImageTyperz, Anti-Captcha, BestCaptchaSolver или EndCaptcha.Затем вы можете выбрать свою службу CAPTCHA из раскрывающегося списка, ввести ее ключ API или имя пользователя / пароль и начать использовать расширение для решения ReCAPTCHA.

Мы попробовали это расширение с AntiCaptcha и EndCaptcha, и оно сработало, как задумано. Однако мы не можем ручаться за то, насколько хорошо он работает с другими поддерживаемыми сервисами решения CAPTCHA. Скорость, очевидно, будет зависеть от самого сервиса и от того, насколько быстро он решает ReCAPTCHA. Хотя мы рекомендуем сначала попробовать Buster, если вы можете, это стоит попробовать, если у вас уже есть или вы планируете получить кредит от одной из поддерживаемых служб.

Скачать ReCaptcha Solver для Chrome | ReCaptcha Solver для Firefox

Заключительное примечание: Лучшим вариантом, вероятно, является использование комбинации Buster для решения ReCAPTCHA и AntiCaptcha для решения остальных. ReCAPTCHA — это наиболее распространенный тип CAPTCHA, и его решение с помощью AntiCaptcha более дорогое, поэтому использование Buster означает, что ReCAPTCHA будет решаться быстрее, и ваш кредит AntiCaptcha будет длиться дольше для всего остального.

Распознавание

капчи · Темы GitHub · GitHub

распознавание капчи · Темы GitHub · GitHub

Вот 39 публичных репозиториев соответствующие этой теме…

Список библиотек, инструментов и API для парсинга веб-страниц и обработки данных.

  • Обновлено 17 февраля 2021 г.
  • Makefile

[码 识别 — 训练] Этот проект основан на CNN / ResNet / DenseNet + GRU / LSTM + CTC / CrossEntropy для реализации идентификации кода проверки.Этот проект предназначен только для обучения модели.

  • Обновлено 9 февраля 2021 г.
  • Python

Решение Captcha с использованием TensorFlow и модели CNN. Точность 90% +

  • Обновлено 22 февраля 2020 г.
  • Блокнот Jupyter

深度 学习 TensorFlow 的 英文 和 汉字 验证 码 识别

  • Обновлено 20 июн.2020 г.
  • Python
Пакет

Python 3 для простой интеграции с API службы решения капчи 2captcha для обхода recaptcha, hcaptcha, funcaptcha, geetest и решения любых других капч.

  • Обновлено 29 декабря, 2020
  • Python

Рыболовный бот для Black Desert Online с блокировкой для обхода защиты игры от эмуляции клавиатуры и мыши.

  • Обновлено 12 октября 2020 г.
  • Ява

Распознавать капчу с помощью глубокого обучения и инструмента Keras

Библиотека C #

для простой интеграции с API службы решения капчи 2captcha для обхода recaptcha, hcaptcha, funcaptcha, geetest и решения любых других капч.

Пакет PHP

для простой интеграции с API сервиса решения капчи 2captcha для обхода recaptcha, hcaptcha, funcaptcha, geetest и решения любых других капч.

Обход капчи ВКонтакте с моделью pseudoCRNN, работающей как расширение chrome, Python, JS, 2020

  • Обновлено 14 февраля 2021 г.
  • Блокнот Jupyter

【Framework】 Это алгоритм распознавания капчи, предназначенный для распознавания 4-х разрядных цифр.Написано в CNN, Tensorflow 1.3-1.7.

  • Обновлено 11 янв.2021 г.
  • Python

Image Captcha Решение с использованием TensorFlow и модели CNN ， с самоназначением изображения Набор данных, сканированный с веб-сайта ， бесплатно, чтобы загрузить мой набор данных для самообучения. точность 95% +

  • Обновлено 13 нояб.2020 г.
  • Python

Распознавать капчу с использованием модели глубокого обучения ResNet и TFLearn （1000 个 训练 数据 ， 经过 短短 几分钟 的 训练 ， 正确 率 可以 99%）

  • Обновлено 17 янв. 2019 г.
  • Блокнот Jupyter
Библиотека

Java для простой интеграции с API службы решения капчи 2captcha для обхода recaptcha, hcaptcha, funcaptcha, geetest и решения любых других капч.

  • Обновлено 19 октября 2020 г.
  • Ява

🔑 正方 教务 系统 验证 码 识别 (распознавание zfsoft captcha) с Tensorflow

  • Обновлено 15 февраля 2021 г.
  • Python

Маленькая программа для решения тысячи изображений капчи для проверки качества распознавания текста.(Оптическое распознавание символов)

  • Обновлено 28 янв. 2021 г.
  • JavaScript

Автоматически генерировать пары captcha-label и обучать модель ResNet распознавать captcha (точность: 90%)

  • Обновлено 22 июн.2019 г.
  • Python

База на Lianzhong CAPTCHA Recognition online Lianzhong с использованием Node.js, чтобы нарушить CAPTCHA.

  • Обновлено 2 марта 2020 г.
  • JavaScript
Библиотека

C ++ для простой интеграции с API сервиса решения капчи 2captcha для обхода recaptcha, hcaptcha, funcaptcha, geetest и решения любых других капч.

NN для разбора капчи в Black Desert Online

  • Обновлено 6 июля 2018 г.
  • Блокнот Jupyter
  • Обновлено 17 нояб.2018 г.
  • Python
  • Обновлено 19 июн.2020 г.
  • Python

Это мой внеклассный проект, посвященный CAPTCHA (полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей)

  • Обновлено 2 янв.2018 г.
  • MATLAB

Устройство для взлома Captcha для очень старого правительственного веб-сайта для автоматизации задачи ввода данных

  • Обновлено 29 августа 2019 г.
  • Блокнот Jupyter

Эта модель CNN может успешно угадывать слова капчи

  • Обновлено 12 марта 2019 г.
  • Python

Простое подключение к OpenVpn с конфигами FreeOpenVpn

  • Обновлено 24 декабря, 2020
  • Python

验证 码 识别 服务 支持 数字 、 字母 、 数字 & 字母 、 汉字 类型 高 识别 率

  • Обновлено 25 июн.2020 г.
  • JavaScript

Простой взломщик капчи, созданный с использованием PIL — Python Imaging Library

  • Обновлено 11 июня 2018 г.
  • Python

Привлечение внимания к классификации последовательностей для многосимвольного предсказания

  • Обновлено 13 нояб.2020 г.
  • Блокнот Jupyter

Улучшить эту страницу

Добавьте описание, изображение и ссылки на распознавание капчи страницу темы, чтобы разработчикам было легче узнать о ней.

Куратор этой темы

Добавьте эту тему в свое репо

Чтобы связать ваш репозиторий с распознавание капчи тема, посетите целевую страницу репо и выберите «управлять темами».

Узнать больше

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

10 лучших API CAPTCHA | ProgrammableWeb

С развитием искусственного интеллекта для разработчиков приложений как никогда важно иметь возможность определять, является ли пользователь человеком или машиной. Введите CAPTCHA, что является аббревиатурой от «Полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга, позволяющий отличить компьютеры от людей».CAPTCHAS, которые бывают разных форм и размеров, предназначены для уменьшения спама и вредоносной активности. Наиболее распространенная CAPTCHA — это последовательность случайных буквенно-цифровых символов, отображаемых на веб-странице, которую человек должен скопировать в веб-форму.

Разработчикам, желающим добавить в приложения функцию CAPTCHA или функцию решения CAPTCHA, для выполнения этих задач потребуется интерфейс прикладного программирования или API. Лучшее место для поиска — это категория CAPTCHA на сайте ProgrammableWeb .Здесь доступны десятки API, в том числе несколько сервисов, распознающих и обходящих CAPTCHA.

В этой статье мы выделяем наиболее популярные API для CAPTCHA, выбранные по количеству посещений страницы на ProgrammableWeb .

1. CAPTCHAs.IO API

CAPTCHAs.IO — это служба автоматического распознавания капчи, которая поддерживает более 30 000 кодов изображений, звуковых кодов и reCAPTCHA v2 и v3, включая невидимую reCAPTCHA. CAPTCHAs.IO APITrack этот API обеспечивает RESTful доступ ко всем CAPTCHA.Методы решения капчи io. Разработчики могут выбрать получение ответов API в виде JSON или обычного текста.

2. Death By CAPTCHA API

Death By CAPTCHA предлагает услугу обхода CAPTCHA. Пользователи передают капчи через APITrack этот API, где они решаются с помощью OCR или вручную. Решенная CAPTCHA затем передается обратно, где ее можно использовать. API имеет среднее время ответа на решение 15 секунд и средний уровень точности 90%.

3. Anti Captcha API

Anti Captcha — это сервис для решения CAPTCHA, управляемый человеком.Anti Captcha APITrack этот API интегрирует решения аутентификации в приложения через HTTP POST и API Key. Ресурсы позволяют загружать CAPTCHA и получать ID, запрашивать и получать ответы captcha.

4. AZcaptcha

AZcaptcha — это сервис автоматического распознавания изображений и CAPTCHA. AZcaptcha APITrack Основная цель этого API — быстрое и точное решение CAPTCHA сотрудниками AI, но услуга не ограничивается только решением CAPTCHA. Вы можете преобразовать в текст любое изображение, которое может распознать ИИ.

5. ProxyCrawl API

ProxyCrawl сочетает в себе искусственный интеллект с командой инженеров для обхода ограничений сканирования и каптч и обеспечения легкого доступа к парсингу и сканированию веб-сайтов в Интернете. ProxyCrawl APITrack этот API позволяет разработчикам очищать любой веб-сайт с помощью реальных веб-браузеров. Это означает, что даже если страница построена с использованием только JavaScript, ProxyCrawl может сканировать ее и предоставлять HTML-код, необходимый для очистки. API обрабатывает управление прокси, избегает капч и блоков, а также управляет автоматическими браузерами.

6. Solve Recaptcha API

Solve Recaptcha APITrack Этот API автоматически решает Google CAPTCHA reCAPTCHA2 через ключ данных сайта. API является платным и зависит от количества потоков в месяц.

7. Google reCAPTCHA API

Google reCAPTCHA v3 APITrack этот API представляет собой реализацию CAPTCHA, которая отличает людей от компьютеров без пользовательских интерактивных тестов. reCAPTCHA работает через механизм анализа рисков на основе машинного обучения и определяет оценку валидности пользователя.Доступ к этому API осуществляется косвенно из Javascript SDK.

Видео: YouTube / Google Webmasters

8. Captcha Solutions API

Captcha Solutions — это веб-сервис декодирования CAPTCHA, предлагающий решения на основе фиксированной ставки для каждой решаемой CAPTCHA. Это RESTful Captcha Solutions APITrack этот API разработан для решения большого количества задач CAPTCHA для широкого спектра приложений.

9. 2Captcha API

2Captcha предоставляет услуги обработки изображений и CAPTCHA, созданные человеком.API 2Captcha возвращает данные распознавания изображений с помощью человека для авторизации онлайн-пользователей. С помощью API разработчики могут применить доступный алгоритм, который включает отправку изображения на сервер, получение идентификатора изображения, начало цикла, который проверяет, решена ли CAPTCHA, и подтверждение правильности ответа.

10. Captcha.guru API

Captcha.guru APITrack этот API предоставляет услуги reCAPTCHA и antiCAPTCHA. С помощью API разработчики могут использовать изображение, содержащее искаженный, но понятный человеку текст.Чтобы решить CAPTCHA, пользователь должен ввести текст с изображения. API поддерживает форматы JSON. Ключи API необходимы для аутентификации.

Вышеупомянутые API, а также еще около 34 API, а также более 50 SDK и 25 образцов исходного кода доступны в категории CAPTCHA на ProgrammableWeb.

решатель капчи · PyPI

Описание проекта

Универсальный API для сервисов разгадывания капчи.

Установка 

 pip install captcha-solver

Пример серверной части Twocaptcha

Сайт сервиса

https: // 2captcha.com? from = 3019071

 из captcha_solver import CaptchaSolver

solver = CaptchaSolver ('twocaptcha', api_key = '2captcha.com API ЗДЕСЬ')
raw_data = open ('captcha.png', 'rb'). читать ()
печать (solver.solve_captcha (raw_data))

Пример серверной части Rucaptcha

Сайт сервиса

https://rucaptcha. com?from=3019071

 из captcha_solver import CaptchaSolver

solver = CaptchaSolver ('rucaptcha', api_key = 'RUCAPTCHA_KEY')
raw_data = open ('captcha.png', 'rb'). читать ()
печать (решатель.решить_captcha (raw_data))

Пример серверной части браузера 

 из captcha_solver import CaptchaSolver

solver = CaptchaSolver ('браузер')
raw_data = open ('captcha.png', 'rb'). читать ()
печать (solver.solve_captcha (raw_data))

Пример бэкэнда антигейт

Веб-сайт службы

http://getcaptchasolution.com/ijykrofoxz

 из captcha_solver import CaptchaSolver

solver = CaptchaSolver ('antigate', api_key = 'ANTIGATE_KEY')
raw_data = open ('captcha.png', 'rb').читать()
печать (solver.solve_captcha (raw_data))

Скачать файлы

Загрузите файл для своей платформы. Если вы не уверены, что выбрать, узнайте больше об установке пакетов.

Файлы для решателя капчи, версия 0. 1.5
Имя файла, размер Тип файла Версия Python Дата загрузки Хеши
Имя файла, размер captcha-solver-0.1.5.tar.gz (7.1 КБ) Тип файла Источник Версия Python Никто Дата загрузки Хеши Вид

FATCHA: биометрия предоставляет инструменты для CAPTCHA

  • 1.

    Ахонен Т., Хадид А., Пиетикайнен М. (2006) Описание лица с помощью локальных двоичных шаблонов: приложение для распознавания лиц. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 28 (12): 2037–2041

    Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

  • 2.

    Almazyad AS, Ahmad Y, Kouchay SA (2011) Мультимодальный код проверки подлинности: схема проверки пользователя. В: Международная конференция по информатике и приложениям (ICISA), 2011, стр. 1–7. IEEE

  • org/ScholarlyArticle»> 3.

    Бьянкини К.С., Борджиа Ф., Де Марсико М. (2012) Swift — редактор подписи, соединяющий мир глухих и электронное обучение. В: 12-я международная конференция IEEE по передовым технологиям обучения (ICALT), 2012 г., стр. 526–530. IEEE

  • 4.

    Bursztein E, Bethard S, Fabry C, Mitchell JC, Jurafsky D (2010) Насколько хорошо люди решают капчи? Масштабная оценка. Дата обращения: 4 декабря 2015 г. http://www.stanford.edu/jurafsky/burszstein_2010_captcha.pdf

  • 5.

    Bursztein E, Martin M, Mitchell J (2011) Сильные и слабые стороны текстовой системы капчи. В: Материалы 18-й конференции ACM по компьютерной и коммуникационной безопасности, стр. 125–138. ACM

  • 6.

    Bushell D (2011 г.) В поисках идеальной CAPTCHA. Дата обращения: 4 декабря 2015 г. http://www.smashingmagazine.com/2011/03/in-search-of-the-perfect-captcha/

  • 7.

    Datta R, Li J, Wang JZ (2005) Imagination: надежная система генерации капчи на основе изображений.В: Материалы 13-й ежегодной международной конференции ACM по мультимедиа, стр. 331–334. ACM

  • 8.

    De Marsico M, Marchionni L, Novelli A, Oertel M (2015) Fatcha: captcha are you !. В: Материалы 11-й проводимой раз в два года конференции, посвященной итальянской главе SIGCHI, стр. 118–125. ACM

  • 9.

    Gossweiler R, Kamvar M, Baluja S (2009) Что такое captcha ?: капча, основанная на ориентации изображения. В: Материалы 18-й международной конференции во всемирной паутине, стр. 841–850.ACM

  • 10.

    Goswami G, Singh R, Vatsa M, Powell B, Noore A (2012) Captcha распознавания лиц. В: Пятая международная конференция IEEE по биометрии: теория, приложения и системы (BTAS), 2012 г., стр. 412–417. IEEE

  • 11.

    Эрнандес-Кастро CJ, Ribagorda A, Saez Y (2010) Атака по побочному каналу на Humanauth captcha. В: Материалы международной конференции по безопасности и криптографии (SECRYPT) 2010 г., стр. 1–7. IEEE

  • 12.

    May M (2005) Недоступность капчи.Альтернативы визуальным тестам Тьюринга в сети. I: W3C (красный), Примечание рабочей группы W3C, работа в процессе

  • org/ScholarlyArticle»> 13.

    Мисра Д., Гай К. (2006) Капчи распознавания лиц. В: Международная конференция по Интернету и веб-приложениям и услугам / Международная конференция по телекоммуникациям, 2006. AICT-ICIW’06, pp. 122–122. IEEE

  • 14.

    Мори Дж., Малик Дж. (2003) Распознавание объектов в беспорядке со стороны противника: Нарушение визуальной капчи. В: Конференция компьютерного общества IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, 2003 г.Ход работы. 2003 г., том 1, стр. I – 134. IEEE

  • 15.

    Pantic M, Rothkrantz LJ (2004) Распознавание лицевых движений для анализа выражения лица по статическим изображениям лиц. IEEE Trans Syst Man Cybern Часть B Cybern 34 (3): 1449–1461

    Статья Google ученый

  • org/ScholarlyArticle»> 16.

    Петри Х, Беван Н. (2009) Оценка доступности, удобства использования и взаимодействия с пользователем. Справочник универсального доступа, стр. 10–20

  • 17.

    Poh N, Blanco-Gonzalo R, Wong R, Sanchez-Reillo R (2016) База данных лиц слепых субъектов. IET Biom 5 (1): 20–27

    Статья Google ученый

  • 18.

    Power C, Freire A, Petrie H, Swallow D (2012) Рекомендации — это только половина дела: проблемы доступности, с которыми сталкиваются слепые пользователи Интернета. В: Материалы конференции SIGCHI по человеческому фактору в вычислительных системах, стр. 433–442. ACM

  • 19.

    Rathgeb C, Uhl A (2011) Обзор биометрических криптосистем и аннулируемой биометрии. EURASIP J Inf Secur 2011 (1): 1–25

    Статья Google ученый

  • 20.

    Рошанбин Н., Миллер Дж. (2013) Обзор и анализ современных подходов к капче. Журнал веб-инженерии 12 (1-2): 1-40

    Google ученый

  • 21.

    Rui Y, Liu Z (2004) Artifacial: автоматический обратный тест Тьюринга с использованием черт лица. Мультимедийные системы 9 (6): 493–502

    Статья Google ученый

  • 22.

    Schapire RE (2003) Повышающий подход к машинному обучению: обзор. В кн .: Нелинейное оценивание и классификация, с. 149–171. Springer

  • org/ScholarlyArticle»> 23.

    Ширали-Шахреза М., Ширали-Шахреза С. (2007) Captcha для слепых. В: Международный симпозиум IEEE по обработке сигналов и информационным технологиям, 2007, стр. 995–998. IEEE

  • 24.

    Ширали-Шахреза М., Ширали-Шахреза С. (2008) Капча движения. В: Конференция по взаимодействию человеческих систем, 2008, стр. 1042–1044.IEEE

  • 25.

    Shirali-Shahreza MH, Shirali-Shahreza M (2007) Локализованная капча для неграмотных людей. В: Международная конференция по интеллектуальным и передовым системам, 2007. ICIAS 2007, стр. 675–679. IEEE

  • 26.

    Виола П., Джонс М. (2001) Быстрое обнаружение объектов с использованием усиленного каскада простых функций. В: Материалы конференции компьютерного общества IEEE 2001 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов, 2001 г. CVPR 2001, том 1, стр. I – 511. IEEE

  • 27.

    Фон Ан Л., Маурер Б., МакМиллен С., Абрахам Д., Блюм М. (2008) Recaptcha: распознавание символов на основе человека с помощью мер веб-безопасности. Наука 321 (5895): 1465–1468

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google ученый

  • 28.

    W3C — Инициатива по обеспечению доступности Интернета: альтернативы и идеи с помощью Captcha. http://www.w3.org/WAI/GL/wiki/Captcha_Alternatives_and_gotits (2015 г.). Последнее изменение: 28 августа 2015 г .; Дата обращения: 04.12.2015

  • 29.

    Weinland D, Ronfard R, Boyer E (2011) Обзор основанных на видении методов представления, сегментации и распознавания действий.

    No related posts.

    • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *