目前,许多网站采取各种各样的措施来反爬虫,其中一个措施便是使用验证码。随着技术的发展,验证码的花样越来越多。验证码最初是几个数字组合的简单的图形验证码,后来加入了英文字母和混淆曲线。有的网站还可能看到中文字符的验证码,这使得识别愈发困难。
众所周知,验证码的出现是为了区分人和机器,但随着科技的发展,黑产从业者的可图之利增多,验证码的战场也进入了一段破解与抗破解的持久博弈。
前言 最近在研究验证码安全,本文主要分析四种流行的验证码(图形,短信,语音和滑动)进行分析,写这篇文章的出发点并非是绕过或破解验证码,而是根据自身业务情况来选择对应的验证码类型,在用户体验和安全性中找到属于自己的平衡点。 有问题可与我联系Wechat:atiger77 目录 01. 图形验证码 02. 短信验证码 03. 语音验证码 04. 滑动验证码 05. 总结 备注:无论使用哪种验证码,只要开发不当都可能存在安全漏洞,为了减少文章重复内容,只在短信验证码中讲解漏洞以及对应加固方案,在语音
黑灰产将各种方式窃取账号密码导入批量登录软件,登录软件自动尝试账号登录。邮箱服务器检测到异常登录请求,会下发验证码进行安全验证,但是黑灰产能够自动破解简单验证码,完成撞库登录过程。整个过程完全自动化操作,无需人工干预,就这样,用户的大批账号就被冒名登录了。
当我们正讨论如何用AI推动产业升级、改变未来生活时,不法分子也在研究AI技术,并通过各种手段非法牟利。近日,腾讯守护者计划安全团队协助警方打掉市面上最大打码平台“快啊答题”,挖掘出一条从撞库盗号、破解验证码到贩卖公民信息、实施网络诈骗的全链条黑产。而在识别验证码这一关键环节,黑产竟已用上AI人工智能技术。该团伙运用AI技术训练机器,极大提升了单位时间内识别验证码的数量,2017年一季度打码量达到259亿次,且识别验证码的精准度超过80%。借此案件,我们也深入研究AI打码平台黑产领域,对其犯罪模式进行剖析。
验证码,全称为“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,Captcha。早在上个世纪90年代,为了防止恶意的网络机器人行为,像邮件轰炸、暴力破解密码等,验证码应运而生。
前短时间夜幕团队的哲哥带来一个强大的库,一个验证码识别库 ddddocr,小编第一时间看到后就收藏了,最近有空就找了一个例子来试试。
我们经常在登录app或者网页的时候,都会需要我们输入图形验证码上的内容,以验证登录。有些是纯数字的图形验证码,有些是字母和数字,有些是图案,有些是数学表达式……不同的网站,采用的图形验证码的形式也不一样。那么,图形验证码到底是什么呢?
对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi
12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名,普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文通过仿黑产破解的手法去重新思考验证码产品发展方向
在我们进行自动化测试的过程中,免不了要在登录时遇到验证码,很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能,但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成,所以在这个时候,我们需要做的就是输入验证码,但是验证码这个东西是随机生成的,不是每一次都一样,所以我们还是需要识别然后输入,脚本是没有眼睛的,只能通过代码来进行识别,所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
可能你对这个名字比较陌生,但是肯定见过类似的验证码,比如 12306 就是典型的点触验证码。
现在很多网站都会使用验证码来进行反爬,所以为了能够更好的获取数据,需要了解如何使用打码平台爬虫中的验证码
导读:12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名(据某网站调查),普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文由安全平台部的shisi撰写,试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。 验证码,人类与机器不平等的对抗 在AI的新时代背景下,破解一款验证码的成本正变的越来越低。 很多时候,看似复杂的谷歌街景、12306验证码、让人望而却步的百万图库,实际并不复杂:
导读:12306验证码,长时间高居反人类产品排行榜第一名(据某网站调查),普通人一次通过率仅8%,人也识别不清的图片就能成功阻挡自动机了吗?谷歌街景验证码完全取自自然环境确保图片的不重复不被爆破,但是面对黑产的巨额利润,又能坚持多久?本文由安全平台部的shisi撰写,试图通过模仿黑产的破解手法去重新思考验证码产品的发展方向。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
今天要给大家介绍的是验证码的爬取和识别,不过只涉及到最简单的图形验证码,也是现在比较常见的一种类型。
导语:国际顶级会议WWW 2020将于4月20日至24日举行。始于1994年的WWW会议,主要讨论有关Web的发展,其相关技术的标准化以及这些技术对社会和文化的影响,每年有大批的学者、研究人员、技术专家、政策制定者等参与。以下是蚂蚁金服的资深技术专家对入选论文《A Generic Solver Combining Unsupervised Learning and Representation Learning for Breaking Text-Based Captchas》做出的深度解读。
这是一个比较棘手的问题,多年来,这个问题的解决方案一直就是“验证码”,就是看看你能够能成功识别一系列机器无法识别的扭曲字符。这类安全验证工具被称为“CAPTCHA”(即“全自动区分机器和人类公共图灵测试”)。
验证码被广泛用于用户登录以及注册的校验,那么验证码的作用仅仅是进行校验吗?,或者说为什么会有验证码校验这一环节?
验证码通常用于网站的登录,以区分是否是人类的行为还是机器的行为。启用验证码是反爬虫、反黑客的常用手段之一。然而,随着技术的不断进步,特别是machine learning的发展,普通的验证码识别也不是很复杂的事情。
短信验证码只做了手工测试,当时想的是短信验证码需要一台手机,并且能够发送验证码,由于当时没有做移动端的任何测试,考虑到成本问题只能在自动化测试是放弃这种登录验证方式,只保证功能在手工测试时正常通过;
很久没有做爬虫破解类相关的分享了,之前交流群里有朋友提问谷歌系的reCAPTCHA V2 验证码怎么破,因为工作的原因我是很久之后才看到的,也不知道那位朋友后来成功了没有。那今天就来跟大家分享一下 reCAPTCHA V2 的破解。
如果部署在服务器端就需要自己去搭建配置网络环境并编写调用接口,这是一个极其繁琐耗时的过程。
http://172.13.98.57/inc/showvcode.php -p src.txt -k
验证码识别是搞爬虫实现自动化脚本避不开的一个问题。通常验证码识别程序要么部署在本地,要么部署在服务器端。如果部署在服务器端就需要自己去搭建配置网络环境并编写调用接口,这是一个极其繁琐耗时的过程。 但是现在我们通过腾讯云云函数 SCF,就可以快速将本地的验证码识别程序发布上线,极大地提高了开发效率。 效果展示 一种比较简单的验证码 识别扭曲变形的验证码 可以看到,识别效果还是蛮好的,甚至超过了肉眼识别率。 操作步骤 传统的验证码识别流程是 图像预处理(灰化,去噪,切割,二值化,去干扰线等) 验证码字
使用代理时,有时候会遇到网站验证码的问题。验证码是为了防止机器人访问或恶意行为而设置的一种验证机制。当使用代理时,由于请求的源IP地址被更改,可能会触发网站的验证码机制。以下是解决网站验证码问题的几种方法:
写爬虫有一个绕不过去的问题就是验证码,现在验证码分类大概有4种: 图像类 滑动类 点击类 语音类 今天先来看看图像类,这类验证码大多是数字、字母的组合,国内也有使用汉字的。在这个基础上增加噪点、干扰线、变形、重叠、不同字体颜色等方法来增加识别难度。 相应的,验证码识别大体可以分为下面几个步骤: 灰度处理 增加对比度(可选) 二值化 降噪 倾斜校正分割字符 建立训练库 识别 由于是实验性质的,文中用到的验证码均为程序生成而不是批量下载真实的网站验证码,这样做的好处就是可以有大量的知道明确结果的数据集。 当
在对网站安全进行整体的安全检测的时候,用户登陆以及用户留言,评论,设置支付密码,以及一些网站功能方面都会用到图片验证码,针对于验证码我们SINE安全对其进行了详细的网站安全检测,以及图片验证码安全防护方面,都会详细的跟大家讲解一下。验证码分很多种,图片形式的验证码是目前网站用的最多的,还有一些短信的验证码,手机语言验证码,答题验证码,都是属于网站所用到的验证码,今天主要跟大家讲解的就是图片验证码。
相信大家在日常上网的时候都会遇到“千奇百怪”的验证码,而在种类繁多的验证码家族中,文本验证码是使用最广泛的一种,也是我们遇到最多的一种验证码方案。近年来,随着深度学习技术的突破性发展,文本验证码的安全性也受到了挑战。通过收集大量目标网站的验证码,并训练一个深度网络模型,就可以实现对目标网站验证码的攻击。为了抵抗基于深度学习模型的攻击,一方面,各大网站都采用诸如字符扭曲、粘连、旋转,背景混淆,空心字体等多种复杂变换方案来提高文本验证码的安全性;另一方面,有些网站采用了诸如前端代码混淆、关键代码加密等反分析方式来防止验证码被恶意收集和自动爬取,进而通过增大攻击的成本来降低验证码被攻击的可能性。然而,上述两种方式真的能够增强验证码的安全性吗?
03月16日上午,12306网站更新了自己的验证码形式,将原有的验证码从英文字符变换到8张小图片,用户必须根据问题提示来点击选中正确的图片,然后才能预定车票。紧接着,各路媒体开始发稿,《12306官网放大招:启用图片验证码所有抢票软件将失效》《12306官网推出全新图片验证码抢票软件将失效》等新闻层出不穷。作为一个程序员,看到这样的标题,十分困惑这些媒体是怎么用上帝视角这么直接断定抢票软件将全部失效的,可以想象一大波刷票公司正准备捋起袖子干活就直接听到12306宣布自己胜利了。当然,我们反对一切的黄牛党,本
年关将至,一场世界级的社会壮举又将上演,那就是咱们的春运,短短的十几天将搬运30亿人次的客流,让国外的记者和看客们都不得不佩服咱们伟大祖国的交通运输能力。为了准备这场“大戏”,抢票这种全民级现象已经提前上演,虽然买票难的问题已经逐年好转,但在抢票过程中仍然槽点不断,其中的明星当属验证码了,这两天12306的验证码已经被大家各种吐槽各种调侃,那么这次和大家一起来研究一下关于这个验证码背后的问题。 验证码的由来 其实一开始,互联网上是没有验证码的。那时想要在论坛上发帖,只需轻轻敲一下回车键。然而,当时的黑客也十
过年期间我曾经写过一篇文章《一次简单的验证码识别以及思考》, 目前已经对该功能做了一些优化,可以支持几种类型的验证码识别。其核心思想仍然是上一篇文章所提到的,使用tensorflow来训练标注过的验证码。目前,多种类型的验证码训练完之后可以放到一个模型中。未来,有新增的验证码类型通过训练之后也可以整合到这个模型中。
i-am-a-bot是一款基于多个大语言模型的验证码安全评估工具,该工具提供了一个使用了多模态大语言模型(LLM)的自动化解决方案,可以帮助广大研究人员测试各种类型验证码机制的安全性。
验证码分析:图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大。
Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师。每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动。 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 安全平台部的张彦玲、陈秋滢、华珊珊三位嘉宾,为大家分享《腾讯验证码的十二年》。 内容简介: 验证码的诞生就是用来对抗自动机,但随着OCR技术的发展,腾讯验证码怎么发展让它能够有效持续对抗自动机。 ---- 以下为本期分享实录: 大家好,我是张彦玲,来自腾讯TEG安全平台部,现在负责验证码研发工作。今天还有我们两位同事:陈秋滢和华珊珊,大
登陆界面最直接的就是密码爆破,上面说的那些漏洞我也说了,很难遇到!而对于爆破最重要的不是用的哪个工具,而是字典好不好,这里用的bp!
为什么要写一个这个东西呢?虽然现在好多大网站都不用图片验证码了,但是仍然有一部分陈旧的web系统用着一些简单的图片验证码。当遇到带有验证码,而验证码的形式又非常简单的时候,手工测试起来可能太麻烦。我所知道的现有工具中有“PKAV HTTP Fuzzer”可以识别验证码,并做一些fuzz。但是,这款工具本身不提供,自带的识别引擎的训练工具。并且,软件所支持的次时代和和亦思验证码识别系统都是收费的,没有找到干净好用的破解版。因此,萌发了这样一个念头。先给各位放一张成品图片吧!
2018年全国硕士研究生招生考试预报名的第一天,成都大学的一名大四女生,在网上报名时,竟出现了“别考”字样的验证码,同时在验证码上边显示一行红字:您输入的用户名或密码有误。专门负责全国研究生报名的“中国研究生招生信息网”相关负责人回应说,验证码出现“别考”字样纯属巧合。
今天给大家分享的实战项目是常用验证码标注&识别,从想法诞生到实现思路,再到编码实战的整体过程,这个过程我前后整理了上万字,计划分章节来发布。言归正传,一起来看看今天的内容吧!今天这篇内容主要讲解这篇文章的创作灵感、需求分析和实现思路。
1 图像采集:就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了
要说 reCAPTCHA,就要先说一说 CAPTCHA,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,也就是通常说的 “验证码”,目的就是要把计算机和人区分开来。在互联网站上,为了防止不安全的、重复暴力的登陆密码破解等操作,需要使用验证码来将机器行为拒之门外。
本节我们将介绍新浪微博宫格验证码的识别。微博宫格验证码是一种新型交互式验证码,每个宫格之间会有一条指示连线,指示了应该的滑动轨迹。我们要按照滑动轨迹依次从起始宫格滑动到终止宫格,才可以完成验证,如下图
作者简介 闵杰, 携程信息安全部产品经理。2015年加入携程,主要负责黑产防刷,验证码,反爬以及UGC方面的产品设计,关注在低成本的前提下,解决以上场景的实际问题。 从互联网行业出现自动化工具开始,验证码就作为对抗这些自动化尝试的主要手段登场了,在羊毛党,扫号情况层出不穷的今天,验证码服务的水平也直接决定一家互联网企业的安全系数。作为WEB看门人,它不仅仅要做到安全,也要兼顾体验。 本文将分享携程信息业务安全团队在这几年里,对图形验证码服务所做的一些大大小小的改变。各位可以将本文作为自身网站图形验证码搭建的
客户端发起请求->服务端响应并创建一个新的SessionID同时生成随机验证码,将验证码和SessionID一并返回给客户端->客户端提交验证码连同SessionID给服务端->服务端验证验证码同时销毁当前会话,返回给客户端结果。
最近斗哥在整理一些业务逻辑漏洞,突然发现好多问题,所以决心和大家一起探讨探讨,今天先从暴力破解开始。
java面试(1)如何防止恶意攻击短信验证码接口
验证码多种多样,有图形文字的、有模拟点选的、有拖动滑动的,但其实归根结底都需要人来对某种情形做一些判断,然后把结果返回并提交。如果此时提交的验证码结果是正确的,并且通过了一些验证码的检测,就能成功突破这个验证码了。既然验证码就是让人来识别的,那么机器怎么办呢?如果我们也不会什么算法,怎么去解这些验证码呢?此时我们需要利用可以帮助我们来识别验证码的工具或平台就,让工具或平台把验证码识别的结果返回给我们,我们拿着结果提交,那不就好了吗?
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件,然后对图像文件进行分析处理,自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下,对于字符型验证码的识别流程如下:主要过程可以分解为五个步骤:图片清理,字符切分,字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境,使用Tesseract平台对验证码进行识别。
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