没有验证码登陆，黑客会更加容易激活成功教程你的账号，通过组合码刷机等黑客技术来破取你的密码，有了验证码相当于加了一层很厚的屏障，安全系数很高。 验证码是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。 验证码作用：可以防止恶意激活成功教程密码、刷票、论坛灌水，有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力激活成功教程方式进行不断的登陆尝试，实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式（比如招商银行的网上个人银行，百度社区），利用比较简易的方式实现了这个功能。
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。
java面试(1)如何防止恶意攻击短信验证码接口
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；
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
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。
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！
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。
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
本月底，谷歌Google即将停止全球图片验证码服务，这个困扰我们多年的验证码终于要退出历史的舞台了。官方宣告可以看以下截图：
Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart。
1、在WEB站有时会碰到客户机恶意攻击，其中一种很常见的攻击手段就是“身份欺骗”，它通过在客户机端脚本写入一些代码，然后利用它，客户机在网站、论坛反复登录
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
图片验证码，在我们日常使用的产品或服务中，经常可以看到。那么使用Python,如何用Python实现生成图片验证码呢？
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。
当我们使用无头浏览器做自动化爬虫时经常会处理到一些表单的自动填写，被爬取的网站当然也少不了验证码过滤，目前Web端常用的还是传统的图片验证码。我这里讲解一个Node.js识别图片验证码的Demo，是我在内蒙古高考报名志愿时候需要时候自动填写验证码时候做的测试。
在前面的文章中，我有分享到vue+drf+第三方滑动验证码的接入实现（文中也留了坑分享图片验证码功能的实现），即本文将要分享的是基于python实现原生的登录验证码
*本文原创作者：西毒若相惜，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 前言 看到上一篇别人写的投(shua)过的票，感觉狗熊所见略同。 上篇的博主好像就死磕一个网站，使出了浑身解数与其进行对抗，最终胜利。这里我写一篇续集，来帮大家梳理一下几乎所有的刷票类型。（刷票，刷粉，刷赞等异曲同工） 刷票难度从简到难，循序渐进。 一，无任何限制，简单到爆炸 毫无悬念，最简单的一种刷票，是个人都会 直接点击投票按钮即可投票，无任何限制，小白就鼠标不停点击投票即可，相关从业人员可以程序实现。 url='http:
当爬虫遇到图片验证码时，确实会给自动化爬取数据带来一定的挑战。图片验证码是为了防止自动化工具（如爬虫）过度访问或滥用网站资源而设置的一种安全机制。它要求用户识别并输入图片中显示的字符或进行特定的操作，以证明访问者是真实的人类用户。
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
这种图片验证方式是我们最常见的形式，它可以有效的防范恶意攻击者采用恶意工具,调用“动态验证码短信获取”接口进行动态短信发送, 导致接入用户短信被刷，造成账号余额损失。同时这种动态发送方式会朝许多无关的手机用户，发送很多验证码短信，导致手机用户被骚扰，甚至引起用户投诉。这种恶意攻击究其原因是攻击者可以自动对接口进行大量调用。
何谓“真实场景”，意即图片验证码来源于实际的数据采集过程中遇到的网站，对图片验证码的识别训练工作也是出自于真实的环境。而非像很多文章用一个验证码库生成好几万个验证码图片样本，然后用一个CNN或LSTM模型，把数据扔进去跑。
我们在开发用户登录功能的时候，总是会被要求加一个验证码的功能！那么，为什么要加这个验证码？验证码有什么作用？常见的验证码有哪些？
上一篇文章小编给大家讲解了需求分析和实现思路，Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路)，这篇文章继续沿着上一篇文章的内容，给大家讲解下数据采集/预处理/字符图切割内容。
现在验证码的种类真的是越来越多，短信验证码、语音验证码、图片验证码、滑块验证码 ... 我们在 PC 的网页端或者手机上的 app 进行登录或者注册时，应该总会遇见图片验证码，比如下面这类：
验证码（CAPTCHA）是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”（全自动区分计算机和人类的图灵测试）的缩写，是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。可以防止：恶意破解密码、刷票、论坛灌水，有效防止某个***对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试，实际上用验证码是现在很多网站通行的方式，我们利用比较简易的方式实现了这个功能。这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。验证码这个词最早是在2002年由卡内基梅隆大学的路易斯·冯·安、Manuel Blum、Nicholas J.Hopper以及IBM的John Langford所提出。卡内基梅隆大学曾试图申请此词使其成为注册商标， 但该申请于2008年4月21日被拒绝。一种常用的CAPTCHA测试是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字，也就是图文验证码，扭曲变形是为了避免被光学字符识别（OCR, Optical Character Recognition）之类的电脑程序自动辨识出图片上的文数字而失去效果。由于这个测试是由计算机来考人类，而不是标准图灵测试中那样由人类来考计算机，人们有时称CAPTCHA是一种反向图灵测试。为了无法看到图像的身心障碍者，替代的方法是改用语音读出文数字，为了防止语音辨识分析声音，声音的内容会有杂音，这种就是手机语音验证码，通过拨打手机的方式告诉用户验证码是什么。
最近闲来无事研究了一下用Java如何模拟浏览器的行为，在实验登录的步骤时碰到了识别验证码的问题，于是在网上查找了关于Java如何进行图片识别验证码，由于根据网上查找的相关文章都不适合我的配置，所以特开此博客进行记录一下采坑的过程以及解决方法。
验证码作为一种人机识别手段，其终极目的，就是区分正常人和机器的操作。 区分人机行为的作用不言而喻。互联行为的注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景，都有被机器刷造成各类损失的风险，如果不对各类机器垃圾的行为加以防范，灌水内容、垃圾注册、恶意登录、刷票、撞库、活动作弊、垃圾广告、爬虫、羊毛党等用户行为一旦发生，将对产品自身发展、用户体验造成极大的影响。目前常见的验证码形式多为图片验证码，即数字、字母、文字、图片物体等形式的传统字符验证码。这类验证码看似简单易操作，但实际用户体验较差（参见12306网站），且随着OCR技术和打码平台的利用，图片比较容易被破解，被破解之后就形同虚设。
在前面一篇博客《Spring Security技术栈开发企业级认证与授权（九）开发图形验证码接口》中介绍了如何开发图形验证码接口，并将验证逻辑加入到Spring Security中，这里将介绍如何开发短信验证，两者之间有许多非常类似的代码，所以在设计短信登录代码的时候，将它们进一步整合、抽象与重构。 图形验证码和短信验证码重构后的结构图如下所示：
图片验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度，对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下：
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。
爬虫最讨厌的就是反爬虫，但是如果没有反爬虫的存在的，那么大家都可以随随便便就进行网络爬虫，那么服务器又怎么支撑得起来呢？那么又怎么彰显我们的能力呢？
短信是公众接收信息的重要途径，也是网站登录页面识别用户本人的一个有效手段。网站通过用户手机号及对应手机号接收到的短信验证码，来识别一个有效用户，用户则通过官方短信验证码登录进网站。此外，短信还可以用来传播链接用于便捷操作。正是由于短信的重要性与便捷性才越来越受到攻击者的关注，短信攻击案例很多，本文主要从短信嗅探、短信轰炸、钓鱼短信、短信盗取四方面来总结基于移动终端短信的安全问题，针对每种攻击方式的实际案例、攻击分析、防范方法进行解析。
众所周知，burpsuite可以使用爆破模块，但是有的登录接口是需要用到验证码验证的，那么这个时候我们就可以用到一个插件来自动识别验证码，然后在爆破模块中调用，实现验证码绕过
网站安全是整个网站运营中最重要的一部分，网站没有了安全，那用户的隐私如何保障，在网站中进行的任何交易，支付，用户的注册信息都就没有了安全保障，所以网站安全做好了，才能更好的去运营一个网站，我们SINE安全在对客户进行网站安全部署与检测的同时，发现网站的业务逻辑漏洞很多，尤其暴利破解漏洞。
验证码 是防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水、刷页的手段。验证码有 多种类型。 现在我给大家实现如何使用图片验证码，其原理是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字，扭曲变形是为了避免被光学字符识别软件（OCR）自动辨识。由于计算机无法识别验证码的图片，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。在这里$代表cmd命令行符号。
If you saw the darkness in front of you, don't be afraid, that's because sunshine is at your back.
爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
代码地址：https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr
以下3组截图是近日网友晒出网购火车票时需要勾选的图片验证码，验证码的选择中郭德纲、金正恩、刘翔、杨坤、阿扎尔都不幸躺枪。网友反映，这是他们遇到最“魔性”的验证码。 今年3月份，12306网站开始正式
验证码 是防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水、刷页的手段。验证码有 多种类型。 本项目中我们将使用图片验证码，其原理是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字，扭曲变形是为了避免被光学字符识别软件（OCR）自动辨识。由于计算机无法识别验证码的图片，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。
第1步：浏览器使用<img src="/test/controller”>标签请求特定 Controller 路径。
作者：哒哒哒哒打代码 链接：juejin.im/post/6862488906173022216
1、muggle_ocr是一款轻量级的ocr识别库，对于python来说是识别率较高的图片验证码模块。
前言：今天要总结的是如何用程序来实现短信发送功能。但是呢，可能需要我们调用一些api接口，我会详细介绍。都是自己学到的，害怕忘记，所以要总结一下，让写博客成为一种坚持的信仰。废话不多说，我们开始吧！
能提取图片中的文字的技术，将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别（Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库，由谷歌赞助，是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度，也具有很高的灵活性，可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
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