Капча. Справка

1. Когда использовать
2. Как настроить
3. Пример правила
4. Решение проблем

Капча и правило быстрые ответы обеспечивают высокий уровень защиты от роботов.

Чтобы показывать капчу исполнителям, установите частоту показа капчи в настройках \n

Набор оплачиваемых заданий, которые одновременно выдаются исполнителям.

\n «}}»>.

Обычно капчу показывают один раз на 10 страниц с заданиями. Если задания выполняются быстро и капча мешает исполнителям, ее можно показывать через каждые 20 страниц.

Ограничьте доступ к заданиям исполнителям, которые неправильно вводят капчу несколько раз подряд. Такая настройка необходима, если вы хотите обеспечить дополнительную защиту от роботов.

Не используйте, если:

• в пулах мало заданий. Например, если задание — опрос на одну страницу, то капча не поможет контролировать качество, так как минимальная частота показа капчи — каждые 10 страниц заданий;

• сложно или невозможно автоматизировать работу: выделение областей, полевые задания, везде, где надо прикрепить файлы, писать осмысленные тексты.

Внимание.

Поля Если и то в этом правиле — обязательные. Если не заполнить хотя бы одно, правило сохранить не получится.

Поле	Описание
Учитывать последних вводов капчи	Количество последних раз, когда исполнителю была предложена капча. Если поле не заполнено, в расчете учитываются все вводы капчи только того пула, к которому применяется правило. Если поле заполнено, то правило считает вводы капчи в рамках значения, указанного в поле. При этом учитываются не только вводы капчи из этого пула, но и из других пулов, где это поле заполнено. Подробнее о том, как работает это поле.
Если	Условие, при котором выполняется действие в поле то: количество ответов — количество вводов капчи (меньше или равно количеству в поле Учитывать последних вводов капчи). процент правильных ответов — доля правильных ответов (от 0 до 100). процент неправильных ответов — доля неправильных ответов (от 0 до 100). Чтобы добавить несколько условий, нажмите .
то	Действие, выполняемое при условии: заблокировать — закрыть доступ к проекту или всем проектам заказчика на указанное количество дней. Причина блокировки отображается только заказчику. Если доступ к заданиям блокируется на ограниченный срок (например, на 7 дней), после снятия блокировки история ответов исполнителя не сохраняется. Навык рассчитывается на основании новых ответов. установить значение навыка из поля — сохранить долю правильных ответов исполнителя на контрольные задания как значение навыка. приостановить — приостановить доступ исполнителя к пулу на указанное количество дней. Причина отображается только заказчику. принять все ответы исполнителя в пуле — требует настройки отложенной приемки. Пригодится, если исполнитель выполняет большинство заданий качественно. Пример: исполнитель выполнил больше 80% заданий правильно и вас устраивает такой результат. Правило сработает автоматически — все ответы в пуле будут приняты. установить значение навыка — присвоить исполнителю фиксированное значение навыка.

Поскольку человек тоже может ошибиться при вводе капчи, целесообразно добавлять поле количество ответов и указывать цифру большую, чем 1. В противном случае исполнитель может быть заблокирован после первого ввода капчи.

Внимание. Ответы заблокированных исполнителей будут учтены, если не отклонить их вручную при помощи отложенной приемки. Чтобы отправить задания этих исполнителей на повторную разметку, настройте правило Повторное выполнение заданий после блокировки.

Блокировка за неправильные ответы на капчу

Если исполнитель ввел капчу не меньше 5 раз и доля правильных ответов меньше 65%, он будет заблокирован и не сможет выполнять ваши задания 10 дней.

Исполнитель будет заблокирован после первого ввода капчи.

Нужно ли создавать навык для каждого пула?

Лучше использовать один \n

Оценка качества выполнения заданий исполнителем (число от 0 до 100). Навык может рассчитываться автоматически, например, за правильные ответы на контрольные задания, а также назначаться вручную. Подробнее.

\n «}}»> в проекте. Можно выбрать способ подсчета навыка:

• Подсчет навыка для каждого пула отдельно. Текущее значение навыка — это значение навыка в пуле, который выполнялся последним. Такой вариант удобен, если:

  • Пулы предназначены для разных групп исполнителей (например, настроены фильтры по городам, странам).

  • Пулы запускаются последовательно, и вы не хотите учитывать качество ответов в предыдущих пулах при подсчете навыка в выполняемом пуле.

  Этот способ подсчета действует по умолчанию при добавлении блока контроля качества в пул. Для блока по контрольным заданиям оставьте пустым поле Учитывать последних ответов на контрольные и обучающие задания.

• Подсчет навыка по всем выполненным заданиям в проекте. Такой вариант удобен, если пулы небольшие и вам не нужно рассчитывать навык для каждого пула.

  Этот способ подсчета доступен только для навыков по контрольным заданиям. Чтобы использовать его, заполните поле Учитывать последних ответов на контрольные и обучающие задания в блоках контроля качества в пулах.

Можно ли использовать навык не только в пуле или в одном проекте, но и в разных проектах?

Да, конечно, один и тот же навык можно назначать и использовать на различных проектах. Но чаще всего один навык используется в рамках одного проекта. Если исполнитель хорошо выполняет одно задание, это не значит, что он так же успешно справится с другим. Кроме того, используя фильтры по давно настроенным навыкам, вы ограничиваете количество доступных исполнителей.

Я настроил правило отправления в бан при первой же неправильно введенной капче, чтобы максимально исключить ботов. Такое правило не слишком строгое? Как бывает на практике?

Действительно, такое правило выглядит слишком строго. Даже самый внимательный исполнитель может ошибиться — правило лучше сделать менее строгим. Помимо блокировки у отдельных заказчиков, у нас есть системные процессы, которые блокируют в Толоке исполнителей, которые систематически проваливают проверку капчей.

Частоту выдачи капчи работникам можно как-то регулировать? Некоторых работников это несколько демотивирует.

Частота показа капчи настраивается в пуле.

Нет

Не показывать капчу.

Низкая

Показывать капчу каждые 20 страниц заданий.

Средняя / Высокая

Показывать капчу каждые 10 страниц заданий.

Есть ли какое-то подробное описание, как лучше использовать капчу: для какого типа проектов ее лучше использовать и насколько интенсивно?

Капча используется обычно в простых проектах с автоприемкой: классификация, категоризация, поиск информации; то есть там, где мало вариантов ответов, не нужно загружать файлы или писать тексты. Она позволяет отсеивать ботов и исполнителей, которые размечают очень небрежно.

Частота показа капчи настраивается в пуле.

Нет

Не показывать капчу.

Низкая

Показывать капчу каждые 20 страниц заданий.

Средняя / Высокая

Показывать капчу каждые 10 страниц заданий.

В справке есть понятия для капчи: «Доля правильных ответов» и «Доля неправильных ответов» — они определяются из контрольной выборки?

Процент правильных ответов определяется исходя из общего количества обработанных исполнителем капч в пределах «окна», указанного в поле Учитывать последних ответов на контрольные и обучающие задания. Если значение в поле не указано, то в расчет попадают все капчи, которые появляются при выполнении заданий пула, использующего данное правило.

Была ли статья полезна?

Декодирование капчи на Python / Хабр

Это перевод и форма повествования от первого лица сохранена. Автор — Бен Бойтер, бакалавр информационных технологий в Университете Чарльза Стерта (CSU).

Большинство людей не в курсе, но моей диссертацией была программа для чтения текста с изображения. Я думал, что, если смогу получить высокий уровень распознавания, то это можно будет использовать для улучшения результатов поиска. Мой отличный советник доктор Гао Джунбин предложил мне написать диссертацию на эту тему. Наконец-то я нашел время написать эту статью и здесь я постараюсь рассказать о всем том, что узнал. Если бы только было что-то подобное, когда я только начинал…

Как я уже говорил, я пытался взять обычные изображения из интернета и извлекать из них текст для улучшения результатов поиска. Большинство моих идей было основано на методах взлома капчи. Как всем известно, капча — это те самые всех раздражающее штуки, вроде «Введите буквы, которые вы видите на изображении» на страницах регистрации или обратной связи.

Капча устроена так, что человек может прочитать текст без труда, в то время, как машина — нет (привет, reCaptcha!). На практике это никогда не работало, т. к. почти каждую капчу, которую размещали на сайте взламывали в течение нескольких месяцев.

У меня неплохо получалось — более 60% изображений было успешно разгадано из моей небольшой коллекции. Довольно неплохо, учитывая количество разнообразных изображений в интернете.

При своем исследовании я не нашел никаких материалов, которые помогли бы мне. Да, статьи есть, но в них опубликованы очень простые алгоритмы. На самом деле я нашел несколько нерабочих примеров на PHP и Perl, взял из них несколько фрагментов и получил неплохие результаты для очень простой капчи. Но ни один из них мне особо не помог, т. к. это было слишком просто. Я из тех людей, которые могут читать теорию, но ничего не понять без реальных примеров. А в большинстве статей писалось, что они не будут публиковать код, т. к. боятся, что его будут использовать в плохих целях. Лично я думаю, что капча – это пустая трата времени, т. к. ее довольно легко обойти, если знать как.

Собственно по причине отсутствия каких-то материалов, показывающих взлом капчи для начинающих я и написал эту статью.

Давайте начнем. Вот список того, что я собираюсь осветить в этой статье:

• Используемые технологии
• Что такое капча
• Как найти и извлечь текст из изображений
• Распознавание изображения с использованием ИИ
• Обучение
• Собираем все вместе
• Результаты и выводы

Используемые технологии

Все примеры написаны на Python 2.5 с использованием библиотеки PIL. Должно работать и в Python 2.6 (под Python 2.7.3 отлично запускается, прим. перев.).

• Python: www.python.org
• PIL: www.pythonware.com/products/pil

Установите их в указанном выше порядке и вы готовы к запуску примеров.

Отступление

В примерах я буду жестко задавать множество значений прямо в коде. У меня нет цели создать универсальный распознаватель капч, а только показать как это делается.

Капча, что это такое в конце концов?

В основном капча является примером одностороннего преобразования. Вы можете легко взять набор символов и получить из него капчу, но не наоборот. Другая тонкость – она должна быть простая для чтения человеком, но не поддаваться машинному распознаванию. Капча может рассматриваться как простой тест типа «Вы человек?». В основном они реализуются как изображение с какими-то символами или словами.

Они используются для предотвращения спама на многих интернет-сайтах. Например, капчу можно найти на странице регистрации в Windows Live ID.

Вам показывают изображение, и, если вы действительно человек, то вам нужно ввести его текст в отдельное поле. Кажется неплохой идеей, которая может защитить вас от тысяч автоматических регистраций с целью спама или распространения виагры на вашем форуме? Проблема в том, что ИИ, а в частности методы распознавания изображений претерпели значительные изменения и становятся очень эффективными в определенных областях. OCR (оптическое распознавание символов) в наши дни является довольно точным и легко распознает печатный текст. Было принято решение добавить немного цвета и линий, чтобы затруднить работу компьютеру без каких-то неудобств для пользователей. Это своего рода гонка вооружений и как обычно на любую защиту придумывают более сильное оружие. Победить усиленную капчу сложнее, но все равно возможно. Плюс ко всему изображение должно оставаться довольно простым, чтобы не вызывать раздражение у обычных людей.

Это изображение является примером капчи, которую мы будем расшифровывать. Это реальная капча, которая размещена на реальном сайте.

Это довольно простая капча, которая состоит из символов одинакового цвета и размера на белом фоне с некоторым шумом (пиксели, цвета, линии). Вы думаете, что этот шум на заднем плане затруднит распознавание, но я покажу, как его легко удалить. Хоть это и не очень сильная капча, но она является хорошим примером для нашей программы.

Как найти и извлечь текст из изображений

Существует много методов для определения положения текста на изображении и его извлечения. С помощью Google вы можете найти тысячи статей, которые объясняют новые методы и алгоритмы для поиска текста.

Для этого примера я буду использовать извлечение цвета. Это довольно простая техника, с помощью которой я получил довольно неплохие результаты. Именно эту технику я использовал для своей диссертации.

Для наших примеров я буду использовать алгоритм многозначного разложения изображения. По сути, это означает, что мы сначала построим гистограмму цветов изображения. Это делается путем получения всех пикселей в изображении с группировкой по цвету, после чего производится подсчет по каждой группе. Если посмотреть на нашу тестовую капчу, то можно увидеть три основных цвета:

• Белый (фон)
• Серый (шум)
• Красный (текст)

На Python это будет выглядеть очень просто.

Следующий код открывает изображение, преобразует его в GIF (облегчает нам работу, т. к. в нем всего 255 цветов) с печатает гистограмму цветов.

from PIL import Image
im = Image. open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
print im.histogram()

В итоге мы получим следующее:

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,
 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0
, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 1,
0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 3, 1, 3, 3, 0,
 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 3, 2, 132, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 15, 0
, 1, 0, 1, 0, 0, 8, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 6, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 18, 1, 1, 1, 1, 1, 2,
 365, 115, 0, 1, 0, 0, 0, 135, 186, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 116, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 21,
 1, 1, 0, 0, 0, 2, 10, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 10, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 625]

Здесь мы видем количество пикселей каждого из 255 цветов в изображении. Вы можете увидеть, что белый (255, самый последний) встречается чаще всего.

За ним идет красный (текст). Чтобы убедиться в этом, напишем небольшой скрипт:

from PIL import Image
from operator import itemgetter
im = Image.open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
his = im.histogram()
values = {}
for i in range(256):
  values[i] = his[i]
for j,k in sorted(values.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:10]:
  print j,k

И получаем такие данные:

Цвет	Количество пикселей
255	625
212	365
220	186
219	135
169	132
227	116
213	115
234	21
205	18
184	15

Это список из 10 наиболее распространенных цветов в изображении. Как ожидалось, белый повторяется чаще всего. Затем идут серый и красный.

Как только мы получили эту информацию, мы создаем новые изображения, основанные на этих цветовых группах. Для каждого из наиболее распространенных цветов мы создаем новое бинарное изображение (из 2 цветов), где пиксели этого цвета заполняется черным, а все остальное белым.

Красный у нас стал третьем среди наиболее распространенных цветов и это означает, что мы хотим сохранить группу пикселей с цветом 220. Когда я экспериментировал я обнаружил, что цвет 227 довольно близок к 220, так что мы сохраним и эту группу пикселей. Приведенный ниже код открывает капчу, преобразует ее в GIF, создает новое изображение такого же размера с белым фоном, а затем обходит оригинальное изображение в поисках нужного нам цвета. Если он находит пиксель с нужным нам цветом, то он отмечает этот же пиксель на втором изображении черным цветом. Перед завершением работы второе изображение сохраняется.

from PIL import Image
im = Image.open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
im2 = Image. new("P",im.size,255)
im = im.convert("P")
temp = {}
for x in range(im.size[1]):
  for y in range(im.size[0]):
    pix = im.getpixel((y,x))
    temp[pix] = pix
    if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
      im2.putpixel((y,x),0)
im2.save("output.gif")

Запуск этого фрагмента кода дает нам следующий результат.

Оригинал	Результат

На картинке вы можете увидеть, что у нас успешно получилось извлечь текст из фона. Чтобы автоматизировать этот процесс вы можете совместить первый и второй скрипт.

Слышу, как спрашиваете: «А что, если на капче текст написан разными цветами?». Да, наша техника все еще сможет работать. Предположите, что наиболее распространенный цвет – это цвет фона и тогда вы сможете найти цвета символов.

Таким образом, на данный момент мы успешно извлекли текст из изображения. Следующим шагом будет определение того, содержит ли изображение текст. Я пока не буду писать здесь код, т. к. это сделает понимание сложным, в то время как сам алгоритм довольно прост.

for each binary image:
  for each pixel in the binary image:
    if the pixel is on:
      if any pixel we have seen before is next to it:
        add to the same set
      else:
        add to a new set

На выходе у вас будет набор границ символов. Тогда все, что вам нужно будет сделать – это сравнить их между собой и посмотреть, идут ли они последовательно. Если да, то вам выпал джек-пот и вы правильно определили символы, идущие рядом. Вы так же можете проверять размеры полученных областей или просто создавать новое изображение и показывать его (метод

show() у изображения), чтобы убедиться в точности алгоритма.

from PIL import Image
im = Image.open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
im2 = Image.new("P",im.size,255)
im = im.convert("P")
temp = {}
for x in range(im.size[1]):
  for y in range(im.size[0]):
    pix = im.getpixel((y,x))
    temp[pix] = pix
    if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
      im2. putpixel((y,x),0)
# new code starts here
inletter = False
foundletter=False
start = 0
end = 0
letters = []
for y in range(im2.size[0]): # slice across
  for x in range(im2.size[1]): # slice down
    pix = im2.getpixel((y,x))
    if pix != 255:
      inletter = True
  if foundletter == False and inletter == True:
    foundletter = True
    start = y
  if foundletter == True and inletter == False:
    foundletter = False
    end = y
    letters.append((start,end))
  inletter=False
print letters

В результате у нас получалось следующее:

[(6, 14), (15, 25), (27, 35), (37, 46), (48, 56), (57, 67)]

Это позиции по горизонтали начала и конца каждого символа.

ИИ и векторное пространство при распознавании образов

Распознавание изображений можно считать самым большим успехом современного ИИ, что позволило ему внедриться во все виды коммерческих приложений. Прекрасным примером этого являются почтовые индексы. На самом деле во многих странах они читаются автоматически, т. к. научить компьютер распознавать номера довольно простая задача. Это может быть не очевидно, но распознавание образов считается проблемой ИИ, хоть и очень узкоспециализированной.

Чуть ли ни первой вещью, с которой сталкиваются при знакомстве с ИИ в распознавании образов являются нейронные сети. Лично я никогда не имел успеха с нейронными сетями при распознавании символов. Я обычно обучаю его 3-4 символам, после чего точность падает так низко, что она была бы на порядок выше, отгадывай я символы случайным образом. Сначала это вызвало у меня легкую панику, т. к. это было тем самым недостающем звеном в моей диссертации. К счастью, недавно я прочитал статью о vector-space поисковых системах и посчитал их альтернативным методом классификации данных. В конце концов они оказались лучшем выбором, т. к.

1. Они не требуют обширного изучения
2. Вы можете добавлять/удалять неправильные данные и сразу видеть результат
3. Их легче понять и запрограммировать
4. Они обеспечивают классифицированные результаты, таким образом вы сможете видеть топ X совпадений
5. Не можете что-то распознать? Добавьте это и вы сможете разпознать это моментально, даже если оно полностью отличается от чего-то замеченного ранее.

Конечно, бесплатного сыра не бывает. Главный недостаток в скорости. Они могут быть намного медленнее нейронных сетей. Но я думаю, что их плюсы все же перевешивают этот недостаток.

Если хотите понять, как работает векторное пространство, то советую почитать Vector Space Search Engine Theory. Это лучшее, что я нашел для начинающих.

Я построил свое распознавание изображений на основе вышеупомянутого документа и это было первой вещью, которую я попробовал написать на любимом ЯП, который я в это время изучал. Прочитайте этот документ и как вы поймете его суть – возвращайтесь сюда.

Уже вернулись? Хорошо. Теперь мы должны запрограммировать наше векторное пространство. К счастью, это совсем не сложно. Приступим.

import math
class VectorCompare:
  def magnitude(self,concordance):
    total = 0
    for word,count in concordance.iteritems():
      total += count ** 2
    return math.sqrt(total)
  def relation(self,concordance1, concordance2):
    relevance = 0
    topvalue = 0
    for word, count in concordance1. iteritems():
      if concordance2.has_key(word):
        topvalue += count * concordance2[word]
    return topvalue / (self.magnitude(concordance1) * self.magnitude(concordance2))

Это реализация векторного пространства на Python в 15 строк. По существу оно просто принимает 2 словаря и выдает число от 0 до 1, указывающее как они связаны. 0 означает, что они не связаны, а 1, что они идентичны.

Обучение

Следующее, что нам нужно – это набор изображений, с которыми мы будем сравнивать наши символы. Нам нужно обучающее множество. Это множество может быть использовано для обучения любого рода ИИ, который мы будем использовать (нейронные сети и т. д.).

Используемые данные могут быть судьбоносными для успешности распознавания. Чем лучше данные, тем больше шансов на успех. Так как мы планируем распознавать конкретную капчу и уже можем извлечь из нее символы, то почему бы не использовать их в качестве обучающего множества?

Это я и сделал. Я скачал много сгенерированных капч и моя программа разбила их на буквы. Тогда я собрал полученные изображения в коллекции (группы). После нескольких попыток у меня было по крайней мере один пример каждого символа, которые генерировала капча. Добавление большего количества примеров повысит точность распознавания, но мне хватило и этого для подтверждения моей теории.

from PIL import Image
import hashlib
import time
im = Image.open("captcha.gif")
im2 = Image.new("P",im.size,255)
im = im.convert("P")
temp = {}
print im.histogram()
for x in range(im.size[1]):
  for y in range(im.size[0]):
    pix = im.getpixel((y,x))
    temp[pix] = pix
    if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
      im2.putpixel((y,x),0)
    
inletter = False
foundletter=False
start = 0
end = 0
letters = []
for y in range(im2.size[0]): # slice across
  for x in range(im2.size[1]): # slice down
    pix = im2.getpixel((y,x))
    if pix != 255:
      inletter = True
  if foundletter == False and inletter == True:
    foundletter = True
    start = y
  if foundletter == True and inletter == False:
    foundletter = False
    end = y
    letters. append((start,end))
  inletter=False
# New code is here. We just extract each image and save it to disk with
# what is hopefully a unique name
  
count = 0
for letter in letters:
  m = hashlib.md5()
  im3 = im2.crop(( letter[0] , 0, letter[1],im2.size[1] ))
  m.update("%s%s"%(time.time(),count))
  im3.save("./%s.gif"%(m.hexdigest()))
  count += 1

На выходе мы получаем набор изображений в этой же директории. Каждому из них присваивается уникальных хеш на случай, если вы будете обрабатывать несколько капч.
Вот результат этого кода для нашей тестовой капчи:

Вы сами решаете, как хранить эти изображения, но я просто поместил их в директории с тем же именем, что находится на изображении (символ или цифра).

Собираем все вместе

Последний шаг. У нас есть извлекание текста, извлекание символов, техника распознавания и обучающее множество.

Мы получаем изображение капчи, выделяем текст, получаем символы, а затем сравниванием их с нашим обучающим множеством. Вы можете скачать окончательную программу с обучающим множеством и небольшим количеством капч по этой ссылке.

Здесь мы просто загружаем обучающее множество, чтобы иметь возможность сравнивать с ним:

def buildvector(im):
  d1 = {}
  count = 0
  for i in im.getdata():
    d1[count] = i
    count += 1
  return d1
v = VectorCompare()
iconset =  
['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','0','a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t',' 
u','v','w','x','y','z']
imageset = []
for letter in iconset:
  for img in os.listdir('./iconset/%s/'%(letter)):
    temp = []
    if img != "Thumbs.db":
      temp.append(buildvector(Image.open("./iconset/%s/%s"%(letter,img))))
    imageset.append({letter:temp})

А тут уже происходит все волшебство. Мы определяем, где находится каждый символ и проверяем его с помощью нашего векторного пространства. Затем сортируем результаты и печатаем их.

count = 0
for letter in letters:
  m = hashlib.md5()
  im3 = im2. crop(( letter[0] , 0, letter[1],im2.size[1] ))
  guess = []
  for image in imageset:
    for x,y in image.iteritems():
      if len(y) != 0:
        guess.append( ( v.relation(y[0],buildvector(im3)),x) )
  guess.sort(reverse=True)
  print "",guess[0]
  count += 1

Выводы

Теперь у нас есть все, что нужно и мы можем попробовать запустить нашу чудо-машину.

Входной файл – captcha.gif. Ожидаемый результат: 7s9t9j

python crack.py
 (0.96376811594202894, '7')
 (0.96234028545977002, 's')
 (0.9286884286888929, '9')
 (0.98350370609844473, 't')
 (0.96751165072506273, '9')
 (0.96989711688772628, 'j')

Здесь мы видем предполагаемый символ и степень уверенности в том, что это действительно он (от 0 до 1).

Похоже, что у нас действительно все получилось!

На самом деле на тестовых капчах данный скрипт будет выдавать успешный результат примерно в 22% случаев (у меня получилось 28.5, прим. перев. ).

python crack_test.py
  Correct Guesses -  11.0
  Wrong Guesses -  37.0
  Percentage Correct -  22.9166666667
  Percentage Wrong -  77.0833333333

Большинство неверных результатов приходится на неправильное распознаваине цифры «0» и буквы «О». Нет ничего неожиданного, т. к. даже люди их часто путают. У нас еще есть проблема с разбиванием на символы, но это можно решить просто проверив результат разбиения и найдя золотую середину.

Однако, даже с таким не очень совершенным алгоритмом мы можем разгадывать каждую пятую капчу за такое время, где человек не успел бы разгадать и одну.

Выполнение этого кода на Core 2 Duo E6550 дает следующие результаты:

real	0m5.750s
user	0m0.015s
sys	0m0.000s

От переводчика. У меня на Dual Core T4400 получились следующие результаты:

real	0m0.176s
user	0m0.160s
sys	0m0.012s

В нашем каталоге находится 48 капч, из чего следует, что на разгадывание одной уходит примерно 0.12 секунд. С нашими 22% процентами успешного разгадывания мы можем разгадывать около 432 000 капч в день и получать 95 040 правильных результатов. А если использовать многопоточность?

Вот и все. Надеюсь, что мой опыт будет использован вами в хороших целях. Я знаю, что вы можете использовать этот код во вред, но чтобы сделать действительно нечто опасное вы должны довольно сильно его изменить.

Для тех, кто пытается защитить себя капчей я могу сказать, что это вам не сильно поможет, т. к. их можно обойти программно или просто платить другим людям, которые будут разгадывать их вручную. Подумайте над другими способами защиты.

рвём нейронную сеть тридцатью строками кода / Хабр

   Уже не помню, как я наткнулся на статью habr.com/ru/post/464337, но она запала мне в мозг и не давала покоя вплоть до минувшего дня. Несколько раз я пытался понять происходящее, пару раз пытался заставить это работать, но безрезультатно: я совершенно ничего не понимаю в нейронных сетях и даже программирую не как настоящий программист.

   Наконец, несколько дней назад я осилил запуск питона и решил, а почему бы и не да и всё такое. Забыв всё, что я прочитал в упомянутой статье, пошёл своим путём.
   Вспоминая несметное количество решённых капч, я предположил, что можно решать их банальным сравнением с маской, что и подтвердилось впоследствии.
   Во-первых, вручную собрал тестовые капчи (83 штуки) и дал им очевидные имена. Скриптом превратил их в битовые изображения.

   Цифры в капчах бывают двух размеров по высоте с разницей в 1 пиксель и трёх-четырёх начертаний по ширине. Базовая линия всех символов во всех капчах одинаковая. Всё это разнообразие, как оказалось, имеет некую общую маску, сравнение с которой однозначно идентифицирует цифру. Вырезал по нескольку (сначала – по 5, потом добавлял ещё по 1-2; с «4» провозился дольше остальных) одинаковых цифр из разных капч. В paint.net наложил их друг на друга и получил общую для всех начертаний каждой цифры маску.

   Единственную проблему обнаружил позднее, уже при массовой обработке, но успешно её обошёл

при помощи костыля

   Первоначально, распознавание шло по порядку — по исходному образу прогонялась маска «1», потом «2» и т. д. до «9». Оказалось, что в некоторых случаях, когда толстая линия шума накладывается на ножку «4», то одинаково успешно распознаются и «4», и «1». Пришлось, во-первых, изменить порядок применения масок с «123456789» на «423156789» и во-вторых, при успешном распознавании «4» заливать это место белым, чтобы гарантированно исключить «1».

   Кроме этого небольшого недоразумения шум совершенно не мешает. Итогом этого этапа стал набор из 9 масок. Два вложенных цикла и вуаля! – все мои 83 капчи распознаются на ура!

   

   Дальше встал вопрос: где взять большой набор капч для проверки. И я скачал «29 000 капч» из упомянутой статьи.

Однако, это оказалось пустой тратой времени.

   Во-первых (точнее, во-вторых, т.к. я обнаружил уже позднее), там присутствуют идентичные файлы: один и тот же файл сохранён под разными именами: 6503 раза, 5420 раз, 760 и т.д. – т.е. всего уникальных файлов 14882, что, впрочем, тоже немало.
Во-вторых, а на самом деле – во-первых, – это не настоящие капчи. Сайт отдаёт картинку в формате PNG, а в наборе – JPG, причём крайне плохого качества, причём со сдвигом. Могу предположить, что именно такова была цель автора – статья же недаром называется «”зашумленная” капча».

   Так что пришлось расчехлить гугл и самостоятельно намайнить идеальных капч: за ночь набралось 3224 файла, в том числе 49 абсолютно пустых, как выяснилось позднее. Cпасибо Ганеше за код.

   Собственно распознавание капчи укладывается в 26 строк скучного кода на питоне. Из внешних модулей нужен только PIL. Скорость работы – примерно 1000 капч в минуту (одна тысяча капч в минуту) на стареньком Core 2 «четыре ядра четыре гига». На более приличном восьмипоточном i5 заметно быстрее, хотя дело, конечно, не в потоках.    Распознавание 100% или очень к тому близко: выборочная проверка не показала ошибок.

   Конечно, всё это не интересно в смысле нейронных сетей и прочих блокчейнов, но имеет совершенно определённое преимущество перед предложенным ранее вариантом: скорость и точность. Так же верно и то, что любое изменение параметров капчи – гарнитуры или размера шрифта, вид шума и т.д. – приведёт к полной неработоспособности моего решения.

Скачать архив с капчами с Яндекс.Диска (14МБ).

Исходный код

from PIL import Image, ImageTk
def recognize(filepath):
  Zlist = [] # [(x1, z1), (x2, z2), (x3, z3), etc.] - position and digit
  captcha = ""
  originalimage = Image.open(filepath).convert('L').point(lambda x : 255 if x > 20 else 0, mode='1').convert('1').convert('RGBA')
  if originalimage.getextrema() == ((0, 0), (0, 0), (0, 0), (255, 255)):
    return("empty image")
  for z in [4, 2, 3, 1, 5, 6, 7, 8, 9]: # reorder to exclude false 1 on 4
    mask = Image.open('mask' + str(z) + '.png').convert('RGBA')
    previ = 0
    for i in range(15, 120): # no digit in left part
      resultimage = Image.alpha_composite(originalimage.crop((i, 0, i + 30, 0 + 50)), mask)
      if resultimage.getextrema() == ((0, 0), (0, 0), (0, 0), (255, 255)):
        if z == 4: # delete 4 to exclude false 1 on 4
          maskx = Image. open('mask4x.png').convert('RGBA') 
          originalimage.paste(Image.alpha_composite(originalimage.crop((i, 0, i + 30, 0 + 50)), maskx), (i, 0))
        if previ == 0 or i > previ + 15: #no digit closer then 15 px
          Zlist.append((i, z))
          if len(Zlist) == 5:
              Zlist.sort()
              for z in Zlist:
                captcha = captcha + str(z[1])
              return(captcha)
          previ = i
          i = i + 15 #skip a little
  Zlist.sort()
  return(str(Zlist)) #if less then 5 digits recognized
	
def main():
  captcha = recognize(entry.path)
#----------------------------------------------#
#  в архиве полный код для массовой обработки  #
#----------------------------------------------#
main()

Дополнение от 13.02.2020.
   Ради чего всё затевалось? Не ради же спортивного распознавания сохранённых картинок? Нет, всё это было исключительно в прагматических целях.
   Готовое решение для работы. — локальный http-сервер распознавания плюс расширение для Chrome.
   Пока единственное, что оно умеет (я надеюсь, что умеет) — автоматически вставлять капчу в нужное место. В планах:
  — очистить интерфейс сайта, оставив необходимый минимум;
  — автоматизировать обновление капчи при просмотре сведений, т.к. одна капча даёт возможность открыть всего 4 объекта.
  — загружать сразу все готовые выписки, а не по одной.

Дополнение от 05.03.2020.
   Готовое решение для работы. — локальный http-сервер распознавания плюс расширение для Chrome.
   Обновил расширение для Chrome. Теперь оно умеет, помимо автоподставновки капчи,
 1. при открытии страниц с информацией об объектах недвижимости разворачивать сведения о правах;
 2. собирать информацию с этих страниц для последующей обработки.
   Скриншот в комментарии habr.com/post/488018/#comment_21360646

Дополнение от 17.04.2020.
   Бот для заказа выписок по списку — в связи с ограничением на частоту заказа выписок — 1 выписка за 5 минут. Скриншот в комментарии

Как найти зашифрованный код капчи – Лайфхакер

Навигатор статей Открыть

Рубрики статей:

Обзорные статьи по бизнесу (149)

Заработок в Telegram (4)

Заработок на удаленной работе и фриланс (100)

Заработок на Ebay и интернет-аукционах (3)

Заработок на простых действиях в интернете (53)

Заработок на cpa, партнерских программах (81)

Заработок на сайтах и блогах (20)

Заработок на копирайтинге (58)

Заработок на интернет-магазине (15)

Обзорные статьи о заработке в интернете (28)

Заработок на рекламе в интернете (9)

Заработок на инвестировании (20)

Заработок на памм-счетах и форекс (1)

Заработок в Вконтакте (25)

Заработок на YouTube (60)

Заработок в Facebook (31)

Заработок в Instagram (37)

Правовая база и статьи по бизнесу (87)

Заработок на криптовалюте (18)

Заработок на недвижимости (5)

Заработок на авито и досках объявлений (13)

Заработок в Одноклассниках (9)

Показать еще

2031 05. 05.2016

Заработок на простых действиях в интернете

При массовом распространении информации в интернете или множественной регистрации в сети возникает проблема обхода капчи. Как известно, капча является проверкой пользователя, которая должна исключить активность на сайте робота. Обойти капчу с помощью специального программного обеспечения возможно, однако для этого бот должен уметь не только распознавать картинки, но и предпринимать попытку расшифровки кода капчи. Если код можно легко расшифровать, то преодоление капчи становится простой задачей. Остается лишь определить, где же спрятан сам код?

Содержание

• 1 Как работают программы для обхода капчи?
• 2 Как можно обходить капчу на простых ресурсах?
• 3 Где зашифрован код капчи и как его получить

Как работают программы для обхода капчи?

Специальное программное обеспечение способно преодолевать капчу в большинстве случаев. Конечно, подобные боты не совершенны и делают ошибку примерно в 25-30% случаев ввода капчи. Однако они все же остаются эффективным решением и ускоряют процесс выполнения различных задач в интернете.

Программы для обхода капчи способны взломать капчу различными способами. Самый простой из них – подбор правильного ответа, дело в том, что у простых капчей существует всего несколько сотен или даже десятков ответов.

Для робота подобрать нужный вариант оказывается не так сложно, бывает же, что в интернете встречаются капчи, которые можно взломать. Бот оценивают капчу и если ее код легко добыть, то поиск правильного ответа не заставит себя ждать.

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>>>

Как можно обходить капчу на простых ресурсах?

Взлом капчи – задача не простая, поэтому если вы решили заняться разработкой программного решения, способного обходить капчу, то должны быть готовы научить программу искать сразу несколько вариантов решения задачи. Сайты с надежной защитой практически невозможно взломать для получения ответа на капчу, однако простые ресурсы иногда совершают распространенные ошибки, позволяющие обойти капчу.

Самый простой способ обойти капчу без взлома ее кода – загрузка сайта без картинки капчи. Если в коде капчи зашифрован ответ в виде сравнения картинки и ответа на изображение, но сама картинка не загрузилась, то достаточно будет просто оставить поле пустым. Сайт сравнит два пустых значения и подтвердит успешное прохождение капчи. В PHP, как известно, несуществующее значение считается соответствующим пустому полю, поэтому незагруженная картинка позволит легко обойти капчу. Это способ работает редко, так как надежные сайты имеют в коде капчи более сложную схему сравнения.

Где зашифрован код капчи и как его получить

Чаще всего код капчи помещен в PHP-скрипт index.php и недостаточно защищенный сайт позволяет легко получить код для последующего взлома. Обычно в скрипте капчи зашифрован ее собственный алфавит и варианты ответа на те или иные изображения.

Смотрите видео – Сервис для автоматического распознавания 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>>>

Достаточно лишь сравнить код изображения с соответствующим кодом в скрипте для успешного преодоления капчи. Главная проблема, опять же, заключается в том, что надежные не позволяют выявить код капчи в коде страницы.

Поделиться

captcha

• Популярные
• Последние
• Без ответа

• org/Article»>

  Как добавить на сайт форму обратной связи

  Пример формы обратной связи Как добавить такую форму на свой сайт Откройте приложение «Сайт» и перейдите в раздел «Блоки». Выберите блок с названием «site.send_email_form». Щелкните по фрагменту кода под надписью «Встроить…

• +7Невозможно включить капчу от Google reCaptcha Не принято

  Здравствуйте. Стоит Shop-Script 6.2.0.4249, установлены все обновления. Пытаюсь включить Captcha от Googe, reCaptcha — захожу в /webasyst/shop/?action=settings , включаю reCaptcha, ввожу siteKey и Secret, нажимаю «Сохранить» и не выдает…

• Как включить reCAPTCHA

  Перейдите на сайт Google reCAPTCHA и щелкните по кнопке «Admin console». Авторизуйтесь в своем аккаунте Google или зарегистрируйте новый. Заполните форму регистрации сайта и сохраните введенные данные кнопкой «Отправить». Скопируйте…

• Приложение Метрика: Captcha, Recaptcha Есть решение

  Добрый день!Пользуемся приложением метрика (последнее обновление 4 декабря, wa 1. 9.7.287), не отображается recaptcha и captcha при превышении запросов по настройкам, просто страница с уведомлением, в консоли ссылается на javascript…

• Неправильная работа капчи Есть решение

  Добрый день!Некоторое время назад заметил, что капча на сайте работает неправильно. Какой бы код не вводил в это поле (верный код и не верный), капча не проходит проверку. Изучил данную статью https://support.webasyst.ru/4720/add-feedback-form… и…

• Заменить стандартную captcha на recaptcha в разделе Сайт

  Заменить стандартную capcha на recaptcha в форме обратной связи

• org/Question»>

  Капча для копии магазина на поддомене

  Доброго времени суток!В наличии две копии магазина движка еще версии 2.89 на основном домене и на поддомене. Работают от одной базы, имеют общий архив картинок. С сайтом на основном домене проблем нет.Сайт который на поддомене не отображает капчу. На…

• Замена стандартной капчи на Google reCAPTCHA в форме регистрации

  В настройках магазина выбран и настроен пункт : Капча: Google reCAPTCHAВыбранный тип будет использован на витрине вашего интернет-магазина везде, где показывается капча. /webasyst/shop/?action=settingsв бекэнде: Сайт/ Личный кабинет / Настройка…

• Не отображается капча при регистрации

  Всем доброго дня!Не подскажете, по какой причине может не отображаться капча при регистрации — http://shikhalal.com/?Ни каких изменений не вносилось, сайт не переносили на другой хост.

• org/Question»>

  Recaptcha на других языках Есть решение

  Всем привет!Очень хочу знать, как сделать, чтобы recaptcha была на русском и английском языках (в зависимости от языка витрины). А то сейчас она только на английском языке:Например, тут: http://beeko.ru/otzyvy/

• org/Question»>

  nginx + php5-fpm + captcha

  ПриветствуюСразу скажу это не вопрос это сразу ответ всем тем кто будет 4 часа мучаться и искать как исправить ошибку с капчей. Если вы этот вопрос читаете — значит уже перечитали все стандартные ответы «мол загляните в faq» с правильным…

• Установка капчи в форму подписки на рассылку Есть решение

  Собственно, хочу знать, как это сделать. А то пачками боты подписываются на рассылку ежедневно. Или как вычислить IP-ник зареганного контакта, чтобы сразу его же забанить?сайт http://beeko.ru — форма подписки в футере и на главной странице

• Капча

  В блоге хочу добавить гугл рекапчу или какие-нибудь аналоги на добавление комментариев, но после добавления гугл рекапчи она не реагирует на input submit, хотя рекапча расположена там где надо, в чем может быть проблема?

• org/Question»>

  Не отображается captcha

  Переехал на новый сервак php-fpm + nginx — перестала отображаться капчаМожет кто-нибудь знает, как настроить конфиг nignx для корректного отображения капчи?

• Защита от фальшивых спам-заказов

  Если вы получаете много фальшивых заказов от ненастоящих «покупателей», на которых тратится слишком много вашего времени, включите встроенную защиту в Shop-Script против таких заказов. Операторы вашего интернет-магазина с этого момента будут иметь дело…

• Капча не отображается

  Обнаружил, что при использовании расширения PHP ImageMagick не работает капча в форме обратной связи {$wa->block(«site.send_email_form»)}. Как только переключился на GD, то капча заработала. Это у меня что-то не так или все же лучше…

• org/Question»>

  Как убрать капчу в контактной форме? Есть решение

  Здравствуйте!Как убрать капчу в контактной форме? Не только из html, но из серверной части, чтобы не требовал его ввод и отправлял письма без нее.Спасибо!

Сбор данных с обходом капчи посредством PyAutoGui, Keras и Tensorflow

Время прочтения: 7 мин.

Существует большое количество методов для автоматического сбора и обработки больших объемов данных из веб-ресурсов. Однако иногда недоступно извлечение данных с помощью автоматизированного кода, выполняющего GET-запросы с последующим парсингом HTML-кода, и его преобразованием в необходимый формат, также, как и все смежные методы. В таких случаях на помощь может прийти эмулятор действия пользователя («кликер», «бот», «робот»).

Была поставлена следующая задача: необходимо получить информацию на определенном веб-ресурсе (упустим его наименование) на основе файла Excel со списком определенных данных (на 2000 строк). В связи с тем, что все методы автоматизированного парсинга и скрапинга невозможны, а время ограничено, обращаем внимание, что нам подойдет и эмулятор мыши и клавиатуры.

Для работы простого эмулятора нам потребуются библиотеки:

import time, pyperclip
import pandas as pd
import pyautogui
import os
import re

Но есть одно препятствие: ввод капчи, которая имеет вид:

На просторах интернета можно найти множество алгоритмов по работе с капчами в рамках машинного обучения, и мы воспользуемся одним из них. Ознакомиться с нашим выбором можно здесь — https://habr.com/ru/post/464337/

Нашей же задачей останется обучить уже готовый алгоритм.

import urllib
import urllib.request
HEADERS = {'accept':'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9',
          'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36'}
for i in range(1, 1001):
    html = r'здесь была ссылка на ресурс'
    urllib.request.urlretrieve(html, r"здесь пусть сохранения файлов/number" + str(i) + '.jpg')

Как видно из кода, для обучения модели было скачено 1000 изображений. Далее их необходимо обработать: разрезать и распределить по директориям в зависимости от чисел на изображениях. Воспользуемся кодом ниже:

from PIL import Image
import glob
for file in glob.glob(r'\*.jpg')
    img = Image. open(file)
    area1=(2,0,29,45) #спереди,сверху,справа,снизу)
    img1 = img.crop(area1) 
    area2=(29,0,51,45) #спереди,сверху,справа,снизу)
    img2 = img.crop(area2)
    area3=(51,0,71,45) #спереди,сверху,справа,снизу)
    img3 = img.crop(area3)
    area4=(71,0,91,45) #спереди,сверху,справа,снизу)
    img4 = img.crop(area4)
    area5=(91,0,110,45) #спереди,сверху,справа,снизу)
    img5 = img.crop(area5)    
    img1.save(r"путь сохранения\\"+filename+"1"+".jpg")
    img2.save(r"путь сохранения\\"+filename+"1"+".jpg")
    img3.save(r"путь сохранения\\"+filename+"1"+".jpg")
    img4.save(r"путь сохранения\\"+filename+"1"+".jpg")
    img5.save(r"путь сохранения\\"+filename+"1"+".jpg")

Для обучения модели формируем следующую логику директории:

В dat мы разобрали числа по папкам от 0 до 9, где в каждой из папок располагается соответствующее число. Например, 0 (ноль):

В сумме получилось по 500 изображений в каждой из папок.

train_simple.py – файл для обучения модели.

И самое главное — директория output, где будет располагаться обученная модель.

Подготовительная работа выполнена, осталось обучить модель. Открываем командную строку, переходим в нашу директорию и вводим команду:

python train_simple.py --dataset dat --model output/simple_nn.model --label-bin output/simple_nn_lb.pickle --plot output/simple_nn_plot.png

Модель для распознавания капчи обучена. Видим следующий результат:

Это означает, что на обучающем наборе достигнута верность — 98,2%, на контрольном — 97,8 % и на тестовом — 97,8 %. Ориентируемся на последнее значение. Посмотрим на визуальную интерпретацию модели в директории output файл simple_nn_plot.png:

Помним, что 100% результата не будет. В целом, распознавание 5 чисел занимает около 10 сек.

Итак, подключим файл для распознавания к нашему основному коду:

import sys
sys.path.append('путь до директории, где лежит директория с обученной моделью')
import captcha

Следующая задача – выяснить все необходимые координаты для работы эмулятора мыши.

import pyautogui
import keyboard      
while True:
    if keyboard.is_pressed('space'):
        mouse_x, mouse_y = pyautogui.position()
        print(mouse_x, mouse_y)  

Суть проста: наводим мышкой на нужную позицию, нажимаем «пробел» и получаем нужные нам координаты. Перейдем к основному коду эмулятора:

Пишем функцию для упрощения общего кода.

def click(x, y, n, key):
    pyautogui.click(x, y, button=key) 
    time.sleep(n)

time.sleep(2) 
# Переходим в папку с проектом, где лежит обученная модель
os.chdir(путь до директории проекта\project')

# Формируем два датафрейма: в первом содержится наш файл, а второй будет содержать итоговую информацию после отработки кода.
df1 = pd.read_excel(r'путь до excel-файла\значения_для_проверки_.xlsx')
df1=df1[:]
df2 = pd.DataFrame()

Логика проста: данные из столбца нашего Excel-файла будут вноситься в поле ввода на веб-ресурсе, после – распознается и вводится капча, нажимается кнопка проверки и текстовый результат проверки вносится во второй датафрейм, формируя таким образом таблицу Excel с итоговыми данными, взятыми из веб-ресурса.

for i in range(0, len(df1[' id '])):  
 	 # 1) Поле ввода значения из таблицы excel:
    click(174, 461, 1, 'left')     
    pyautogui.typewrite(str(df1['id'][i])) # вводит в поле ввода из столбца «id» значение n-ой строки
    time.sleep(2)

	 # 2) Блок работы с капчей
    while True:       
        click(150, 679, 1, 'left') # поле ввода капчи   
        
        click(361, 673, 2, 'right') # ПКМ по изображению
        click(501, 688, 3, 'left') # скачать
        click(582, 565, 5, 'left') # сохранить
        
        # Изображение скачено, теперь необходимо эту распознать капчу. Для этого мы используем ранее подключенный созданный нами модуль
      numbers = captcha.content() 

        click(150, 679, 3, 'left') # поле ввода капчи
        pyautogui.typewrite(numbers) # вводит распознанную капчу
        
        time.sleep(3) 
        click(323, 773, 5, 'left')  # кнопка «проверить»         
        pyperclip. copy('') # очищаем буфер обмена

        # 3) Следующий блок проверки. Если капча введена не верно, то возвращаемся в начало цикла
        pyautogui.click(140, 713, button='left', clicks=3) # проверка
        time.sleep(3)         
        pyautogui.hotkey('ctrl', 'c') # копируем  
        valid = pyperclip.paste()   
        time.sleep(1) 
    
        if re.findall(r'ведите\s', valid):   
            os.remove("number.jpg")
        else:   
            os.remove("number.jpg")
            break                
  
# 5) Если капча введена верно, то сохраняем значения в переменные.
    pyautogui.click(190, 156, button='left', clicks=3)
    time.sleep(2) 
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'c')
    time.sleep(2) 
    result = pyperclip.paste()
    time.sleep(1) 
    
    pyautogui.click(177, 187, button='left', clicks=3)
    time.sleep(2) 
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'c')
    time. sleep(2) 
    description = pyperclip.paste()
    time.sleep(1) 
    
# 6) Блок формирования результирующей таблицы. Формируем строку в новый датафрейм.
    new_row = {'id': df1['id'][i], 'number': df1['text'][i], 'text': result, 'description': description}
    print(i, new_row)
    df2 = df2.append(new_row, ignore_index=True)    
    pyautogui.scroll(1000) # Перемещаемся снова наверх.

Код содержит несколько логических блока:
• Работа с полем ввода с данными из исходной таблицы Excel. DataFrame(df1) исходной таблицы Excel, где лежат данные, содержит столбец «id». Значения в столбце содержат до 10 символов. Работа кода предполагает, что берется значение из строки «i» столбца «id» в соответствии с номером круга цикла. Пока значения в столбце не закончатся, цикл не прервется.
• Работа с капчей. Создаем бесконечный цикл, условием выхода из которого будет правильный ввод капчи. Мы качаем изображение капчи, вызываем функцию из сформированного ранее модуля, далее происходит попытка ввода. Если капча введена верно, то цикл прерывается и мы переходим к следующему логическому блоку, если нет, то возвращаем в начало цикла, удаляя скаченное изображение.
• Немного о логике проверки ввода. В случае неудачного ввода, на главной странице появляется предупреждение и не пропадает, более того, текст предупреждения можно копировать. Последним и воспользуемся. Чтобы проверить введена ли капча правильно, мы ищем текст по конкретным координатам и проверяем, что там сказано, если советуют повторить попытку ввода, то, соответственно, возвращаемся в начало цикла.
• Блок извлечения данных при верном вводе капчи. Все просто: мы берем и копируем нужный нам текст по определенным координатам, сохраняя этот текст в переменные.
• Блок формирования результирующей таблице. Создается словарь с нужными нам данными. Этот словарь представляет собой одну строку в таблице.
Теперь мы автоматизировали сбор данных и подключили модель машинного обучения для распознавания капчи, что позволило увеличить скорость работы в сравнении с человеческими ресурсами.
Удачи в кодировании 😊

Captcha: что это такое и зачем она используется

Вы наверняка сталкивались с кодом CAPTCHA бесчисленное количество раз, скорее всего, даже не зная его названия.

В этой статье «Капча: что это такое и зачем она используется» мы проследим историю капчи с момента ее появления до широкой популярности. Мы рассмотрим полезность этих тестов и то, на чем основана их работа. Затем мы углубимся в различные типы CAPTCHA, использовавшиеся до недавнего времени, и рассмотрим, какие новые методы в настоящее время используются для защиты от ботов.

Содержание

Когда были созданы CAPTCHA?

Непонятно, кто первым ввел коды CAPTCHA. С одной стороны, у нас есть команда AltaVista, которая разработала их в 1997 году, чтобы внедрить в свою поисковую систему, чтобы предотвратить ее использование ботами. Метод, использованный этой исследовательской группой, был реализован с публикацией патента в 1998 году.

Много лет спустя, в 2003 году, исследовательская группа из Университета Карнеги-Меллона (Питтсбург) представила аналогичный метод, который они назвали аббревиатурой CAPTCHA. Но что такое капча?

Что такое код CAPTCHA?

Термин CAPTCHA расшифровывается как Полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга для определения компьютеров и людей отдельно, что переводится как Общедоступный и полностью автоматизированный тест Тьюринга для различения людей и компьютеров.

Аббревиатура была введена в публикации исследователей Университета Питтсбурга в 2003 году и до сих пор используется для обозначения этого типа теста.

Таким образом, код CAPTCHA был создан как тест, сгенерированный программой, которая тестирует людей и машины (компьютеры или боты). Целью теста является определение личности тех, кто его выполняет, и он основан на предположении, что его может пройти только человек.

Первые CAPTCHA включали в себя решение простого теста: посмотрите на короткую последовательность символов (цифр и букв) и перепишите ее. Чтобы убедиться, что тест может пройти человек, а не машина, персонажи были представлены в искаженном виде.

Именно искажение изображения, по сути, мешало компьютерам идентифицировать символы, делая их, по сути, неразборчивыми.

Эта система была основой каждого кода CAPTCHA в течение многих лет, пока не оказалась уязвимой и поэтому не была обновлена ​​более безопасными методами.

В период с 2013 по 2014 год Google и другие компании проанализировали эффективность CAPTCHA, отметив, что искусственный интеллект способен распознавать и решать буквенно-цифровые коды. Это инициировало поиск новых и более безопасных методов, но прежде чем мы посмотрим, что это такое, давайте разберемся, при каких обстоятельствах полезно использовать CAPTCHA.

Код CAPTCHA: для чего он нужен

Код CAPTCHA предназначен для защиты от спама, но как он работает? На большинстве сайтов есть разделы, позволяющие зарегистрироваться, заполнить контактную форму или оставить комментарии или отзывы. Каждая из этих страниц позволяет пользователям взаимодействовать с сайтом, но нет гарантии, что бот этого не сделает. Таким образом, наиболее распространенный случай, когда код CAPTCHA пригодится, — это когда вы хотите, чтобы боты не рассылали спам-комментарии. Но это не единственный случай.

CAPTCHA помогают повысить безопасность сайта и другими способами. Например, путем защиты доступа: по этой причине часто требуется вставлять их также на страницы доступа сайтов. После ввода данных доступа CAPTCHA позволяет подтвердить личность.

Таким образом, если бот попытается получить к нему доступ, даже если у него есть адрес электронной почты и пароль, он не сможет проверить CAPTCHA. То же самое происходит, когда вы регистрируетесь или пытаетесь изменить пароль, заменив его на новый.

Во всех этих случаях наличие кода CAPTCHA блокирует нежелательный доступ, гарантируя, что эти операции выполняет реальный человек.

Поэтому использование CAPTCHA важно в рамках более широкой стратегии обеспечения безопасности вашего сайта. Если вы хотите углубиться в тему безопасности, вы можете прочитать нашу статью о том, как защитить WordPress.

По мере развития искусственного интеллекта становится все труднее сдерживать ботов. Вот почему с годами разрабатываются все более и более эффективные методы, которые не могут быть легко обойдены машинами. Давайте рассмотрим эти различные типы CAPTCHA один за другим.

Типы CAPTCHA

Первый пример кода CAPTCHA состоял из перезаписи коротких последовательностей букв и цифр. Помимо того, что символы были смешаны и сопоставлены, они были искажены , перекошены или имели разный размер.

Часто каждая буква (или цифра) отличается от другой еще и цветом. Некоторые устройства были приняты также в фоновом режиме, чтобы нарушить читаемость, как вы можете видеть в приведенном выше примере.

Эти уловки использовались, чтобы уменьшить вероятность того, что бот сможет расшифровать содержимое изображения, преобразовав его в текст.

Первая версия reCAPTCHA , созданная независимой компанией, приобретенной Google в 2009 году, также была основана на этом текстовом методе.

reCAPTCHA версия 1

Первые CAPTCHA, используемые Google, состояли из поля с одним или двумя словами, читабельными, но искаженными, и пустого поля для их вставки.

Чтобы пользователи с нарушениями зрения могли пройти тест, были также введены кнопки, которые позволяют пользователю прослушивать записанный звук, который «читает» для них последовательность. Затем аудиоверсия кодов CAPTCHA была сохранена и в следующих версиях reCAPTCHA, чтобы гарантировать доступность .

Если при решении теста возникали трудности, также была возможность повторить тест, используя новый код CAPTCHA. Эта первая версия reCAPTCHA поддерживалась до марта 2018 года, однако за это время уже была разработана новая версия.

reCAPTCHA версии 2

Об уязвимости текстовых CAPTCHA уже сообщалось в 2014 году. В том же году Google продемонстрировал, как искусственный интеллект способен расшифровывать измененные тексты с точностью до 99,8% .

Как же защититься от спама?

Так была разработана новая reCAPTCHA, также известная как No CAPTCHA reCAPTCHA.

Классический код CAPTCHA был заменен полем подтверждения рядом с « Я не робот ». В некоторых случаях, после установки флажка щелчком, тест проверяется напрямую, а в других необходимо выполнить второй шаг.

Таким образом, текстовые CAPTCHA не исчезли полностью, а были интегрированы в новый метод. После подтверждения, что вы не робот, вас попросят ввести код CAPTCHA.

Однако в этом случае тест показывает уже не изображение с искаженным текстом, как это было в первой версии, а фотографию Google Street View, содержащую цифры или текст. В других случаях также используются части текста, взятые из Google Книг.

В этой новой версии reCAPTCHA Google также представляет новый тип теста — CAPTCHA с изображениями. В этом случае тест состоит в том, чтобы найти среди предложенных изображений, представляющих определенный элемент.

В приведенном ниже примере вас попросят указать все фотографии, на которых есть пожарный гидрант.

Само собой разумеется, что этот тип CAPTCHA более эффективен, чем текстовые, потому что боту сложнее идентифицировать содержимое изображений.

reCAPTCHA версия 3

В октябре 2018 года компания Google представила новую версию reCAPTCHA, позволяющую идентифицировать пользователя и отличить его от бота, просто изучив его поведение на веб-странице.

В этом случае проверка не включает решение реального теста, а процесс проверки выполняется в фоновом режиме. При этом CAPTCHA действует, не прерывая действия пользователя на сайте.

Эта новая версия CAPTCHA анализирует действия пользователей, присваивая каждому из них балл. Следовательно, анализируя результаты, он может установить, совершает ли действие человек или нет.

С помощью этой новой версии администратор сайта может следить за тем, что происходит на его сайте. Из Google Developer Console в разделе reCAPTCHA можно проверить результаты этих тестов и настроить дополнительные проверки, если действия идентифицируются как попытки спама.

Таким образом, например, комментарии или отзывы, которые были идентифицированы как возможный спам, могут быть переданы на модерацию.

Для эффективной защиты от спамеров Google рекомендует размещать reCAPTCHA не только на страницах с контактными формами, но и на нескольких страницах сайта.

Другие типы CAPTCHA

Система Google reCAPTCHA является наиболее широко используемой, но это не единственный тип проверки. Помимо наиболее распространенных текстовых и графических CAPTCHA, существуют и другие методы проверки личности пользователя и защиты сайта от спама или нежелательного доступа.

CAPTCHA, использующие логику

Еще один способ создать тест, который может пройти только человек, — использовать небольшие тесты. Такой код CAPTCHA может потребовать от вас выполнения простой математической операции.

Принимая во внимание, что даже бот может легко произвести такой расчет, часто требуется записать результат в виде слова или числа. Принятие такого рода мер делает « жизнь трудной » для бота.

CAPTCHA код в виде головоломки

Другой тип кода CAPTCHA состоит в решении простых головоломок, основанных на предположении, что только человек может выполнить такое действие.

Может случиться так, что вам придется выбирать между различными изображениями, которые находятся в прямом положении, или вам нужно повернуть изображение, чтобы получить правильное положение.

Заключение

В этой статье, Капча: что это такое и зачем она используется, мы обнаружили использование кода CAPTCHA на веб-сайтах. Мы рассмотрели различные типы CAPTCHA и увидели, как за эти годы были разработаны новые методы для повышения эффективности этих тестов.

Теперь вы знаете, что у этих тестов есть важная функция, хотя это, конечно, не делает их менее раздражающими во время просмотра. А ты? Вы уже знали об их функции? Вы когда-нибудь использовали их на своем сайте? Позвольте мне знать в комментариях ниже.

Что такое код CAPTCHA — Как он работает, дизайн, типы, применение

В эпоху современных технологий, которые предполагают автоматизацию, код CAPTCHA является большим вкладом в улучшение веб-безопасности и обеспечение подлинного доступа. В этой статье мы обсудим, что такое код CAPTCHA, как работает код CAPTCHA, как он устроен, его типы, области применения, преимущества и недостатки.

Коды CAPTCHA были разработаны в ответ на атаки автоматизированных программ. Было разработано несколько программ и программного обеспечения, которые имитируют действия человека, такие как ввод данных в системы, автоматическая генерация и отправка ответов. Для веб-сайтов является утомительной задачей различать, ищет ли их услуга человек или машина. CAPTCHA-коды очень помогли веб-сайтам предоставить доступ и услуги подлинному пользователю.

Рис. 1 – Знакомство с кодом CAPTCHA

Что такое код CAPTCHA

CAPTCHA Code — это короткая фраза, используемая для « C OMPLETY A UTOMATED P Ublic T часть». Веб-приложения используют методы кода CAPTCHA в качестве механизма безопасности для предоставления надежных и защищенных услуг своим пользователям. Справочные службы CAPTCHA, позволяющие отличить законных пользователей от компьютерных ботов.

» Боты » — это компьютерные программы, предназначенные для автоматической работы, такие как оставление спама в комментариях на веб-сайте, публикация новостей в социальных сетях, таких как Twitter, отправка чрезмерных запросов на регистрацию на сайте и т. д. CAPTCHA-код — это тип теста или задача, которая это очень просто для людей, но сложно для ботов.

Рис. 2 – Пример текстового кода CAPTCHA

Пользователь должен выполнить задачу, чтобы воспользоваться услугами определенного веб-сайта. Основной целью кода CAPTCHA является предотвращение спамеров и автоматизированных программных инструментов, которые автоматически используют веб-сервисы.

Наиболее распространенный типичный код CAPTCHA представляет собой текстовое изображение с искаженными буквами разных шрифтов, размытым или запутанным фоном со случайными линиями. Пользователю предлагается повторно ввести буквы или цифры для получения услуги. Если пользователь терпит неудачу, то доступ запрещен.

Что такое код Re-CAPTCHA

В последние годы появилась новая система CAPTCHA, которая была передана Google в 2009 году. Эта система известна как Re-CAPTCHA. Re-CAPTCHA успешно помогает в борьбе со спамом, а также в оцифровке книг в архивы, которые компьютеры не могут сканировать. Re-CAPTCHA может отображать около 100 миллионов CAPTCHA каждый день на разных сайтах.

Рис. 3 – Re-CAPTCHA, разработанная Google

Как работает код CAPTCHA

Техника CAPTCHA в основном представляет собой тест на запрос-ответ, в котором компьютер (сервер) инициирует задачу, которую пользователь должен выполнить. Если пользователь завершает его успешно, пользователь считается «человеком», иначе он рассматривается как «веб-бот».

На рисунке ниже показана блок-схема простых текстовых кодов CAPTCHA. Когда пользователь загружает веб-сайт или пытается воспользоваться услугами этого конкретного веб-сайта, на экране появляется опция кодов CAPTCHA, и пользователь должен ввести правильную информацию в предоставленное текстовое поле и нажать кнопку отправки.

Рис. 4 – Блок-схема текстовых кодов CAPTCHA

Это действие инициирует процесс проверки на сервере, где текст, введенный пользователем, сопоставляется с информацией в базе данных. Если результат совпадает, то пользователь считается законным, в противном случае он воспринимается как «бот» или нелегальный пользователь и перенаправляется на главный экран, запрещая доступ к веб-сайту.

Как разработан код CAPTCHA

Код CAPTCHA представляет собой серию символов и чисел, случайно сгенерированных с использованием нескольких функций рандомизации, чтобы убедиться, что сгенерированная строка/код неуязвима для атаки по словарю.

Код CAPTCHA имеет длину не менее 6 буквенно-цифровых символов. Методы обработки изображений применяются для обработки нескольких размеров шрифта и поворота строки символов под разными углами. Символы или изображения разделены на части, которые могут быть распознаны людьми, а не программами.

Разделение символов делает строку дезориентированной, что затрудняет для ботов определение начала и конца изображения или текста. Например: букву «W» можно разделить на «V» и «I». Линии добавляются случайным образом, чтобы предотвратить сегментацию и сделать текст более искаженным/искаженным. Фон добавлен в аналогичных цветах. На рисунке ниже показаны различные этапы разработки кода CAPTCHA.

Рис. 5 – Этапы разработки текстовой CAPTCHA

Типы кода CAPTCHA

Коды CAPTCHA подразделяются на четыре категории, чтобы соответствовать и служить различным группам пользователей. К ним относятся:

• Текстовые коды CAPTCHA
• Аудиокоды CAPTCHA
• Графические коды CAPTCHA
• Видеокоды CAPTCHA

Текстовые коды CAPTCHA 9006 Текстовые коды CAPTCHA представлены в искаженной форме1

чувствительные буквы, линии и цифры. Текстовые CAPTCHA развернуты на популярных веб-сайтах, таких как Yahoo, Gmail, YouTube, PayPal и т. д.

Типы текстовых кодов CAPTCHA включают Gimpy, Baffle-Text и MSN-CAPTCHA.

Рис. 6 – Текстовый код CAPTCHA

Звуковой код CAPTCHA

Звуковой код CAPTCHA – это звуковые программы, предназначенные для пользователей, которые плохо видят или не хотят использовать текст. на основе кода CAPTCHA. В нем есть онлайн-аудиоклипы, и в рамках задания пользователь должен прослушать, ввести и отправить слово. Чтобы сделать задачу более надежной, к аудиофайлам прилагаются фоновые шумы.

Рис. 7 – Звуковые коды CAPTCHA

Код CAPTCHA на основе изображений

В коде CAPTCHA на основе изображений пользователи должны выбирать изображения, которые имеют схожие свойства. Pix и Bongo CAPTCHA — это некоторые из типов кодов CAPTCHA на основе изображений.

Рис. 8 – Код CAPTCHA на основе изображения

Код CAPTCHA на основе видео

Код CAPTCHA на основе видео также называется методом распознавания движущихся изображений, когда пользователь должен пометить три ключевых слова, описывающих видео. ответ сверяется с базой данных и проверяет, соответствует ли ключевое слово описанию, представленному в базе данных.

Рис. 9 – Код CAPTCHA на основе видео

Применение кода CAPTCHA

Применение кодов CAPTCHA включает:

• Помогает уменьшить спам в комментариях.
• Сайты онлайн-голосования.
• Услуги веб-регистрации.
• Финансовые операции.
• Сокращение числа ботов в социальных сетях.
• Сайты онлайн-игр.
• Службы обмена короткими сообщениями (SMS)

Преимущества кода CAPTCHA

К преимуществам кодов CAPTCHA относятся:

• Текстовые CAPTCHA легко реализовать, поэтому они широко используются на веб-сайтах.
• Атака по словарю значительно снижена при использовании CAPTCHA на основе Battle Text.
• Технология Re-CAPTCHA использует новые словарные слова, и оптическое распознавание символов не может сломать эту программу.
• CAPTCHA на основе изображений проще, чем текстовые, поскольку не требует ввода. Это требует выбора изображений, которые просты.
• CAPTCHA на основе изображений более безопасна, чем CAPTCHA на основе текста.
• CAPTCHA на основе звука очень полезны для слабовидящих пользователей.

Недостатки кода CAPTCHA

• Недостатки кода CAPTCHA включают:
• Оптическое распознавание символов (OCR) может разрушить текстовые CAPTCHA, представляющие угрозу безопасности.
• Текстовые CAPTCHA бесполезны для пользователей с проблемами зрения.
• CAPTCHA на основе изображений требуют больших баз данных изображений, что увеличивает нагрузку на сервер.
• Атака методом случайного угадывания может нарушить работу программы, основанной на образах.
• Скорость видео в CAPTCHA на основе видео может быть низкой, и процесс может занять много времени.
• Звуковые CAPTCHA доступны пользователям, владеющим обширным словарным запасом английского языка.

  Читайте также: 
  Что такое смарт-карта – как она работает, характеристики, типы и области применения 
  Что такое периферийные вычисления IoT — типы, архитектура, преимущества и приложения 
  Модель OSI — характеристики семи уровней, причины использования и ограничения  

[Код проверки] Поддержка | Поддержка WordPress.org

» Плагин: Код проверки

Ищи: или Войдите, чтобы создать тему

• • Как исправить сообщение об ошибке «Обнаружена активная сессия PHP».

    Начато: Zeliha Canderengul

  • 2
  • 2
  • 5 месяцев, 1 неделя назад

    олимат

  • Контактная форма 7

    Начато: bulls_shark

  • 1
  • 0
  • 1 год, 1 месяц назад

    быки_акула

  • PHP 8 и плагин все еще поддерживается?

    Начато: bulls_shark

  • 1
  • 0
  • 1 год, 1 месяц назад

    быки_акула

  • Вход в WooCommerce

    Начато: bulls_shark

  • 1
  • 0
  • 1 год, 1 месяц назад

    быки_акула

  • Ошибка REST API и т. д.

    Начато: CH

  • 2
  • 1
  • 1 год, 2 месяца назад

    саламат78

  • Предупреждение PHP 8: «Предупреждение: session_start()…»

    Начато: ahmad4u

  • 1
  • 0
  • 1 год, 5 месяцев назад

    ахмад4у

  • Совместимость с PHP 8. x

    Автор: WP_87

  • 1
  • 0
  • 1 год, 6 месяцев назад

    WP_87

  • Когда плагин активирован, делать ошибки проверки работоспособности

    Начато: Arnaud JAEGERS

  • 5
  • 0
  • 2 года, 3 месяца назад

    Арно ДЖЕГЕРС

  • Не может предотвратить спам

    Начато: sajjad

  • 2
  • 1
  • 2 года, 3 месяца назад

    Эндрюс32

  • итальянский перевод

    Начато: IeengSolution

  • 1
  • 0
  • 2 года, 10 месяцев назад

    IeengSolution

  • Капча стиль

    Начато: ACh

  • 1
  • 0
  • 2 года, 11 месяцев назад

    АЧ

  • Плагин отображается только при входе администратора

    Начато: goldlion70

  • 1
  • 0
  • 2 года, 11 месяцев назад

    золотой лев70

  • Как использовать это в контактной форме 7 fom?

    Начато: hena1

  • 1
  • 0
  • 2 года, 11 месяцев назад

    heena1

  • Пожалуйста, обновите этот плагин до последней версии WordPress.

    Начато: hena1

  • 2
  • 1
  • 3 года, 4 месяца назад

    друглансер

  • Chrome Dose не показывает капчу

    Начато: esteghamat

  • 1
  • 0
  • 3 года, 7 месяцев назад

    эстегамат

  • Ошибка в плагине

    Начато: roshani23

  • 1
  • 0
  • 3 года, 11 месяцев назад

    рошани23

  • Легко взломать

    Начато: wpgsd

  • 1
  • 0
  • 3 года, 11 месяцев назад

    впгсд

  • Должен возвращать код ошибки 400 вместо 500 при неправильном коде.

    Начато: japan

  • 1
  • 0
  • 5 лет, 1 месяц назад

    ярноан

  • Проблемы с отображением

    Начато: Mayank Bhalodiya

  • 1
  • 0
  • 5 лет, 10 месяцев назад

    Маянк Бхалодия

  • использование капчи в пользовательской форме

    Начато: zebelxan

  • 1
  • 1
  • 5 лет, 10 месяцев назад

    зебелксан

  • Код капчи на странице входа

    Начато: yarr2

  • 1
  • 0
  • 5 лет, 10 месяцев назад

    ярр2

  • Не удалось создать каталог по моей ошибке

    Начато: Гусман

  • 1
  • 0
  • 6 лет, 1 месяц назад

    Гусман

  • Небольшое обновление вашего исходного кода «captcha-code-authentication/wpCaptcha. php»

    Автор: medianet24

  • 1
  • 0
  • 6 лет, 4 месяца назад

    медианет24

  • капча не показывает

    Начато: Коррадо Превер

  • 1
  • 0
  • 7 лет, 11 месяцев назад

    Коррадо Превер

  • Неопределенная переменная: character_on_image в файле captcha_code_file.php

    Начато: dave141026

  • 1
  • 0
  • 7 лет, 11 месяцев назад

    Дэйв141026

  • Ошибка — нет символов на изображении

    Начато: alatui

  • 3
  • 2
  • 8 лет, 11 месяцев назад

    Эш Дарем

  • Совместимость с BuddyPress

    Начато: charlie

  • 1
  • 0
  • 9 лет, 4 месяца назад

    хчарли

  • [Плагин: Код капчи] Разрешить обновление капчи

    Начато: DJ

  • 1
  • 0
  • 9 лет, 12 месяцев назад

    ди-джей

  • [Плагин: Captcha Code] Шорткод?

    Начато: samsung

  • 2
  • 1
  • 9 лет, 2 месяца назад

    swmagic999

  • [Плагин: Captcha] Предложение: пожалуйста, измените имя вашего плагина

    Начато: Ray56

  • 1
  • 0
  • 10 лет, 2 месяца назад

    Рэй56

Вы должны войти в систему, чтобы создавать новые темы.

Что такое код капчи и для чего он нужен?

Вы наверняка будете сталкиваться с некоторыми из этих действий по обеспечению безопасности ежедневно во время серфинга в сети. Но если вы здесь, это потому, что вы действительно хотите понять , что такое капча-код и как работает этот элемент.

Эта система защиты , недавно установленная большинством веб-сайтов, имеет некоторые недостатки для конечного пользователя, но много преимуществ для сети в целом. Останься и увидишь!

В этой статье вы узнаете  что такое капча-код , его наиболее распространенное использование и несколько примеров кодов, чтобы вы могли увидеть, как он используется на практике. Мы начали!

Что такое код проверки?

Код проверки  по сути, представляет собой онлайн-систему безопасности, позволяющую проверять тип пользователя, который получает доступ к указанной информации, форме или другому типу доступа. Благодаря этой системе распознавания можно отличить человека от автоматизированного робота, целью которого является взлом или саботаж определенной веб-страницы.

Обычно это реализуется в формах на веб-страницах и в других элементах, которые включают доставку данных от внешнего агента на рассматриваемом веб-сайте.

Доступно различных типов кодов капчи , и они постоянно развиваются и совершенствуются для борьбы с современными методами киберхакинга, которые становятся все более эффективными.

Его название происходит от английского языка и относится к аббревиатуре  Полностью автоматизированный общедоступный Turing    тест, чтобы отличить компьютеры от людей. Да ничего нет.

Возможно, вы узнали среди этого имени великого Алана Тьюринга , изобретателя машины «Энигма», которая позволила расшифровать секретные коды немецкой стороны во Второй мировой войне или знаменитый тест Тьюринга.

Также, на самом деле, цель похожа на омонимичный тест. Определить уровень «интеллекта» другой стороны.

Для чего используется код проверки?

Основная функция кода проверки  – различать пользователей Интернета между пользователями-людьми и спам-ботами при отправке формы на веб-сайте, доступе к профилю пользователя или других действиях, связанных с безопасностью и доступом к определенным онлайн-данным.

Если вы не хотите ясно что такое СПАМ  и, прежде всего, как вы можете избежать спама на своем веб-сайте, перейдите по ссылке, которую я оставил вам ранее. Сетевая безопасность не является неактуальной темой и может избавить вас от многих проблем в будущем.

Хотя его использование выходит за рамки вышеупомянутой функции. В настоящее время можно найти этот тип кода  в таких секторах, как:

• Транскрипция текста  – Содействие оцифровке книжных каталогов.
• Идентификация  – сообщение о том, что это за объект, например, для изображений Google Street View.

Как работает капча?

Стоит отметить, что этот тип captcha code  не имеет единого способа прохождения, так как, в зависимости от его типа, вам придется выполнить то или иное совершенно разное задание для подтверждения вашей личности.

Операционная система представляет собой образец небольшой «загадки» для пользователя , чтобы убедиться, что если он сможет ее разгадать, то это реальный человек. И для этого нормально прибегать к небольшим вопросам с математическими вычислениями [сложение, вычитание, умножение…], прописыванием полускрытых кодов между отображаемыми изображениями или подбором определенных элементов, имеющих между собой логическую связь.

В дополнение к другим способам, таким как  как:

• Игры в слова
• Доступ через проверенные социальные сети
• Создание небольших картинок-пазлов.

Также это один из ключевых элементов сегодняшнего дня. По своему происхождению название происходит от того факта, что только с введением кода, отображаемого на изображении , личность была проверена.

Но эволюция автоматических ботов вынудила индустрию кибербезопасности прибегнуть к элементы, которые сложнее распознать компьютеризированной системой, такие как этот тип изображений и звуковые элементы.

Примеры наиболее часто используемых кодов капчи

Спам-боты набирают силу в этой области, поэтому код капчи, который вы собираетесь найти сегодня, безусловно, будет представлять большую сложность, чем тот, который вы могли найти несколько лет назад.

А это приводит к путанице со стороны пользователей и замедлению выполнения задач. вам также пришлось повторить капчу несколько раз  потому что вы не смогли точно определить, какой знак изображен на изображении.

Тем не менее, я оставляю вам несколько примеров капчи , которые используются в настоящее время и работают на миллионах веб-сайтов.

Математические операции

Например, чтобы продолжить выполнение поставленной задачи, пользователь должен успешно решить небольшие математические операции . Также нет ничего, что представляет слишком большую сложность, большинство из них обычно представляют собой простые суммы двух факторов.

.

Скрытые коды

Это оригинальный и наиболее распространенный формат, который можно найти в сети. Задача состоит в том, чтобы уметь записывать строку символов, скрытую в отображаемом изображении. А в некоторых случаях это непросто!

Различия в кодах Captcha и reCaptcha

Оба кода часто известны как коды captcha, , но есть варианты, требующие разъяснения.

ReCaptcha — это, по сути, технологическая эволюция оригинальной Captcha. Помимо добавления большей сложности и разнообразия вашим головоломкам, теперь он также определяет поведение пользователя на веб-сайте и вероятность того, что оно вызвано человеком или ботом.

Да, третье поколение  reCaptcha V3 , каждому пользователю присваивается разная оценка [от 0,0 до 1,0] в зависимости  от того, как он взаимодействует с веб-сайтом ; движения мыши, веб-времени, проведенного  в каждом разделе, или количество кликов по нему.

По умолчанию reCaptcha v3 требует оценки 0,5 балла , чтобы проверить код одним щелчком мыши, установив флажок. В случае, если оценка, обнаруженная системой, ниже, это будет, когда она покажет вам головоломку, которую нужно решить.

Итак, теперь вы знаете, если вам показывают много таких reCaptcha , это потому, что ваше поведение является «подозрительным» перед лицом системы.

Наконец, он также позволяет веб-мастерам и владельцам веб-сайтов  получать доступ к оценкам своих пользователей, чтобы проверить уровень реального человеческого трафика, который они получают,  , а также возможность внедрения других дополнительных систем аутентификации для пользователей с очень низкими оценками. . Например, проверка электронной почты.

Примеры Java-кода BotDetect CAPTCHA

Пакет BotDetect Java Captcha включает ряд примеров кода, которые помогут вам начать интеграцию BotDetect в ваши веб-сайты Java и настроить различные параметры Captcha.

Впервые здесь?

Просмотрите ускоренный курс для разработчиков BotDetect, чтобы узнать об основных шагах интеграции.

Содержание

• Расположение примеров кода Java Captcha BotDetect
• Примеры интеграции BotDetect JSP Captcha
• Примеры интеграции BotDetect JSF Captcha
• Примеры интеграции BotDetect Spring MVC Captcha
• Примеры конфигурации BotDetect Java Captcha

Расположение примеров кода BotDetect PHP CAPTCHA

После распаковки библиотеки BotDetect Captcha вы можете найти примеры Java Captcha в виде файлов .war в папке examples . Разверните эти примеры на своем веб-сервере (папка webapps в установках Apache Tomcat или в папке /autodeploy подпапка папки домена GlassFish и т. д.) и укажите в браузере индексную страницу BotDetect Captcha (например, http://localhost:8080/bdc4-captcha-index ), которая поможет вам найти отдельные примеры.

Примеры кода интеграции BotDetect CAPTCHA JSP

Примеры кода интеграции показывают, как интегрировать BotDetect в ваши веб-сайты JSP.

• Пример основного кода проверки подлинности Java JSP
• Пример кода тега Java JSP Captcha
• Пример кода проверки формы Java JSP
• Пример кода Captcha для формы входа в Java JSP

Пример основного кода проверки подлинности JSP Java

В этом примере кода показан самый простой исходный код, необходимый для защиты формы JSP с помощью BotDetect Captcha и проверки ввода пользователя.

Его можно использовать в качестве отправной точки при начале работы с BotDetect.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
примеры/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-jsp-basic-captcha-example. war	Ява

[вернуться к началу страницы]

Пример кода тега Java JSP Captcha

В этом примере кода показан самый простой исходный код, необходимый для защиты формы JavaServer Pages с помощью пользовательского тега BotDetect CAPTCHA и проверки ввода пользователя.

Его можно использовать в качестве отправной точки при начале работы с BotDetect.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
examples/traditional-api/bdc4-traditional-api-jsp-captcha-tag-example.war	Ява

[вернуться к началу страницы]

Пример кода Captcha формы Java JSP

В этом примере кода показано, как добавить защиту BotDetect Captcha к типичной форме JSP.

Проверка по капче интегрирована с проверкой других полей формы, и принимаются только те материалы, которые соответствуют всем критериям проверки.

Этот тип проверки можно использовать для различных типов общедоступных форм, которые принимают сообщения и подвержены риску нежелательной автоматической отправки.

Например, его можно использовать, чтобы гарантировать, что боты не смогут отправлять что-либо в контактную форму, добавлять записи в гостевую книгу, комментарии к сообщениям в блогах или анонимные ответы на доске объявлений/форуме.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
examples/traditional-api/bdc4-traditional-api-jsp-form-captcha-example.war	Ява

[вернуться к началу страницы]

Пример кода Captcha формы входа JSP Java

В этом примере кода показано, как добавить проверку BotDetect Captcha в простые формы входа JSP.

Чтобы боты не пытались угадать данные для входа путем перебора большого количества общих значений, посетитель сначала должен доказать, что он человек (путем решения Captcha), и только затем его имя пользователя и пароль проверяются. против хранилища данных аутентификации.

Кроме того, если они трижды введут неверную комбинацию имени пользователя и пароля, им придется снова разгадывать капчу. Это предотвращает попытки, в которых злоумышленник сначала решит капчу самостоятельно, а затем позволит боту подобрать информацию для аутентификации.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
examples/traditional-api/bdc4-traditional-api-jsp-login-form-captcha-example.war	Ява

[вернуться к началу страницы]

BotDetect CAPTCHA Примеры кода интеграции JSF

Примеры кода интеграции показывают, как интегрировать BotDetect в ваши веб-сайты JSF.

• Пример кода базовой проверки подлинности Java JSF
• Пример кода Java JSF Facelets
• Пример кода Captcha для формы входа в Java JSF
• Пример кода Captcha фильтра формы входа Java JSF
• Java JSF Validator Captcha Code Пример

Пример базового кода проверки подлинности Java JSF

В этом примере кода показан самый простой исходный код, необходимый для защиты формы JavaServer Faces с помощью BotDetect CAPTCHA и проверки ввода пользователя.

Его можно использовать в качестве отправной точки при начале работы с BotDetect.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
примеров/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-jsf20-basic-captcha-example.war	Ява
примеры/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-jsf12-basic-captcha-example.war	Ява

[вернуться к началу страницы]

Пример кода Java JSF Facelets

В этом примере кода показано, как защитить форму JavaServer Faces с помощью технологии представления Facelets с помощью BotDetect CAPTCHA и проверить вводимые пользователем данные.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
примеров/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-jsf20-facelets-captcha-example.war	Ява
примеров/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-jsf12-facelets-captcha-example. war	Ява

[вернуться к началу страницы]

Пример кода Captcha формы входа JSF Java

Пример кода Captcha формы входа JSF показывает, как добавить проверку BotDetect CAPTCHA к базовому фильтру формы входа в веб-приложениях JavaServer Faces.

Чтобы боты не пытались угадать данные для входа путем перебора большого количества общих значений, посетитель сначала должен доказать, что он человек (путем решения CAPTCHA), и только затем его имя пользователя и пароль проверяются. против хранилища данных аутентификации.

Кроме того, если они трижды введут неверную комбинацию имени пользователя и пароля, им придется снова разгадывать CAPTCHA. Это предотвращает попытки, в которых злоумышленник сначала решит CAPTCHA самостоятельно, а затем позволит боту подобрать информацию для аутентификации.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
примеры/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-jsf20-login-form-captcha-example. war	Ява
примеров/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-jsf12-login-form-captcha-example.war	Ява

[вернуться к началу страницы]

Пример кода CAPTCHA валидатора Java JSF

Пример кода CAPTCHA валидатора JSF показывает, как интегрировать проверку CAPTCHA BotDetect со стандартной функциональностью проверки страницы JavaServer Faces и другими элементами управления валидатора.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
примеры/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-jsf20-validator-captcha-example.war	Ява
примеры/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-jsf12-validator-captcha-example.war	Ява

[вернуться к началу страницы]

Примеры кода интеграции BotDetect CAPTCHA Spring MVC

Примеры кода интеграции показывают, как интегрировать BotDetect в ваши веб-сайты Spring MVC.

• Пример базового кода капчи Java Spring MVC
• Пример кода проверки формы Java Spring MVC

Пример базового кода Captcha Java Spring MVC

В этом примере кода показан самый простой исходный код, необходимый для защиты формы Spring MVC с помощью BotDetect CAPTCHA и проверки ввода пользователя.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
примеры/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-spring-mvc-basic-captcha-example.war	Ява

[вернуться к началу страницы]

Пример кода Captcha формы Spring MVC Java

В этом примере кода показано, как добавить защиту BotDetect CAPTCHA к типичной форме Spring MVC.

Проверка по капче интегрирована с проверкой других полей формы, и принимаются только те материалы, которые соответствуют всем критериям проверки.

Если капча успешно решена, но проверка других полей не удалась, капча будет скрыта, так как пользователи уже доказали, что они люди.

Этот тип проверки можно использовать для различных типов общедоступных форм, которые принимают сообщения и подвержены риску нежелательной автоматической отправки.

Например, его можно использовать, чтобы гарантировать, что боты не смогут отправлять что-либо в контактную форму, добавлять записи в гостевую книгу, комментарии к сообщениям в блогах или анонимные ответы на доске объявлений/форуме.

Файл исходного кода по умолчанию	Интернет-источник
примеров/традиционный-api/bdc4-традиционный-api-spring-mvc-form-captcha-example.war	Ява

[вернуться к началу страницы]

Что такое код проверки и кто изобрел код проверки?

Друзья, при регистрации на любом сайте, при совершении онлайн-платежа или при комментировании в любом блоге вы должны были видеть или заполнять капча с кодом написана беспорядочным письмом. этот код иногда оказывается сложным для нас, и часто из-за его неправильного заполнения наша работа начинает тормозиться.

при заполнении кода капчи, большинство слов и цифр часто пишется как маленькими, так и большими буквами, Благодаря этому при его заполнении мы видим сходство в большинстве слов и цифр, из-за чего большинство ошибок происходят при заполнении кода капчи, сегодня мы узнаем из этой статьи.

Основные моменты содержания

Что такое код проверки?

Всякий раз, когда мы совершаем оплату через Интернет, регистрируемся на любом веб-сайте или заполняем онлайн-заявку любого типа, перед нами появляется изображение, в котором у нас часто есть слова, написанные маленькими и большими и кривыми буквами, которые мы должны указать в поле, указанном ниже, и отправить его, написав его правильно.

Что такое CAPTCHA Code Image

Все эти маленькие-большие и кривые буквы называются CAPTCHA Code (Полностью Автоматизированный Публичный Тест Тьюринга для Различия Компьютеров и Человека), только после правильного заполнения кода CAPTCHA, мы можем делать нашу дальнейшую работу. Друзья, для вашего сведения, сообщаем вам, что только люди могут идентифицировать эти коды капчи, их пока невозможно идентифицировать роботами и машинами с искусственным интеллектом.

Кто изобрел код Captcha?

Спама было много до изобретения кода капчи, в то время остановить этот спам было очень сложной задачей для каждой компании, чтобы избежать этого спама и ботов и преодолеть эту проблему, код CAPTCHA был создан в 2003 год Луи фон Ан, Мануэля Блюма, Николаса Хоппера и Джона Лэнгфорда.

Друзья, после изобретения капчи ее купили крупные компании. Благодаря этому изобретению одной из самых сложных задач того времени стало решение проблемы спама и ботов в крупных компаниях, таких как Google и Email.

Сколько типов кода Captcha?

Друзья, существует много типов кодов капчи, но здесь мы дадим вам информацию о некоторых из самых важных и самых полезных кодов капчи.

1. Текстовая капча.

Этот тип кода капчи представляет собой текст, содержащий маленькие английские и математические буквы, которые мы должны идентифицировать и правильно заполнить в боковом поле.

2. Решение математической капчи.

В этот код капчи входят математические числа, обычно просят сложить, вычесть, умножить и разделить два математических числа в виде капчи, эти коды капчи проще, чем другие коды капчи.

3. Код изображения.

Этот тип кода капчи представлен в виде изображений, в которых обычно ищутся изображения объекта или вещества среди заданных изображений и предлагается выбрать их.

CAPTCHA Image

4. Трехмерное изображение Captcha.

В этом типе кода капчи пользователю показываются 3D-символы на изображении, которые необходимо правильно идентифицировать и заполнить. Этот код капчи немного сложнее, чем другие коды захвата.

5. Логические вопросы.

В этом типе кода капчи пользователю задаются логические вопросы, которые должны быть тщательно заполнены правильным ответом, этот тип кода капчи в основном связан с общими знаниями.

6. Крестики-нолики.

В этом типе кода капчи пользователю предлагается выиграть игру, сыграв в очень простую игру, это довольно просто, любой человек может выиграть игру, тщательно проверив капчу один раз.

Зачем используется код проверки?

Обычно код капчи используется для безопасности пользователей, с помощью кода капчи блокируются спам-комментарии в блоге, друзья, многие предложения, предложения и приложения становятся доступными только на несколько мгновений в данный момент времени, из-за многие пользователи используют роботов и многие методы на своих компьютерах, чтобы получить средство, из-за чего эта функция ограничена ими, а остальные пользователи не могут ее получить, поэтому используется код проверки.

CAPTCHA Ввод изображения

Поскольку только люди могут понять язык кода CAPTCHA, его почти невозможно понять любым роботам и машинам, но в настоящее время создаются роботы и машины, оснащенные многими технологиями, которые хранят информацию обо всех предметах. пользователя, поэтому в настоящее время компании создают жесткий код капчи, чтобы ни робот, ни машина не могли его понять.

Зачем нужен код проверки?

Друзья, в настоящее время очень важен капча-код, капча-код защищает от рекламного спама, капча-код блокирует автоматическую систему, любой человек должен ввести капчу перед входом на страницу.