Распознаватель капчи онлайн бесплатно: используем онлайн сервисы, самостоятельно распознаем и убираем

CapMonster Cloud — облачный сервис автоматического распознавания капч

В 2-3 раза дешевле по сравнению с сервисами ручного распознавания

Мы не платим людям за распознавание потому что их нет, весь процесс полностью автоматизирован.
Благодаря этому, мы обеспечиваем самую низкую цену на рынке.

Совместимость с любой программой

CapMonster.cloud работает по API популярных сервисов ручного распознавания капч.
Чтобы начать работу, просто укажите ключ в вашем программном обеспечении.

Распознавайте более 1000 капч в минуту

Среднее время распознавания капчи занимает менее 1 секунды независимо от времени суток и загруженности сервиса.

Никаких рисков

Вы платите только за фактически распознанные капчи. Цена не зависит от нагруженности серверов

Самые удобные сервисы для распознания капчи – Лайфхакер

Наверное, многим пользователям интернета, хоть когда-нибудь, но нужно было ввести капчу, это обычный способ определения автоматической программой робот вы или человек. Так вот, случается так, что необходимо определение целой кучи картинок, а времени на ввод каждой из них терять ну никак не хочется.

Если вы столкнулись с такой проблемой, решение есть – онлайн-сервисы, которые помогут вам не тратить лишнее время на ввод капч. Ни для кого не секрет, что при усовершенствовании программ распознавания пользователя (определение человек это или робот), также усовершенствуются и программы, которые могут взламывать защиту и распознавать капчу автоматически.

Существуют дорогие программы типа OCR, которые отлично справляются с поставленной задачей. Но, согласитесь, кому хочется тратить кучу денег для того чтобы распознать картинки. Поскольку безвыходных ситуаций не бывает, решение находится и в этом случае – бесплатный онлайн-сервис, причем, стоит заметить, что он такой не один. Ниже рассмотрим подробнее имеющиеся варианты.

Содержание

• 1 Критерии выбора программы для распознавания капчей
• 2 Перечень бесплатных программ для обхода капч и их отличия

Критерии выбора программы для распознавания капчей

Если вы занимаетесь какой-либо деятельностью, которая требует постоянного распознавания кодов, тогда есть смысл приобрести дорогой вариант программы, в случае, когда осуществлять рассматриваемый процесс приходится не так часто, не стоит выбрасывать крупную сумму денежных средств, для такого дела бесплатный сервис, воспользоваться которым не составит труда.

Таких сервисов десятки, и пользователь имеет возможность воспользоваться любым из них, так что выбрать будет из чего.

Для того чтобы сделать правильный выбор из такого многообразия программ, необходимо учитывать следующие аспекты:

• в первую очередь, выбранный вами сервис в обязательном порядке должен быть полностью бесплатным. Этот критерий самый важный, так что смотрите, чтобы никаких ограничений на этот счет не было;
• выбранный сервис должен уметь «угадывать» текст на русском языке, без этого критерия, у вас вряд ли получится сделать процесс ввода капч автоматическим;
• количество капчи, которые можно определить автоматически, должно быть неограниченным.

Смотрите видео – Как включить распознавание капчи через antigate, rucaptcha, captcha24, captchabot на DelphiXE5

Заработок 💰 онлайн на вводе капчиВсё, что вам нужно — это правильно ввести текст с картинки (с капчи).

Вы получаете деньги 💵 за каждый ввод капчи.

Зарегистрироваться>>>

Перечень бесплатных программ для обхода капч и их отличия

Итак, начнем рассмотрение имеющихся бесплатных вариантов, на очереди онлайн сервис Google Диск. Для того чтобы воспользоваться рассматриваемой программой, необходимо будет зарегистрироваться, такой ход событий ожидает пользователя практически во всех сервисах аналогичного назначения. В том случае. Если вы когда-либо уже создавали. К примеру, блог на blogspot, тогда регистрация вам в данном случае не понадобится. Здесь возможно автоматический ввод такой капчи: PDF, JPG, PNG и GIF. Необходимо отметить, что объем файлов для распознания должен быть не больше 2-3 Мб.

Онлайн-сервис OCR Convert. Здесь регистрации пользователю не понадобится. Форматы капчи, которые поддерживаются, следующие: JPEG, GIF, BMP. Нужно отметить, что сохраненные файлы имеют вид URL ссылки, расширение которых в формате TXT. Здесь пользователь сможет одновременно поставить на загрузку 5-7 документов.

Сервис i2OCR.  Для того чтобы распознать капчи, необходимо для начала зарегистрироваться. Одновременно загруженных файлов и документов может быть не больше 10. Пользоваться данным сервисом удобно и просто. Форматы, которые он распознает следующие: GIF, PBM, PGM, PPM.

Текстовые капчи легко распознаются нейронными сетями глубокого обучения / Хабр

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

Что такое текстовая капча?

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

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

Полносверточная нейронная сеть

Если буквы “слиплись”, то их обычно очень трудно разделить эвристическими алгоритмами. Следовательно, нужно искать каждую букву в каждом месте картинки. С этой задачей справится

полносверточная нейронная сеть

. Полносверточная сеть — сверточная сеть без полносвязного слоя. На вход такой сети подается изображение, на выходе она выдает тоже изображение или несколько изображений (карты центров).

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

В данном случае используются сверточные слои с паддингом так, чтобы размер изображений на выходе сверточного слоя равнялся размеру изображений на входном слое. Профиль пятна на карте символа задается двумерной гауссовой функцией с ширинами 1.3 и 2.6 пикселей.

Первоначально полносверточная сеть была проверена на символе “R”:

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

Тренировка на генераторе

Разметить большой датасет вручную казалось делом долгим и трудозатратным, поэтому было решено генерировать капчи специальным скриптом. При этом карты центров генерируются автоматически. Мною был подобран шрифт, используемый в капче для сервиса

Hotmail

, сгенерированная капча визуально была похожа по стилю на реальные капчи:

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

Тренировка на реальном датасете

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

Здесь кружочки можно расставлять и двигать мышкой. Кружочком отмечается центр символа. Ручная разметка занимала 5-15 часов, однако есть сервисы, где за не большую плату размечают вручную датасеты. Однако, как оказалось, сервис Amazon Mechanical Turk не работает с российскими заказчиками. Разместил заказ на разметку датасета на известном сайте фриланса. К сожалению, качество разметки было не идеальным, поправлял разметку самостоятельно. Кроме того, поиск исполнителя занимает время (1 неделя) и также это показалось дорого: 30 долларов за 560 размеченных капч. От данного способа отказался, в итоге пришел к использованию сайтов ручного распознавания капч, где самая низкая стоимость 1 доллар за 2000 капч. Но полученный ответ там — это строка. Таким образом, ручной расстановки центров избежать не удалось. Более того, исполнители в таких сервисах допускают ошибки или вовсе действуют недобросовестно, печатая произвольную строку в ответе. В итоге приходилось проверять и исправлять ошибки.

Более глубокая сеть

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

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

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

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

На рисунке можно представить, что это вид на изображения с боку или, что у нас высота изображений равна 1. Каждый из пикселей A и B имеет свою зону влияния на выходном изображении (обозначены синим цветом): для А это D-C, для B это C-E, на значения пикселя C влияют значения пикселей A и B и значения всех пикселей между A и B. Расстояния равны: AB = DC = CE (с учетом масштабирования: в сети присутствуют пуллинг слои, поэтому входное и выходное изображения имеют разные разрешения). В итоге, получается следующий алгоритм нахождения размера области видимости:

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

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

, затем градиентным спуском минимизируем функцию:

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

Что получилось:

Для символа “2”:

Для символа “5”:

Для символа “L”:

Для символа “u”:

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

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

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

Улучшения

Переход от решателя SGD к решателю ADAM дал заметное ускорение обучения, и финальное качество стало лучше. Решатель ADAM импортировал из модуля

lasagne

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

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

1) запускаем 20 тренировок по 10 эпох

2) выбираем 10 лучших результатов (по наименьшему значению loss) и тренируем их еще 100 эпох

3) выбираем один лучший результат и продолжаем тренировать его еще 1500 эпох.

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

Разбиение датасета на 3 части позволяло отслеживать переобучение сети:

1 часть: тренировочный датасет — исходный, на котором сеть обучается

2 часть: тестовый датасет, на котором сеть проверяется в процессе тренировки

3 часть: отложенный датасет, на нем проверяется качество обучения после тренировки

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

Предварительная обработка изображений также повышала точность распознавания. Пример предобработки:

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

Эти искажения необходимо компенсировать.

Неудачные идеи

Всегда интересно почитать про чужие неудачи, опишу их здесь.

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

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

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

Пример работы автоэкодера:

Первое изображение — входное, второе — выходное.

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

Также был пример капчи, которая использовала цвет:

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

Результат

Что еще можно было бы улучшить

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

Выводы

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

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

© Максим Веденев

Captcha Solver (распознавание кода с картинки) — Информационный портал TifloHelp.ru

Дополнение Captcha Solver для NVDA, предназначенное для
удобного распознавания капчей на web-страницах посредством сервиса rucaptcha.com.

Что нужно в начале?

Для начала требуется завести аккаунт на сайте rucaptcha.com и пополнить баланс
любым удобным способом. Описывать это не требуется, там всё интуитивно понятно.

Как настроить?

Далее следует на
Странице скопировать ваш
32-х значный ключ API.
Следом открываем:

• 1. Меню NVDA
• 2. Сервис
• 3. Настройки Captcha Solver

В поле «Ключ API» вставляем полученный ключ.
Также в настройках необходимо обратить внимание на следующие флажки:

• Сообщать размер изображения. Если этот флаг установлен, перед отправкой дополнение будет сообщать размер изображения в фокусе. Может быть полезно, если вы не хотите ошибиться при отправки капчи.
• Отправлять текстовую инструкцию. Когда установлен этот флажок, вы сможете отправить инструкцию для того, кто будет распознавать вашу капчу.

Чтобы сохранить настройки, нажимаем кнопку «OK».

Как пользоваться?

Для начала необходимо открыть меню NVDA, Параметры, жесты ввода и назначить сочетания клавиш для необходимых вам действий.
Теперь находясь на web-странице с капчей, следует:

• 1. Используя объектную навигацию NVDA установить навигатор на соответствующий графический объект
• 2. нажать сочетание клавиш, которое вы назначили на действие «Начать процесс распознавания» для отправки вашей капчи. Если установлен флаг «Сообщать размер изображения», то сочетание клавиш необходимо будет нажать дважды быстро.
• Дождаться сообщения о результате распознавания, и если капча была распознана, вставить результат из буфера обмена в необходимое поле на странице.

Какие капчи можно распознавать?

Дополнение предназначено для распознавания классической капчи с одной
строкой символов на изображении. Кириллические капчи также распознаются
без проблем.

Как узнать баланс?

Для получения информации о балансе аккаунта следует Открыть меню NVDA, Сервис, Captcha Solver и выбрать пункт «Баланс аккаунта…»
Также вы можете назначить сочетание клавиш на это действие в диалоге жесты ввода.

Скачать

Автор дополнения: Kvark.
Языки: Русский и английский.
Версия: 2021.06.04
Размер: 12.4 KB
Скачать CaptchaSolver-2021.06.04.nvda-addon

Как написать программу для распознавание капчи. Сервисы автоматического распознавания капчи. Получение имени поля

Если, Вы часто работаете с сервисами, которые требуют распознавание капчи, то рано или поздно начинаете задумываться о том, как этот процесс автоматизировать. Особенно, это касается тех пользователей, которые работают со скриптами iMacros.

Например, Вы используете скрипт iMacros для автоматической подачи объявлений на бесплатные доски объявлений (либо размещаете объявления вручную), и на каждой доске Вам необходимо вводить капчу.

На самом деле, эту задачу очень просто решить с помощью сервиса автоматического распознавания капчи Anti-Captcha .

Сервис позволяет автоматически разгадывать капчу прямо в браузере. Для этого необходимо установить плагин для браузера и при необходимости настроить под свои нужды.

При заходе на страницу, содержащую капчу, плагин автоматически обнаружит ее и отправит распознавать (можно отменить эту опцию в настройках плагина).

Огромным плюсом, является возможность с помощью этого метода решать занудную reCAPTCHA. Установили плагин и забыли о том, как выбирать изображения с дорожными знаками, домами и т. д.

Пример автоматического распознавания reCAPTCHA с помощью плагина.

Отправка капчи на распознавание.

Через несколько секунд капча решена.

Еще несколько примеров.

Решение капчи Яндекса.

Решение капчи на доске объявлений.

Таким же способом можно решать и другие капчи, например капчу Вконтакте или капчи на биткоин кранах и т. д.

Если, плагин не видит капчу, Вы можете с помощью меню указать ему капчу и поле ввода для капчи.

Цены в сервисе, такие же как и во всех подобных сервисах. Минимальная цена за 1000 разгаданных капч составляет 0.7 USD. Среднее время разгадывания одной капчи — 8 секунд.
Пополнить счет в системе можно любым удобным способом от терминала и электронных валют до банковского платежа.

Самое ожидаемое и масштабное обновление этого года: обновлены механизмы обработки новых версий форумных и блог платформ, база ответов на антибот-вопросы (тексткапчи) увеличена на 60.000 новых тексткапч, благодаря чему эффективность XRumer выросла в десятки раз, что наглядно показали сравнительные тесты. Обновление включает в себя свыше 100 улучшений и исправлений.

20 августа 2019

XRumer 18.0 — 18.0.1

Масштабное обновление программы XRumer, в котором значительно эволюционировала логика регистрации профилей на самых разных платформах, улучшена работа с платформами Bitrix, Joomla, WordPress Forum, MyBB, VBulletin, XenForo, добавлен механизм модификации отправляемого текста в зависимости от тематики сайта-реципиента (новый макрос #theme), обновлены и увеличены прилагаемые базы — общий объём превысил 8 миллионов сайтов, улучшена работа с HTTPS и Google ReCaptcha-2, и многое другое…

26 января 2019

XRumer 16.0.18 + SocPlugin 4.0.63

Прилагаемые базы проверены и обновлены, общий объём увеличен до 8 (!) миллионов поддерживаемых ресурсов — блогов, форумов, гостевых книг, досок, BBS, CMS, и прочих платформ. База известных тексткапч увеличена более чем на 2000 новых ответов на антибот-вопросы и теперь составляет 324000 тексткапч. Существенно повышена стабильность и скорость работы, оптимизирован расход ресурсов: потолок достигает до 500 и более потоков (в зависимости от режима работы). Улучшена работа с HTTPS. И основное, ключевое улучшение: многократно повышена эффективность рассылок личных сообщений — режим MassPM. Плюс, многие другие улучшения и исправления:)

14 сентября 2018

Необходимо включить JavaScript для того, чтобы сайт работал корректно

Наверняка уже почти каждый сталкивался с надписью при регистрации на каком-либо сайте:
«Введите число, которое Вы видите» и искаженная картинка.
Это капча (CAPTCHA, пиктокод, тикет) — графическая защита,
предназначенная для различения людей и программ.

В процессе своей работы программа XRumer способна распознавать капчи, автоматически скачивая картинку и расшифровывая её.
Как показала практика, на расшифровку такого рода капчей уходит не более 1-1,5 секунды,
а обычно и того меньше на компьютере с процессором с рабочей частотой 1 ГГц.
Траффика на это уходит совсем немного, т.к. такие картинки «весят» не более 3-5 Кб.

Но и это ещё не всё! Новый XRumer 19.0.3 Elite
теперь способен распознавать
и обходить даже такие виды капчи, как ReCaptcha и DLE!
А общий список распознаваемых типов увеличился более чем вдвое по сравнению с XRumer 5.0:

И это далеко не все виды, здесь не приведены совсем тривиальные капчи, которые использовались в ранних версиях форумов и до сих пор остались на многих из них.
XRumer автоматически распознает тип капчи и использует соответствующий для этого типа алгоритм.

Здравствуйте, уважаемые читатели блога сайт. Антикапча
(временно это был Антигейт) – это многофункциональная площадка для автоматического распознавания так называемой капчи (защиты от автоматического постинга ботами, а также защиты поисковиков от парсинга их выдачи).

Примерно каждый второй сайт в мире вынужден прибегать к подобным мерам защиты при обнаружении подозрительной активности ботов. Капча для блога, например, позволяет избежать появления массы однотипных сообщений, частого постинга и рекламы в комментариях.

Все эти боты создают немалую нагрузку на сайты, а капча отлично подходит на роль выявления человека среди армии ботов. Однако, на каждое действие найдется противодействие. Есть люди, которым нужно разгадывать капчу постоянно (тем, кто пользуется специальным софтом для массовых регистраций, анализа поисковой выдачи и т.п.).

Вот как раз таким людям и предлагается система автоматического разгадывания этих ребусов — Anticaptcha
. У них есть целая армия работников (их завлекают — это оборотная сторона Антикапчи). Давайте разберемся, как пользоваться ресурсом Anti-captcha и что для этого потребуется.

Что такое Captcha и почему она появляется?

Также Антигейт может пригодиться при раскрутке сервиса или страницы в соцсети с помощью собственного скрипта. Словом, областей применения – множество, что и отличает данный ресурс от аналогов, заточенных под сугубо 2-3 функции и с высокими ценами.

Как работать с сервисом Антикапча

Перед тем как создать свой первый заказ, пройдите небольшую регистрацию .

Потребуется только электронная почта. На нее придет пароль.

Затем нужно пополнить баланс
на сервисе. Минимальный лимит – от одного цента, чего прекрасно хватит для теста функций Антикапчи. Помимо этого, вы можете воспользоваться специальным предложением: первая капча будет разгадана бесплатно.

Дальнейшие капчи будут стоить от 0,001$ (обычные) до 0,002$ (ReCaptcha Гугла). Не забудьте скопировать API ключ
, который генерируется в автоматическом режиме. Вы найдёте его на главной странице ресурса.

Скачайте приложение Antigate на свой ПК (сделать это можно также на официальном сайте) и активируйте режим автоматического разгадывания капчи. Чтобы уточнить статистические данные, обратите внимание на меню. Оно расположено в правом углу страницы.

Пополнить баланс можно на главной, нажав на кнопку «пополнить счет». Альтернативное решение – откройте пункт «Финансы» в меню и нажмите на «Пополнить счет» уже там. Управлять процессом можно прямо из меню Настроек. Например, чтобы изменить информацию в вашей учётной записи.

Чтобы работать было комфортнее, пользуйтесь дополнительными инструментами, которые также можно найти в меню. При помощи окна «помощь» вы сможете просмотреть документацию по работе сервиса, а также прочитать новости проекта, найти ответы на какие-либо вопросы по работе Антикапчи.

Контакты разработчиков

Если у вас возникли вопросы по работе сайта или приложения, вы всегда сможете написать разработчикам. Официальный адрес Антикапчи — [email protected]

Также существует несколько профильных форумов, на которых можно посоветоваться с пользователями площадки. Найти их можно, воспользовавшись любой поисковой системой.

Реферальная система

К условиям реферальной системы создатели сервиса отнеслись с особым вниманием. Именно поэтому, если вы планируете зарабатывать на собственных рефералах, обязательно ознакомьтесь с правилами. Их немного, и они несложные в выполнении, но при несоблюдении обязательств вы не сможете увеличить свой доход.

Субаккаунты могут быть следующими:

1. Неактивные субаккаунты – зарегистрированные в системе, но не пользующиеся сервисом, не вносящие в него средства.
2. Активные – прошедшие регистрацию пользователи, но с небольшим числом заказов – не более пятидесяти капчей в неделю.
3. Делающие расходы – аккаунты, которые заказывают разгадывание от пятидесяти капчей и более еженедельно.
4. Делающие расходы через приложение – пользователи, также заказывавшие разгадывание капчей (более 50 штук), но уже через специальную утилиту «AppCenter».

Приглашая новых клиентов, вы можете заработать 10% от рефералов, «делающих расходы», и 5% от «делающих расходы через приложение». Для получения средств вам нужно иметь не менее пяти субаккаунтов с повышенным статусом (активных пользователей, которых вы привлекли на сайт). Сразу после загрузки капчи вам будут перечислены денежные средства в указанном размере.

Количество приглашаемых рефералов не ограничивается правилами, но реферальных ссылок у одного пользователя может быть не более десяти штук.

Резюме

Ресурс «Антикапча» идеально подходит для массовых рассылок и продвижения на различных сайтах. Невысокая стоимость услуг и возможность заработка на рефералах располагают к использованию. Приводя новых пользователей, вы можете экономить на плате за расшифровку капчи.

Итожа – это вполне доступное и даже недорогое решение для SEO-мастеров и SMM. Чего еще? Разве что только можете посмотреть (по сути, это их основной конкурент).

Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога сайт

Вам может быть интересно

CAPTCHA (капча) — что это такое и для чего используется

FAQ и ЧАВО — что это такое?

Обратная связь для сайта с помощью скриптов форм на Html и Php, а так же онлайн конструкторов и генераторов

Радикал — бесплатный фотохостинг с быстрой и простой загрузкой фото через Radikal.ru
Что такое бот — цель создания, разновидности программ и примеры использования
Как удалить почту и почтовый ящик на Mail.ru, Яндексе и Gmail
Bitfun — как заработать сатоши на популярном биткоин-кране
Интернет Опрос — чем выделяется InternetOpros среди других платных опросников + 10 секретов увеличения заработка на нем
BonusBitcoin — биткоин кран с отличными отзывами
Гугл Транслейт — перевод с фото, голосовой ввод, разговорник, оффлайн режим и многое другое

Эти приемы я буду демонстрировать на подопытной капче. В качестве подопытной я выбрал капчу некоего Rafontes на которую я набрел когда искал материалы для предыдущей статьи .

Пример сгенерированной капчи:

Фон мне пришлось использовать другой, так как автор не выложил оригинальный (или я не нашел), но это не повлияет на результат.

Препроцесс

В результате этого действия мы получим масимально обрезанный участок монохромного изображения с текстом.

В первую очередь нам надо отделить фон от текста
. Анализируем картинку и код генерации изображения. Налицо первые ошибки:

• Используется один цвет для всего теста с кодом
• Цвет для текста генерируется в диапазоне rand(0, 200), 0, rand(0, 200), для R G B соответственно (достаточно выделить цвета только в этом диапазоне)
• Фон с большим количеством разных цветов (не сможет повлиять на статистику самого часто используемого цвета)

Теперь на основе этих фактов анализируем цвет каждого пикселя во всем изображении и выделяем самый часто-используемый. Получился 8C0074

(в hex-виде). Задаем от него небольшую погрешность и выделяем этот цвет и немного похожие на него с учетом погрешности. Все выделенные закрашиваем черным, остальные белым. Получается такая картинка:

Как видите, мы получили текст, практически без искажений. Правда осталась одна линия, но у нас хитрый алгоритм обрезки (о нем ниже), на который эта линия повлиять не сможет.

Теперь выделяем участок с кодом
.
Так как наш текст это самое темное пятно, то и пытаемся алгоритмически найти это пятно. Сначала определяем границы по горизонтали:

Теперь определяем границы по вертикали:

Линия осталась тут потому что то тот участок до сих пор воспринимается функцией как очень темный участок. Но теперь на основе этих границ уточняем их по второму кругу, по горизонтали:

А почему теперь эта линия убралась спросите вы? Потому что теперь анализировалось меньше «столбцов пикселей» и при анализе алгоритмом выявилось что в данном участке слишком много столбцов с одним черным пикселем, а следовательно это шум. Теперь уточняем границу по вертикали:

Так как область определения стала меньше то, теперь тот та линия что была шумом стала недостаточно темным пятном и была удаленна совсем. Вот мы и получили участок с текстом. Конечно этот алгоритм иногда не совсем верно выделяет нужную область. Но по моим тестам число НЕверных определений не превышает 5%, чем собственно можно пренебречь.

Сегментация

Теперь наша задача разбить полученное изображение на отдельные участки с символами.

Конечно можно расчитывать, искать границы символов, и тд. Но если опять проанализировать код генерации, то можно найти еще одну ошибку.

• Отступ между каждым символом всегда равен 15 пикселям

Конечно иногда из за размера символов они выходять за рамки пятнадцати пикселей, тогда приходится откусывать от соседнего символа еще один-два пикселя. Но это не критично. Вообщем разбиваем картинку:

Теперь как мы видим вокруг некоторых символов есть пустая область. А нам все таки нужен именно сам символ. Применяем функцию обрезки для каждого символа, и полученные изображения вписываем в прямоугольники размером 17×27:

Именно такие изображения по отдельности будут подаваться на распознавание.

Распознавание

Распознавание мы будет производить БЕЗ всяких новомодных нейронных сетей. Почему? Решающую роль сыграло то что, нет ни одной достойной библиотеки под винду. Пользоваться будем обычным распознаванием по маскам символов.

Для этого мы, имея доступ к исходным кодам, нагенерируем кучу черно-белых картинок для каждого символа с разными углами поворотов (от двух до четырех градусов), и разными размерами шрифта (от 20pt до 30pt). Каждую полученную картинку, как вы догадались, вписываем в прямоугольник размером 17×27. Каждое полученное изображение называется маской.

Для каждой буквы я нагенерировал по 10-15 масок. Впринципе этого достаточно, но если увеличить количество масок, то можно увеличить процент распознавания.5=47%

В среднем каждая вторая
капча будет успешно распознанна.

Если учесть что на каждую капчу приходится около 1 секунды, а 2 секунды в среднем будет приходится на успешное распознавание. То это очень отличный результат.

Исходники

Скрипт сам генерирует, и сам же распознает капчу. Пример работы скрипта на картинке приведенной в качестве примера автором капчи:

(Картинка кликабельна)

Есть разные способы для обхода CAPTCHA, которыми защищены сайты. Во-первых, существуют специальные сервисы, которые используют дешевый ручной труд и буквально за $1 предлагают решить 1000 капч. В качестве альтернативы можно попробовать написать интеллектуальную систему, которая по определенным алгоритмам будет сама выполнять распознавание. Последнее теперь можно реализовать с помощью специальной утилиты.

Решить CAPTCHA

Распознавание CAPTCHA — задача чаще всего нетривиальная. На изображение необходимо накладывать массу различных фильтров, чтобы убрать искажения и помехи, которыми разработчики желают укрепить стойкость защиты. Зачастую приходится реализовывать обучаемую систему на основе нейронные сетей (это, к слову, не так сложно, как может показаться), чтобы добиться приемлемого результата по автоматизированному решению капч. Чтобы понять, о чем я говорю, лучше поднять архив и прочитать замечательные статьи «Взлом CAPTCHA: теория и практика. Разбираемся, как ломают капчи» и «Подсмотрим и распознаем. Взлом Captcha-фильтров» из #135 и #126 номеров соответственно. Сегодня же я хочу рассказать тебе о разработке TesserCap, которую автор называет универсальной решалкой CAPTCHA. Любопытная штука, как ни крути.

Первый взгляд на TesserCap

Что сделал автор программы? Он посмотрел, как обычно подходят к проблеме автоматизированного решения CAPTCHA и попробовал обобщить этот опыт в одном инструменте. Автор заметил, что для удаления шумов с изображения, то есть решения самой сложной задачи при распознавании капч, чаще всего применяются одни и те же фильтры. Получается, что если реализовать удобный инструмент, позволяющий без сложных математических преобразований накладывать фильтры на изображения, и совместить его с OCR-системой для распознавания текста, то можно получить вполне работоспособную программу. Это, собственно, и сделал Гурсев Сингх Калра из компании McAfee. Зачем это было нужно? Автор утилиты решил таким образом проверить, насколько безопасны капчи крупных ресурсов. Для тестирования были выбраны те интернет-сайты, которые являются самыми посещаемыми по версии известного сервиса статистики . Кандидатами на участие в тестировании стали такие монстры, как Wikipedia, eBay, а также провайдер капч reCaptcha.

Если рассматривать в общих чертах принцип функционирования программы, то он достаточно прост. Исходная капча поступает в систему предварительной обработки изображений, очищающей капчу от всяких шумов и искажений и по конвейеру передающей полученное изображение OCR-системе, которая старается распознать текст на нем. TesserCap имеет интерактивный графический интерфейс и обладает следующими свойствами:

1. Имеет универсальную систему предварительной обработки изображений, которую можно настроить для каждой отдельной капчи.
2. Включает в себя систему распознавания Tesseract , которая извлекает текст из предварительно проанализированного и подготовленного CAPTCHA-изображения.
3. Поддерживает использование различных кодировок в системе распознавания.

Думаю, общий смысл понятен, поэтому предлагаю посмотреть, как это выглядит. Универсальность утилиты не могла не привести к усложнению ее интерфейса, поэтому окно программы может ввести в небольшой ступор. Так что, перед тем как переходить непосредственно к распознаванию капч, предлагаю разобраться с ее интерфейсом и заложенным функционалом.

Предварительная обработка изображений и извлечение
текста из капчи

About

Мы не могли не сказать хотя бы пары слов об авторе замечательной утилиты TesserCap. Его зовут Гурсев Сингх Калра. Он работает главным консультантом в подразделении профессиональных услуг Foundstone, которое входит в состав компании McAfee. Гурсев выступал на таких конференциях, как ToorCon, NullCon и ClubHack. Является автором инструментов TesserCap и SSLSmart. Помимо этого, разработал несколько инструментов для внутренних нужд компании. Любимые языки программирования — Ruby, Ruby on Rails и C#. Подразделение профессиональных услуг Foundstone®, в котором он трудится, предлагает организациям экспертные услуги и обучение, обеспечивает постоянную и действенную защиту их активов от самых серьезных угроз. Команда подразделения профессиональных услуг состоит из признанных экспертов в области безопасности и разработчиков, имеющих богатый опыт сотрудничества с международными корпорациями и государственными

Интерфейс. Вкладка Main

После запуска программы перед нами предстает окно с тремя вкладками: Main, Options, Image Preprocessing. Основная вкладка содержит элементы управления, которые используются для запуска и остановки теста CAPTCHA-изображения, формирования статистики теста (сколько отгадано, а сколько нет), навигации и выбора изображения для предварительной обработки. В поле для ввода URL-адреса (элемент управления № 1) должен быть указан точный URL-адрес, который веб-приложение использует для извлечения капч. URL-адрес можно получить следующим образом: кликнуть в правой части CAPTCHA-изображения, скопировать или просмотреть код страницы и извлечь URL-адрес из атрибута src тега изображения ..сайт/common/rateit/captcha.asp?. Рядом со строкой адреса находится элемент, задающий количество капч, которые нужно загрузить для тестирования. Так как приложение может одновременно показывать только 12 изображений, в нем предусмотрены элементы управления для постраничного пролистывания загруженных капч. Таким образом, при масштабном тестировании мы сможем пролистывать загруженные капчи и просматривать результаты их распознавания. Кнопки Start и Stop запускают и останавливают тестирование соответственно. После тестирования нужно оценить результаты распознавания изображений, отметив каждый из них как корректный или некорректный. Ну и последняя, наиболее значимая функция служит для передачи любого изображения в систему предварительной обработки, в которой задается фильтр, удаляющий с изображения шумы и искажения. Чтобы передать картинку в систему предварительной обработки, надо щелкнуть на требуемом изображении правой кнопкой мыши и в контекстном меню выбрать пункт Send To Image Preprocessor.

Интерфейс. Вкладка Options

Вкладка опций содержит различные элементы управления для конфигурирования TesserCap. Здесь можно выбрать OCR-систему, задать параметры веб-прокси, включить переадресацию и предварительную обработку изображений, добавить пользовательские HTTP-заголовки, а также указать диапазон символов для системы распознавания: цифры, буквы в нижнем регистре, буквы в верхнем регистре, специальные символы.

Теперь о каждой опции поподробней. Прежде всего, можно выбрать OCR-систему. По умолчанию доступна только одна — Tesseract-ORC, так что заморачиваться с выбором тут не придется. Еще одна очень интересная возможность программы — выбор диапазона символов. Возьмем, например, капчу с сайт — видно, что она не содержит ни одной буквы, а состоит только из цифр. Так зачем нам лишние символы, которые только увеличат вероятность некорректного распознавания?. Но что если выбрать Upper Case? Сможет ли программа распознать капчу, состоящую из заглавных букв любого языка? Нет, не сможет. Программа берет список символов, используемых для распознавания, из конфигурационных файлов, находящихся в \Program Files\Foundstone Free Tools\TesserCap 1.0\tessdata\configs. Поясню на примере: если мы выбрали опции Numerics и Lower Case, то программа обратится к файлу lowernumeric, начинающемуся с параметра tesseditchar
whitelist. За ним следует список символов, которые будут использоваться для решения капчи. По умолчанию в файлах содержатся только буквы латинского алфавита, так что для распознавания кириллицы надо заменить или дополнить список символов.

Теперь немного о том, для чего нужно поле Http Request Headers. Например, на некоторых веб-сайтах нужно залогиниться, для того чтобы увидеть капчу. Чтобы TesserCap смогла получить доступ к капче, программе необходимо передать в запросе HTTP такие заголовки, как Accept, Cookie и Referrer и т. д. Используя веб-прокси (Fiddler, Burp, Charles, WebScarab, Paros и т. д.), можно перехватить посылаемые заголовки запроса и ввести их в поле ввода Http Request Headers. Еще одна опция, которая наверняка пригодится, — это Follow Redirects. Дело в том, что TesserCap по умолчанию не следует переадресации. Если тестовый URL-адрес должен следовать переадресации для получения изображения, нужно выбрать эту опцию.

Ну и осталась последняя опция, включающая/отключающая механизм предварительной обработки изображений, который мы рассмотрим далее. По умолчанию предварительная обработка изображений отключена. Пользователи сначала настраивают фильтры предварительной обработки изображений согласно тестируемым CAPTCHA-изображениям и затем активируют этот модуль. Все CAPTCHA-изображения, загружаемые после включения опции Enable Image Preprocessing, проходят предварительную обработку и уже затем передаются в OCR-систему Tesseract для извлечения текста.

Интерфейс. Вкладка Image Preprocessing

Ну вот мы и добрались до самой интересной вкладки. Именно тут настраиваются фильтры для удаления с капч различных шумов и размытий, которые стараются максимально усложнить задачу системе распознавания. Процесс настройки универсального фильтра предельно прост и состоит из девяти этапов. На каждом этапе предварительной обработки изображения его изменения отображаются. Кроме того, на странице имеется компонент проверки, который позволяет оценить правильность распознавания капчи при наложенном фильтре. Рассмотрим подробно каждый этап.

Этап 1. Инверсия цвета

На данном этапе инвертируются цвета пикселей для CAPTCHA-изображений. Код, представленный ниже, демонстрирует, как это происходит:

For(each pixel in CAPTCHA)
{
if (invertRed is true)
new red = 255 – current red
if (invertBlue is true)
new blue = 255 – current blue
if (invertGreen is true)
new green = 255 – current green
}

Инверсия одного или нескольких цветов часто открывает новые возможности для проверки тестируемого CAPTCHA-изображения.

Этап 2. Изменение цвета

На данном шаге можно изменить цветовые компоненты для всех пикселей изображения. Каждое числовое поле может содержать 257 (от  1 до 255) возможных значений. Для RGB-компонентов каждого пикселя в зависимости от значения в поле выполняются следующие действия:

1. Если значение равно -1, соответствующий цветовой компонент не меняется.
2. Если значение не равно -1, все найденные компоненты указанного цвета (красный, зеленый или синий) меняются в соответствии с введенным в поля значением. Значение 0 удаляет компонент, значение 255 устанавливает его максимальную интенсивность и т. д.

Этап 3. Градация серого (Шкала яркости)

На третьем этапе все изображения конвертируются в изображения в градациях серого. Это единственный обязательный этап преобразования изображений, который нельзя пропустить. В зависимости от выбранной кнопки выполняется одно из следующих действий, связанных с цветовой составляющей каждого пикселя:

1. Average -> (Red + Green + Blue)/3.
2. Human -> (0.21 * Red + 0.71 * Green + 0.07 * Blue).
3. Average of minimum and maximum color components -> (Minimum (Red + Green + Blue) + Maximum (Red + Green + Blue))/2.
4. Minimum -> Minimum (Red + Green + Blue).
5. Maximum -> Maximum (Red + Green + Blue).

В зависимости от интенсивности и распределения цветовой составляющей CAPTCHA любой из этих фильтров может улучшить извлекаемое изображение для дальнейшей обработки.

Этап 4. Сглаживание и резкость

Чтобы усложнить извлечение текста из CAPTCHA-изображений, в них добавляют шум в форме однопиксельных или многопиксельных точек, посторонних линий и пространственных искажений. При сглаживании изображения возрастает случайный шум, для устранения которого потом используются фильтры Bucket или Cutoff. В числовом поле Passes следует указать, сколько раз нужно применить соответствующую маску изображения перед переходом на следующий этап. Давай рассмотрим компоненты фильтра для сглаживания и повышения резкости. Доступны два типа масок изображения:

1. Фиксированные маски. По умолчанию TesserCap имеет шесть наиболее популярных масок изображения. Эти маски могут сглаживать изображение или повышать резкость (преобразование Лапласа). Изменения отображаются сразу же после выбора маски с помощью соответствующих кнопок.
2. Пользовательские маски изображения. Пользователь также может настроить пользовательские маски обработки изображений, вводя значения в числовые поля и нажимая кнопку Save Mask. если сумма коэффициентов в этих окошках меньше нуля, выдается ошибка и маска не применяется. При выборе фиксированной маски кнопку Save Mask использовать не требуется.

Этап 5. Вводим оттенки серого

На этом этапе обработки изображения его пиксели могут быть окрашены в широкий диапазон оттенков серого. Этот фильтр отображает распределение градаций серого в 20 бакетах (bucket)/диапазонах. Процент пикселей, окрашенных в оттенки серого в диапазоне от 0 до 12, указан в бакете (bucket) 0, процент пикселей, окрашенных в оттенки серого в диапазоне от 13 до 25, — в бакете (bucket) 1 и т. д. Пользователь может выбрать одно из следующих действий для каждого диапазона значений, соответствующих оттенкам серого:

1. Оставить без изменения (Leave As Is).
2. Заменить белым (White).
3. Заменить черным (Black).

Благодаря этим опциям можно контролировать различные диапазоны оттенков серого, а также сокращать/удалять шум путем, меняя оттенки серого в сторону белого или черного.

Этап 6. Настройка отсечения (cutoff)

Этот фильтр строит график зависимости значения уровня серого от частоты встречаемости и предлагает выбрать отсечение. Принцип работы отсекающего фильтра показан ниже в псевдокоде:

If (pixel’s grayscale value в зависимости, от того какая опция выбрана ( : Set Every Pixel with value Threshold to 0. Remaining to 255)

График показывает подробное распределение пикселей CAPTCHA по цветам и помогает удалить помехи с помощью отсечения значений уровня серого.

Этап 7: Обтесывание (chopping)

После применения сглаживающего, отсекающего, bucket- и других фильтров CAPTCHA-изображения все еще могут быть зашумлены однопиксельными или многопиксельными точками, посторонними линиями и пространственными искажениями. Принцип работы фильтра обтесывания заключается в следующем: если количество смежных пикселей, окрашенных в данный оттенок серого, меньше величины в числовом поле, фильтр обтесывания присваивает им значение 0 (черный) или 255 (белый) по выбору пользователя. При этом CAPTCHA анализируется как в горизонтальном, так и в вертикальном направлении.

Этап 8: Изменение ширины границы

Как утверждает автор утилиты, в ходе первоначальных исследований и разработки TesserCap он неоднократно отмечал, что, когда CAPTCHA-изображения имеют толстую граничную линию и ее цвет отличается от основного фона CAPTCHA, некоторые системы OCR не могут распознать текст. Данный фильтр предназначен для обработки граничных линий и их изменения. Граничные линии с шириной, которая указана в числовом поле, окрашиваются в черный или белый по выбору пользователя.

Этап 9: Инверсия серого оттенка

Этот фильтр проходит каждый пиксель и заменяет его значение уровня серого новым, как показано ниже в псевдокоде. Инверсия серого проводится для подгонки изображения под цветовые настройки OCR-системы.

For(each pixel in CAPTCHA)
new grayscale value = 255 – current grayscale value

Этап 10: Проверка распознавания капчи

Цель данного этапа — передать предварительно обработанное CAPTCHA-изображение OCR-системе для распознавания. Кнопка Solve берет изображение после фильтра инверсии серого, отправляет в OCR-систему для извлечения текста и отображает возвращенный текст в графическом интерфейсе. Если распознанный текст совпадает с текстом на капче, значит, мы правильно задали фильтр для предварительной обработки. Теперь можно перейти на вкладку опций и включить опцию предварительной обработки (Enable Image Preprocessing) для обработки всех последующих загруженных капч.

Распознаем капчи

Ну что ж, пожалуй, мы рассмотрели все опции этой утилиты, и теперь неплохо было бы протестировать какую-нибудь капчу на прочность..

Результат анализа капчи сайт с предварительной
обработкой изображений. Судя по результатам, фильтр
подобрать не удалось

Итак, запускаем утилиту и идем на сайт журнала. Видим список свежих новостей, заходим в первую попавшуюся и пролистываем до места, где можно оставить свой комментарий. Ага, коммент так просто не добавить (еще бы, а то бы давно уже всё заспамили) — нужно вводить капчу. Ну что ж, проверим, можно ли это автоматизировать. Копируем URL картинки и вставляем его в адресную строку TesserCap. Указываем, что нужно загрузить 12 капч, и нажимаем Start. Программа послушно загрузила 12 картинок и попыталась их распознать. К сожалению, все капчи оказались либо не распознаны, о чем свидетельствует надпись -Failed- под ними, либо распознаны неправильно. В общем, неудивительно, так как посторонние шумы и искажения не были удалены. Этим мы сейчас и займемся. Жмем правой кнопкой мыши на одну из 12 загруженных картинок и отправляем ее в систему предварительной обработки (Send To Image Preprocessor). Внимательно рассмотрев все 12 капч, видим, что они содержат только цифры, поэтому идем на вкладку опций и указываем, что распознавать нужно только цифры (Character Set = Numerics). Теперь можно переходить на вкладку Image Preprocessing для настройки фильтров. Сразу скажу, что поигравшись с первыми тремя фильтрами («Инверсия цвета», «Изменение цвета», «Градация серого») я не увидел никакого положительного эффекта, поэтому оставил там всё по дефолту. Я выбрал маску Smooth Mask 2 и установил количество проходов равным одному. Фильтр Grayscale buckets я пропустил и перешел сразу к настройке отсечения. Выбрал значение 154 и указал, что те пиксели, которых меньше, нужно установить в 0, а те, которых больше, в 255. Чтобы избавиться от оставшихся точек, включил chopping и изменил ширину границы до 10. Последний фильтр включать не было смысла, поэтому я сразу нажал на Solve.

На капче у меня было число 714945, но программа распознала его как 711435. Это, как видишь, совершенно неверно. В конечном итоге, как я ни бился, нормально распознать капчу у меня так и не получилось. Пришлось экспериментировать с pastebin.com, которые без проблем удалось распознать. Но если ты окажешься усидчивее и терпеливее и сумеешь получить корректное распознавание капч с сайт, то сразу заходи на вкладку опций и включай предварительную обработку изображений (Enable Image Preprocessing). Затем переходи на Main и, кликнув на Start, загружай свежую порцию капч, которые теперь будут предварительно обрабатываться твоим фильтром. После того, как программа отработает, отметь корректно/некорректно распознанные капчи (кнопки Mark as Correct/Mark as InCorrect). С этого момента можно посматривать сводную статистику по распознаванию с помощью Show Statistics. В общем-то, это своеобразный отчет о защищенности той или иной CAPTCHA. Если стоит вопрос о выборе того или другого решения, то с помощью TesserCap вполне можно провести свое собственное тестирование.

Результат проверки CAPTCHA на популярных сайтах

Веб-сайт и доля распознанных капч:

• Wikipedia > 20–30 %
• Ebay > 20–30 %
• reddit.com > 20–30 %
• CNBC > 50 %
• foodnetwork.com > 80–90 %
• dailymail.co.uk > 30 %
• megaupload.com > 80 %
• pastebin.com > 70–80 %
• cavenue.com > 80 %

Заключение

CAPTCHA-изображения являются одним из самых эффективных механизмов по защите веб-приложений от автоматизированного заполнения форм. Однако слабые капчи смогут защитить от случайных роботов и не устоят перед целенаправленными попытками их решить. Как и криптографические алгоритмы, CAPTCHA-изображения, тщательно протестированные и обеспечивающие высокий уровень безопасности, являются самым лучшим способом защиты. На основе статистики, которую привел автор программы, я выбрал для своих проектов reCaptcha и буду рекомендовать ее всем своим друзьям — она оказалось самой стойкой из протестированных. В любом случае не стоит забывать, что в Сети есть немало сервисов, которые предлагают полуавтоматизированное решение CAPTCHA. Через специальный API ты передаешь сервису изображение, а тот через непродолжительное время возвращает решение. Решает капчу реальный человек (например, из Китая), получая за это свою копеечку. Тут уже никакой защиты нет. 🙂

Лучшие расширения для автоматического распознавания и обхода капчи

Если вы отправляете форму на сайте или хотите зарегистрировать учетную запись в интернете, вы можете наткнуться на купчу. Существуют различные типы CAPTCH, в том числе набор разных букв или цифр, выполнение простых математических заданий, решение визуальной головоломки, идентификация объектов и т. д. По сути, целью капчи является предотвращение спама от роботов, но они доставляют неудобства настоящим пользователям, особенно слабовидящим людям.

Некоторые капчи могут быть очень трудными для чтения, даже для людей с хорошим зрением. Другие капчи могут быть действительно раздражающими, например Google reCAPTCHA. Не довольствуясь тем, что вам приходится решать одну визуальную головоломку, ReCAPTCHA иногда требует, чтобы вы решали четыре или пять головоломок подряд. И если вы введете неправильные символы или нажмете не ту кнопку, вы должны повторить все сначала, пока не сделаете все правильно.

К счастью есть инструменты, которые могут помочь в работе с CAPTCHA, — расширения для браузера, которое может решить капчу за вас. Это может быть полезно, если вы не можете видеть CAPTCHA очень хорошо, или вы делаете много ошибок или просто постоянно сталкиваетесь с ними. Здесь мы покажем вам лучшие расширения для автоматического распознавания и обхода капчи.

AntiCaptcha

AntiCaptcha — это хорошо известная и часто рекомендуемая услуга решения капчи. Вас может немного сбить с толку этот сервис, потому что основной сервис решения CAPTCHA размещен на anti-captcha.com, а официальное расширение браузера находится на antcpt.com. Расширение доступно на Chrome и Firefox и связанных с ними браузеров, которые поддерживают эти расширения. AntiCaptcha является платной услугой и требует оплаты на ваш счет, для решения каждой капчи.

Сначала вам нужно зарегистрировать аккаунт AntiCaptcha,  а затем внести средства. Вы можете заплатить столько, сколько захотите, примерно за 1 доллар вы получите 1000 решений CAPTCHA или 500 решений ReCAPTCHA. Цены колеблются в течение дня, поэтому вы будете платить больше за решение капчи в часы пик. Пользователи Chrome могут получить 15 пробных кредитов, установив расширение и авторизовав его с помощью учетной записи Google.

Затем загрузите и установите расширение AntiCaptcha с antcpt.com. Расширения недоступны в интернет-магазинах Chrome или Firefox и должны устанавливаться вручную. Подробные инструкции приведены на странице загрузки. После установки скопируйте ключ из своей учетной записи («Настройки»> «Настройка API»), щелкните новый значок AntiCaptcha на панели инструментов браузера, вставьте ключ в поле и нажмите «Сохранить». В течение секунды или двух, он должен показать баланс вашей учетной записи AntiCaptcha.

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

Средняя скорость прохождения изображения CAPTCHA разумна и обычно занимает 5-20 секунд. Решение ReCaptcha иногда занимает некоторое время и может занять 30-60 секунд довольно часто. Может помочь настройка кэширования в расширении, хотя она немного ускоряет использование вашего кредита. AntiCaptcha, пожалуй, единственная доступная служба, которая имеет собственные расширения браузера, обрабатывает наиболее распространенные типы CAPTCHA и может помочь вам начать с минимальными затратами.

Buster: Captcha Solver for Humans — решение голосовой капчи

Данный представитель, пожалуй, занимает уникальное место на рынке решений капчи, потому что он с открытым исходным кодом, бесплатен в использовании и не требует подписок. Он работает с использованием распознавания речи, чтобы попытаться решить голосовую капчу. Недостатком является то, что это расширение работает только для Google ReCAPTCHA, но это, вероятно, самая распространенная форма CAPTCHA на сегодняшний день. Доступны расширения для Chrome, Firefox и Opera.

В настоящее время Buster не работает должным образом в Firefox (в настоящее время v69). Часто будет отображаться ошибка «Не удается связаться с reCAPTCHA. Проверьте соединение и попробуйте снова». Мы отследили эту ошибку и обнаружили, что она начала появляться в Firefox 65. Использование Firefox 64 или ниже должно обойти эту проблему. Расширение Buster для Chrome, по-видимому, не имеет таких проблем, и во время тестирования оно работало хорошо.

После установки расширения, Buster Captcha Solver очень прост в использовании и требует всего пару щелчков мыши, чтобы решить капчу. Когда вы встретите ReCAPTCHA, нажмите «Я не робот», чтобы открыть окно вызова. Внизу появляется оранжево-зеленый значок, нажмите на него, и откроется окно голосового вызова, и Buster начнет решать CAPTCHA. Решение на самом деле довольно быстрое и обычно выполняется менее чем за 30 секунд, намного быстрее, чем платная AntiCaptcha.

Пока он будет работать, вы увидите анимированный круглый значок в окне. Если Бастер решит задачу, он успешно завершит ReCAPTCHA. Если это не удастся или будет какая-либо ошибка, просто нажмите крайнюю левую кнопку, чтобы получить новый вызов и повторите попытку. По нашему опыту, Бастер решает эту задачу примерно в трех из каждых четырех попыток. Если вы потерпите неудачу в первый раз, со второй попытки у вас должно получится.

Rumola

Rumola существует уже довольно давно и, вероятно, является одним из самых старых сервисов такого типа. Расширение для браузера Rumola раньше было доступно для браузеров Firefox, Chrome и Safari, но, к сожалению, версии Firefox и Safari исчезли. Существует программа на основе Javascript, которая может работать практически на любом устройстве, подключенном к Интернету. Она очень ограничена, но заставляет сервис работать в других браузерах, которые не могут использовать расширения Chrome.

Rumola работает для решений CAPTCHA, где вы должны ввести показанные слова, цифры, символы или решить математические головоломки. Он не работает с Google ReCAPTCHA или с капчой, где вам нужно выбрать, изменить порядок или повернуть изображения. По умолчанию Rumola будет автоматически искать CAPTCHA на посещаемых веб-страницах, хотя этот параметр можно отключить в меню расширений на панели инструментов Chrome.

Если Rumola обнаружит CAPTCHA на странице, он наложит небольшой значок на изображение и текстовое поле ответа. Просто дважды щелкните внутри пустого текстового поля ответа, и Rumola начнет искать решение капчи. Или начните вводить текст в любом другом текстовом поле на странице. Если CAPTCHA не была обнаружена, вы можете попробовать «Поиск CAPTCHA на этой странице» в меню расширений.

Если после поиска на странице ничего не обнаружено, щелкните правой кнопкой мыши на изображение CAPTCHA и выберите «Распознать это изображение как CAPTCHA». Если маленький значок не анимируется, щелкните правой кнопкой мыши на текстовом поле ответа и выберите «Использовать это поле для ввода CAPTCHA». Комбинация одного или обоих из этих вариантов должна обнаружить и решить CAPTCHA. Румола, как правило, довольно быстрая, и часто требуется всего 5-10 секунд, чтобы решить CAPTCHA.

Первая установка Rumola даст вам 5 бесплатных кредитов для тестирования. Хотя бесплатные кредиты ненадежны, и иногда вы теряете их все за то, что делаете что-то простое, например, пытаетесь обнаружить капчу на странице. Цена составляет 0,99 доллара США за 50 кредитов, действительных в течение 1 года, или 1,95 доллара США за 150 кредитов, действующих в течение шести месяцев. Это очень дорого по сравнению с другими сервисами, так что Rumola, вероятно, лучше подходит для пользователей, которым нужно время от времени решать случайные капчи.

ReCaptcha Solver

ReCaptcha Solver — стороннее расширение, которое не имеет связи с конкретной компанией, решающей CAPTCHA. Вместо этого вы можете использовать один из нескольких различных сервисов, где у вас может быть платная подписка. Как видно из названия, поддерживается только Google ReCAPTCHA v2, что делает его очень похожим на Buster: Captcha Solver for Humans.

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

Мы попробовали это расширение с AntiCaptcha и EndCaptcha, и оно работало как задумано. Однако мы не можем поручиться за то, насколько хорошо он работает с другими поддерживаемыми сервисами решения CAPTCHA. Скорость, очевидно, будет зависеть от самого сервиса и от того, насколько быстро он решает ReCAPTCHA.

Итог

Последнее замечание: вероятно, лучше всего использовать комбинацию плагинов Buster для решения ReCAPTCHA и AntiCaptcha для решения остальных. ReCAPTCHA является наиболее распространенным типом CAPTCHA, и его решение с помощью AntiCaptcha обходится дороже, поэтому использование Buster означает, что ReCAPTCHA будет решаться быстрее, а кредит AntiCaptcha будет сохранятся для всего остального.

Распознавание капчи ЕТК. Бесплатные смс на ЕТК. ЕТК СМС бесплатно

Введение

Ну кто придумал службу коротких сообщений?! И вообще, нафига она нужна?! Важную информацию говорить лучше по телефону или лично, но никак не по СМС(я был в шоке когда мой преподаватель по мат. анализу написала СМС о том что завтра быть на олимпиаде)! Молодежь очень любит писать СМС и сидеть за компом, вместо того чтобы писать их — лучше бы встретились и пообщались и т. п…

8 причин почему я не люблю СМС

1. Долго набирать сообщение
2. Приходится долго ждать ответа пока собеседник напишет смс
3. Не всегда услышишь СМСку
4. Вред здоровью. Телефон производит излучение, вредное для здоровья, особенно когда СМС приходит или отправляется, а также во время звонков и выхода в интернет. Если ты переписываешься, то, как правило, телефон находится рядом.
5. Телефон не всегда находится рядом, соответственно есть вероятность что информация будет получена не своевременна
6. Лень писать, писать долго, а не ответить на сообщение — не вежливо.
7. За все эти неудобства еще и платить??? Если сообщение длинное, то платить надо за каждые 60 символов(длина СМС). За вечер можно отправит и сотню СМС, это около 30 р., т. е. около 1 круб/мес на телефон, подключив дополнительные услуги около 400. Не много ли?…
8. Набирать на 10 маленьких кнопочек сообщение жутко неудобно(может вы и привыкли, но не сразу)

Предыстория

Большинство моих знакомых пользуются местным сотовым оператором «Енисейтелеком» или «ЕТК», я в том числе. Не долго думая я написал программу отправки смс на этот оператор. Отправка происходила через веб сайт оператора sms.etk.ru. Программа имела такой вид:

Рис 1. Программа отправки СМС на ЕТК

Принцип работы: программа всего лишь отправляла http веб запросы на этот сайт и эмулировала работу браузера, ничего особенного. Она, конечно же упростила мне жизнь в плане написания смсок. Но возникли следующие проблемы: КАПЧА! Этот дурацкий защитный код!!! Вы думаете что это ерунда — ввел и отправил смс? нет, это не ерунда! Надо его куда подальше убрать!!!

Актуальность проблемы

Ну вот представьте себе такую ситуацию: Сидишь ты удобно на компьютерном стуле, руки на клавиатуре набрали быстро смску и тебе каждый раз приходится брать мышку чтобы перевести фокус на поле ввода капчи, ввести этот дурацкий код, опять взять в руки мышку и нажать на кнопку «Отправить» и так на каждую смс…xD

— А если ввел код ввел не правильно?

— О нет! Все сначала?!:-(

Куда проще написав сообщение нажать на Enter и не париться:D Думаю что проблема очень актуальна! тем более большинство знакомых юзают ЕТК!

Короче, проблема актуальная и точка!

— Почему?

— Потому что я так сказал!

Анализ капчи

Проанализируем капчу ЕТК:

Гм… Что можно сразу сказать:

1. Капча имеет разный размер (тупо)
2. В капче 4-5 цифр от 1 до 10
3. Капча — это картинка в формате png генерируется на сервере
4. Есть несколько шрифтов
5. Все цифры одного цвета
6. Фон состоит из 2-3 цветов
7. Яркость фона больше яркости цифр
8. Создатели капчи явно не думали о том что кому-то ее в падлу вводить
9. У капчи есть рамка в пару пикселей, которая совсем не нужна и убирается без труда

— Ну о чем думали авторы капчи…?

— Может о том как сделать ее более красивую, но никак не о безопасности!

— Почему?

— Сейчас узнаешь!

Начинаем думать…

Для начала бы хотелось избавиться от фона и четко выделить цифры.

— Как это сделать?

— Бинаризовать!

— Как?

— Элементарно!

— Как именно?

Поясняю! Не трудно увидеть что фон хоть и имеет несколько цветов, он все равно ярче чем текст. Как известно, яркость вычисляется по формуле:

Капча в формате png,  содержит всего 3-5 цветов. вычисляем яркость всего изображения, получаем эти 3-5 различных яркости, берем минимальную (как правило, яркость текста) + 1 (чтобы было чуть больше яркости текста) и получаем пороговое значение! Далее бинаризуем по яркости (порог известен) и получаем более приемлемую к употреблению «капчу»

Что мы имеем?

Что-то типа пародии на капчу. Уже почти вся работа сделана! Теперь нам остается выделить каждую цифру отдельно, для этого:

1. Удаляем лишнее черное пространство со всех четырех сторон пока не коснемся цифры
2. Сканирующей вертикальной линией движемся по горизонтали выделяя блок с цифрой (если есть белые точки — цифра, если нет, цифра окончена).

На 2-м шаге следует отметить что некоторые цифры, такие как 1 имеют разрыв, поэтому не плохо бы установить минимальную длину цифры пикселей 13. Также некоторые цифры наложены друг на друга, поэтому можно установить и максимальную длину цифры. Например, если у нас цифра более 40 пикселей, то находим в этом интервале точку минимума(точка где меньше всего белых пикселей — пороговая) и разбиваем цифру на 2, учитывая что цифра не может быть менее 13 пикселей.

На этом шаге мы получаем набор цифр разного размера. Неплохо бы придать всем цифрам один размер, например 20х30.

Мда, не смотря на то что капча красивая, в то же время она и смешная

— Что теперь?

— Теперь пусть работает нейронная сеть!

— Что???

— Смотри статью о НС!

Разумеется мой вариант взлома этой «капчи» не дает 100% распознавания ибо обучал я сеть всего на 30-50 примерах и сегментация моя не идеальна, но, распознает примерно на 75%.

Что остается сделать? Ну конечно же внедрить ее в программу отправки смс после чего она будет иметь следующий вид:

Рис 2. Программа отправки СМС на ЕТК №2

Если капча не распозналась, распознаем заново. В ЕТК есть еще один сервис www.etk.ru/etc_send_sms и там капча еще более смешная:

Эти 4 цифры легко выделить, разбив изображение на 4 равных части. Шумы убираются любым фильтром шумоподавления. В капче используются даже не 10 цифр, а всего 7: 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8. Картинки- статические, т. е. их всего 74 = 2401 шт., каждая имеет свое уникальное название(id), и при загрузке страницы выбирается случайно.

Фрагмент кода отображения капчи:

ID — это физическое название картинки, хранящейся на сервере. В данном случае, ID = «738a758f70ec294fb90f01d1945f32eb»

Не долго думая, я прогнал все картинки через свою НС и сопоставил id каждой картинки с ее значением и получил 100% взлом капчи.

Но первый сервис мне более приятен(хотя бы потому что там нет ничего лишнего), поэтому пользуюсь им. Так же в программе встроена разбивка длинных сообщений на несколько, каждое из которых содержат максимально допустимую длину — 201 символ. Теперь я отправляю СМС любой длины.:D

P. S. Данная статья обладает авторскими правами, поэтому при ее использовании вам необходимо указать источник:

Автор: Носов Александр

Сайт: kernel-zone.ru

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

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

Некоторые CAPTCHA могут быть очень трудночитаемыми даже для людей с хорошим зрением. Другие CAPTCHA могут быть действительно неприятными, например reCAPTCHA от Google. Не довольствуясь решением одной визуальной головоломки, ReCAPTCHA иногда требует от вас решения четырех или пяти головоломок подряд. И если вы введете неправильные символы или нажмете не ту кнопку, вам придется продолжать, пока не получите правильный ответ.

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

1. AntiCaptcha

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

Сначала вам нужно зарегистрировать учетную запись AntiCaptcha, а затем добавить немного средств. Вы можете заплатить столько или меньше, сколько захотите, около 1 доллара принесет вам 1000 CAPTCHA или 500 решений ReCAPTCHA. Цены колеблются в течение дня, поэтому в часы пик с вас может взиматься дополнительная плата за решение.Пользователи Chrome могут получить 15 пробных кредитов, установив расширение и авторизовав его с помощью учетной записи Google.

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

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

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

Скачать расширение для браузера Anticaptcha

2. Buster: Решение Captcha для людей

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

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

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

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

Скачать Buster: Captcha Solver для людей

3. Rumola

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

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

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

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

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

Скачать Rumola

4. ReCaptcha Solver

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

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

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

Скачать ReCaptcha Solver для Chrome | Решатель ReCaptcha для Firefox

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

Решите Captcha автоматически с помощью службы поиска Captcha Solver

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

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

Слово captcha является аббревиатурой от «полностью автоматизированного общедоступного теста Тьюринга для различения компьютеров и людей». Он был разработан специально в качестве меры безопасности, чтобы не дать ботам и другим программам рассылать спам в различных онлайн-сервисах.

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

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

Как работают решатели капчи

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

Оптическое распознавание символов

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

Услуги по расшифровке капчи с человека

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

Как использовать службу решения капчи

Для автоматического решения капчи

Если вы занимаетесь исследованием рынка, пытаясь обойти решение капчи и отдавая работу на аутсорсинг, большинство услуг по решению капчи позволяют интегрировать их услуги в ваши автоматизированные программы через API.

Рабочий процесс обычно состоит из следующих этапов:

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

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

Для пользователей, пытающихся обойти решение капчи

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

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

Использование решателя ReCaptcha и обхода ReCaptcha

Большинство служб распознавания капчи, например, обычно, также работают с Google ReCaptcha, что иногда может сильно раздражать при заполнении определенных онлайн-форм и документов. Решатель ReCaptcha работает так же, как решатели капчи.

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

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

Сравнение сервисов по разгадыванию капчи

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

2Captcha

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

DeathByCaptcha

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

DeCaptcher

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

Antigate

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

Зачем использовать 2Captcha в качестве решателя капчи

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

Техническая поддержка дружелюбна, а использование билетов для выстраивания поддержки помогает 2Captcha справедливо обслуживать всех своих пользователей, отслеживая прогресс и следя за тем, чтобы все работало так, как должно.

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

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

Лучшая служба распознавания капчи | Решение для обхода капчи

Лучшая услуга для решения капчи | Решение для обхода Captcha — Смерть от Captcha

UA-9978659-1

{«top»: {«howmany»: «none», «banner1url»: «https: // bibleversesandquotes.com /? utm_source = DBC & utm_medium = banner & utm_campaign = v2 & utm_term = Библия% 2BVerses% 2BQuotes% 2BScripture & utm_content = Скачать% 20Banner «,» banner2url «:» http://www.deathbycaptcha.com/login » «banner1»: «bvqmay.gif», «banner3»: «none», «banner2»: «none», «banner3url»: «http://www.deathbycaptcha.com/login»}, «left»: { «howmany»: «none», «banner1url»: «http://www.deathbycaptcha.com/login», «banner2url»: «http://www.deathbycaptcha.com/login», «behavior»: «none «,» banner1 «:» none «,» banner3 «:» none «,» banner2 «:» none «,» banner3url «:» http: // www.deathbycaptcha.com/login «},» right «: {» howmany «:» none «,» banner1url «:» http://www.deathbycaptcha.com/login «,» banner2url «:» http: // www. deathbycaptcha.com/login «,» behavior «:» none «,» banner1 «:» none «,» banner3 «:» none «,» banner2 «:» none «,» banner3url «:» http: // www. deathbycaptcha.com/login «},» bottom «: {» howmany «:» none «,» banner1url «:» https://www.bestproxyreviews.com/best-proxy-services/?utm_source=deathbycaptcha&utm_medium=banner&utm_campaign=comparison «,» banner2url «:» http: //www.deathbycaptcha.com / login «,» behavior «:» single «,» banner1 «:» Captcha-Proof Proxies.gif «,» banner3 «:» none «,» banner2 «:» none «,» banner3url «:» http: / /www.deathbycaptcha.com/login «}}

Статус: ОК

Среднее время решения 1 минуту назад: 12 секунд

5 минут назад: 12 секунд

15 минут назад: 12 секунд

Сегодняшний средний уровень точности: 88,0%

(обновляется каждую минуту)

Обновления

1. 05 июля: РЕШЕНО — для обеспечения качественных результатов и обеспечения непрерывности обслуживания в период с 5 по 27 июля мы будем выполнять некоторые обновления сервера.Они будут спорадическими и ни в коем случае не должны повлиять на использование вами услуги более 10-15 минут. Если у вас есть какие-либо вопросы или проблемы, не стесняйтесь обращаться к нам. Спасибо за терпение и понимание — мы ценим ваш бизнес!
2. , 26 мая: РЕШЕНО — в течение дня могут быть видны периодические высокие нагрузки при обслуживании. Однако это не должно существенно повлиять на использование вашего сервиса, так как мы прилагаем все усилия, чтобы все прошло гладко с вашими отправками.Мы готовимся к тому, чтобы в ближайшее время ситуация нормализовалась. Благодарим вас за терпение и понимание.
3. 18 мая: РЕЛИЗ — Теперь поддерживаются платежи Litecoin!
   Теперь, помимо BTC, вы также можете приобретать пакеты через Litecoin.
   Перейдите на страницу заказа, чтобы получить пакет проверки подлинности LTC.
   Помните, что при покупке за криптовалюту вы получаете 5% скидку!
   (свяжитесь с нами после совершения покупки, чтобы пополнить счет).
4. подробнее…

Опора

Наша система разработана так, чтобы быть полностью удобной и простой в использовании.Если у вас возникнут какие-либо проблемы, просто напишите нам по адресу com, и агент службы поддержки свяжется с вами в ближайшее время.

Поддержка в реальном времени

Доступно с понедельника по пятницу (с 10:00 до 16:00 EST)

С помощью Death by Captcha вы можете решить любую CAPTCHA. Все, что вам нужно сделать, это реализовать наш API, передать нам свои CAPTCHA, и мы вернем текст. Это так просто!

Обратите внимание, что наши услуги должны использоваться только для исследовательских проектов, и любое незаконное использование наших услуг строго запрещено.О любых нарушениях обхода и CAPTCHA следует сообщать
ком

Death By Captcha предлагает:

• Начиная с невероятно низкой цены в размере 1,39 (0,99 доллара США для участников со статусом Gold !) за 1000 решенных CAPTCHA.
• Гибридная система, состоящая из самой передовой системы распознавания текста на рынке, а также круглосуточной команды решателей CAPTCHA.
• Среднее время отклика 9 секунд для обычных текстовых CAPTCHA со средней точностью 90% или более .И вы всегда платите только за правильно решенную CAPTCHA!
• Простой в использовании API доступен для большинства популярных языков программирования.
• DeCaptcher и Antigate (Anti-Captcha) Поддержка API, чтобы максимально упростить переход на Death By Captcha .
• Новый reCAPTCHA / noCAPTCHA по токену (recaptcha V2 и V3) Поддержка API !
• Доступна функция гарантированной 100% точности! Обратитесь в службу поддержки , чтобы получить подробную информацию / активацию
  . ^НОВЫЙ

Поддержка

• Confident CAPTCHA, hCAPTCHAS, Fun CAPTCHA, русская и китайская, CAPTCHA (по запросу) и Case Sensitive, (активируется при входе в систему)!
• Поддержка платежей Payeer! Дополнительную информацию см. На странице заказа.
• Связаться с нами
  для любого пользовательского ввода данных , оцифровки или расшифровки необходимо !
  Мы можем оцифровать практически любой тип документа и удовлетворить даже
  самые сложные потребности в вводе данных для чрезвычайно конкурентной низкой
  цена!

Поддерживаемые клиенты API

• С
• PHP
• Питон
• .NET C # и VB
• Ява
• Perl
• Node.js
• AutoIt3
• iMacros
• и др.

Поддерживаемые способы оплаты

Если вы используете платежный шлюз Avangate, вам доступны следующие способы оплаты:

10 лучших API CAPTCHA | ProgrammableWeb

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

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

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

1. CAPTCHAs.IO API

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

2. Death By CAPTCHA API

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

3. Anti Captcha API

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

4. AZcaptcha

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

5. ProxyCrawl API

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

6. Solve Recaptcha API

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

7. Google reCAPTCHA API

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

Видео: YouTube / Google Webmasters

8. Captcha Solutions API

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

9. 2Captcha API

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

10. Captcha.guru API

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

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

Решение CAPTCHA — Машинное обучение против онлайн-сервисов | автор: Харшит Тяги

Как далеко продвинулось машинное обучение в области решения CAPTCHA?

Машинное обучение теперь стало больше, чем модным словом.Поскольку под капотом скрывается огромный спектр проблем, которые решает ML, взлом CAPTCHA — это просто еще одна ветвь проблемы. Работая над несколькими проблемами, связанными со сверточной нейронной сетью, мы пришли к выводу, что в этой области есть много возможностей для улучшения. Уровни точности еще не приняты пользователями. Давайте подробно разберемся, какие у нас есть сервисы для решения этой проблемы и какие из них оказываются лучшими.

Что такое капча?

CAPTCHA больше не является чужим термином для пользователей Интернета.Это надоедливая проверка человеком, добавленная на многих веб-сайтах. Аббревиатура от Completely Automated Public Test Turing, чтобы отличить компьютеры и людей от . CAPTCHA можно определить как компьютерную программу, разработанную для различения человека и машины с целью предотвращения любого типа незаконной деятельности на веб-сайтах. Предположение, лежащее в основе концепции CAPTCHA, заключается в том, что только человек может пройти этот тест, а бот или автоматизированные скрипты не пройдут.

Зачем нужно ломать CAPTCHA?

Теперь люди используют автоматическое решение CAPTCHA для разных случаев использования, некоторые из них являются незаконными, а другие — законными.Спамеры используют решение CAPTCHA для извлечения адресов электронной почты пользователей, чтобы иметь возможность генерировать как можно больше спама. Допустимые примеры — это сценарии, когда к вам присоединился новый клиент или деловой партнер и ему требуется доступ к вашему интерфейсу прикладного программирования (API), который не готов или не может быть использован из-за некоторых проблем с безопасностью или злоупотреблений, к которым он может привести. Таким образом, нам остается только обход CAPTCHA с помощью автоматических скриптов.

Существуют различные типы CAPTCHA, CAPTCHA на основе текста, CAPTCHA на основе изображений, reCAPTCHA и математические CAPTCHA.Решить одну из них иногда может быть сложно, поскольку технологии, используемые в CAPTCHA и reCAPTCHA, становятся все умнее, поскольку мы говорим об обновлениях, поступающих через регулярные промежутки времени.

Популярные методы взлома CAPTCHA

Вот популярные методы решения CAPTCHA, доступные пользователям для решения CAPTCHA и reCAPTCHA:

1. OCR (оптическое распознавание символов) боты с поддержкой — этот конкретный подход решает CAPTCHA автоматически с использованием оптических символов Техника распознавания (OCR).Такие инструменты, как Ocrad, tesseract, решают CAPTCHA, но с очень низкой точностью.
2. Машинное обучение — Использование компьютерного зрения, сверточной нейронной сети, фреймворков и библиотек Python, таких как Keras, tensorflow. Мы можем обучить модели глубокой сверточной нейронной сети находить буквы и цифры на изображении CAPTCHA.
3. Онлайн-сервисы для решения CAPTCHA — В сервисе есть люди, которые постоянно доступны онлайн для решения CAPTCHA. Когда вы отправляете запрос на решение CAPTCHA, сервис пересылает его решателям, которые его разбивают и возвращают решения.

Анализ производительности решения на основе OCR

Вот несколько статистических данных и показателей производительности каждого из них:

OCR Хотя экономичное решение, когда дело доходит до решения большого количества тривиальных CAPTCHA, оно не работает чтобы обеспечить требуемую точность. Решения на основе OCR стали редкостью после выпуска Google ReCaptcha V3. Таким образом, боты с поддержкой OCR не созданы для взлома CAPTCHA, используемого такими титанами, как Google, Facebook или Twitter. Это потребует более оснащенных решений для решения CAPTCHA.

Решения на основе OCR правильно разбивают 1 из 3 простых CAPTCHA.

Анализ производительности метода на основе машинного обучения

Давайте посмотрим, как работают решения на основе машинного обучения:

Решение на основе машинного обучения использует OpenCV для поиска контуров на изображении, которое определяет непрерывные области. Изображения предварительно обрабатываются с использованием пороговой обработки. Все изображения конвертируются в черно-белые. Разбиваем изображение CAPTCHA на разные буквы с помощью функции OpenCV findContour ().Обработанные изображения теперь представляют собой отдельные буквы и цифры. Затем это передается в модель CNN для ее обучения. И ваша обученная модель CNN готова решать реальные капчи. Архитектура CNN

для прогнозирования CAPTCHA из https://www.researchgate.net/publication/301620459_CAPTCHA_Recognition_with_Active_Deep_Learning

Точность такого решения намного выше, чем у решения OCR для всех текстовых CAPTCHA. У этого решения также много недостатков, он решает только определенный тип, Google постоянно обновляет свой алгоритм генерации reCAPTCHA.Последнее обновление казалось лучшим обновлением ReCaptcha, которое повлияло на наш сервис: обычные пользователи ничего не почувствовали, в то время как автоматизированные решения либо вообще перестали работать, либо начинали работать очень медленно.

Модель была обучена 1⁰⁴ итерациями с правильными и случайными выборками и 1⁰⁵ тестовыми изображениями, и вот как она работала со средней точностью ~ 60%

https://www.researchgate.net/publication/301620459_CAPTCHA_Recognition_with_Active_Deep_Learning

Итак, если ваш вариант использования — решить один вид CAPTCHA с довольно простой сложностью, вы можете эффективно использовать такую ​​обученную модель машинного обучения.Лучшее решение для распознавания капчи, чем OCR, но все же необходимо охватить много вопросов, чтобы достичь уверенной стадии его точности.

Онлайн-сервис по решению капчи

Онлайн-сервис по разгадыванию капчи пока что является лучшим решением этой проблемы. Идя в ногу со всеми обновлениями reCAPTCHA от Google, они обеспечивают безупречную точность 99%.

Почему онлайн-сервисы защиты от капчи лучше других методов?

Судя по проведенным исследованиям и разработкам, у решений на основе оптического распознавания текста и машинного обучения много недостатков.Они могут решать только тривиальные CAPTCHA без значительной точности. Вот несколько моментов, которые следует учитывать в этом отношении:

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

Крупные игроки в онлайн-сервисах для решения проблем

Теперь, когда мы знаем лучший метод решения ваших CAPTCHA, мы хотим выбрать лучший из всех сервисов по предотвращению капчи. Некоторые сервисы обеспечивают высокую точность решений, поддержку API для автоматизации и быстрые ответы на наши запросы. У нас есть такие организации, как 2captcha, Imagetyperz, CaptchaSniper и т. Д.

2CAPTCHA — один из лучших сервисов, с которыми мне приходилось сталкиваться. Благодаря сверхбыстрому времени отклика и точности они предоставляют бесперебойные услуги.Это тот, который мы собираемся использовать для обхода CAPTCHA.

Вот почему 2captcha имеет преимущество среди своих современников:

• Высокоскоростное решение с 17 секундами для графических и текстовых капч и ~ 23 секунд для ReCaptcha
• Обеспечивает поддержку всех популярных языков программирования с исчерпывающей документацией по их готовым библиотеки.
• Высокая точность (до 99% в зависимости от типа CAPTCHA)
• Деньги будут возвращены за неправильные ответы.
• Возможность разгадывать большое количество капч (более 10 000 каждую минуту).

Заключение

Сверточные нейронные сети (CNN) научились обходить простейшие типы капчи, которые приводят к активной разработке капчи. ANN, конечно, попытается приспособиться к этим изменениям, и капчи станут более сложными — и эта гонка никогда не закончится. Вот почему онлайн-сервисы защиты от капчи, в которых задействованы реальные сотрудники, пока что опережают эти решения.

Captcha Solver для людей — Получите это расширение для 🦊 Firefox (en-US)

Buster — это расширение Firefox, которое помогает вам решать сложные капчи, выполняя аудио задачи reCAPTCHA с использованием распознавания речи.Проблемы решаются нажатием на кнопку расширения внизу виджета reCAPTCHA.

Не гарантируется, что задачи всегда будут решены, необходимо учитывать ограничения технологии.

Продолжение разработки Buster стало возможным благодаря поддержке замечательных спонсоров. Если вы хотите присоединиться к ним, рассмотрите возможность участия с помощью Patreon, PayPal или Bitcoin.

Клиентское приложение

Успешность расширения может быть улучшена путем моделирования взаимодействия пользователя с помощью клиентского приложения.Следуйте инструкциям в параметрах расширения, чтобы загрузить и установить клиентское приложение в Windows, Linux и macOS, или загрузите приложение из этого репозитория.

Решение более пары задач reCAPTCHA в день может привести к временной блокировке, независимо от того, используете ли вы расширение. Посетите вики для получения более подробной информации.

Защита от отпечатков пальцев не позволяет клиентскому приложению перемещать мышь должным образом. Если privacy.resistFingerprinting был включен из about: config, не забудьте также включить навигацию с клавиатуры в параметрах расширения.

Мотивация

Проблемы с reCAPTCHA остаются значительной нагрузкой для Интернета, задерживая и часто блокируя наш доступ к услугам и информации в зависимости от наших физических и когнитивных способностей, нашего социального и культурного происхождения, а также устройств или сетей, из которых мы подключаемся.

Сложность капч может быть настолько несбалансированной, что иногда они кажутся ботам более дружелюбными, чем людям.

Цель этого проекта — улучшить наш опыт работы с капчами, предоставив нам легкий доступ к решениям, уже используемым в автоматизированных системах.

Необходимые разрешения:

• Доступ к вашим данным для всех веб-сайтов: требуется для доступа к задачам
• Обмен сообщениями с программами, отличными от Firefox: необходим для взаимодействия с клиентским приложением, когда включена имитация ввода данных пользователем
• Отображение уведомлений: используется для отображения сообщений об ошибках
• Доступ активность браузера во время навигации: необходимо для сброса проблем

Расширение также доступно для Chrome и Edge.

Обзоры не отслеживаются для отчетов об ошибках, пожалуйста, используйте GitHub для вопросов и запросов функций.
https://github.com/dessant/buster

Официальный сайт CAPTCHA