Бот для разгадывания капчи: Бот рукапча – как скачать и начать зарабатывать

Декодирование капчи на Python / Хабр

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Используемые технологии

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

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

Отступление

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

Капча, что это такое в конце концов?

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

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

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

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

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

Как найти и извлечь текст из изображений

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

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

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

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

На Python это будет выглядеть очень просто.

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

from PIL import Image

im = Image. open("captcha.gif")
im = im.convert("P")

print im.histogram()

В итоге мы получим следующее:

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

Здесь мы видем количество пикселей каждого из 255 цветов в изображении. Вы можете увидеть, что белый (255, самый последний) встречается чаще всего. За ним идет красный (текст). Чтобы убедиться в этом, напишем небольшой скрипт:

from PIL import Image
from operator import itemgetter

im = Image.open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
his = im.histogram()

values = {}

for i in range(256):
  values[i] = his[i]

for j,k in sorted(values.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:10]:
  print j,k

И получаем такие данные:

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

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

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

from PIL import Image

im = Image. open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
im2 = Image.new("P",im.size,255)

im = im.convert("P")

temp = {}

for x in range(im.size[1]):
  for y in range(im.size[0]):
    pix = im.getpixel((y,x))
    temp[pix] = pix
    if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
      im2.putpixel((y,x),0)

im2.save("output.gif")

Запуск этого фрагмента кода дает нам следующий результат.

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

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

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

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

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

from PIL import Image

im = Image.open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
im2 = Image.new("P",im.size,255)

im = im.convert("P")

temp = {}

for x in range(im. size[1]):
  for y in range(im.size[0]):
    pix = im.getpixel((y,x))
    temp[pix] = pix
    if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
      im2.putpixel((y,x),0)

# new code starts here

inletter = False
foundletter=False
start = 0
end = 0

letters = []

for y in range(im2.size[0]): # slice across
  for x in range(im2.size[1]): # slice down
    pix = im2.getpixel((y,x))
    if pix != 255:
      inletter = True
  if foundletter == False and inletter == True:
    foundletter = True
    start = y

  if foundletter == True and inletter == False:
    foundletter = False
    end = y
    letters.append((start,end))

  inletter=False
print letters

В результате у нас получалось следующее:

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

Это позиции по горизонтали начала и конца каждого символа.

ИИ и векторное пространство при распознавании образов

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

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

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

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

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

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

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

import math

class VectorCompare:
  def magnitude(self,concordance):
    total = 0
    for word,count in concordance.iteritems():
      total += count ** 2
    return math.sqrt(total)

  def relation(self,concordance1, concordance2):
    relevance = 0
    topvalue = 0
    for word, count in concordance1. iteritems():
      if concordance2.has_key(word):
        topvalue += count * concordance2[word]
    return topvalue / (self.magnitude(concordance1) * self.magnitude(concordance2))

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

Обучение

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

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

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

from PIL import Image
import hashlib
import time

im = Image.open("captcha.gif")
im2 = Image.new("P",im.size,255)
im = im.convert("P")

temp = {}

print im.histogram()

for x in range(im.size[1]):
  for y in range(im.size[0]):
    pix = im.getpixel((y,x))
    temp[pix] = pix
    if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
      im2.putpixel((y,x),0)
    

inletter = False
foundletter=False
start = 0
end = 0

letters = []


for y in range(im2.size[0]): # slice across
  for x in range(im2.size[1]): # slice down
    pix = im2.getpixel((y,x))
    if pix != 255:
      inletter = True

  if foundletter == False and inletter == True:
    foundletter = True
    start = y

  if foundletter == True and inletter == False:
    foundletter = False
    end = y
    letters. append((start,end))
  inletter=False

# New code is here. We just extract each image and save it to disk with
# what is hopefully a unique name
  
count = 0
for letter in letters:
  m = hashlib.md5()
  im3 = im2.crop(( letter[0] , 0, letter[1],im2.size[1] ))
  m.update("%s%s"%(time.time(),count))
  im3.save("./%s.gif"%(m.hexdigest()))
  count += 1

На выходе мы получаем набор изображений в этой же директории. Каждому из них присваивается уникальных хеш на случай, если вы будете обрабатывать несколько капч.

Вот результат этого кода для нашей тестовой капчи:

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

Собираем все вместе

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

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

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

def buildvector(im):
  d1 = {}
  count = 0
  for i in im.getdata():
    d1[count] = i
    count += 1
  return d1
v = VectorCompare()

iconset =  
['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','0','a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t',' 
u','v','w','x','y','z']

imageset = []

for letter in iconset:
  for img in os.listdir('./iconset/%s/'%(letter)):
    temp = []
    if img != "Thumbs.db":
      temp.append(buildvector(Image.open("./iconset/%s/%s"%(letter,img))))
    imageset.append({letter:temp})

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

count = 0
for letter in letters:
  m = hashlib. md5()
  im3 = im2.crop(( letter[0] , 0, letter[1],im2.size[1] ))

  guess = []

  for image in imageset:
    for x,y in image.iteritems():
      if len(y) != 0:
        guess.append( ( v.relation(y[0],buildvector(im3)),x) )

  guess.sort(reverse=True)
  print "",guess[0]
  count += 1

Выводы

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

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

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

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

Похоже, что у нас действительно все получилось!

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

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

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

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

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

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

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

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

В нашем каталоге находится 48 капч, из чего следует, что на разгадывание одной уходит примерно 0. 12 секунд. С нашими 22% процентами успешного разгадывания мы можем разгадывать около 432 000 капч в день и получать 95 040 правильных результатов. А если использовать многопоточность?

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

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

нейросеть на Tensorflow,Keras,python v числовая зашумленная капча / Хабр

Тема капч не нова, в том числе для Хабра. Тем не менее, алгоритмы капч меняются, как и алгоритмы их решения. Поэтому, предлагается помянуть старое и прооперировать следующий вариант капчи:

попутно понять работу простой нейросети на практике, а также улучшить ее результаты.

Сразу оговоримся, что не будем погружаться в размышления о том, как работает нейрон и что с этим всем делать, статья не претендует на научность, а только предоставляет небольшой туториал.

Плясать от печки. Вместо вступления

Возможно повторятся чьи-то слова, но большинство книг по Deep Learning действительно начинаются с того, что читателю предлагаются заранее заготовленные данные, с которыми он начинает работать. Как-то MNIST — 60 000 рукописных цифр, CIFAR-10 и т.п. После прочтения человек выходит подготовленным… к этим наборам данных. Совершенно не ясно, как использовать свои данные и главное, как что-то улучшить при построении своей собственной нейросети.

Поэтому очень кстати вышла статья на pyimagesearch.com о том как работать со своими собственными данными, а также ее перевод.

Но, как говорится, хрен редьки не слаще: даже с переводом разжеваной статьи по keras осталось много слепых мест. Опять же предлагается заранее подготовленный датасет, только уже с котами, собаками и пандами. Придется заполнить пустоты самостоятельно.

Однако за базу будет взята эта статья и код.

Собираем данные по капчам

Здесь нет ничего нового. Нам нужны капчи-образцы, т.к. сеть будет учиться по ним под нашим руководством. Можете намайнить капч самостоятельно, а можете взять немного здесь — 29 000 капч. Теперь необходимо нарезать цифр из каждой капчи. Необязательно резать все 29 000 капч, тем более, что 1 капча дает 5 цифр. 500 капч будет более чем достаточно.

Как резать? Можно в photoshopе, но лучше иметь нож получше.

Поэтому вот код ножа на python — скачать. (для Windows. Предварительно создать папки C:\1\test и C:\1\test-out).

На выходе получится свалка из цифр от 1 до 9 (нулей в капче нет).

Далее надо разобрать этот завал из цифр по папкам от 1 до 9 и разложить в каждую папку по соответствующей цифре. Так себе занятие. Но за день можно разобрать до 1000 цифр.

Если при выборе цифры возникает сомнение какая из цифр, лучше удалить этот образец. И ничего страшного если цифры будут зашумлены или неполностью входить в «кадр»:

Набрать в каждую папку надо штук по 200 образцов каждой цифры. Можно эту работу поручить сторонним сервисам, но лучше сделать все самим, чтобы потом не искать неправильно соотнесенные цифры.

Нейросеть. Тестовая

Тятя, тятя, наши сети притащили мертвеца

Перед тем как начать работать с собственными данными лучше пройтись по вышеуказанной статье и запустить код, чтобы понять, что все компоненты (keras, tensorflow и т.п.) установлены и работают корректно.

Будем использовать простую сеть, синтаксис запуска которой из командной (!) строки:

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

*Tensorflow может писать при работе об ошибках в собственных файлах и устаревших методах, можно это исправить руками, а можно просто игнорировать.

Главное, чтобы на выходе после отработки программы в папке проекта output появились два файла: simple_nn_lb.pickle и simple_nn.model, а на экран будет выведено изображение животного с надписью и процентом распознавания, например:

Нейросеть — собственные данные

Теперь, когда тест работоспособности сети проверен, можно подключить собственные данные и начать обучать сеть.

Поместим в папку dat папки с цифрами, содержащими отобранные образцы по каждой цифре.

Папку dat для удобства разместим в папке с проектом (например рядом c папкой animals).

Теперь синтаксис запуска обучения сети будет таким:

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

Однако пока рано запускать обучение.

Необходимо поправить файл train_simple_nn.py.

1. В самый конец файла:

#model.summary()
score = model.evaluate(testX, testY, verbose=1)
print("\nTest score:", score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

Это добавит информативности.

2.

image = cv2.resize(image, (32, 32)).flatten()

поменять на

image = cv2.resize(image, (16, 37)).flatten()

Здесь мы изменяем размер входной картинки. Почему именно такой размер? Потому как большинство из нарезанных цифр имеют такой размер либо приводятся к нему. Если масштабировать до 32×32 пикселя, картинка будет искажена. Да и зачем это делать?

Кроме того, загоняем это изменение в try:

try:
   image = cv2.resize(image, (16, 37)).flatten()
except:
    continue

Т.к. некоторые картинки программа не может переварить и выдает None, поэтому они пропускаются.

3.Теперь самое важное. Там где комментарий в коде

определим архитектуру 3072-1024-512-3 с помощью Keras

Архитектура сети в статье определена как 3072-1024-512-3. Это означает, что сеть получает на вход 3072 (32 пикселя * 32 пикселя * 3), далее слой 1024, слой 512 и на выходе 3 варианта — кот, собака или панда.

В нашем случае вход 1776 (16 пикселей*37 пикселей*3), далее слой 1024, слой 512, на выходе 9 вариантов цифр.

Поэтому наш код:

model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation="sigmoid"))model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))

*9 выходов дополнительно указывать не нужно, т.к. программа сама определяет количество выходов по количеству папок в датасете.

Запускаем

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

Так как картинки с цифрами маленькие, сеть обучается очень быстро (5-10 мин) даже на слабом железе, используя только CPU.

После прогона программы в командой строке посмотрим результаты:

Это означает, что на обучающем наборе достигнута верность — 82,19%, на контрольном — 75,6 % и на тестовом — 75,59 %.

Нам надо ориентироваться на последний показатель большей частью. Почему остальные также важны будет пояснено далее.

Посмотрим также графическую часть работы нейросети. Она в папке output проекта simple_nn_plot.png:

Быстрее, выше, сильнее. Улучшаем результаты

Совсем коротко о настройке нейросети можно посмотреть здесь.

Вариант подлиннее следующий.

Добавим эпох.

В коде меняем

EPOCHS = 75

на

EPOCHS = 200

Увеличим «количество раз», которое сеть пройдет обучение.

Результат:

Таким образом, 93,5%, 92,6%, 92,6%.

В картинках:

Здесь заметно, что синяя и красные линии после 130 эпохи начинают разъезжаться друг от друга и это говорит, что дальнейшее увеличение числа эпох ничего не даст. Проверим это.

В коде меняем

EPOCHS = 200

на

EPOCHS = 500

и снова прогоняем.

Результат:

Итак, имеем:

99%,95,5%,95,5%.

И на графике:

Что ж, увеличение числа эпох, явно пошло сети на пользу. Однако этот результат обманчив.

Проверим работу сети на реальном примере.

Для этих целей в папке проекта есть скрипт predict.py. Перед запуском подготовимся.

В папку images проекта положим файлы с изображениями цифр с капчи, ранее не попадавшиеся сети в процессе обучения. Т.е. надо взять цифры не из набора датасета dat.

В самом файле поправим две строки для размера изображений по умолчанию:

ap.add_argument("-w", "--width", type=int, default=16, help="target spatial dimension width")
ap.add_argument("-e", "--height", type=int, default=37, help="target spatial dimension height")

Запускаем из коммандной строки:

python predict.py --image images/1.jpg --model output/simple_nn.model --label-bin output/simple_nn_lb.pickle --flatten 1

И видим результат:

Другая картинка:

Однако не со всеми зашумленными цифрами работает:

Что здесь можно сделать?

1. Увеличить количество экземпляров цифр в папках для обучения.
2. Попробовать другие методы.

Попробуем другие методы

Как видно из последнего графика, синяя и красная линии расходятся примерно на 130 эпохе. Это означает, что, обучение после 130 эпохи неэффективно. Зафиксируем результат на 130 эпохе: 89,3%,88%,88% и посмотрим, работают ли другие методы улучшения работы сети.

Снизим скорость обучения.

INIT_LR = 0.01

на

INIT_LR = 0.001

Результат:
41%,39%,39%

Что ж, мимо.

Дабавим дополнительный скрытый слой.

model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))

на

model.add(Dense(512, activation="sigmoid")) 
model.add(Dense(258, activation="sigmoid"))

Результат:
56%,62%,62%

Получше, но нет.

Однако, если увеличить количество эпох до 250:

84%,83%,83%

При этом красная и синяя линия не отрываются друг от друга после 130 эпохи:

Сохраним 250 эпох и применим прореживание:

from keras. layers.core import Dropout

Между слоями вставим прореживание:

model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3)) 
model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(258, activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3))

Результат:
53%,65%,65%

Первое значение ниже остальных, это говорит о том, что сеть не обучается. Для этого рекомендуют увеличить количество эпох.

model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3)) 
model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3))

Результат:
88%,92%,92%

С 1 дополнительным слоем, прореживанием и 500 эпохами:

model.add(Dense(1024, input_shape=(1776,), activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3)) 
model.add(Dense(512, activation="sigmoid"))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(258, activation="sigmoid"))

Результат:
92,4%,92,6%,92,58%

Несмотря на более низкий процент по сравнению с простым увеличением эпох до 500, график выглядит более ровным:

И сеть обрабатывает изображения, которые ранее выпадали:

Соберем теперь все в один файл, который нарежет изображение с капчей на входе на 5 цифр, прогонит каждую цифру через нейросеть и выдаст результат в интерпретатор python.

Здесь попроще. В файл, который нарезал нам цифры из капчи добавим файл, который занимается предсказаниями.

Теперь программа не только нарежет капчу на 5 частей, но и выведет все распознанные цифры в интерпретатор:

Опять же надо иметь в виду, что программа не дает 100% результата и зачастую одна из 5 цифр неверна. Но и это неплохой результат, если учесть, что в обучающем наборе всего по 170-200 экземпляров для каждого числа.

Распознавание капчи длится 3-5 сек на компьютере средней мощности.

Как еще можно попытаться улучшить работу сети можно почитать в книге «Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения» А. Джулли, С.Пала.

Итоговый скрипт, который режет капчу и распознает — здесь.

Запускается без параметров.

Переработанные скрипты для тренировки и теста сети.

Капчи для теста, в том числе с ложным срабатыванием — здесь.

Модель для работы — здесь.

Цифры, разложенные по папкам — здесь.

Капча

Для автоматического разгадывания капч в программе предусмотрена работа с двумя сервисами anti-captcha. com и rucaptcha.com. Для того, чтобы подключить автоматическое разгадывание необходимо перейти на страницу настройки «Капча». Нажмите в правом верхнем углу окна программы на ссылку «Настройки» и в появившемся меню «Капча».

После того как мы попали на экран настройки капчи мы увидим следующие настройки.

Если вы решили использовать сервис anti-captcha.com, тогда в поле «Antigate key» вводится ключ, полученный в этом сервисе. Для получения ключа вам необходимо перейти на anti-captcha.com зарегистрироваться там и пополнить баланс. С этим я думаю, вы справитесь сами. Затем авторизуйтесь на сайте и перейдите в личный кабинет. Там нажмите на ссылку «настройки» и в выпадающем меню выберите «настройки аккаунта». На этой странице напротив надписи «Ключ учетной записи» и находится тот самый ключ, который необходимо вставить в программу.

Если вы решили использовать сервис rucaptcha.com, тогда в поле «RuCaptcha key» вводится ключ, полученный в этом сервисе. Для получения ключа вам необходимо перейти на rucaptcha.com зарегистрироваться там и пополнить баланс. С этим я думаю, вы справитесь сами. Затем авторизуйтесь на сайте и перейдите в личный кабинет. Там нажмите на ссылку «API вебмастеру» в верхнем меню. На этой странице напротив надписи «captcha KEY» и находится тот самый ключ, который необходимо вставить в программу.

Одновременно может использоваться только один из сервисов.

В поле «Максимум вводов для аккаунта в сутки» вы можете задать предел, после которого программа не будет автоматически вводить капчу на аккаунте достигшем лимита.

После настройки не забудьте нажать на кнопку «Сохранить». После этого в правом верхнем углу программы у вас отобразится название сервиса и баланс на этом сервисе. Это будет значить, что программа приняла ключ и готова к работе.

Заработок на капче | 7 удобных сервисов Navika.Pro

Дата публикации: 10 июля 2019 г.

Очень часто при заходе на какой-либо сайт или сервис вы видите искаженную картинку с написанным текстом или набором символов. Такая «проверка от ботов» называется капчей, она позволяет понять, кто хочет получить доступ к сайту — люди или роботы. Этот метод применяется для защиты сайтов от программ, которые отправляют бесконечные запросы и способны блокировать эти сервисы, но функция капчи не ограничивается только этим. С ее помощью вы можете заработать, выполняя разные задания: просматривая видео, совершая клики по рекламе, оставляя отзывы и т.д.

В отличие от человека, робот не обладает интеллектом и не умеет искать решение в нестандартной ситуации. Он допускает ошибки, когда интерпретирует задание, поэтому во избежание этого владелец сайта ставит капчи. Алгоритм действия капчи такой: веб-мастер использует специальный софт, который продвигает сайт в Сети и подключается к «Яндексу» и Google, чтобы считывать различную статистику. Эти поисковики периодически показывают капчи для отсеивания ботов. Сам софт переадресовывает капчи на специализированные сервисы, где вы можете разгадывать их за деньги.

На сегодняшний день есть три вида капчи, которые эффективнее всего защищают сайты:

1. Капча-вопрос, когда вы не только вводите определенные символы, но и должны верно ответить на него, например, что больше — 70, 12 или 4?

2. Капча в виде нескольких слов. Бывает так, что некоторые капчи совершенно невозможно разобрать, поэтому вы можете нажать кнопку «Обновить», чтобы получить более четкий текст.

3. Капча-картинка, в которой вы выбираете изображения, соответствующие заданному условию.

Разработчики перед внедрением капчей на определенные ресурсы проверяют, действительно ли их можно разобрать. В противном случае у тех, кто не может распознать капчи, пропадает желание заходить на этот сайт.

От вас необходимы наличие одного из браузеров и доступ к Интернету, а также умение быстро печатать и быть внимательными. Такая работа может выполняться с телефона, например, если вы куда-то едете и вам нечем заняться. Для этого нужно установить специальное приложение, у каждого сервиса оно свое. Наилучшее время для работы с капчами — это раннее утро или поздний вечер и ночь, когда на сервисах небольшое количество исполнителей.

Распознавание капчи занимает до 20 секунд, а заработанные деньги остаются на личном сервисном счете. Перед началом работы изучите имеющиеся на данном сайте кошельки и зарегистрируйтесь в одном из них. Выводить деньги можно как на кошельки, так и на банковские карты.

Чтобы зарабатывать на капче, вам не потребуются какие-то личные вложения, знание иностранных языков или специальное образование. При стабильной занятости от одного до четырех часов в день на ней можно заработать на оплату Интернета, мобильной связи или мелкие личные расходы. В среднем за 1000 распознанных капчей вы можете заработать 0,4–1 доллар.

Существуют семь наиболее удобных сервисов для заработка на капче. У каждого имеются плюсы и минусы, поэтому изучайте информацию и делайте нужный вам выбор.

1. RuCaptcha (rucaptcha.com) является одним из самых простых сервисов: его удобный интерфейс позволяет легко разобраться с некоторыми особенностями.

Плюсы:

— есть всевозможные виды капчи;

— деньги мгновенно выводятся как на электронные кошельки, так и на счет мобильного телефона;

— вы можете работать в любое время суток, поскольку объем работы достаточно большой;

— когда вы достигаете определенного рейтинга, вы можете фильтровать задания;

— у сервиса имеется несколько мобильных и компьютерных приложений.

Минусы:

— стоимость одного распознавания в среднем 1–3 копейки;

— часто попадаются сложные капчи;

— нужно периодически переключать раскладку.

2. Socialink (socialink.ru) является биржей заработка с большим количеством всевозможных платных заданий, в том числе заработка на капче. Оплата производится в долларах, деньги можно вывести на WebMoney начиная с 1 доллара.

Плюсы:

— строгий контроль и ручная модерация распознанных капчей;

— привлекательный дизайн.

Минусы:

— чтобы вывести хотя бы 1 доллар, нужно выполнить ряд других заданий, не связанных с распознаванием капчи;

— небольшое количество заданий;

— средства выводятся только на WebMoney;

— комиссия за вывод составляет 7%.

3. Kolotibablo (kolotibablo.com) — это биржа с рейтинговой системой и приложением для ПК и смартфонов с платформой Android. У этого сервиса есть два домена — Kolotibablo и Anti-Captcha.

Плюсы:

— начисление оплаты в долларах;

— средняя стоимость 1000 введенных капчей — 1 доллар;

— повышение рейтинга, позволяющее выполнять задания подороже;

— возможность регистрации нескольких аккаунтов и одновременной работы с них;

— можно выводить деньги на различные электронные кошельки.

Минусы:

— допускаются только три ошибки перед блокировкой.

4. Anti-Captcha (anti-captcha.com) является доменом для заказчиков, который позволяет зарабатывать на капчах без вложений.

Плюсы:

— грамотный двуязычный интерфейс с приятным оформлением;

— средняя стоимость 1000 капчей — 70 центов;

— возможность заработать 2 доллара за час;

— 15-секундный ответ;

— огромный объем заданий;

— интернациональная платформа для работы.

Минусы:

— оплата только долларами;

— невозможность заработать много.

5. 2Captcha (2captcha.com) является англоязычным аналогом RuCaptcha, который позволяет работать за границей. Его плюсом является мгновенный вывод денег на несколько электронных кошельков. Возможно, для некоторых станет минусом использование капчей только на английском языке. Стоимость 1000 введенных капчей составляет около 80 центов.

6. MegaTypers (megatypers.com) представляет собой биржу капчей с понятным интерфейсом, которую многие считают лучшим сервисом для заработка.

Плюсы:

— средняя стоимость 1000 капчей — 60 центов;

— возможность зарабатывать от 250 долларов в месяц;

— вывод денег на разные платежные системы;

— ведется статистика пользователей.

Минусы:

— регистрация иностранного e-mail;

— указание кода приглашения DPI2;

— иногда отсутствуют задания;

— англоязычный интерфейс.

7. «Адвего» (advego.com) — это российская биржа контента, которая предлагает в том числе заработок на распознавании капчи.

Плюсы:

— оплата раз в час за правильно разгаданные капчи;

— возможность заработать до 100 долларов в месяц;

— возможность получить бесплатные символы для онлайн-проверки текстов на уникальность.

Минусы:

— уменьшение КПД из-за отказа от разгадывания;

— средняя стоимость 1000 капчей — 40 центов;

— ограничение заработка по времени;

— вывод денег только на WebMoney, Qiwi или банковскую карту.

Заработок на капче также является прекрасным тренажером, благодаря которому вы повышаете скорость набора текстов. Этот навык становится особенно ценным, если вы копирайтер или занимаетесь набором текстов в редакторах.

О том, как еще можно заработать в Интернете новичкам, мы подробно рассказываем в нашем бесплатном курсе «Стратегии онлайн-бизнеса для начинающих». Курс доступен после залогинивания на сайте.

Взлом капчи за 0.05 секунд с помощью Машинного Обучения

Оказывается, нейросети уже давно могут «притворяться» людьми — рассказываем про новую модель генеративно-состязательной сети (GAN), которая распознаёт системы CAPTCHA на 32 посещаемых веб-сайтах.

Автор: Roberto Iriondo, Machine Learning Department of Carnegie Mellon University

ДИСКЛЕЙМЕР

Текст данной статьи приведен исключительно в образовательных целях для информирования пользователей о возможных уязвимостях при разработке сайтов. Информация предоставляется в целях противодействия эксплуатации уязвимостей. Редакция сайта не поддерживает никакие виды противозаконной деятельности в сети Интернет.

Никто не любит капчи (в смысле, никто из людей, ведь у ботов нет эмоций) — надоедливые картинки с трудно читаемым текстом, который вы должны ввести для доступа к чему-либо в интернете. CAPTCHA (Completely Automated Public Turing tests to tell Computers and Humans Apart) разработана для того, чтобы автоматические программы не могли злонамеренно использовать онлайн-контент (заполнять формы, запрашивать доступ к закрытым файлам, многократно заходить на один и тот же сайт и т. д.). Она должна убедиться, что вы человек, а не бот. Тем не менее, в прошлом были попытки доказать несовершенство систем CAPTCHA. Но ни одна из них не была настолько же точной и быстрой, как алгоритм машинного обучения, предложенный группой исследователей из университета Ланкастера, Северо-Западного университета и Пекинского университета.

Схема алгоритма:

Исследователи используют небольшой набор несинтезированных капч для обучения синтезатора CAPTCHA. Синтезатор (1) используется для генерации синтетических CAPTCHA (2), которые применяются для обучения базового решателя (base solver) (3). Base solver затем совершенствуется для создания точно настроенного решателя (fine-tuned solver) несинтезированных капч.

Одним из первых известных людей, которые продемонстрировали уязвимость CAPTCHA, был Эдриан Роузброк. В своей книге “Deep Learning for Computer Vision with Python” Эдриан рассказывает, как он обошёл системы CAPTCHA на сайте E-ZPass New York. Для обучения своей глубокой модели он использовал большой набор изображений с примерами CAPTCHA.

Основное отличие решения Адриана от подхода учёных из Ланкастера, Северо-Западного университета и Пекина — последние не использовали набор данных с примерами, а синтезировали CAPTCHA с помощью генеративно-состязательной сети (GAN). Почти вся обучающая выборка состояла из сгенерированных капч, и лишь небольшая часть — из реальных.

Генеративно-состязательные сети, представленные Яном Гудфеллоу вместе с другими учёными — это глубокие архитектуры, состоящие из двух нейросетей. Эти сети «соревнуются» друг с другом в игре с нулевой суммой (zero-sum game) и синтезируют образцы, близкие к подлинным. Это может быть очень полезно в случае, когда модель не имеет доступа к большому набору данных.

Исследователи оценили свой подход с помощью 33 текстовых схем CAPTCHA, 11 из которых в настоящее время используют 32 самых популярных веб-сайта по данным Alexa. Туда входят схемы Google, Microsoft, eBay, Wikipedia, Baidu и многие другие. Модели, создаваемой для работы с этими системами, понадобилось всего 500 реальных капч, в то время как другим (в том числе модели Эдриана) требовались миллионы примеров.

Сеть GAN инициализируется с учётом параметров безопасности капчи, показанных на рисунке:

Затем она генерирует партию CAPTCHA, чтобы обучить синтезатор с помощью 500 реальных изображений из различных схем капч:

Список текстовых схем капчи, используемых в качестве обучающих данных для синтезатора и тестовых данных для решателя

Исследователи использовали 20 тыс. капч для обучения модели Preprocessing и 200 тыс. сгенерированных капч для обучения базового решателя.

Прототип создан с помощью Python, модель Preprocessing построена в приложении Pix2Pix, которое реализовано с помощью TensorFlow. Точно настроенный решатель сделан с помощью Keras.

Реальные Google CAPTCHA и сгенерированные версии, созданные синтезатором CAPTCHA

После обучения GAN со сгенерированными и реальными капчами, решатель CAPTCHA использовался для атаки на системы защиты таких сайтов как Megaupload, Blizzard, Authorize, Captcha.net, Baidu, QQ, reCaptcha, Wikipedia и т.д. Большинство капч было определено с точностью около 80%, а на сайтах Blizzard, Megaupload и Authorize.net — 100%. Этот метод оказался более точным, чем все предыдущие решения, в которых использовались большие несинтезированные наборы обучающих данных.

Сравнение решателя CAPTCHA с четырьмя другими методами

Помимо увеличения точности, исследователи упоминают в статье, что их подход также оказался более эффективным и не таким дорогостоящим, как другие решения. Это первая GAN-нейросеть для распознавания капч с открытым исходным кодом — отсюда её эффективность и дешевизна.

Однако, у модели есть некоторые ограничения: например, капчи с переменным количеством символов. В текущем подходе используется фиксированное число — если его увеличить, то прототип не будет работать. Ещё модель не поддерживает многословные и фото- или видео-капчи. В теории её можно обучить так, чтобы избавиться от этих ограничений, но пока что они присутствуют.

Посещаемым веб-сайтам следует использовать более надёжные способы защиты своих систем, такие как меры по обнаружению ботов, диагностика кибербезопасности и аналитика. Следует также поддерживать отслеживание местоположения устройства, его тип, используемый браузер и т.д., поскольку теперь сайты стали ещё более лёгкой мишенью для атаки.

Ссылка на оригинальную статью на портале medium.com.

Инструкции | AntiCaptcha plugin solver

При решении любого вида капчи

Плагин всегда рисует на целевои сайте значок нашего плагина рядом с решаемой капчей. Этот HTML элемент, помимо прочих классов, всегда имеет CSS класс .antigate_solver. Так что его всегда можно найти по такому селектору.

Помимо информационно-декоративной задачи, он так же может сообщить вашему скрипту о статусе решения капчи. Так как этот элемент так же содержит классы типа решаемой капчи и статуса ее решения.


Например значок может иметь вот такую группу CSS классов: «.antigate_solver.recaptcha.in_process». Что означает, что типом качи является Recaptcha2 (или Recaptcha3), а статус решения «В процессе».

Типами капч являются: recaptcha, funcaptcha, geetest, hcaptcha и image (обычная капча с искаженными символами).


Статусы решения: in_process, solved, error.

Соответственно ваш скрипт может опираться на классы элемента значка AntiCaptcha plugin и иметь представление о том, в каком статусе находится решение капчи.

Решение reCAPTCHA 2 («Я не робот»)

Recaptcha 2 (включая невидимую Рекапчу) подхватывается и решается автоматически на всех новых страницах браузера.
Затем для этого решения вызывается callback функция, куда и передается ответ на Рекапчу.
Обычно на решение уходит где-то около минуты, но вы всегда можете воспользоваться функцией прекешинга, который может значительно ускорить процесс работы.

Читайте больше информации по внутренней работе Рекапчи и вызове callback-функции.

Решение reCAPTCHA v3

Просто установите желаемое значение score (Desired score) в настройках плагина и не забудьте оставить галочку «Разгадывать reCAPTCHA 3 автоматически» включенной. Таким образом, все обнаруженные капчи, будут автоматически решаться в фоновом режиме на любой посещаемой странице.

Решение FunCaptcha с ротацией значков животных

FunCaptcha так же распознается и решается автоматически аналогично Рекапче, смотрите скриншот.
Для нее тоже вызывается callback метод с передает результата распознавания.
Процесс разгадывания может занять от 30 секунд до двух минут.

Решение FunCaptcha через прокси

Теперь можно решать Фанкапчу через прокси. В этом случае ваш IP адрес и IP адрес решеной капчи будут совпадать!

ВНИМАНИЕ!!! Для заданий капчи без прокси вам необходимо включить решение Funcaptcha Proxyless заданий в двух местах:
1) На странице API настроек чтобы эти типы заданий решались в плагине.
2) А так же в опциях плагина надо отметить галочку Разгадывать Funcaptcha автоматически.

Решение китайской Geetest капчи

С недавних пор мы работаем и с Geeest капчами и успешно их решаем.
Такие капчи распознаются автоматически на всех новых страницах браузера, как показано ниже.

Решение hCaptcha (Cloudfare) капчи

hCaptcha автоматически решается на всех новых страницах браузера, как показано ниже.

Обычная графическая капча

Для обычный капч-картинок необходимо вызвать контекстное меню (кликнуть правой клавишей мышки) на картинке капчи и в меню выбрать «Отметить картинку как содержащую капчу» (1), или нажать комбинацию CTRL+SHIFT+3. На картинке должен появиться значок AntiCaptcha plugin, обозначающий, что все подобные картинки для данного сайта будут интерпретироваться как содержащие капчу.

Также необходимо вызвать контекстное меню на поле ввода ответа на капчу и выбрать в списке «Отметить поле получателем решения капчи» (2), или нажать комбинацию CTRL+SHIFT+3. Рядом с полем ввода тоже появится значок плагина.

Присутствует функция автопоиска картинки с капчей при нажатии комбинации клавиш CTRL+SHIFT+6 на поле ввода капчи, аналогичная функционалу в WebVisum. После разгадывания капчи результат будет сразу помещен в поле ввода.

Автоматическое разгадывание начнется и будет проходить для всех новый страниц данного домена, содержащих указанные картинку и поле ввода. Чтобы впредь процесс разгадывания не повторялся достаточно кликнуть мышкой на один из значков плагина рядом с картинкой или рядом с полем ввода. При наведении на этот значок на нем появится буква X и при нажатии пометка удалится.

Сервисы решения CAPTCHA и доступные типы CAPTCHA

Если вам когда-либо приходилось вводить комбинацию цифр и букв, чтобы доказать веб-сайту, что вы человек, то вы могли быть знакомы с CAPTCHA. Вот что вам нужно знать о CAPTCHA, а также о некоторых из ведущих компаний, решающих CAPTCHA. Вам может быть интересно, почему некоторые люди могут захотеть решить CAPTCHA, и, хотя в это может быть трудно поверить, есть люди, которые заинтересованы в менее желательном поведении в Интернете.С учетом сказанного, у каждой истории есть две стороны, так что читайте дальше, чтобы узнать больше.

CAPTCHA — или «Полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга, позволяющий отличить компьютеры от людей» — это функция безопасности, которая может предотвратить использование веб-сайтов, которое может быть незаконным. Это тип теста, который проводится на веб-сайтах, где пользователю нужно ввести ряд букв и цифр или щелкнуть определенные части изображения, чтобы выполнить задачу.Этой задачей может быть покупка продукта, открытие учетной записи, публикация отзыва или любое другое задание. Веб-разработчики используют это на сайтах, чтобы убедиться, что тот, кто пользуется сайтом, действительно человек с добрыми намерениями.

Часто изображение при разгадывании слов искажается, что затрудняет чтение. Хотя его цель состоит в том, чтобы обмануть робота или компьютер, чтобы он не мог их прочитать, иногда людям может быть трудно читать. Фактически, некоторые люди считают, что CAPTCHA может препятствовать доступу пользователей с ограниченными возможностями к определенным частям веб-сайта.Хотя CAPTCHA не может предотвратить все типы спама в Интернете, они, безусловно, работают хорошо. Без него во всей сети было бы гораздо больше негатива и разочарований.

CAPTCHA важна для многих интернет-империй, чтобы помешать роботу манипулировать услугами. Некоторые службы, которыми могут манипулировать роботы, могут открывать слишком много учетных записей, получать много конфиденциальной информации или публиковать слишком много сообщений, что может помешать результатам веб-аналитики.

Есть люди, которые могут захотеть разгадывать коды CAPTCHA, чтобы участвовать в некоторых из вышеупомянутых действий на веб-сайте. Как и все в жизни, у каждой истории есть две стороны. Некоторые компании зарабатывают деньги, решая коды CAPTCHA и продавая их людям, которые заинтересованы в их использовании. Решение CAPTCHA полезно для людей, которые хотят манипулировать веб-сайтами, открывая несколько учетных записей, отправляя спам-сообщения и троллинг в Интернете.

Какие бывают типы CAPTCHA?

Существуют различные типы CAPTCHA, которые можно использовать на веб-сайтах.Важно понимать классы, чтобы при поиске компании, решающей CAPTCHA, вы могли принять обоснованное решение на основе того, какие CAPTCHA вы хотите решить. Вот некоторые из различных типов, с которыми вы можете контактировать. Конечно, у всех есть свои плюсы и минусы, и это тоже будет обсуждаться.

Задачи по математике

Одна из популярных форм CAPTCHA — это простая математическая задача, добавляемая на сайт. Например, пользователю может потребоваться решить и ввести ответ для математической задачи, такой как «4 + 6».В это может быть трудно поверить, но роботу может быть сложно решить эту проблему и ввести ответ, что делает этот тип CAPTCHA безопасным. Одним из плюсов этого типа CAPTCHA является то, что он прост и обычно легко читается, что помогает пользователю быстро решить эту проблему и продолжить работу с любой задачей, которую он пытается выполнить.

Он эффективен для пользователя и безопасен для веб-сайта. Минус в том, что он не такой сложный, как некоторые другие типы CAPTCHA, поэтому он может не казаться таким безопасным.Он может быть идеальным для таких веб-сайтов, как WordPress или других HTML-сайтов.

Задача со словом

Другой эффективный тип CAPTCHA — это простая задача со словом, которую пользователь может расшифровать. Этот тип похож на ранее упомянутую математическую задачу CAPTCHA, в которой пользователь должен ответить на простой вопрос. Он может быть предложен в виде написания слова заглавными буквами и просьбы пользователя ввести его заново. Он также может дать пользователю несколько слов и попросить его ввести последнее, или он может перечислить несколько слов, одно из которых отображается в цвете, и попросить пользователя ввести цвет.Чтобы решить эту CAPTCHA, пользователь должен уметь внимательно следовать инструкциям, иначе функция безопасности не позволит пользователю двигаться дальше.

Преимущество этого типа CAPTCHA заключается в том, что он может быть отличным для пользователей с ослабленным зрением, которым может быть трудно решить некоторые из наиболее визуальных CAPTCHA. Одним из их недостатков является то, что по мере того, как роботы становятся все более и более умными, они смогут решать подобные текстовые задачи. Хотя CAPTCHA для проблем со словами безопасен, всегда есть исключения из правил.

Войти в социальные сети

Надежный способ предложить CAPTCHA — попросить пользователя зарегистрироваться или войти в систему с помощью своей учетной записи Facebook, Instagram, Snapchat, Google или другой социальной сети. Это означает, что пользователь проверен для входа в систему без необходимости вводить какую-либо информацию. Преимущество привязки веб-сайта к учетным записям социальных сетей заключается в том, что боты не могут войти в систему, поскольку у них нет учетной записи в социальных сетях, которую можно использовать. Недостатком может быть то, что люди не решаются связывать всю свою информацию из-за личной информации и безопасности.

Хотя это другой тип CAPTCHA, он не заменяет использование других функций безопасности на веб-сайте, но помогает отличить человека от бота. Еще одно преимущество использования этой стратегии заключается в том, что она может помочь пользователю войти на веб-сайт быстрее, чем при вводе всей информации по отдельности.

По времени

Этот тип CAPTCHA регистрирует количество времени, которое требуется пользователю для заполнения своей информации в форме. Если это человек, заполнение формы, вероятно, займет некоторое время.С другой стороны, боты заполняют форму практически мгновенно. Это отличный тип CAPTCHA для таких сайтов, как WordPress. Преимущество заключается в том, что довольно легко определить, является ли он пользователем или ботом. Обратной стороной является то, что когда кто-то заполняет форму каждый раз, когда он хочет оставить комментарий, опубликовать сообщение или выполнить задачу, пользователь может счесть это разочарованием и отнимет много времени.

Приманка

Этот тип CAPTCHA включает в себя набор скрытых полей на экране.Интересно то, что обманывают не человека, а робота. Боты могут видеть эти поля на веб-сайтах, а люди — нет. По сути, он обманом заставляет бота заполнять поля, недоступные для людей. Когда бот заполняет его, веб-сайт знает, что это не настоящий пользователь. Одним из самых больших преимуществ этого типа CAPTCHA является то, что он неизвестен людям, а это означает, что на взаимодействие с пользователем не влияют надоедливые игры или необходимость вводить много информации.Скорее всего, вы посетили веб-сайт и наткнулись на CAPTCHA Honeypot, даже не подозревая об этом.

Всегда есть вероятность, что это не сработает с некоторыми ботами, которые достаточно умны, чтобы знать, что их обманывают. Например, Safari автоматически заполняет формы, поэтому боты с большей вероятностью обойдут это. При создании веб-сайта все, что нужно сделать разработчику, — это добавить скрытое поле, дать ему любое имя и использовать CSS, чтобы создать правило «display: none», которое скроет его от пользователей, заполняющих данную форму. .Метод приманки — это уникальный тип CAPTCHA, который сильно отличает его от других. Он также не требует дополнительных надстроек к веб-сайту, так как его легко установить после разработки.

Нет CAPTCHA reCAPTCHA

Метод ReCAPTCHA без CAPTCHA — это тип CAPTCHA, созданный Google. Он существует только с 2014 года, но уже нашел свое место в Интернете. Смысл этого состоит в том, чтобы отличить человека-пользователя от робота по поведению при выполнении простой задачи.Задача, которая предлагается пользователю, — щелкнуть поле с надписью «Я не робот». Этот метод также можно использовать с телефоном и приложениями, но для этого нужно щелкнуть поле пальцем, а не мышью. CAPTCHA отслеживает движение и определяет, что если флажок установлен прямо посередине, это робот.

Роботы очень методичны, поэтому их легко определить по поведению. Люди, скорее всего, будут щелкать не прямо посередине, а в какой-то другой области поля.Благодаря Google, этот метод оказался невероятно точным. Если этот первый тест не пройден, создается резервная копия, в которой пользователю будет предложено ввести комбинацию цифр или букв. Обратной стороной является то, что это может разочаровать пользователя, если ему придется выполнять тест дважды.

Невидимая reCAPTCHA

Это версия без CAPTCHA reCAPTCHA, которая была обновлена ​​Google недавно в 2017 году. В этом случае CAPTCHA невидима для пользователя, чтобы создать лучший пользовательский интерфейс, чем ранее упомянутый метод.Нет текста или чисел для ввода, нет поля для проверки и нет формы для заполнения, но, похоже, это работает. На самом деле неясно, как именно это работает, но он использует метод мониторинга поведения пользователей, пока они находятся на сайте. Это может быть очень похоже на то, как reCAPTCHA без CAPTCHA узнала о разнице между поведением человеческих ботов в зависимости от того, где они нажимают. Хотя на данный момент это кажется успешным, всегда есть шанс, что роботы в конечном итоге смогут перехитрить его.

Уверенная CAPTCHA

Этот тип CAPTCHA основан на изображениях.Пользователь должен следовать определенному направлению, имеющему отношение к изображениям. Например, им может быть предложено: «Нажмите на каждое изображение, на котором есть дорожный знак». Одним из преимуществ этого является то, что он имеет 96% успеха. Обратной стороной может быть то, что это может расстраивать пользователя. Если задача не будет выполнена правильно с первого раза, им придется повторить процесс еще раз с другим изображением. Другим преимуществом этого типа CAPTCHA является то, что его можно превратить в способ заработка.Владельцы веб-сайтов могут использовать эту CAPTCHA как способ рекламы, которая может заработать им немного денег.

Sweet CAPTCHA

Sweet CAPTCHA похожа на уверенную CAPTCHA. Он включает в себя просьбу пользователя выполнить какую-то задачу, в которой он перемещает или сопоставляет элементы друг с другом. Примером может служить изображение чемодана с предметами рядом с ним. CAPTCHA попросит пользователя положить рубашку в чемодан, чтобы подтвердить свою личность. Плюс к этому заключается в том, что такие задачи робот не может выполнять точно, поэтому он очень хорош для определения личности.Минус этого типа CAPTCHA может заключаться в том, что он может мешать работе пользователя. Если пользователь допустит ошибку, ему придется выполнить задание заново. Это может расстроить пользователя.

Биометрия и будущее CAPTCHA

Если у вас есть iPhone или другой тип смартфона, скорее всего, он попросил вас настроить отпечаток пальца или другую функцию безопасности. Хотя это еще не настоящая CAPTCHA, это очень важная функция безопасности, которая может стать будущим CAPTCHA.Это обеспечивает полную безопасность, потому что у каждого есть уникальные отпечатки пальцев. Используя свой отпечаток пальца для входа в свой телефон или приложение, это гарантирует, что вы единственный, кто может получить необходимую информацию. Это может быть то, что в будущем потребуется веб-сайтам для выполнения таких задач, как регистрация учетной записи, публикация сообщений или совершение покупки. Это, безусловно, может быть полезно, потому что подтвердит личность пользователя. Обратной стороной может быть то, что это может вызвать проблемы для учетных записей.

При наличии множества различных типов CAPTCHA владелец веб-сайта должен будет определить, какой тип лучше всего подходит для его веб-сайта.Это также означает, что для решения CAPTCHA существует множество различных типов, о которых человек, решающий их, должен знать, чтобы успешно решать их для пользователей.

Экономика решения CAPTCHA

В наши дни существует так много разных типов вакансий, особенно связанных с Интернетом. Одним из преимуществ Интернета является то, что он создал множество типов рабочих мест по всему миру. Одна из таких задач — решение CAPTCHA. Возможно, об этой работе мало кто слышал, особенно в Соединенных Штатах.Это связано с тем, что большинство этих рабочих мест передается на аутсорсинг в другие страны, потому что в некоторых странах этот вид работы является незаконным. Некоторыми странами, в которые эта работа передается на аутсорсинг, могут быть Бангладеш, Китай или Индия.

В наши дни многие люди будут делать почти все, чтобы заработать на жизнь, даже если это незаконно или неодобрительно. Хотя этот тип обработки данных является низкооплачиваемой работой, работники по-прежнему будут выполнять его из Индии и других стран, где этот вид работы выполняется. Фактически, в Индии некоторые решающие компании начинают консолидировать свои усилия.Это позволяет им использовать его в качестве материала для торга, который конкурирует с компаниями, разрабатывающими автоматизированные способы решения CAPTCHA. Это помогает сделать процесс решения CAPTCHA более эффективным и действенным.

Из-за растущего спроса экономика Индии переживает бум, когда дело доходит до решения CAPTCHA. Поскольку спрос становится настолько высоким, многие компании не в состоянии справиться с тем количеством сотрудников, которые у них есть, поэтому бизнес расширяется за счет франшиз по всей стране. Из-за быстро развивающейся экономики Индии это также означает, что веб-разработчикам потребуется найти более уникальные типы CAPTCHA для защиты безопасности своих веб-сайтов.Существует вероятность того, что этот вид бизнеса будет продолжать расти в связи со спросом на решение CAPTCHA во всем мире.

Служба распознавания капчи

Анти-капча

Anti-Captcha — это служба решения CAPTCHA, в которой CAPTCHA загружается на сервер, назначается исполнитель для взлома кода, а затем ответ отправляется в ваше приложение. Среднее время решения составляет около 8 секунд, и только 1% CAPTCHA, решенных Anti-Captcha, является ошибочным.Все CAPTCHA решаются людьми, поэтому в решении не участвуют роботы или компьютеры. Эта компания использует сторонние ресурсы из таких стран, как Индия, Пакистан и Вьетнам. Рабочие в каждой из этих стран зарабатывают достаточно ежемесячно, чтобы содержать свои семьи.

Это помогает гарантировать, что только честные сотрудники решают ваши CAPTCHA. Это также гарантирует, что эти работники могут обеспечивать свои семьи по разумной цене. Работа за компьютером — лучший образ жизни, чем в большинстве других ИТ-профессий.К счастью, читеров быстро обнаруживают и запрещают работать с Anti-Captcha. От изображения Captcha до reCaptchas до FunCaptcha, Anti-Captcha может декодировать любой тип captcha. Они даже могут решать Captchas на Javascript. Он также предлагает плагины для таких браузеров, как Google и Firefox.

Цены варьируются в зависимости от типа решаемой CAPTCHA. Для Image Captchas это всего 0,60 доллара за 1000 решенных. ReCaptcha стоит всего 1,98 доллара на 1000 решенных, а FunCaptcha — всего 2 доллара на 1000 решенных. Сотни сотрудников заняты в любое время дня, пытаясь решить CAPTCHA для клиентов по всему миру.Пазлы выполняются от 8 секунд до 64 секунд, в зависимости от типа CAPTCHA.

2Captcha

Еще один отличный сервис по разгадыванию капчи предлагает компания под названием 2Captcha. У этой службы среднее время отклика между получением CAPTCHA и отправкой решения пользователю составляет около 12 секунд. Он также доступен на большинстве языков по всему миру, особенно если это те, на которых программирование доступно для программирования веб-сайтов.Это стоит всего около $ 0,50 за 1000 решенных CAPTCHA, в зависимости от типа. В зависимости от типа CAPTCHA пользователь может в конечном итоге заплатить около 2,99 доллара США за reCAPTCHA. В сети одновременно находится около 1000 сотрудников, которые могут решать запросы. 2Captcha решает эти головоломки с высокой точностью, что очень удобно для пользователей и сотрудников.

Пользователи могут получать свои ответы в виде текстов, поэтому вся необходимая информация всегда у них под рукой. Некоторые из его клиентов — API, php, Microsoft.net и Perl. Эта услуга может работать в режиме реального времени и отлично подходит для всех, кому нужно решать много CAPTCHA в течение дня. Некоторые работники могут даже вычислить около 10 000 CAPTCHA в минуту, в зависимости от опыта. 2Captcha также предлагает отличные условия для своих сотрудников и считается работой с полной занятостью с очень строгими требованиями. Это может коррелировать с успехом 2Captcha. Сотрудники ждут решения CAPTCHA в течение дня, чтобы обеспечить быструю доставку клиентам. Эта услуга может сэкономить клиентам так много времени, решая CAPTCHA быстро, а не вручную.Решение CAPTCHA вручную может занять много времени.

Смерть от Captcha

Death By Captcha — отличный сервис, используемый для решения CAPTCHA и в качестве сервера обхода. Он точно решает любой тип CAPTCHA. Все, что нужно сделать пользователю, — это отправить CAPTCHA, которую нужно решить, и дождаться, пока текст вернется с решением. Он предлагает 1000 CAPTCHA для решения по низкой цене в 1,39 доллара. Как участник со статусом Gold вы будете платить всего 0,99 доллара, что очень много, если решение CAPTCHA — это услуга, в которой вы часто нуждаетесь.Решение появится в приложении или в виде текста всего за 11 секунд. Он также предлагает услуги на нескольких языках, поэтому независимо от того, где вы находитесь в мире, вы можете получить то, что вам нужно, когда дело доходит до решения CAPTCHA.

Веб-сайт также предоставляет актуальные и точные возможности решения. Он может сказать вам, насколько точным было решение, а также среднее время решения за последнюю минуту, пять минут и 15 минут. Счета могут быть открыты бесплатно, и существует множество различных способов оплаты, которые можно использовать со всего мира.Сервис существует уже более девяти лет, что для этого бизнеса — долгий срок. Это также позволяет пользователям решить, хотят ли они создать собственное автоматизированное приложение или уже разработанное приложение. Вам также не придется платить за какие-либо CAPTCHA, которые были решены неправильно, а это означает, что вы гарантированно получите то, что вам нужно, с этой услугой.

Captchatronix

Это еще одна отличная служба автоматического решения CAPTCHA, которую можно найти в Интернете и которая помогает в решении любых типов CAPTCHA, которые вам нужно решить.Captchatronix — это сервис, который известен своей точностью. Фактически, когда вы входите на сайт, вы видите, что они помогли более чем 20 000 клиентов всего за последние 4 года. Этот сервис совместим с Google+, а также с другими сайтами. Captchatronix также может быть интегрирован с инструментами SEO, что может стать отличным дополнением для разработчиков, которые только создают сайт или улучшают свой сайт.

Он идеально подходит для разработчиков, которые заинтересованы в использовании собственных программ вместе с этой службой решения CAPTCHA.На сайте есть отличное и простое в использовании руководство, которое поможет интегрировать этот инструмент с SEO. CaptchaTronix API также использует интерфейс, который легко использовать любому, независимо от того, какой у них опыт веб-разработки или CAPTCHA. Эта программа также совместима с веб-формами, cURL, PHP, Python, Perl, VB.NET и iMacros. Вы можете зарегистрироваться с новой учетной записью или, если у вас есть учетная запись на нескольких веб-сайтах, таких как InstantLinkIndexer.com, TextCaptchaSolver.com, Indexification.com, CatchAllBoxes.com, DomainRanx.com, SerpExplorer.com или InnoCoders.com, вы можете использовать уже существующую учетную запись. Captchatronix также всегда ищет способы улучшить свои услуги и предлагает частые обновления о том, что имеет

5 вещей, которые вам нужно знать об обходе CAPTCHA для веб-скрапинга (обновлено в 2019 г.)

Если вы когда-либо пытались войти на веб-сайт, велика вероятность, что вас попросили ввести некоторые символы, которые нелегко прочитать. Неразборчивые символы называются CAPTCHA.Они немного раздражают пользователей и часто сводят с ума людей, использующих веб-парсеры, поскольку с ними трудно справиться, очищая ботов.

Сегодня мы поговорим о 5 вещах, которые вам нужно знать о CAPTCHA, чтобы помочь вам лучше обходить ее при парсинге веб-страниц.

1. Что такое CAPTCHA?

2. Как работает CAPTCHA

3. Каковы общие типы CAPTCHA

4. Почему веб-сайты применяют CAPTCHA

5.Как работать с CAPTCHA для парсинга веб-страниц

1. Что такое CAPTCHA?

Согласно Википедии, CAPTCHA (полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга, позволяющий различить компьютеры и людей) — это тип теста «вызов-ответ», используемый в вычислительной технике для определения того, является ли пользователь человеком.

Обычно используется в Интернете, особенно при покупке продуктов в Интернете или при входе на веб-сайт.

2. Как работает CAPTCHA

Технология

CAPTCHA основана на тесте Тьюринга, который используется для проверки того, может ли машина мыслить как люди. Цель CAPTCHA — задавать вопросы или решать проблемы, с которыми компьютеры не могут справиться. Обычно он показывает искаженную строку случайных символов или чисел. Это работает, потому что человек, смотрящий на искаженное изображение, может без проблем читать слова, в то время как инструмент соскабливания не распознает их легко.Даже самая сложная автоматизированная система, которая была запрограммирована для сканирования изображения страницы печатного текста и чтения слов на картинке, все еще испытывает трудности с чтением слов, когда слова слишком сильно затемнены или искажены.

3. Каковы общие типы CAPTCHA

CAPTCHA бывает разных размеров и типов. Наиболее распространенными типами CAPTCHA являются CAPTCHA на основе текста, CAPTCHA на основе изображений и CAPTCHA на основе звука.

Текстовый тест CAPTCHA состоит из двух простых частей: случайно сгенерированной последовательности букв и / или цифр, которые появляются в виде искаженного изображения, и текстового поля. Чтобы пройти тест и подтвердить свою личность, просто введите символы, которые вы видите на изображении, в текстовое поле.

Просто показать персонажей для ботов не так уж и сложно. Чтобы повысить сложность, существует математическая CAPTCHA, которая включает в себя базовую математическую задачу с легко читаемыми числами, и 3D CAPTCHA, которая отображает символы с 3D-эффектом.

CAPTCHA на основе изображений обычно предоставляет пользователям изображения объектов, животных, людей или ландшафтов вместо искаженного текста, чтобы отличить человека от компьютерной программы. Пользователи должны выбрать правильные изображения, которые их просят идентифицировать, или перетащить блок в изображение, чтобы сделать его законченным.

CAPTCHA на основе аудио использует случайные слова или числа, взятые из записей, объединяет их и даже добавляет к ним некоторый шум.Пользователи должны вводить слова или числа в записи. Звуковые CAPTCHA сложнее сравнивать с CAPTCHA для контента и изображений, поскольку нелегко позволить парсеру-боту научиться слушать.

4. Почему веб-сайты применяют CAPTCHA

В наши дни вычисления стали повсеместными, а компьютеризированные задачи и услуги стали обычным явлением, поэтому повышенный уровень безопасности стал более важным.Разработка CAPTCHA для компьютеров заключается в том, чтобы гарантировать, что они имеют дело с людьми в ситуациях, когда человеческое взаимодействие имеет важное значение для безопасности, например, при входе на веб-сайт или оплате в Интернете.

CAPTCHA также блокирует спамеров и ботов, которые пытаются автоматически собирать онлайн-данные, пытаются автоматически регистрироваться или использовать веб-сайты, блоги или форумы. Он защищает веб-сайты от переполнения спамом, мошеннических регистраций и других незаконных действий.

5.Как работать с CAPTCHA для парсинга веб-страниц

CAPTCHA может легко сломать настроенные вами сканеры, как только они появятся в процессе извлечения, поэтому работа с ней очень важна для парсинга веб-страниц. Лучший способ справиться с CAPTCHA — это постараться не встретить ее :). Никогда не пытайтесь очистить веб-сайт слишком часто, а действуйте как человек. (У нас есть еще одна статья, в которой рассказывается о том, как избежать блоков во время соскабливания, и вы можете проверить это здесь .)

Но есть еще много CAPTCHA, которых нельзя избежать, например, CAPTCHA на странице входа в систему.В Octoparse вы можете вручную решить CAPTCHA так же легко, как и обычно при просмотре сайта. (Посмотрите пример здесь .)

Для людей, которые кодируют свои собственные скреперы, существует множество решателей CAPTCHA, которые можно интегрировать в их систему скрепинга. Например, Death by CAPTCHA и Bypass CAPTCHA позволяют пользователям подключать сервис через API для автоматического решения CAPTCHA во время процесса парсинга. Эти инструменты решения CAPTCHA могут работать с обычными текстовыми CAPTCHA и даже с reCAPTCHA.При необходимости 2CAPTCHA — отличный поставщик услуг, который поможет вам решить эту проблему.

CAPTCHA может быть головной болью при сканировании веб-страниц. Но не волнуйтесь. С каждым поколением CAPTCHA есть каждое поколение ботов. CAPTCHA стала побежденной с появлением инструментов для очистки и решателей CAPTCHA. Вы можете беспрепятственно выполнять парсинг веб-страниц с помощью этих инструментов.

Автор: Иина Хуанг

Корректура: Изабель Ли

Artículo en español: 5 Cosas que Debes Sabre al Evitar CAPTCHA para El Web Scraping
También puede leer artículos de web scraping en El Website Oficial

20 лучших инструментов для парсинга веб-сайтов для быстрого парсинга сайтов

30 лучших инструментов больших данных для анализа данных

25 приемов для развития вашего бизнеса с помощью извлечения данных из Интернета

Шаблоны для веб-скрапинга на вынос

Видео: Создайте свой первый скребок с Octoparse 8

Advanced noCaptcha & invisible Captcha (v2 & v3) — плагин для WordPress

Показывать noCaptcha или невидимую captcha в форме комментариев (после текстовой области комментария перед кнопкой отправки), контактной форме 7, bbPress, BuddyPress, woocommerce, логине, регистрации, утерянном пароле, сбросе пароля.Также легко реализовать в любом другом виде.

• Разрешить несколько кодов ввода на одной странице.
• Разрешить условный ввод кода для входа (можно указать, после того, сколько неудачных попыток входа будет отображаться капча для входа)

Для Advanced noCaptcha и невидимой Captcha PRO нажмите здесь

Показать noCaptcha на

• Форма комментария (после текстового поля комментария перед кнопкой отправки)
• WooCommerce
• Войти
• Регистр
• Регистрация мультисайтового пользователя
• Забыли пароль
• Сброс пароля
• Контактная форма 7
• Контактная форма FEP
• bbPress Новая тема
• bbPress ответ в теме
• Регистр BuddyPress

Опции

• Вы можете выбрать, какая версия reCaptcha будет использоваться (флажок v2 I’m not robot, v2 invisible или v3)
• Язык можно изменить
• Сообщение об ошибке можно изменить
• Для v2 Я не робот: тема, размер можно изменить.
• Для v2 Invisible: тема, расположение значка можно изменить.
• Для v3: оценка и время загрузки скрипта можно изменить
• Возможность показать / скрыть капчу для авторизованных пользователей
• Captcha покажет, отключен ли также JavaScript (необязательно)

Уведомления о конфиденциальности

• Этот плагин отправляет IP-адрес в Google для проверки ввода пароля. Пожалуйста, прочтите Политику конфиденциальности Google.
• Если вы установите для параметра «Показывать пароль для входа после количества неудачных попыток» значение больше 0 (ноль), то хеш пользователя с IP-адреса будет сохранен в базе данных.После успешного входа в систему хеш этого IP-адреса будет удален.

1. Загрузите «advanced-nocaptcha-recaptcha» в каталог «/ wp-content / plugins /».
2. Активируйте плагин через меню «Плагины» в WordPress.
3. Перейдите на страницу настроек плагина для настройки.

Могу ли я использовать этот плагин для моего языка?

Да. этот плагин готов к переводу. Но если ваш язык недоступен, вы можете сделать его.Если вы хотите помочь нам перевести этот плагин на ваш язык, добро пожаловать.

Могу ли я отображать несколько кодов на одной странице?

Да. Вы можете отображать неограниченное количество капчи на одной странице.

Как загрузить скрипт reCaptcha v3 только когда на этой странице есть форма?

Загрузка скрипта v3 в All Pages help Google для аналитики. Если вы хотите загружать скрипт только тогда, когда на этой странице есть форма, перейдите в Панель управления> Настройки> Дополнительные параметры noCaptcha и невидимые Captcha> Загрузка скрипта v3 и установите «Страницы форм».
Если вы не используете v3, скрипт будет загружаться только тогда, когда на этой странице есть форма. никаких настроек не требуется.

Как установить капчу в контактной форме 7?

Чтобы показать noCaptcha, используйте [anr_nocaptcha g-recaptcha-response]

Как установить капчу в WooCommerce?

Если на странице НАСТРОЙКИ этого плагина выбраны Форма входа, Форма регистрации, Форма утерянного пароля, Форма сброса пароля, они также будут отображать и проверять Captcha в соответствующих формах WooCommerce.

Как войти, если я заблокирован?

Вы можете получить доступ к своему файлу через FTP или файловый менеджер и переименовать папку «advanced-nocaptcha-recaptcha» во что-нибудь другое. Затем войдите как обычно. Затем переименуйте эту папку обратно.

«Advanced noCaptcha & invisible Captcha (v2 & v3)» — это программное обеспечение с открытым исходным кодом. Следующие люди внесли свой вклад в этот плагин.

авторов

6,1,5

• ИСПРАВИТЬ: ошибка в php версии 7.4

6.1.4

• Используйте вкладку навигации для настроек. Удалите лишние пункты меню с боковой панели администратора.
• Ссылка на документацию о том, как получить ключи google reCAPTCHA.
• Увеличьте приоритет ловушки нижнего колонтитула, так как некоторые темы добавляют форму входа / регистрации с более высоким приоритетом.

6.1.3

Добавлен домен
• recaptcha.net.
• Сообщение об ошибке теперь можно перевести в файл.

6.1.2

• Добавить ссылку на страницу с инструкциями по интеграции контактной формы 7 на странице настроек этого плагина.

6.1.1

• домен recaptcha теперь можно изменить в настройках.

Изменен приоритет обработчика сценария нижнего колонтитула

• .
• использует те же настройки, если сеть активирована.
• для cf7, используйте этот плагин captcha вместо cf7 captcha.

5.7.1

5,7

Добавлена ​​функция белого списка IP-адресов
• .
• Исправлена ​​проблема с тайм-аутом Captcha V3.
• Исправлена ​​проблема входа в единую систему обмена сообщениями.

5,6

• Вернуть последнюю проверку в случае повторной проверки.
• Добавить фильтры src скриптов google.
• Custom hook и captcha shortcode теперь поддерживают настройку при входе в систему.

5,5

• Исправление: регистрация на мультисайтовый сайт во время регистрации не удалась из-за двойной проверки.
• Исправление: Ошибка ответа на комментарий из серверной части.

5,4

• Используйте js for loop вместо php for loop
• Используйте number_formate_i18n для преобразования числа с плавающей запятой
• Протестировано до обновления.

5.3

• Исправление: проблема совместимости с reCaptcha v3 и CF7 версии 5.1 и 5.1.1

5,2

• Теперь поддерживает reCaptcha v3 также
• Исправление: невидимая капча иногда не работала
• добавлен фильтр anr_verify_captcha

4,4

• Выпущена версия PRO
• добавлен фильтр anr_verify_captcha_pre
• добавлен фильтр anr_get_option

4,3

• Сбросить капчу при возникновении ошибки проверки CF7
• Изменено Проверено до

4.2

• BuddyPress упомянут в readme
• Контрольная капча WooCommerce иногда не проверяла
• Сбросить капчу при возникновении ошибки оформления заказа WooCommerce
• Если версия WordPress 4.9.0 или выше, то для комментария используется фильтр pre_comment_approved, который теперь может возвращать WP_Error

4,1

• Страница настроек переработана.
• добавлена ​​функция anr_is_form_enabled
• Ошибка Captcha отображается сначала перед ошибкой пароля имени пользователя.Таким образом, если капча не проверена, ошибка пароля имени пользователя не отображается.
• поставить в очередь вход в систему css, только если отображается обычная капча
• Включенные формы, хранящиеся в виде массива в db. ключ массива enabled_forms
• Добавить класс ANR_Settings, удален класс anr_admin_class
• BuddyPress зарегистрировать капчу добавлено

3,1

• Иногда возникает фатальная ошибка, если is_admin возвращает true во внешнем интерфейсе.
• Не показывать капчу при оформлении заказа, если она не отмечена для оформления заказа.

2,8

• Теперь показывать капчу при использовании функции wp_login_form () для создания формы входа.

2,7

• Исправление: не работало снятие флажка страницы настроек.

2,6

• Новое: Показывать капчу после установленных неудачных попыток входа в систему (может не работать, если вы используете форму входа на основе ajax, вернитесь к отображению всегда).
• Исправление: использование устаревшей функции контактной формы 7.

2,5

• Новое: добавлена ​​функция невидимой капчи.
• Исправление: Отображение ошибки ввода кода при загрузке формы входа
• Переместите эту страницу настроек плагина в Настройки

2,4

• Исправление ошибки: WooCommerce lostpassword поврежденная ссылка

2,3

• Исправлена ​​проблема с капчей в форме комментариев.
• Captcha теперь заключена в div-класс anr_captcha_field.
• Тег captcha p формы комментариев удален.

2,2

• Обновление безопасности.
• Исправлена ​​проблема с формой оформления заказа WooCommerce.

2,1

• Добавлена ​​капча в WooCommerce (вход в WooCommerce, регистрация, утерянный пароль, формы сброса пароля).
• Разрешить несколько кодов на одной странице.
• Текстовый домен изменен.
• Исправлена ​​небольшая ошибка.

1,3

• Добавлен новый фильтр «anr_same_settings_for_all_sites». Теперь одинаковые настройки могут использоваться для всех сайтов в Multisite.
• Добавлена ​​форма регистрации многосайтового пользователя.
• Исправлены некоторые ошибки.

1,2

• Теперь размер капчи можно изменить.
• bbPress Добавлена ​​новая тема
• bbPress ответ в теме добавлен
• XMLRPC_REQUEST Проверка
• Исправлены некоторые ошибки.

1,1

Что такое CAPTCHA? — Solve Media

Ну, раз уж вы спросили, CAPTCHA означает « C полностью
A автоматический P ublic T Uring test для определения компьютеров C и
H umans A часть «.С самого начала Интернета люди пытались
злоупотреблять веб-сайтами как для спорта, так и для получения прибыли. Когда злоупотребление стало прибыльным,
масштабы злоупотреблений росли с использованием автоматизированного программного обеспечения (иногда называемого
боты). Чтобы боты не заваливали сайты спамом, мошенническими
регистрации, поддельные заявки на лотерею и другие гнусные вещи, издатели
ответил тестированием пользователей, чтобы узнать, были они людьми или нет.

реализаций CAPTCHA можно найти на более чем 3,5 миллионах сайтов по всему миру,
и люди решают реализации CAPTCHA более 300 миллионов раз
день.

Подумайте о детях!

В настоящее время самой популярной реализацией CAPTCHA является
reCAPTCHA. reCAPTCHA зародилась как альтруистическая попытка использовать
сила коллектива (краудсорсинг) для помощи компьютерам в оцифровке текста.
Короче говоря, некоторые из тех волнистых слов, с которыми вы боролись в прошлом, были
изображения, отсканированные из книг. Однако после приобретения Google в 2009 г.
это краудсорсинговое усилие было перенаправлено, чтобы помочь Google индексировать больше источников
данные для предоставления рекламы для получения дохода.Это отлично подходит для Google
акционеры, но не так уж и приятно для остальных из нас. Совсем недавно Google
начали использовать reCAPTCHA для анализа уличных знаков. Изображений
снятые с камер Google Street View теперь загружаются в систему для добавления данных
в проект Google Maps в виде более точных названий улиц и
Знаки дорожного движения.

Все это увеличивает доход Google и не только.
щурясь для всех нас. Не волнуйтесь, мы в деле и очень быстро растем
быстро.

Смерть от волнистых букв

Самый распространенный и устаревший способ сделать CAPTCHA «более безопасным» — это
затемнить отображаемые буквы с нарастающей серьезностью. Как боты стали
лучше обходить CAPTCHA через OCR, большинство провайдеров ответили
затрудняют чтение головоломок. Этот порочный круг, в свою очередь, сделал его
сложнее для человека (но выгоднее для оптометристов).

Что еще хуже, некоторые провайдеры отображают неизвестные символы, иностранные
языков, и совершенно непонятная «куриная царапина».(Вы знаете, кто вы
сот.)

Альтернативы много

Выберите кошек с картинок, сложите эти числа, решите эту фантазию
уравнение, и даже перевести этот текст — вот некоторые из доступных альтернатив
на рынке сегодня. Конечно, с каждым глупым изменением приходит ухудшение
Пользовательский опыт. Некоторые альтернативы даже предлагают пользователям играть в игры, которые могут
гигантская, небезопасная ошибка, не говоря уже о трудоемкости. Как издатель, CAPTCHA
предназначен для проверки пользователя и предоставления доступа к желаемому контенту.Solve Media
экономит пользователям половину времени и избавляет от неприятностей.

Будьте доступны

Большинство решений CAPTCHA не обеспечивают доступности, что просто ужасно.
Те, кто это делает, обычно плохо справляются с этим. В Solve Media мы используем
ответственность серьезно, и нам сказали, что мы делаем лучшую работу в Интернете на
Это. Тем не менее, мы не удовлетворены. Со временем мы сделаем это еще лучше.

Как мне получить все это и многое другое?

Издатели могут зарегистрироваться
здесь, чтобы использовать платформу CAPTCHA Solve Media.

Рекламодателей интересует
покупка проверяемого взаимодействия с людьми может связаться с нами здесь.

Как работает CAPTCHA | HowStuffWorks

Одно из распространенных приложений CAPTCHA — проверка онлайн-опросов. Фактически, предыдущий опрос Slashdot служит примером того, что может пойти не так, если социологи не используют фильтры в своих опросах. В 1999 году Slashdot опубликовал опрос, в котором посетителей просили выбрать аспирантуру с лучшей программой по информатике.Студенты из двух университетов — Карнеги-Меллона и Массачусетского технологического института — создали автоматизированные программы, названные ботами , для многократного голосования за свои школы. В то время как эти две школы получили тысячи голосов, в других школах было всего по несколько сотен голосов. Если можно создать программу, которая может голосовать в опросе, как мы вообще можем доверять результатам онлайн-опроса? Форма CAPTCHA может помочь предотвратить использование программистами системы опроса.

Регистрационные формы на веб-сайтах часто используют CAPTCHA.Например, бесплатные веб-службы электронной почты, такие как Hotmail, Yahoo! Почта или Gmail позволяют людям бесплатно создавать учетные записи электронной почты. Обычно при создании учетной записи пользователи должны предоставить некоторую личную информацию, но службы обычно не проверяют эту информацию. Они используют CAPTCHA, чтобы помешать спамерам использовать ботов для создания сотен почтовых аккаунтов для спама.

Объявление

Билетные брокеры, такие как TicketMaster, также используют приложения CAPTCHA.Эти приложения помогают предотвратить бомбардировку службы спекулянтами билетов массовыми покупками билетов на крупные мероприятия. Без какого-либо фильтра скальпер может использовать бота для размещения сотен или тысяч заказов на билеты за считанные секунды. Законные клиенты становятся жертвами, когда билеты на мероприятия распродаются через несколько минут после появления билетов. Затем скальперы пытаются продать билеты выше номинальной стоимости. Хотя приложения CAPTCHA не предотвращают скальпирование, они действительно затрудняют скальпирование билетов в больших масштабах.

На некоторых веб-страницах есть доски объявлений или контактные формы, которые позволяют посетителям либо публиковать сообщения на сайте, либо отправлять их непосредственно веб-администраторам. Чтобы предотвратить лавину спама, на многих из этих сайтов есть программа CAPTCHA для фильтрации шума. CAPTCHA не остановит тех, кто намерен опубликовать грубое сообщение или оскорбить администратора, но поможет предотвратить автоматическую отправку сообщений ботами.

Наиболее распространенная форма CAPTCHA требует, чтобы посетители вводили слово или серию букв и цифр, которые приложение каким-либо образом искажало.Некоторые создатели CAPTCHA придумали способ повысить ценность такого приложения: оцифровка книг. Приложение под названием reCAPTCHA использует ответы пользователей в полях CAPTCHA для проверки содержимого отсканированного листа бумаги. Поскольку компьютеры не всегда могут идентифицировать слова при цифровом сканировании, люди должны проверять, что написано на печатной странице. Тогда поисковые системы смогут искать и индексировать содержимое отсканированного документа.

Вот как это работает. Сначала администратор программы reCAPTCHA сканирует книгу в цифровом виде.Затем программа reCAPTCHA выбирает два слова из оцифрованного изображения. Приложение уже распознает одно из слов. Если посетитель вводит это слово в поле правильно, приложение считает, что второе слово, которое вводит пользователь, также является правильным. Это второе слово входит в набор слов, которые приложение будет представлять другим пользователям. Когда каждый пользователь вводит слово, приложение сравнивает его с исходным ответом. В конце концов, приложение получает достаточно ответов, чтобы проверить слово с высокой степенью уверенности.Затем это слово может попасть в проверенный пул.

Звучит много времени, но помните, что в этом случае CAPTCHA выполняет двойную функцию. Он не только проверяет содержание оцифрованной книги, но также подтверждает, что люди, заполняющие форму, на самом деле являются людьми. В свою очередь, эти люди получают доступ к услуге, которую они хотят использовать.

Далее мы рассмотрим процесс создания CAPTCHA.

Diggernaut: документация для метаязыка | Captcha

Обход Captcha

В процессе парсинга вы, вероятно, столкнулись с ограничениями, наложенными веб-мастерами на автоматическое использование веб-сайта.
Ресурсы.Один из таких методов — использование капчи. Capcha — это автоматический тест Тьюринга для определения
если пользователь — человек или робот. Обычно пользователю показывают изображение с буквами и цифрами, а также
система просит ввести эти символы в поле или серию изображений, где пользователь должен
выбирайте только изображения с заранее определенной тематикой. Например, только те, на которых изображены автомобили или дорожные знаки.

Существует множество сервисов и программных продуктов, которые позволяют веб-мастеру вводить капчу на сайте.Наиболее известный
— это сервисы Google ReCaptcha и Funcaptcha. Если Captcha сложна, а наша функция OCR
не поможет вам обойти это, то к вам придут специализированные сервисы с ручным решением CAPTCHA
помощь. Мы реализовали интеграцию с двумя такими сервисами, и ваши диггеры могут легко передать капчу
разрешить эти службы и получить в ответ специальный жетон или распознанные вручную письма
и цифры с картинки в автоматическом режиме.

Чтобы использовать эту функцию, вам необходимо иметь учетную запись в одной из этих служб. Поскольку им платят, вы платите им
заряжает себя, используя свою учетную запись.

Diggernaut — это наш сервис для решения графической капчи на определенных сайтах. Эта услуга бесплатна для всех наших пользователей и не требует
подключение дополнительных услуг.Эта функция доступна для использования только в облаке. В скомпилированных диггерах не работает.
На данный момент решение капчи работает на следующих сайтах: Amazon.

2Captcha — сервис для решения изображения и капчи Google ReCaptcha v2.
Для Google ReCaptcha v2 можно использовать режим «без прокси» (в обычном режиме вы должны использовать собственный защищенный паролем прокси
для парсинга, так как работникам 2Captcha потребуется доступ к веб-сайту с помощью captcha, используя ваш прокси-сервер).Этот режим может быть полезен тем, кто не имеет собственных прокси-серверов и не хочет их использовать,
предпочитая использовать нашу прокси-сеть для парсинга. Пока это единственный сервис для решения Google ReCaptcha v3.

AntiCaptcha — сервис для разгадывания изображения и капчи Google ReCaptcha v2. Для Google ReCaptcha
v2 можно использовать режим «без прокси» (в обычном режиме вы должны использовать собственный защищенный паролем прокси
для парсинга, поскольку работникам AntiCaptcha потребуется доступ к веб-сайту с помощью captcha, используя ваш прокси-сервер).Этот режим может быть полезен тем, кто не имеет собственных прокси-серверов и не хочет их использовать,
предпочитая использовать нашу прокси-сеть для парсинга.

DeathByCaptcha — может делать почти то же самое, что и AntiCaptcha, за исключением режима «без прокси». Также
для этого провайдера мы интегрировали только сервис для Google ReCaptcha v2. Следовательно, если
вы хотите использовать режим «без прокси» или разгадывать графическую капчу — воспользуйтесь сервисом AntiCaptcha.

Команда для разрешения капчи
captcha_resolve может использоваться в контекстах блока или страницы. Процесс полностью автоматизирован
для вас, но поскольку это ручная работа (сторонний процесс разрешения капчи), процесс может длиться
от 20 секунд до 2 минут. По завершении команды результат распознавания (или жетон
для ReCaptcha v2) будут сохранены в
переменная captcha.

Затем эта переменная может быть считана в регистр и отправлена ​​с формой проверки или с запросом на сервер. Ниже
мы даем вам пример того, как правильно закодировать логику работы для разрешения ReCaptcha v2 и
стандартная графическая капча.

Команда использует следующие параметры:

Ниже вы можете увидеть пример того, как легко решить капчу Amazon:

                          # SET VARIABLE ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В КОМАНДЕ WALK
- набор_переменных:
    поле: «повторить»
    значение: "да"
# ОТКРЫТЬ СТРАНИЦУ В РЕЖИМЕ ПОВТОРА (КАК НАМ НУЖНО ПЕРЕЗАГРУЗИТЬ СТРАНИЦУ, ЕСЛИ ЕСТЬ CAPTCHA)
- ходить:
    на: https: // www.amazon.com
    повторение:
    делать:
    # ПЕРЕКЛЮЧИТЕ БЛОК КУЗОВА
    - найти:
        путь: тело
        делать:
        - разобрать
        # ПРОВЕРИТЬ, ЕСТЬ ли CAPTCHA
        - если:
            совпадение: введите символы, которые вы видите на этом изображении
            делать:
            # ЕСТЬ КАПЧА
            - набор_переменных:
                поле: «повторить»
                значение: "да"
            # СОБИРАЙТЕ ВСЕ НЕОБХОДИМЫЕ ПАРАМЕТРЫ СО СТРАНИЦЫ
            # СОХРАНИТЕ ИХ В ПЕРЕМЕННЫЕ
            - найти:
                путь: input [name = "amzn"]
                делать:
                - разобрать:
                    attr: value
                - нормализовать:
                    процедура: urlencode
                - набор_переменных: amzn
            - найти:
                путь: input [name = "amzn-r"]
                делать:
                - разобрать:
                    attr: value
                - нормализовать:
                    процедура: urlencode
                - набор_переменных: amznr
            # ПЕРЕЙТИ К БЛОКУ С КАПЧА ИЗОБРАЖЕНИЕМ
            - найти:
                путь: div.подряд> img
                делать:
                # PARSE URL-адрес изображения
                - разобрать:
                    attr: src
                # ЗАГРУЗИТЬ ИЗОБРАЖЕНИЕ
                - ходить:
                    ценить
                    делать:
                    # ПЕРЕКЛЮЧИТЬСЯ К БЛОКУ С КОДИРОВКОЙ BASE64
                    - найти:
                        путь: imgbase64
                        делать:
                        # СОДЕРЖИТЕ СОДЕРЖАНИЕ И СОХРАНИТЕ ЕГО В ПЕРЕМЕННУЮ
                        - разобрать
                        - набор_переменных: capimg
                        # РЕШИТЬ CAPTCHA
                        - captcha_resolve:
                            провайдер: diggernaut
                            тип: амазонка
                            образ:
                        # ЧИТАТЬ ПЕРЕМЕННУЮ В РЕГИСТР
                        - variable_get: captcha
                        # ЕСЛИ КАПЧА РЕШЕНА
                        - если:
                            совпадение: \ S +
                            делать:
                            # ОТПРАВИТЬ НА СЕРВЕР AMAZON
                            - ходить:
                                на: https: // www.amazon.com/errors/validateCaptcha?amzn=&amzn-r=&field-keywords=
                                делать:
            еще:
            # НЕТ CAPTCHA, ВЫКЛЮЧИТЕ РЕЖИМ ПОВТОРА
            - набор_переменных:
                поле: «повторить»
                значение: "нет"
            # РАЗБОР СТРАНИЦЫ И ПОЛУЧЕНИЕ ДАННЫХ
                         
                     

Рассмотрим случай, когда на какой-то странице используется Google ReCaptcha v2. Мы будем использовать режим «без прокси»:

              # ЗАГРУЗКА СТРАНИЦЫ С CAPTCHA
- ходить:
    на: https: // www.nebraska.gov/sos/corp/corpsearch.cgi
    делать:
    # РАЗРЕШЕНИЕ CAPTCHA
    - captcha_resolve:
        провайдер: антикапча
        тип: proxyless_recaptchav2
        apikey: xxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    - найти:
        путь: тело
        делать:
        # ПРОВЕРИТЬ, ЕСТЬ ЛИ У НАС ТОКЕН В ПЕРЕМЕННОЙ captcha
        - variable_get: captcha
        - если:
            совпадение: \ S
            делать:
            # ТОКЕН в порядке, ФОРМА ОТПРАВКИ
            - ходить:
                кому:
                    сообщение: https: // www.nebraska.gov/sos/corp/corpsearch.cgi
                    данные:
                        поиск: 1
                        keyword_type: все
                        search_type: num_search
                        corpname:
                        acct-num: 1000011010101
                        g-recaptcha-ответ:
                        отправить: отправить
                делать:
                # PARSE PAGE И ИЗВЛЕЧЕНИЕ ДАННЫХ
                 
         

Другой пример для изображения капчи:

                  # ЗАГРУЗИТЬ СТРАНИЦУ С CAPTCHA
- ходить:
    на: https: // eservices.cmcoh.org/eservices/home.page
    заголовки:
        Калитка-Focusedelementid: ''
        Уикет-Аякс: ''
    делать:
    # НАЙТИ ЭЛЕМЕНТ С КАПЧЕЙ ИЗОБРАЖЕНИЯ
    - найти:
        путь: img.captchaImg
        делать:
        # PARSE URL КАПЧА ИЗОБРАЖЕНИЯ
        - разобрать:
            attr: src
        # ЗАГРУЗИТЬ ИЗОБРАЖЕНИЕ В КОДИРОВАНИИ BASE64
        - ходить:
            ценить
            делать:
            - найти:
                путь: imgbase64
                делать:
                - разобрать
                - variable_set: изображение
                # RESOLVE CAPTCHA
                - captcha_resolve:
                    провайдер: антикапча
                    тип: изображение
                    apikey: xxxxxxxxxxxxxxxxxxx
                    образ:
        - найти:
            путь: а.anchorButton
            делать:
            - variable_get: captcha
            - если:
                совпадение: \ w +
                делать:
                # CAPTCHA КАПЧА РАЗРЕШЕНА, И МЫ МОЖЕМ ОТПРАВИТЬ ЕЕ НА СЕРВЕР С ФОРМОЙ
             
         

В некоторых случаях капча может распознаваться неправильно. И если вы его определите, вы можете отправить отчет о неправильно решенном
Captcha с использованием
команда captcha_report.В таких случаях стоимость услуги по разрешению капчи обычно возмещается вам.
заплатил им за работу по разрешению капчи. Но будьте предельно внимательны и не отправляйте такой отчет.
если капча была распознана правильно, в противном случае служба, на которую вы подаете в суд за работу по разрешению капчи
может наложить санкции и ограничения на ваш аккаунт.

                  # ОТКРЫТЬ СТРАНИЦУ С КАПЧЕЙ
- ходить:
    на: https: // www.nebraska.gov/sos/corp/corpsearch.cgi
    делать:
    # RESOLVE CAPTCHA
    - captcha_resolve:
        провайдер: антикапча
        тип: proxyless_recaptchav2
        apikey: xxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    - найти:
        путь: тело
        делать:
        # ПРОВЕРИТЬ, ИМЕЕТ ЛИ captcha VARIABLE TOKEN
        - variable_get: captcha
        - если:
            совпадение: \ S
            делать:
            # ТОКЕН ЕСТЬ, ФОРМА ОТПРАВКИ
            - ходить:
                кому:
                    сообщение: https: //www.nebraska.gov / sos / corp / corpsearch.cgi
                    данные:
                        поиск: 1
                        keyword_type: все
                        search_type: num_search
                        corpname:
                        acct-num: 1000011010101
                        g-recaptcha-ответ:
                        отправить: отправить
                делать:
                - variable_clear: резюме
                - найти:
                    путь: тело
                    делать:
                    # ПРОВЕРИТЬ, ПРИНЯТ ЛИ ТОКЕН CAPTCHA
                    - найти:
                        путь: .g-recaptcha
                        делать:
                        # ЕСЛИ ДАННЫЙ БЛОК СУЩЕСТВУЕТ, ТОКЕН НЕДЕЙСТВИТЕЛЬНО
                        - разобрать:
                            attr: data-sitekey
                        - variable_set: резюме
                    - variable_get: резюме
                    - если:
                        совпадение: \ S
                        делать:
                        # CAPTCHA РАЗРЕШЕНА НЕПРАВИЛЬНО, ОТЧЕТ
                        - captcha_report
                        еще:
                        # CAPTCHA решена правильно, извлечение данных
             
         

Далее мы узнаем, как изменять изображения и сохранять их.

.