使用 LeanCloud 的 REST API 来自定义短信验证码相关功能,不再需要臃肿的 SDK 。
思路就是:爬取网页,获取图片,将图片加载到本地,然后再用第三方识别出来,马上开干。
验证码作为一种人机识别手段,其终极目的,就是区分正常人和机器的操作。 区分人机行为的作用不言而喻。互联行为的注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景,都有被机器刷造成各类损失的风险,如果不对各类机器垃圾的行为加以防范,灌水内容、垃圾注册、恶意登录、刷票、撞库、活动作弊、垃圾广告、爬虫、羊毛党等用户行为一旦发生,将对产品自身发展、用户体验造成极大的影响。
云南区块链商户平台是全省统一区块链服务平台。依托于云南省发改委、阿里云及蚂蚁区块链的国内首个省级区块链平台——云南省区块链平台同步上线,助力数字云南整体升级。
1.生成工具类; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.FileOutputStream; import java.util.Random; import javax.imageio.ImageIO; /** * 登陆图形验证码生成工具类 * @author JiangYu */ public
在越来越注重用户体验的趋势下,验证码作为一种自打诞生以来就被贴上“多余”标签的产品,更应该给用户提供良好的体验。本文以滑动验证码作为切入点,分析了验证码可能存在的性能问题,并通过资源合并、DOM操作优化和选择性内联打包等方式有效减少页面加载时间。同时本文总结了移动端组件化适配容易遇到的问题,并提供了规范化的解决方案。希望本文能给前端做性能优化的同学提供一些不一样的实践思路。
dddocr是一个基于深度学习的OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)库,用于识别图片中的文字。它可以识别各种类型的文字,包括印刷体、手写体、表格、条形码等。dddocr库使用了深度卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等先进的模型,具有较高的准确性和稳定性。
拼图滑动验证码的纯前端简单实现,重要部分都已标注注释,如果需要配合后端可以参考此思路,后端处理图片生成一个带缺口的背景图与一个符合缺口的拼图,并将取得拼图块的位置记录到SESSION,将图片与拼图传给前端展示,当用户拖动并松开鼠标后将鼠标轨迹与停留位置发送到后端,后端从SESSION中取得位置信息并与前端传递的位置进行对比,有需要的话可以分析此用户轨迹用以区分人机,如果位置偏差小于一定阈值则认为拼图成功。
如今,打开一些网站,发现阅读文章前,先要关注公众号,获取验证码,才能解锁文章,这波操作虽然有点“流氓”,但是白嫖的适当付出一点也没有什么,毕竟写文章输出是真的费时间,尊重作者的劳动成果.
我们可以在根文件目录下的 “application/config/autoload.php” 文件中进行设置自动加载。
验证码通常用于网站的登录,以区分是否是人类的行为还是机器的行为。启用验证码是反爬虫、反黑客的常用手段之一。然而,随着技术的不断进步,特别是machine learning的发展,普通的验证码识别也不是很复杂的事情。
博主今年第一次参加国考,也是第一次感受到了,想交个钱还要排队,于是我开发出了这个一键自动登录脚本,可以免去账号密码还有验证码的识别,减少了重复输入验证码的时间,本次采用Devchat协助开发,事半功倍,以下是成品演示效果
今天,我们来总结下我们平常使用的工具函数,希望对大家有用。 1、封装fetch 「源码:」 /** * 封装fetch函数,用Promise做回调 * @type {{get: (function(*=)), post: (function(*=, *=))}} */ const fetchUtil = { get: (url) => { return new Promise((resolve, reject) => { fetch(url, {
在前一章中,我们已经成功尝试分析 Ajax 来抓取相关数据,但是并不是所有页面都可以通过分析 Ajax 来完成抓取。比如,淘宝,它的整个页面数据确实也是通过 Ajax 获取的,但是这些 Ajax 接口参数比较复杂,可能会包含加密密钥等,所以如果想自己构造 Ajax 参数,还是比较困难的。对于这种页面,最方便快捷的抓取方法就是通过 Selenium。本节中,我们就用 Selenium 来模拟浏览器操作,抓取淘宝的商品信息,并将结果保存到 MongoDB。
WebDriver.Chrome自带的方法只能对当前窗口截屏,且不能指定特定元素。若是需要截取特定元素或是窗口超过了一屏,就只能另辟蹊径了。
在我们进行自动化测试的过程中,免不了要在登录时遇到验证码,很多时候我们都是只能找开发要万能验证码或者暂时关闭验证码这个功能,但是有时候我们必须要验证码是否能够正常生成,所以在这个时候,我们需要做的就是输入验证码,但是验证码这个东西是随机生成的,不是每一次都一样,所以我们还是需要识别然后输入,脚本是没有眼睛的,只能通过代码来进行识别,所以本文就来给大家介绍一下如何使用Python来轻松识别数字验证码。
1.背景介绍 团队开发的项目,前端基于Bootstrap+AngularJS,后端Spring MVC以RESTful接口给前端调用。开发和部署都是前后端分离。项目简单部署图如下,因为后台同时采用微服
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当爬虫在模拟登录的时候,主流采用2种手法,模拟浏览器操作和协议破解。都会遇到的问题是,验证码的答案即使是通CNN或者OCR或者打码平台获得,如何提交呢?恐怕不少同学会说,提交还用说?
短信验证码只做了手工测试,当时想的是短信验证码需要一台手机,并且能够发送验证码,由于当时没有做移动端的任何测试,考虑到成本问题只能在自动化测试是放弃这种登录验证方式,只保证功能在手工测试时正常通过;
i-am-a-bot是一款基于多个大语言模型的验证码安全评估工具,该工具提供了一个使用了多模态大语言模型(LLM)的自动化解决方案,可以帮助广大研究人员测试各种类型验证码机制的安全性。
图片验证码是为了防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水等才出现的,但是你有没有想过,你的图形验证码竟然可能导致服务器的崩溃?
为了防止恶意软件对“登录”等需要验证码的功能进行暴力破解,网站通常会使用验证码来增加安全性。验证码通常由一些经处理后的不规则的数字,字母及线条组成,其中线条是为了防止机器人解析验证码的真实内容。这个案例用的知识比较基础,需要用到servlet、Ajax、awt来实现。效果如下图所示,鼠标在输入框失去焦点时,触发校验函数进行验证:
前面为了方便我们只是简单实现了基本业务功能的增删改查,但是登录功能还没有实现,而登录又是系统所必须的,得益于 ASP.NET Core的可扩展性因此我们很容易实现我们的登录功能。今天我将带着大家一起来实现下我们的ASP.NET Core2.2开发的CMS系统的登录及验证码功能。如果你觉得文中有任何不妥的地方还请留言或者加入DotNetCore实战千人交流群637326624跟大伙进行交流讨论吧!
验证码实际上和谜语有点像,分为谜面和谜底。谜面通常是图片,谜底通常为文字。谜面用于展现,谜底用于校验。
前言: 关于kaptcha简介以及spring整合kaptcha,我在另一篇文章中已详细讲解,请参考:spring整合kaptcha验证码。 本文将介绍springboot整合kaptcha的两种方式。 开发工具及技术: 1、idea 2017 2、springboot 2.0.2 3、kaptcha 正式开始: 方式一:通过kaptcha.xml配置 1、用idea新建一个spring Initializr 2、添加kaptcha的依赖: <d
reCaptcha是Google公司的验证码服务,方便快捷,改变了传统验证码需要输入n位失真字符的特点。reCaptcha在使用的时候是这样的:
目前正在做毕业设计,一个关于校园服务的app,我会抽取已完成的相关代码写到文章里。一是为了造福这个曾经帮助过我的社区,二是写文章的同时更能巩固相关知识的记忆。
在前面的几篇文章中,有给大家推荐一个开源的项目用来实战练习,不管是职场小白用来做转行的项目实战,还是入行后想提升技能,做自动化,这个项目都是非常合适的选择。
爬虫是 Python 的一个常见应用场景,很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候,你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下,你该如何应对呢?本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。
本文深入探讨了使用Selenium库进行网页自动化操作,并结合2Captcha服务实现ReCAPTCHA验证码的破解。内容涵盖Selenium的基础知识、验证码的分类、2Captcha服务的使用,以及通过实例进行的详细讲解,最后对实践进行总结和优化思考,为读者提供了一条完整的验证码破解实践路线图。
如同桌面端一样,在国内做web 移动开发的话肯定得考虑下移动端占有率靠前的几个国产浏览器的一些适配工作。好在当前移动端浏览器都是wekit 内核一霸天下,单从这个角度看兼容工作相对于桌面的百花齐放舒服了不少。 数据就不罗列了,目前移动端国产浏览器的占有率上是UC 跟QQ 浏览器这对基佬,所以做前端肯定优先考虑这二货。下面就说下移动端UC /QQ 浏览器的部分私有Meta 属性,都来自其开发者文档(UC开发者中心,左下一doc文档,QQ浏览器)。 UC 浏览器的部分私有Meta 属性 设置屏幕方向为横屏还是竖
首先介绍一下开源验证码:EasyCaptcha,在Gitee中star达到1.5k,非常受大家欢迎。介绍中详细介绍了如何使用,上手简单,对于小白非常友好!如下图所示:
验证码在我们实际的生活场景中非常常见,可以防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水、刷注册等等。现在的网站基本都有使用验证码来对用户的行为进行验证。从简单的文字验证码、图片验证码、滑动验证码、图片选择验证码等,验证码一直在进化,在和“黑恶势力”做斗争。Google 验证码是 Google 提供的一项免费的验证码服务,接入非常简单,推荐用它来替换传统的图片验证码。
如果手动输入验证码肯定来不及的或达不到预期要求,这里就需要自动登录,这就意味着需要破解验证码。
OCR,即Optical Character Recognition,光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程,对应图形验证码来说,它们都是一些不规则的字符,这些字符是由字符稍加扭曲变换得到的内容,我们可以使用OCR技术来讲其转化为电子文本,然后将结果提取交给服务器,便可以达到自动识别验证码的过程。
前几天在Python最强王者群【鶏啊鶏。】问了一个Python网络爬虫的问题,这里拿出来给大家分享下。
首先从前端开始进行分析,进入到登录页面,打开开发者工具(f12),找到 network,f5 刷新一下页面,然后,筛选一下,筛选内容为 Fetch/XHR:
毕业设计做了一个简单的研究下验证码识别的问题,并没有深入的研究,设计图形图像的东西,水很深,神经网络,机器学习,都很难。这次只是在传统的方式下分析了一次。 今年工作之后再也没有整理过,前几天一个家伙要这个demo看下,我把一堆东西收集,打包给他了,他闲太乱了,我就整理记录下。这也是大学最后的一次作业,里面有很多记忆和怀念。 这个demo的初衷不是去识别验证码,是把验证的图像处理方式用到其他方面,车票,票据等。 这里最后做了一个发票编号识别的的案例: 地址:http://v.youku.com/v_show
地址:http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html
登陆界面最直接的就是密码爆破,上面说的那些漏洞我也说了,很难遇到!而对于爆破最重要的不是用的哪个工具,而是字典好不好,这里用的bp!
2 自己通过切图,再结合图片识别的库,去识别验证码... 简单的验证码识别率还可以,但是复杂的验证码需要训练(机器学习), 难度大
我们打开若依项目的登陆页面,看到有一个验证码功能,点击一下这个验证码,还会进行变换验证码,那么这个逻辑是咋实现的;
网站为了防止用户利用机器人自动注册、登陆和灌水,都会采用验证码技术。验证码技术其实就是把一串随机的数字生成图片,在图片中添加一些干扰元素,用户采用肉眼识别输入验证码,给后台提交数据完成验证。接下来就来讲解一下如何利用JavaScript制作网页随机验证码。
这是「进击的Coder」的第 634 篇技术分享 作者:崔庆才 前面的文章我们介绍过 ReCaptcha 的模拟点击破解教程,但除了 ReCaptcha,还有另外和 ReCapacha 验证流程很相似的验证码,叫做 HCaptcha。 ReCaptcha 是谷歌家的,因为某些原因,咱们国内是无法使用 ReCaptcha 的,所以有时候 HCaptcha 也成了一些国际性网站的比较好的选择。 那今天我们就来了解下 HCaptcha 和它的模拟点击破解流程。 HCaptcha 我们首先看看 HCaptcha
还记得前一阵某小盆友拿过来一个全是图片的ppt,让我把里面的文字给抠出来(我当时很震惊!!!),随后在网上随便找了个OCR的在线文档转换软件,就给转过来了——这里面用到的技术就是OCR文字识别,所以本篇就带大家宏观上了解一下文字识别的技术方案与实现过程。
嗨,我是小魔童哪吒,咱们上次分享的GO 中 defer 的实现原理,再来回顾一下吧
本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码,其基于 TensorFlow 框架。它封装了非常通用的校验、训练、验证、识别和调用 API,极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力。
今天要搞定的验证码属于现在使用非常多的验证码的一种类型---极验证滑动验证码,关于这个验证码的详细说明查阅他的官网,https://www.geetest.com/ 把验证码做到这个地步,必须点赞了。
何谓“真实场景”,意即图片验证码来源于实际的数据采集过程中遇到的网站,对图片验证码的识别训练工作也是出自于真实的环境。而非像很多文章用一个验证码库生成好几万个验证码图片样本,然后用一个CNN或LSTM模型,把数据扔进去跑。
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