验证码分析:图片上有折线,验证码有数字,有英文字母大小写,分类的时候需要更多的样本,验证码的字母是彩色的,图片上有雪花等噪点,因此识别改验证码难度较大。
之前有个爬虫需求,但每次请求都需要进行验证码识别,故需要ocr识别,推荐一个Python免费的验证码识别-ddddocr(谐音带带弟弟OCR)
1 图像采集:就直接通过HTTP抓HTML,然后分析出图片的url,然后下载保存就可以了
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指使用扫描仪或数码相机对文本资料进行扫描成图像文件,然后对图像文件进行分析处理,自动识别获取文字信息及版面信息的软件。一般情况下,对于字符型验证码的识别流程如下:主要过程可以分解为五个步骤:图片清理,字符切分,字符识别,恢复版面、后处理文字几个步骤。通过本章节学习联系搭建OCR环境,使用Tesseract平台对验证码进行识别。
上篇文章我们讲解了验证码识别的最佳解决方案,今天我们把验证码识别的能力,服务化,对外输入一个OCR接口。
当时采用的是pillow+pytesseract,优点是免费,较为易用。但其识别精度一般,若想要更高要求的验证码识别,初学者就只能去选择使用百度API接口了。
暴力破解漏洞的产生是由于服务器端没有做限制,导致攻击者可以通过暴力的手段破解所需信息,如用户名、密码、短信验证码等。暴力破解的关键在于字典的大小及字典是否具有针对性,如登录时,需要输入4位数字的短信验证码,那么暴力破解的范围就是0000~9999。
tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe 下载地址:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr-alt/files/tesse
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。
当我们正讨论如何用AI推动产业升级、改变未来生活时,不法分子也在研究AI技术,并通过各种手段非法牟利。近日,腾讯守护者计划安全团队协助警方打掉市面上最大打码平台“快啊答题”,挖掘出一条从撞库盗号、破解验证码到贩卖公民信息、实施网络诈骗的全链条黑产。而在识别验证码这一关键环节,黑产竟已用上AI人工智能技术。该团伙运用AI技术训练机器,极大提升了单位时间内识别验证码的数量,2017年一季度打码量达到259亿次,且识别验证码的精准度超过80%。借此案件,我们也深入研究AI打码平台黑产领域,对其犯罪模式进行剖析。
在Python爬虫中,或者使用POST提交的过程中,往往需要提交验证码来验证,除了人工打码,付费的api接口(打码接口),深度学习识别验证码,当然还有适合新人使用的OCR验证码识别库,简单的验证码是可以完全实现自动打码的,比如下面本渣渣分享的通用验证码自动识别库:ddddocr(带带弟弟OCR)!
如果你是一个数据挖掘爱好者,那么验证码是你避免不过去的一个天坑,和各种验证码斗争,必然是你成长的一条道路,接下来的几篇文章,我会尽量的找到各种验证码,并且去尝试解决掉它,中间有些技术甚至我都没有见过,来吧,一起Coding吧
前短时间夜幕团队的哲哥带来一个强大的库,一个验证码识别库 ddddocr,小编第一时间看到后就收藏了,最近有空就找了一个例子来试试。
通用验证码识别OCR https://github.com/sml2h3/ddddocr
某次测试中遇到了汉字点选的验证码,看着很简单,尝试了一下发现有两种简单的识别方法,终于有空给重新整理一下,分享出来。
tessercat下载地址:https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ //请依据自己的操作系统下载exe文件安装
对于web应用程序来讲,处于安全性考虑,在登录的时候,都会设置验证码,验证码的类型种类繁多,有图片中辨别数字字母的,有点击图片中指定的文字的,也有算术计算结果的,再复杂一点就是滑动验证的。诸如此类的验证码,对我们的系统增加了安全性的保障,但是对于我们测试人员来讲,在自动化测试的过程中,无疑是一个棘手的问题。 1、web自动化验证码解决方案 一般在我们测试过程中,登录遇到上述的验证码的时候,有以下种解决方案: 第一种、让开发去掉验证码 第二种、设置一个万能的验证码 第三种、通过cookie绕过登录 第四种、自动识别技术识别验证码 2、自动识别技术识别验证码 前三种解决方案,想必大家都比较了解,本文重点阐述第四种解决方案,也就是验证码的自动识别,关于验证码识别这一块,可以通过两个方案来解决, 第一种是:OCR自动识别技术, 第二种是:通过第三方打码平台的接口来识别。 OCR识别技术 OCR中文名称光学识别, tesseract是一个有名的开源OCR识别框架,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本,可以不断训练自己的识别库,使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要,还可以以它为模板,开发出符合自身需求的OCR引擎。那么接下来给大家介绍一下如何使用tessract来识别我们的验证码。 关于OCR自动识别这一块,需要大家安装Tesseract,并配置好环境,步骤如下 1)、安装tesseract 适用于Tesseract 3.05-02和Tesseract 4.00-beta的 Windows安装程序下载地址:github.com/UB-Mannheim… 2)、加入培训数据 tesseract 默认只能识别英文,如果您想要识别其他语言,则需要下载相应的培训数据 下载地址:github.com/tesseract-o… 下图为中文数据包 我们只做中文,暂时下载一个中文的文字训练数据就可以 ,然后将.traineddata文件复制到安装之后的’tessdata’目录中。C:\OCR\Tesseract-OCR\tessdata 3)、配置环境变量 要从任何位置访问tesseract-OCR,您可能必须将tesseract-OCR二进制文件所在的目录添加到Path变量中C:\OCR\Tesseract-OCR。 安装后tesseract之后 ,并不能直接在python中使用,我们要想在python中使用,需要安装pytesseract模块我们可以通过 pip 安装 pip install pytesseract python中识别验证码图片内容 安装好后。找一张验证码图片,如下图(命名为test.jpg),放在当前python文件同级目录下面, 使用 PIL中的Image中的open方法打开验证码图片,调用pytesseract.image_to_string方法,可以识别图片中的文字,并且转换成字符串,如下面代码所示。 import pytesseract from PIL import Image pic = Image.open(‘test.jpg’) pic 为打开的图片,lang指定识别转换的语言库 text = pytesseract.image_to_string(pic,lang=‘chi_sim’) print(text) 通过上述方法能识别简单的验证码,但是存在一定的问题,识别的精度不高,对于一些复杂一点,有干扰线的验证码无法正确识别出结果。 接下来给大家介绍一下第二种识别的方案,第三方的打码平台识别 打码平台识别验证码 第三方的打码平台相对于OCR来讲,优势在于识别的精准度高,网络上的第三方打码平台很多,百度随便一搜就有几十个,这个给大家列举几个,如下所示: 网络上的第三方打码平台众多,这里小编选择超级鹰这个第三方的平台来给大家做演示。 首先登录我们需要注册登录超级鹰这个网站 www.chaojiying.com,进入之后我们找到python对应的开发文档并下载, 下载开发文档 下载之后解压缩,得到如下文件 第三方打码平台的接口分析 我们打开chaojiying.py这个文件后,会发现这个文件中给出了的接口非常简单,如下所示 首先第一步创建一个用户对象:三个参数(账号,密码,软件ID),账号密码就是该网站的账号密码,那么软件ID呢?软件ID我们可以在用户中心找到软件ID,然后进去点击生成一个软件ID(如下图), 第二行代码就是打开一个要识别的验证码图片,并读取内容, 第三行,调用PostPic方法识别验证码,两个参数(验证码图片内容,验证码类型),关于验证码类型,请参考该网站的价格体系(如下图),根据验证码类型选择对应的数值传入。 结果提取: PostPi
captcha-killer要解决的问题是让burp能用上各种验证码识别技术!插件当前针对的图片类型验证码,其他类型当前不支持。captcha-killer本身无法识别验证码,它专注于对各种验证码识别接口的调用。
今天你要学习的验证码采用通过第三方AI平台开放的OCR接口实现,OCR文字识别技术目前已经比较成熟了,而且第三方比较多,今天采用的是百度的。
黑科技?还是黑代码? 我感觉这个看在你用啥,对不对?反正我用来(* * * * ) 你懂得
图片验证码采用加干扰线、字符粘连、字符扭曲方式来增强识别难度,对于以上类型的验证码均不支持。 支持的弱验证码如下:
思路: 由于验证码不是图片,需要用到selenium进行截取验证码,然后通过ddddocr识别数字
https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/
不少网站在用户登录、用户提交信息等登录和输入的页面上使用了验证码技术。验证码技术可以有效防止恶意用户对网站的滥用,使得网站可以有效避免用户信息失窃、保证网站稳定安全性。
上一篇基础篇: https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/90082023
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
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。
各位在企业中做Web漏洞扫描或者渗透测试的朋友,可能会经常遇到需要对图形验证码进行程序识别的需求。很多时候验证码明明很简单(对于非互联网企业,或者企业内网中的应用来说特别如此),但因为没有趁手的识别库,也只能苦哈哈地进行人肉识别,或者无奈地放弃任务。在这里,我分享一下自己使用Python和开源的tesseract OCR引擎做验证码识别的经验,并提供相关的源代码和示例供大家借鉴。 一、关于图形验证码识别与tesseractOCR 尽管多数图型验证码只有区区几个数字或字母,但你可能听说了,在进行机器识别的过程
本文介绍了自动化测试如何解决验证码的问题。首先介绍了验证码的作用,然后列举了三种处理验证码的方法,分别是去掉验证码、设置万能码和验证码识别技术。最后还介绍了一种记录cookie的方法,可以用于UI自动化测试。
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别,它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ,所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式,使用 PIL 库之后,能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式;
在对接之前,我们先看一下识别效果,可见效果一般,存在个别识别不出来,又因为需要付费于是不考虑
人机验证服务是突破传统验证码的人机识别产品,通过对用户的行为数据、设备特征与网络数据构建多维度数据分析,可以对风险设备使用、模拟行为、暴力重放等攻击进行综合判决,解决企业账号、活动、交易等关键业务环节存在的欺诈威胁问题。早期的验证码通常是一串非常简单的形状标准的数字,经过长期发展,形式越来越多样化,现在简单的数字英文验证码已经很容易被机器读取破解,复杂的验证码设计得愈发反人类。不过得益于机器学习,尤其是深度学习的进步,很多学者和技术大牛都这方面有了一些研究成果,本文将对已有的一些人机验证绕过技术进行总结。
爬虫,作为一种自动化数据抓取工具,在信息收集、数据分析、市场调研等领域发挥着重要作用。然而,随着网站反爬技术的不断升级,爬虫开发也面临着诸多挑战。本文旨在深入浅出地介绍爬虫技术的基础、常见问题、易错点及其规避策略,并通过代码示例加以说明,帮助初学者和进阶开发者更好地利用爬虫解决问题。
我们要先安装PIL:pip install Pillow-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl PIL的open()函数用于创建PIL图像对象 下面开始进行测试:
本文讲述如何通过对比学习算法实现手写数字识别,并使用一个基于SVM的算法进行测试。通过对比不同算法的效果,得出结论:使用基于SVM的算法可以较好地识别手写数字。
验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。
概要:在爬虫中我们时常会碰见登录时候需要识别验证码的问题, 当然,验证码有很多,本篇文章只说最普通的图片验证码。 1、首先需要下载OCR OCR,光学字符识别,作用是通过扫描图片,将其转换为文本。 百
目前,许多网站采取各种各样的措施来反爬虫,其中一个措施便是使用验证码。随着技术的发展,验证码的花样越来越多。验证码最初是几个数字组合的简单的图形验证码,后来加入了英文字母和混淆曲线。有的网站还可能看到中文字符的验证码,这使得识别愈发困难。
能提取图片中的文字的技术,将图片翻译成文字的技术一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition) 简写为OCR。而tesseract是一个OCR库,由谷歌赞助,是一个比较优秀的图像识别开源库。它具有很高的识别度,也具有很高的灵活性,可以通过训练识别任何字体。 tesseract库的官方文档
可能你对这个名字比较陌生,但是肯定见过类似的验证码,比如 12306 就是典型的点触验证码。
目前,很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录,采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种,最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码,滑动验证码等。图片验证码越来越高级,识别难度也大幅提高,就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
验证码,全称为“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”,即全自动区分计算机和人类的图灵测试,Captcha。早在上个世纪90年代,为了防止恶意的网络机器人行为,像邮件轰炸、暴力破解密码等,验证码应运而生。
前阵子用python弄个登录器,需要填写简单验证码的,想通过ocr的方式进行识别,所以搜索了一番,发现了个比较有用的库——ddddocr,戏称带带弟弟ocr。
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别(Optical Character Recognition),简写为OCR。实现OCR的库不是很多,特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒(需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等),并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库:Tesseract。
最近在抓取亚某逊的时候, 除了随机请求头之外, 还有时不时出现的验证码页面, 原来换个ip还可以, 但是时间长了, 出现的越来越频繁, 所以这次就来彻底解决这个验证码的问题
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;
(1)图像验证码:这是最简单的一种,也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
来源:http://www.hi-roy.com/2017/09/19/Python验证码识别
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