图形验证码的破解与设计
图片验证码识别原理
图片验证码识别原理
图片验证码识别是指通过计算机技术识别出图片中所包含的验证码内容。
其原理基于图像处理和机器学习算法。
以下是图片验证码识别的一般步骤：
1. 预处理：对验证码图片进行预处理，如去噪、二值化、灰度化等操作，以便后续处理。
2. 分割字符：对预处理后的验证码图片进行字符分割，将每个字符单独提取出来，以便后续识别。
3. 特征提取：对每个字符进行特征提取，通常使用的方法是将字符转化为数字矩阵表示或提取轮廓等特征。
4. 建立模型：使用机器学习算法建立验证码字符识别模型，常用的算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
通过将提取的特征与模型进行训练和学习，使得模型能够准确地识别不同的字符。
5. 验证码识别：将待识别的验证码字符经过预处理、分割和特征提取后，输入建立好的模型进行识别，输出对应的字符。
6. 后处理：对识别得到的字符进行后处理，如去除噪声、纠正错别字等操作，以提高识别的准确性。
图片验证码识别在实际应用中面临着一些挑战，如干扰线、噪声、扭曲等干扰，需要通过优化算法和模型来提高识别准确性。
此外，为了防止机器自动化攻击，验证码图片的设计也会进行不断的升级和改进。
基于深度学习的验证码破解技术分析
基于深度学习的验证码破解技术分析随着互联网的发展，验证码逐渐成为了网站和应用程序的必备安全机制。
在保障用户信息安全的同时，验证码也给诸多工程师带来了挑战。
传统的验证码破解方法主要是利用机器学习算法以及OCR（光学字符识别）的方式进行攻击，但随着深度学习技术的发展，基于深度学习的验证码破解技术越来越成为一种新的选择。
本文将详细探讨基于深度学习技术的验证码破解方法，并分析其优劣势以及应用领域等方面的内容。
基于深度学习的验证码破解方法基于深度学习的验证码破解方法主要基于卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）的原理，通过训练模型，识别验证码中的文字。
下面对这两种网络进行详细解析：1.卷积神经网络卷积神经网络（CNN）通过建立多层卷积模块，可以有效处理图像数据并提取出关键特征。
由于验证码破解通常需要处理的是一个图像，因此CNN是一种比较适用的网络结构。
在验证码识别中，CNN的建模过程通常分为四个步骤：（1）图像预处理将验证码进行图像预处理，包括灰度化、二值化等操作。
（2）卷积操作卷积操作是CNN的核心部分。
在输入层上进行滤波操作，提取出特征图像，然后逐层进行卷积操作，从而获得越来越复杂的模型。
（3）全连接层全连接层是用于将前面层卷积所提取出的特征图像进行分类的网络结构。
在训练过程中，可以设计多个全连接层，每个层输出不同类别的概率。
（4）输出层输出层是用于展示分类结果的层，展示分类结果的同时可以计算误差，进行反向传播。
2.循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种适用于处理序列化数据的网络结构。
在验证码破解当中，RNN无法直接处理整张验证码图像，但可以将验证码分割成若干部分，然后对每部分进行训练，最终将分割好的结果合并在一起。
与CNN不同，RNN具有记忆单元的结构，可以很好地解决序列化数据中长序列依赖关系的问题。
在RNN模型的训练过程中，需要将前一时刻的状态记录下来，然后将其作为下一时刻的输入。
在这样的结构下，可以很好地实现多个时间点之间的数据共享和序列化数据的自动编码。
图形验证码原理
图形验证码原理
图形验证码是一种常用的验证方式，用来判断网站或应用程序的用户是否为真实用户而非机器人。
它的原理是通过展示给用户一个包含一定规则的图形或图像，要求用户根据特定的规则进行判断或操作，以验证用户的身份。
一种常见的图形验证码是要求用户识别并选择指定类别的图像，比如选择所有包含车辆或交通信号灯的图像。
这种验证码的目的是通过识别真实世界中的对象，来区分人类用户和机器人。
这样一来，只有具备人类视觉识别能力的用户才能成功通过验证码。
还有一种常见的图形验证码是要求用户识别图像中的文字或数字，并将其输入到相应的文本框中。
这种验证码的难度通常较低，要求用户识别出简单的文字或数字，以验证用户是真实用户而不是自动化程序。
图形验证码的设计中通常会采取一些技巧来增加安全性，防止机器人通过暴力破解或自动化算法绕过验证码。
比如，验证码图像可能会通过扭曲、干扰线、干扰点等方式，增加识别难度。
此外，验证码图像每次生成都会随机选择，使得攻击者难以事先准备对应的验证结果。
总之，图形验证码通过提供给用户一些视觉难题或识别任务，来验证用户的真实性。
它是一种有效的防止机器人或恶意程序攻击的方式，被广泛应用于各类网站和应用程序中。
Python网络爬虫中的像识别与验证码破解
Python网络爬虫中的像识别与验证码破解Python网络爬虫中的图片识别与验证码破解Python网络爬虫是一种自动化获取互联网页面数据的工具，然而在进行数据爬取时，往往会遇到验证码这一关。
验证码通常通过图片形式呈现，为了防止恶意爬取和机器人攻击。
本文将介绍在Python网络爬虫中如何进行图片识别与验证码破解的技术。
一、验证码的作用与类型简介验证码（CAPTCHA，全自动区分计算机和人类的公开图灵测试）主要用于区别真实用户和机器人，根据其形式和特点，验证码分为以下几种类型：1. 图片验证码：通过图片形式展示的验证码，常见的有数字、字母、汉字、图形等。
2. 文字验证码：通过文本形式展示的验证码，需要用户输入指定的文字或数字。
3. 声音验证码：通过声音形式展示的验证码，需要用户听取验证码并输入。
二、Python图像处理库与机器学习算法在进行图片识别与验证码破解之前，我们需要使用Python图像处理库和机器学习算法来实现相关功能。
常用的Python图像处理库包括PIL（Python Imaging Library）和OpenCV（Open Source ComputerVision Library），机器学习算法中常用的有卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）等。
三、图片验证码的识别与破解针对图片验证码的识别与破解，我们可以分以下几个步骤进行：1. 图片预处理：导入图片验证码并将其转化为灰度图像，去除噪声和干扰，提高图像质量。
2. 分割字符：对预处理后的图像进行字符分割，将每个字符单独提取出来，形成字符图像序列。
3. 特征提取：对字符图像序列进行特征提取，常用的方法有灰度直方图、图像边缘、图像梯度等。
4. 模型训练与预测：使用机器学习算法（如CNN、SVM等）对提取的特征进行训练，并预测验证码中每个字符的结果。
5. 文本合并与输出：将预测结果进行合并，并输出识别出来的验证码。
四、应用案例以下是一个示例，演示如何使用Python进行图片验证码的识别与破解：```pythonimport PILfrom PIL import Imageimport pytesseractdef image_to_text(image_path):im = Image.open(image_path)text = pytesseract.image_to_string(im)return textimage_path = 'captcha.png'text = image_to_text(image_path)print(text)```通过上述代码，我们可以将指定路径下的验证码图片进行识别，并将结果打印输出。
php滑块验证码破解原理
php滑块验证码破解原理
PHP滑块验证码通常用于识别用户是否为真实用户而不是自动
化程序。
其原理是通过JavaScript生成一个滑块，用户需要拖动滑
块到特定位置才能通过验证。
具体来说，PHP滑块验证码破解原理
主要包括以下几个方面：
1. 图像识别，滑块验证码的背后通常是一张包含了滑块和背景
的图片。
破解者可以使用图像识别技术，通过分析图片的像素信息、颜色分布等特征来识别滑块的位置，从而模拟用户的操作。
2. 模拟用户行为，破解者可以通过模拟用户在网页上的操作，
使用自动化脚本来尝试不同的拖动位置，以找到正确的滑块位置。
3. 分析验证码生成算法，破解者可以分析滑块验证码生成的算法，尝试推导出滑块的位置和验证逻辑，从而编写程序来自动化破
解过程。
4. 滑块位置信息泄露，有时候滑块验证码的验证逻辑可能存在
漏洞，导致滑块的位置信息可以通过网络请求或者其他方式泄露，
破解者可以利用这些信息来绕过验证码验证。
需要注意的是，破解滑块验证码属于违法行为，并且对网站的安全性造成严重威胁。
因此，作为开发者，应当不断改进滑块验证码的设计，增加破解的难度，以保护用户和网站的安全。
基于机器学习的验证码识别与破解技术研究
基于机器学习的验证码识别与破解技术研究随着信息技术的快速发展，验证码（CAPTCHA）作为一种人机交互界面的重要组成部分，被广泛应用于防止恶意软件自动化操作、保护用户隐私和增强网络安全。
然而，验证码识别与破解技术的进步也给恶意软件提供了突破的机会。
因此，基于机器学习的验证码识别与破解技术研究成为当前亟待解决的挑战之一。
在本文中，我们将探讨基于机器学习的验证码识别与破解技术，并介绍其背景、方法和应用前景。
文章分为以下几个部分进行阐述。
第一部分，我们将介绍验证码的背景和意义。
验证码是一种由服务器生成的随机字符或图像，要求用户通过输入正确的字符或图像来验证其人类身份。
验证码在保护用户隐私、阻止自动化机器人等方面发挥了重要作用。
然而，随着计算机技术的快速发展，传统的验证码技术逐渐被破解，对验证码研究提出了新的挑战。
第二部分，我们将介绍机器学习在验证码识别中的应用。
机器学习是一种通过让计算机从数据中学习并自动调整算法的方法。
在验证码识别中，我们可以使用机器学习技术从大量的已知验证码样本中学习特征并进行识别。
常用的机器学习技术包括支持向量机、决策树、神经网络等。
通过训练和预测，机器学习可以有效识别验证码，提高验证码的安全性。
第三部分，我们将探讨机器学习在验证码破解中的应用。
虽然验证码的目的是防止计算机程序自动破解，但是恶意软件仍然可以利用机器学习技术来破解验证码。
通过训练模型，恶意软件可以在大量验证码样本中找到规律和特征，从而提高破解的准确率。
为了应对这种情况，我们需要不断改进验证码设计，增加其复杂性和难度，以提高破解的难度。
第四部分，我们将讨论验证码识别与破解技术的应用前景。
随着机器学习技术的不断发展，验证码识别与破解技术也在不断进步。
在未来，我们可以预见更加复杂、智能化的验证码识别与破解技术的出现。
同时，对验证码识别与破解的研究将有助于加强网络安全，提高用户体验。
综上所述，基于机器学习的验证码识别与破解技术是当前亟待解决的研究领域。
Python网络爬虫的验证码识别与破解方法
Python网络爬虫的验证码识别与破解方法网络爬虫是一种用于自动获取网页信息的程序，它可以在互联网上自动化地浏览网页、抓取数据等。
然而，在进行网络爬取时，我们经常会遇到验证码的问题，这给爬虫程序带来了困扰。
本文将介绍基于Python的网络爬虫的验证码识别与破解方法。
一、验证码的作用与种类验证码（CAPTCHA）是为了区分人类用户和计算机程序的一种技术手段。
它目的在于阻止自动化程序（如爬虫）对网站进行恶意攻击，保障网站的安全性。
常见的验证码类型包括数字验证码、字母验证码、混合验证码、中文验证码等。
二、验证码识别的原理验证码识别是指通过计算机程序自动识别并破解验证码的过程。
常用的验证码识别方法包括图像处理与模式识别两部分内容。
图像处理主要用于降噪、二值化、分割等预处理操作，以便提取验证码中的有效信息。
模式识别则使用机器学习算法，通过训练模型来对验证码进行分类和识别。
三、验证码识别的Python库Python提供了许多强大的图像处理和机器学习库，为验证码识别提供了便捷的解决方案。
以下是常用的Python库：1. PIL（Python Imaging Library）：用于图像预处理、特征提取等操作。
2. OpenCV（Open Source Computer Vision）：提供了丰富的图像处理函数和工具。
3. Scikit-learn：用于机器学习任务，提供了常见的分类算法和模型评估方法。
4. TensorFlow：深度学习框架，可以应用于验证码的识别和破解。
5. Keras：基于TensorFlow的高级神经网络库，可以快速搭建验证码识别模型。
四、验证码识别与破解方法基于以上提到的Python库，我们可以采用以下方法来识别和破解验证码：1. 图像预处理：使用PIL和OpenCV库进行验证码图像的读取、降噪、二值化、分割等预处理操作。
2. 特征提取与选择：通过特征工程技术，提取验证码图像中的有效特征，如轮廓、颜色、形状等。
tiktok双旋转验证码识别思路
tiktok双旋转验证码识别思路“tiktok双旋转验证码识别思路”在网络时代，验证码已成为保护网站免受恶意攻击和机器人自动登录的重要手段之一。
然而，随着技术的不断发展，一些破解者也开始寻找验证码的漏洞，试图绕过其保护机制。
其中，《tiktok》app所采用的双旋转验证码就成为了众多破解者研究和攻击的目标。
本篇文章将分步骤回答如何识别tiktok双旋转验证码。
第一步，了解tiktok双旋转验证码的原理和特征。
tiktok双旋转验证码是一种基于图像的验证码，其目的是通过图像的旋转和扭曲来防止机器人攻击。
具体而言，tiktok双旋转验证码由两个旋转的图像组成，用户需要将这两个图像旋转到正确的位置上以通过验证。
值得注意的是，这两个图像相对于彼此的旋转角度是随机的，而且它们的初始位置也会有微小的偏移。
第二步，收集tiktok双旋转验证码作为训练集。
为了让我们的算法能够识别tiktok双旋转验证码，我们需要一些已知标签的图像来训练我们的模型。
这意味着我们需要收集一组正确的验证码图像，并标注它们的旋转角度和位置。
这可以通过编写爬虫程序来自动收集大量的验证码图像，并手动标注它们的旋转角度和位置来实现。
第三步，预处理验证码图像。
在使用这些验证码图像进行训练之前，我们需要对它们进行一些预处理步骤。
首先，我们可以使用图像处理技术，如边缘检测、二值化和图像增强等，来增强验证码图像的特征。
其次，我们可以使用一些算法来提取和计算验证码图像中的旋转角度和位置。
例如，我们可以使用霍夫变换来检测图像中的直线，并通过计算直线的旋转角度来估计验证码图像中的旋转角度。
最后，我们可以将预处理后的验证码图像拆分成两个独立的图像，并分别计算它们的旋转角度和位置。
第四步，训练和优化验证码识别模型。
在收集并预处理了足够数量的验证码图像之后，我们可以使用机器学习或深度学习算法来训练我们的验证码识别模型。
常见的算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
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图形验证码的破解与设计
图形验证码设计目的是利用人脑的不可模拟性来防止机器自动识别.但是一个设计低级的图形
验证码(可以被快速破解)除了增加网络流量以外没有任何意义.网上太多的”生成验证码”的教程把
重点放在如何生成图片上,而实用性却几乎为零.生成图形本身是零基础技能,任何平台都提供内存
图形环境和设备上下文(DC)让你操作,vc中的CDC,java/.NET中的Graphics,都提供比你需要的还要
多的绘图API.可以说介绍这些东西根本没有必要.(竟然还在某些地方看到图形叠加叫做水印的,图
片水印是指可分离的但合成后不可视的图形透明通道,用于象电子印章之类的加密验证技术).设计
一个复杂的难以破解的图形验证码需要了解
常规的可以破解图形验证码的技术种类.
利用session生存期来凭肉眼设别一次后无限次使用同一图形验证码并不算图形验证码的破解.这只是没有经验的程序员设计上的逻辑BUG.即图形验证码的session存活期是全局的.而不是针对某次验证过程的.具体过程如下:
客户端请求一个图形验证码.服务器生成一个图形验证码并将验证码的内容放在session中.当
客户端凭肉眼识别通过输入框提交验证码内容后,服务端和session中的内容比较通过.用户其它信
息校验成功后成功登录.但这时验证码的session还没有过期,客户端用相同的内容还可以为另一次
验证使用.所以每个验证过的验证码的session应该立即销毁.这种逻辑上的BUG可以被没有任何技术经验的人所破解.真正的对图形识别码进行破解,大多数是对验证码进行切割比对.假设图形验证码
生成的图片上数字是1234
一.切割:首先利用一定算法可以将其切割成最小的四张图片.将四周的空白最大可能地去除.
二.退色:将彩色图片退色成黑白的.用两极法,在0-255中小于128的视为黑色,128到255视为白色.
三.去躁点,将连续黑色范围小于某值,比如小于最小笔划中点的区域做成白色.
四.再进行最小切割.
五.比对,利用已经做好的图形库进行象素比对.因为经过上面的处理,图象都成了黑白两色,以
尺寸最匹配的图片进行比对.先拿图形库中干净的标本图片和没有去躁点的目标比对,看标本图片中每个黑色象素在目标中是否存在,如果都存在比对通过.目标图片中的黑点在标本图片中没有的应该为躁点.然后拿去躁后的目标图片的黑色象素去标本图片比对,看是标本图片中是否存在,如果都存
在为通过.有可能去躁不切底,这个过程只能作为参考,通过则为充分条件,不通过不是必要否决条件.从上面比对过程我们可以看出.比对的最重要的一步是切割,如何能保证目标图片被成功要割成已有标本图的大小匹配是最关键的技术.如果你的图片内容生成时本身就是按规则生存有,比如drawString时把一行内容串完整地画出来.那么间隔都是固定的,字符大小也是固定的.即使每次只
画一个字,每个字意隔不同,但只要按最小切割,也就是把所有的行列中没有有效点的空白去切去,再以一套按最小切割的标本图来比较就很容易了.字体大小和样式(斜体,下划线,加粗),体型(黑体,宋体)的变化对增加难度不大,只要按不同字号和式样以及体型多备几套标本库,当然变化越多比对出
错可能性越大,但从字体大小和式样上变化不是根本手段.如果你的验证码本身只有黑白两色那真正是让破解者太感谢了.复杂的颜色可以让其在退色过程中增加出错几率.长条形类似笔画的躁点,在
比对时并不起多大作用,因为可以以标本图的象素去找目标图对应象素,躁点就是多余出来的.但长
条形类型笔画的躁点加上不规则间隔对切割起到了巨大的阻碍作用.最最关键的要点是重叠技术.
两个字之间的部份重叠对于肉眼识别基本上没有障碍,但对于依赖切割比对的机器而言却是致
命的克星.所以保证你的验证码内容中有一些文字内容部份的重叠.如果字数较长,比如8位,其中有
两至三处的重叠,那么基本破解程序就死掉了.有些高级的破解程序利用色差切割,两个字的相交处
的不同颜色来作为切割界限,在这里可以将重叠的字设同色.增加切割难度.
只要无法切割,那么其它方法就无计可施.所以设计一个难以切割的验证码是保证不被破解的最有力的保证.文字内容只增加比对时间而已,你用18030个中文字符和用10个数字,比对过程可能会增加1000多倍,对于机器比对而言难度不大,但很大地加强了标本图库的制作的难度.
下面是我用c#做的一个简单例子.复杂的设计用简单来说明,其实抓住最关键的地方就是至少保证有一次重叠,因为只是例子.真正实用的时候我会做出三次以上重叠.我用不同字号来何证间隔的
不规则性.将原始阿位佰数字和转换后的数字都保存起来,用户可以根据图片内容只输入阿位佰数字或图片上的内容都可以.注意如果输入的内容中有不好输入的字应该提供一个软键盘之类的输入界
面.
string[] CharList = { “零壹贰叁肆伍陆柒捌玖”, “○一二三四五六七八九” };
int[] size = { 10, 12, 14 };
string[] fm = { “宋体”,”楷体_GB2312″,”黑体”};
这些常量定义都可以再复杂一些.
DateTime dt = DateTime.Now;
Random r = new Random();
int x = r.Next(10000, 100000);
string tmp = “”;
string src = x.ToString();
Bitmap bmp = new Bitmap(100, 20);
Graphics g = Graphics.FromImage(bmp);
g.FillRectangle(Brushes.White, 0, 0, 100, 20);
Console.WriteLine(src);
int lastSize = 0;
Color lastColor;
bool into = false;
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
char ch = CharList[r.Next(0, 2)][Convert.ToInt32(src[i].ToString())];
tmp += ch;
int sz = size[r.Next(0, 3)];
if (i == 3 && !into) //总共5字,到了第4个还没的重叠的话那第四个要设成14号字//保证重叠发生
sz = 14;
int cr = r.Next(0, 200);
int cg = r.Next(0, 200);
int cb = r.Next(0, 200);
Color c = Color.FromArgb(cr, cg, cb);
int sub = 0;
if (lastSize == 14) {//如果上一个字是14号,那么下一字向左入侵保证重叠
//对大字号重叠的可视性要比小字号强.
//重叠时最好将当前字符的颜色设为上一字符颜色
c = lastColor;
into = true;
sub = 8;
}
g.DrawString(ch.ToString(),
new Font(new FontFamily(fm[r.Next(0, fm.Length)]), sz),
new SolidBrush(c),
new Point(i * 20 – sub, 0));
//这里因为字号不同,间隔也不同,但每个字的起始点相同,可以修改根据上一个字//的大小再调整起始点.
lastSize = sz;
lastColor = c;
}
bmp.Save(“d:/aaa.gif”);
Console.WriteLine(tmp);
TimeSpan ts = DateTime.Now – dt;
Console.WriteLine(liseconds);
这样的过程在我的台式机上一般在15毫秒左右,在服务器上应该更快.
效果:
肉眼很容易识别,但机器却很难切割
其实这其中还有更多的技巧,但从总体而言就是保证不能被机器正确地切割.没有切割,那么就不能处理比对.
(当然利用银河机进行组合整体比对理论上也是可以的).在防切割上的重点设计才是真正的设计目标.。