破解网络投票IP限制、验证码限制、COokie限制

破解网络投票IP限制、验证码限制、COokie限制
破解网络投票IP限制、验证码限制、COokie限制

顾名思义,网络投票就是在网络上进行的投票活动,但和其他类型的投票不同的是:网络投票是建立在网络投票系统上的,而结果完全由程序输出,无需人工参与。这既是网络投票系统的优点也是其缺点,没有了人工的参与,其结果很可能被黑客利用。而网络投票系统本身的技术含量并不高,对于连续投票的验证能力薄弱,只要黑客掌握了原理,就可以轻松地实现连续刷票,对投票结果进行作弊。那么,黑客是如何突破网络投票系统的,又是如何实现无限制刷票的呢?下面我们就来对此进行揭密。

网络投票的验证方式

参与过网络投票活动的朋友都知道,当我们给其中某一项投票后,马上进行再次投票,投票将不会成功,提示你“您已经投过票了”,那么网络投票系统是如何知道你已经投过票了呢?这就是网络投票系统的内置防刷功能在起作用。

在我们投出第一票的时候,第一种情况是:投票系统自动记录下我们的IP地址,存入数据库,并且规定该IP地址多少时间内不准投票。如果我们马上再次投票,投票系统会将我们这次投票时使用的IP地址与其数据库中的IP地址进行比对,如果存在,则投票不成功。

第二种情况是:我们投的第一票成功后,投票系统会将投票成功的信息保存在本地的Cookies文件中,并且在Cookies中注明投票成功的时间,同时在程序中规定多少时间内不准再次投票。如果我们马上再次投票,程序会读取保存在Cookies信息中的投票成功时间,并与服务器中的时间比对,如果符合拒绝条件,则投票不成功。

总的来说,网络投票程序的防刷系统采用的原理就是IP验证和Cookies验证,当然还有采用诸如身份验证等其他验证方式的网络投票系统,不过目前网络上90%的网络投票系统都是采用前者的验证方式。而前者的验证安全性是很低的,通过一些工具就可以轻松突破这些验证,实现连续投票。

突破IP验证,网络代理来帮忙

对于突破采用IP验证方式的网络投票系统,我们可以借用网络上丰富的代理资源。使用代理对投票系统进行投票后,投票系统记录下的IP地址是代理的,而不是我们自己的IP地址。如果想再次投票,只需更换一个代理即可。由于使用代理投票留下的IP地址都不一样,对于投票系统而言,这是属于正常的投票行为,因此是不会对我们的投票进行拒绝的。下面我们来看看使用代理突破验证的方法。

寻找网络代理资源

利用网络代理资源来突破投票系统的验证,当然需要大量的网络代理资源。这些资源我们可以在一些专门的网络代理发布网站寻找。例如“代理中国”等网站,每天都有上万个网络代理公布。找到代理资源后,我们需要验证这些代理的连通性,以保证代理能够正常使用。验证代理的连通性我们可以借助一款名叫“花刺代理验证”的软件。

将代理资源保存为“IP:端口号”的形式,每行一个,以此格式制作一个代理列表,并保存为文本文档。列表制作完成后运行“花刺代理验证”,点击界面右侧的“导入”按钮,将我们制作的代理列表导入进来,然后点击“验证全部”即可。软件会自动验证所有的代理,并将可用的代理显示出来。验证完成后,我们点击“清理”按钮,将无法连接的代理清除掉。最后点击“导出选定”,将可用的代理保存为列表。

图1.验证可以使用的代理资源

最后在软件的代理信息栏中选中一个代理,点击“设为IE代理”,并用IE浏览投票网站即可。至此,我们已经可以突破投票系统的IP验证了,但是这样投票的效率很低,而且操作略显繁琐,是最基本的刷票方法。

巧用广告作弊软件

上文中用手动设置代理的方法虽然可以突破验证,但是却效率低下。其实我们可以借助一些广告作弊软件,来达到自动更换IP地址刷票的效果。下载“心奇广告作弊”,运行后切换到“设置”标签,在“刷新选项”中勾选“代理刷新”这样程序就会自动更换代理来刷新IE。接着勾选“是否关闭IE”并将其时间设置为5秒,其他保持默认即可。最后点击“导入代理”按钮将我们刚才导出的代理列表导入到软件中来。设置完成后在软件的“网站”文本框中填入投票系统的网址,并将其打开。一切就绪后,点击“开始”按钮,软件会自动弹出IE,一段时间后又会自动关闭,我们就趁这段时间进行投票。虽然也需要人工操作,但是效率已经有了大大的提高。

图2.设置广告作弊软件

拦截Cookies,避开投票系统验证

除了IP验证外,网络投票系统的另一种防刷票验证方式是Cookies验证。我们在投票系统上成功投票后,会在本机的C:\Documents and Settings\用户名\Cookies文件夹下生成一个Cookies文件,这个文件中包含了投票成功的时间等信息。当第二次投票时,投票系统会首先检测Cookies文件夹中有没有这个Cookies文件,如果没有,则认为这位用户是第一次投票,可以成功投票。因此我们可以在投票成功后进入系统的Cookies文件夹,将这个投票成功后生成的Cookies文件删除,这样就可以马上再次投票,Cookies验证也就这样轻易得被我们破解了。

同样的,我们手工删除投票系统生成Cookies文件虽然可以突破Cookies验证,但仅仅是突破了验证而已,其效率之的低下,完全谈不上刷票。因此我们必须借助一些工具,以达到快速刷票的目的。

手工删除Cookies是一件很麻烦的事,如果我们设置IE的属性,使之不允许保存Cookies,那么投票系统同样检测不到Cookies,其效果是一样的。这里我们可以借助一款名叫“Cookie Pal”的软件,这款软件可以对Cookies进行实时的检测,允许你自动接受或拒绝网站在本机保存Cookies。

安装“Cookie Pal”,完成后运行,切换到“过滤器”选项,我们需要将投票网站的Cookies 添加到“拒绝cookie”菜单。点击“新的...”按钮,将投票网站的服务器名字添加进去。这样投票网站就无法在本机生成Cookies了,如果你无法确定投票网站的服务器名称,可以选中“未知服务器cookie”标签中的“全部拒绝”单选框。选中该项后,所有网站的Cookies文件都将被拒绝。

图3:询问如何处理Cookies

打开IE浏览器,进入投票网站,成功投票后,“Cookie Pal”会自动拦截Cookies,并询问你允许还是禁止Cookies,这里我们当然选择“禁止Cookies”,并勾选“将我的决定应用到来自此网站的所有cookie”。这样我们就可以突破Cookies验证并在投票网站上连续投票了。本地提交数据包,实现快速刷票

至此,我们已经完全突破了投票系统的验证,接下来的问题是如何才能快速的实现刷票。我们都知道,在投票系统上进行投票,实际上是向投票系统发送了一个数据包,但是在IE 中进行操作的话,从打开页面→选择投票对象→发送,这个过程会占用我们很多的时间,影响刷票的效率。如果我们能离开IE,直接发送数据包给投票系统,那么这个速度就要快的多了,也就能实现所谓的刷票。

既然我们可以利用本地提交数据包的原理来进行刷票,那么这个数据包该如何获取,又该如何提交呢?

获取数据包

获取数据包可以使用著名的网络数据包监视工具WSockExpert。首先用IE打开投票网站,注意不要投票。然后运行WSockExpert,点击工具栏上的“打开”按钮,在弹出的进程列表中

双击IE,并选中投票网站的进程,点击“打开”。接着回到IE的投票网站页面,选择一项进行投票。返回WSockExpert,我们可以看到程序已经捕捉到了很多数据包,在这些数据包中,我们可以找到一个以“POST”开头的数据包,这就是我们本机发送给投票系统的数据包。

图4:捕获我们需要的数据包

本地提交数据包

下载本地提交数据包工具websend.exe,在其“URL”一项中填入投票网站的地址,然后将我们刚才捕获的“POST”数据包中的内容复制到其“发送内容”文本框中即可。接着我们只要点击一下“SEND”按钮就可以把数据包发送出去,以后每点击一下“SEND”按钮,就等于投了一票。如果配合“按键精灵”等鼠标点击模拟软件,则可以实现快速数票。据统计,一分钟可以刷将近1200票,可见其对投票结果的影响力。

图5:本地提交数据包

小贴示:本地递交数据包的方法只适用于采用Cookies验证的投票系统,而对采用IP验证的投票系统来说则不起任何作用。

增加验证机制,还网络投票的公平性

很多网络投票系统虽然都有防刷票验证能力,但是仅仅具有IP验证或Cookies验证是不够的。在这两种验证的基础上,投票系统的编写者在编写程序的时候可以对投票者增加来路检测、Session验证等验证方法,或者加入复杂的验证码系统。这样即使不能完全杜绝刷票,也可以影响黑客刷票的效率,减少黑客对投票结果的干扰。不过,即使黑客再高明,管理员也可以在服务器上看到刷票的踪迹,黑客刷票后无可避免的会在服务器上留下大量相同的IP 地址,或者同一网段的IP地址,这是无法销毁的证据,因此提醒对于想通过刷票来达到某种目的的朋友,请保持投票的公证性,否则你的投票对象很可能因为你而被取消资格

图形验证码的破解与设计

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

验证码破解

using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Collections; using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; using System.Runtime.InteropServices; namespace BallotAiying2 { class UnCodebase { public Bitmap bmpobj; public UnCodebase(Bitmap pic) { bmpobj = new Bitmap(pic); //转换为Format32bppRgb } ///

///根据RGB,计算灰度值 /// ///Color值 ///灰度值,整型 private int GetGrayNumColor(System.Drawing.Color posClr) { return (posClr.R * 19595 + posClr.G * 38469 + posClr.B * 7472) > > 16; } /// ///灰度转换,逐点方式 /// public void GrayByPixels() { for (int i = 0; i < bmpobj.Height; i++) { for (int j = 0; j < bmpobj.Width; j++) { int tmpValue = GetGrayNumColor(bmpobj.GetPixel(j, i)); bmpobj.SetPixel(j, i, Color.FromArgb(tmpValue, tmpValue, tm pValue)); } } }

图片验证码识别打码软件使用教程

图片验证码识别打码软件 使用教程 目录 一、简介 (2) 二、运行原理 (2) 三、菜单功能 (3) 四、使用流程 (6) 五、注意事项 (9)

一、简介 其实图片验证码识别打码软件是依托一个验证码自动识别平台,根据用户及软件开发者的需求进行平台对接之后自动将软件遇到的验证码进行自动的识别,从而减少验证码给双眼带来的压力,节省验证码识别的时间。其中可以自动识别输入的验证码有数字,字母,数字字母组合,汉字等,但是特殊类型的需要与客服沟通。在目前国内已有的验证码识别的技术的基础上,加入验证码题库,大大提高了验证码识别的准确率。像比较常见的就是对接好答题吧打码平台进行电脑打码。 二、运行原理 1、答题打码平台开发研究要重点研究了用于字符识别的BP神经网络、卷积神经网络和形状上下文算法,给出详细的推导。 2、采用分段线性变换去除图像模糊,利用局部OSTU二值化,得到了比全局阈值更好的分割结果。对传统的投影分割法改进,提出了极小值分割算法,有效解决了验证码字符粘连的问题。并采用简化后的卷积神经网络进行字符训练和识别,达到了99.1%的高识别率。 3、聚类算法和竖直投影结合的方式完成分割,解决了字符叠加和粘连的难题。对单个字符以简化后的卷积神经网络进行训练和识别,识别率达到了53%。 4.对已有的难以分割的验证码,提出了基于形状上下文整体识别

验证码的方法,破解率达到了27.7%。这种整体识别的思想也给其 他较难分割的验证码提供了一个新的识别思路。 三、菜单功能 1、识别测试 在对接操作之前,让用户进行免费测试了解平台的识别准确率的 窗口。将用户名,密码进行填写之后上传测试的图片验证码就可以进 行测试识别。(ps:在线识别测试只支持普通英文、数字或者汉字验 证码,选择题及特殊类型请联系客服) 2、VIP体系 详细介绍了不同的VIP等级享受的福利不一样。基本上是充值的 越多,送的也就越多。一般来说,识别验证码的价格是十分的划算的。 3、价格类型 1)识别验证码类型 纯数字,纯英文字母,字母数字组合,纯汉字,数字英文汉字 三混合。 2)价格详情 1.纯数字 编码类型白天收费点数夜间收费点数超时时间44位纯数字10.0014.0060 61位纯数字10.0012.0060

验证码大全

验证码 以下是目前主流验证码,如无特殊要求,请务必使用小写录入,切记不要使用大写! xyxkkejwh gkghhzdx 以上验证码来自https://www.360docs.net/doc/b29176896.html,(全球最大交友网),7-10个字母,输入时间限制很很短(20秒左右),需要快速录入,否则无效! rs4jr9g9 f5hqwp8r q53tgqcv 以上验证码来自https://www.360docs.net/doc/b29176896.html,,网站设定的输入时间限制较长,需要慢慢的准确输入。 lifolid 上图尤其要引起注意,这种类型的验证码是纯字母的,看到像数字7的一定是字母L,所以不要输错,毕竟打错是影响准确率的!

Cebus possession Hotchkiss 60-48s. $523.514 Linehan 此类验证码来自https://www.360docs.net/doc/b29176896.html,,需要区分大小写!即看到大写就录入大写,看到小写就小写录入!输入时两段码之间打一个空格。 比较繁琐的验证码,有空格,有"-",还有小数点"."和“$”等等符号。 3tx2x6u5 t3gtn8cs g6t5xhna hotmail的验证码系列,主流码出码在TT LA BO里,固定的8个字符(字母加数字混合),输入时间限制很长,可以慢慢输入。 bbyume4h ny8bp4 https://www.360docs.net/doc/b29176896.html,(雅虎)的验证码系列(字母加数字混合),输入时间限制很较短,需要快速录入,所以容易吃码。

FCYVEA 4DZTDT EEV3EW 此种验证码比较少见,来自荷兰egv网,具体是否必须区分大小写,不得而知,可以首选大写录入! rabresub miadocaill flystra frfajiv 这种类型的验证码是https://www.360docs.net/doc/b29176896.html,(谷歌)和其旗下https://www.360docs.net/doc/b29176896.html,(优兔贝视频站)的,红绿蓝三种颜色,东倒西歪,熟练了蛮好打的,小写输入。 grocery johntra forms 这也是超级繁琐的验证码,一般情况下上不多见,不必理会。 fihWnTO 注意:这类型的验证码需要区分大小写,PF类型验证码,即看到大写字母就输入大写字母,看到小写就小写,必须严格按照图片显示的字母输入!

验证码新技术趋势

0x00 简介 验证码作为一种辅助安全手段在Web安全中有着特殊的地位,验证码安全和web应用中的众多漏洞相比似乎微不足道,但是千里之堤毁于蚁穴,有些时候如果能绕过验证码,则可以把手动变为自动,对于Web安全检测有很大的帮助。 全自动区分计算机和人类的图灵测试(英语:Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart,简称CAPTCHA),俗称验证码,是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中,作为服务器的计算机会自动生成一个问题由用户来解答。这个问题可以由计算机生成并评判,但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题,所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。(from wikipedia) 大部分验证码的设计者都不知道为什么要用到验证码,或者对于如何检验验证码的强度没有任何概念。大多数验证码在实现的时候只是把文字印到背景稍微复杂点的图片上就完事了,程序员没有从根本上了解验证码的设计理念。 验证码的形式多种多样,先介绍最简单的纯文本验证码。 纯文本验证码 纯文本,输出具有固定格式,数量有限,例如: ?1+1=? ?本论坛的域名是? ?今天是星期几? ?复杂点的数学运算

这种验证码并不符合验证码的定义,因为只有自动生成的问题才能用做验证码,这种文字验证码都是从题库里选择出来的,数量有限。破解方式也很简单,多刷新几次,建立题库和对应的答案,用正则从网页里抓取问题,寻找匹配的答案后破解。也有些用随机生成的数学公式,比如随机数 [+-*/]随机运算符随机数=?,小学生水平的程序员也可以搞定…… 这种验证码也不是一无是处,对于很多见到表单就来一发的spam bot来说,实在没必要单独为了一个网站下那么大功夫。对于铁了心要在你的网站大量灌水的人,这种验证码和没有一样。 下面讲的是验证码中的重点,图形验证码。 图形验证码 先来说一下基础: 识别图形验证码可以说是计算机科学里的一项重要课题,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换,图形上色,阴影,色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识一般是像素,线,面等基本2维图形元素的处理和色差分析。常见工具为: ?支持向量机(SVM) ?OpenCV ?图像处理软件(Photoshop,Gimp…) ?Python Image Library

验证码识别原理及实现方法

验证码识别原理及实现方法 验证码的作用:有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试。其实现代的验证码一般是防止机器批量注册的,防止机器批量发帖回复。目前,不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水,都采用了验证码技术。 所谓验证码,就是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰象素(防止OCR),由用户肉眼识别其中的验证码信息,输入表单提交网站验证,验证成功后才能使用某项功能。 我们最常见的验证码 1,四位数字,随机的一数字字符串,最原始的验证码,验证作用几乎为零。 2,随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩,有的可能加入一些随机干扰素,还有一些是随机字符颜色,验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人,不可破! 3,各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 4,汉字是注册目前最新的验证码,随机生成,打起来更难了,影响用户体验,所以,一般应用的比较少。 简单起见,我们这次说明的主要对象是第2种类型的,我们先看几种网上比较常见的这种验证码的图片. 这四种样式,基本上能代表2中所提到的验证码类型,初步看起来第一个图片最容易破解,第二个次之,第三个更难,第四个最难。 真实情况那?其实这三种图片破解难度相同。 第一个图片,最容易,图片背景和数字都使用相同的颜色,字符规整,字符位置统一。 第二个图片,看似不容易,其实仔细研究会发现其规则,背景色和干扰素无论怎么变化,验证字符字符规整,颜色相同,所以排除干扰素非常容易,只要是非字符色素全部排除即可。 第三个图片,看似更复杂,处理上面提到背景色和干扰素一直变化外,验证字符的颜色也在变化,并且各个字符的颜色也各不相同。看似无法突破这个验证码,本篇文章,就一这种类型验证码为例说明,第四个图片,同学们自己搞。 第四个图片,除了第三个图片上提到的特征外,又在文字上加了两条直线干扰率,看似困难其实,很容易去掉。 验证码识别一般分为以下几个步骤: 1.取出字模 2.二值化 3.计算特征 4.对照样本 1:取出字模 识别验证码,毕竟不是专业的OCR识别,并且,由于各个网站的验证码各不相同,所以,最常见的方法就是就是建立这个验证码的特征码库。去字模时,我们需要多下载几张图片,使这些图片中,包括所有的字符,我们这里的字母只有图片,所以,只要收集到包括0-9的图片即可。 2:二值化 二值化就是把图片上的验证数字上每个象素用一种数字表示1,其他部分用0表示。这样就可以计算出每个数字字模,记录下这些字模来,当作key即可。

验证码

网络验证码的分析与研究 班级:统计112 姓名:汪强学号:2011014402 摘要:验证码(CAPTCHA) 最早作为Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)的一个科研项目,雅虎是验证码的第一个用户。验证码的目的就是研究用来区分计算机与人类的程序算法,这种程序必须能生成并评价人类能很容易通过但计算机却通不过的测试随着互联网的进一步发展,在网络给人们提供丰富资源的同时,网络的安全问题也日益突出,比如用户利用机器人程序自动注册、登录、恶意投票、发送垃圾邮件、恶意尝试密码等。由于验证码技术简单,容易实施,传输数据量小,因此不少网站为了避免上述安全问题,都采用了验证码技术来区分机器人程序与真实用户。所谓验证码,就是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰像素(防止 OCR),由用户肉眼识别其中的验证码信息,输入表单提交网站验证,验证成功后才能使用某项功能。 关键词:验证码识别;神经网络;遗传算法;互联网安全 本文旨在通过采用遗传算法与 BP 神经网络的结合,来优化 BP 神经网络的初始权 值的选择,以改进验证码识别技术的样本训练效率。通过遗传算法来多次选择不同的初 始权值,并在平坦区域加快学习速度,以使其尽量可以跳出纯 BP 神经网络易陷入的局 部极小值、训练时间过长的困境,达到加快训练速度、提高识别率的效果。 对验证码识别方法的研究已不仅仅局限于促进验证码设计技术的进步,还完全可以 应用到其他的图像识别领域,比如手写字体识别、车辆牌照识别等等。 本文研究的主要内容为: 如何应用图像处理技术及结合 BP 神经网络和遗传算法来搭建一个验证码识别系统,将网站系统随机生成的验证码图片识别为原始验证码,以及在此基础上对验证码设计的安全性方面提出一些改进性意见。主要内容包括: 1、验证码识别概述及神经网络和遗传算法的概述 本文对验证码识别的概念进行了阐述,分析了验证码识别的理论背景,并对验证码 识别在国内外的发展过程及发展现状作了分析,对验证码识别作了初步概述。还对神经 网络和遗传算法分别作了介绍,在分析了两者的优缺点后,提出了两者结合的算法。 2、验证码识别系统需求分析、系统设计及实现的研究 确立系统的总的开发设计目标、系统的开发设计思想、分析系统的功能结构,并且 确立系统需要实现的各类功能,完成需求分析。总体上来说要设计一个界面简洁、功能 实用、训练速度快、识别率高的系统。在此基础上采用 Visual C++语言来实现验证码识 别系统的相应模块和功能。 3、验证码设计的安全性分析 在前述研究的基础之上,针对验证码设计技术的安全性进行了分析,并提出一些改 进性意见。 4、验证码识别的概念、发展及现状概述 5、很难识别出来的地步。 机器识别图片主要的三个步骤为消去背景、切割字符、识别字符。现有的字符验证 码也针对这三个方面来设计强壮的验证码,举例来说:

验证码及其作用

验证码及其作用 相信大家对于验证码这个词都不会太陌生,每当我们输入密码之类的东西时,都会让我们输入验证码。那么到底什么是验证码,他又是什么原理呢?下面我来为大家简单介绍一下验证码。 验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写,是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。 验证码这个词最早是在2002年由卡内基梅隆大学的路易斯·冯·安、Manuel Blum、Nicholas J.Hopper以及IBM的John Langford所提出。卡内基梅隆大学曾试图申请此词使其成为注册商标,但该申请于2008年4月21日被拒绝。一种常用的CAPTCHA测试是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字,扭曲变形是为了避免被光学字符识别(OCR, Optical Character Recognition)之类的电脑程序自动辨识出图片上的文数字而失去效果。由于这个测试是由计算机来考人类,而不是标准图灵测试中那样由人类来考计算机,人们有时称CAPTCHA是一种反向图灵测试。 为了无法看到图像的身心障碍者,替代的方法是改用语音读出文数字,为了防止语音辨识分析声音,声音的内容会有杂音。 那么验证码有什么作用呢?

验证码可以防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水、刷页。有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登录尝试,实际上使用验证码是现在很多网站通行的方式(比如招商银行的网上个人银行,百度社区),我们利用比较简易的方式实现了这个功能。虽然登录麻烦一点,但是对网友的密码安全来说这个功能还是很有必要,也很重要。但我还是提醒大家要保护好自己的密码,尽量使用混杂了数字、字母、符号在内的6位以上密码,不要使用诸如1234之类的简单密码或者与用户名相同、类似的密码,免得你的账号被人盗用给自己带来不必要的麻烦。 验证码通常使用一些线条和一些不规则的字符组成,主要作用是为了防止一些黑客把密码数据化盗取。

突破百度贴吧的验证码限制

百度,作为国内搜索引擎的大户,为了进一步扩大自己的用户群,专门开设了“百度贴吧”(2003年11月百度贴吧 (https://www.360docs.net/doc/b29176896.html,)自从诞生以来逐渐成为世界最大的中文交流平台!当用户在百度搜索引擎中搜索出需要搜索的关键字,点击“贴吧”即可进入以关键字为专题的相应贴吧)的服务。操作简单而又针对性,这是贴吧火极一时的重要原因,可正因为如此,百度贴吧的安全性又怎么样呢?这就是我们今天探讨的话题! 相信大家都有在论坛灌水的经历吧?但是如果你连续发表统一内容的东西在论坛中,不久论坛的整个板块就全是你发表的信息了,其他信息全被挤在了后面。假设你发表的信息够多,版主都删不完时,那么这个论坛基本就报废了!其他的商业论坛也意识到了防止恶意灌水的重要性,纷纷使用了一些防止恶意灌水的措施,有发贴间隔时间的限制、同一IP地址的发贴数限制、内容不能重复等,但是这些都不是今天的重点,由于百度使用的是一个公用发贴表单,允许匿名发帖,需要突破唯一的难点是验证码。(为了防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试或是防止不断提交某网络信息而采用的一种网络通行方式。随机生成字符信息放入图片中,防止计算机直接识别。比如招商银行的网上个人银行,腾讯的QQ社区等等) 这时验证码在整个系统中就扮演了了一个至关重要的角色。如果我们能突破它,写一个自动发布的程序,那么我们来算一算:假设每两秒程序post一次,一分钟就是30次、一小时就有30×60=1800次、一天就有1800×24=43200次!如果我们把发贴程序或是密码穷举程序挂在很多肉鸡上,进行同时工作,那么结果可想而知!笔者曾亲目睹过国内某著名安全论坛就是验证码被人破解,导致被人恶意灌水,最后完全崩溃!当然还有某网络银行也因此类原因导致用户密码被盗等众多事件。笔者也作如下声明:下文介绍的方法并不是有意针某公司或是某机构,只是作为技术交流,如果部分读者利用本文介绍的方法进行破坏或是穷举他人密码,这已经违法了法律,那么责任由他自己承担,与笔者无关! 好了,我们可以进入正题了(以下出现的代码为delphi写的部分源码,为了防止任意利用,我以介绍方法为主,如果读者感兴趣,可以自己组合编写完整,在本文附带的程序中,笔者提供了一个验证码参数确定程序(附源码))。验证码分为如下几类:数字型、字符型、符号型、综合型。 我们看了看百度贴吧的验证码如图:是属于数字型的!不过其图片中生成了不少彩色和黑白的噪音点(指验证图片上的斑点)。那么我们应该怎么去识别呢?传统的验证码识别方式很简单,由于数字的位置是固定的,所以我们只需要提取每一幅数字的图片(没有噪音点的)然后把每一个特殊数字独有的象素位置记录下来,然后在网络上提取需要破解的特征码,祛除噪音点,对其位置和记录位置进行比对,那就是么就能确定相应的数字了。 总结一下传统的就是: 1.先分析验证码,前景颜色是否不定 2.然后把验证码的宽度/验证码文字个数,比如一验证码下载后宽度为60,有4个数字,那么就60/4=15,然后保存每个字,如果只有数字保存0-9数字到位图文件,如果英文那更麻烦点,0-9,A-Z都要保存到位图,位图的前景色都不变,保持一种颜色,背景随便你改不改 3.如果前景要变则将文字统一为同种颜色,每个数字0-9的点阵都有个公共点,取该公共点颜色然后把前景全部统一成一种颜色,比如白色{255,255,255},位图的结构是BGR,而不是RGB 4.然后进行比较,如果验证码的一点为白色,第2步保存的位图同一点也是白色,那么频率增加1 5.最后频率最高的就是验证码了! 可是这种传统的识别方法却遇到了挑战!如果图片数字的位置也是随机出现,大小也是随机出现,那么这种识别方法也就失效了,百度贴吧的就是这样的验证码。 笔者这里向大家引入一个专有名词:“hough变换”也许学习计算机图像学的朋友知道,笔者

用户登录注册之验证码技术实现

用户登录注册之验证码技术实现 对于一些恶意强暴破解密码的行为(即通过硬性尝试用户名密码进行破解),可以采用验证码对其进行抵御,对于一些程序可以识别验证码,则需要对验证码形式进行多样化设计。 注!!!!!拿到的页面是只有图片,需要用另一个页面引用图片页面示例:<img src = "xxx.jsp">用户登录时设置验证码代码实现:页面<script type="text/javascript"> function _change() { var imgEle = document.getElementById("img"); imgEle.src = "${pageContext.request.contextPath }/user_getVerify.actio n?a=" + new Date().getTime(); } </script> <BODY> <FORM id=form1 name=form1 action="${pageContext.request.contextPath }/user_login.a ction" method="post">

<TR> <TD style="HEIGHT: 28px">验证码:</TD> <TD style="HEIGHT: 28px"> <input type="text" name="verifyCode" size="1"/> <img id="img" src="${pageContext.request.contextPath }/user_getVerify. action"> <br/> <a href="javascript:_change()">换 一张</a> </TD> <a href="#"></a> <TD style="HEIGHT: 28px"><SPAN id=RequiredFieldValidator4 style="FONT-WEIGHT: bold; VISIBILITY: hidden; COLOR: white">请输入验证码 </SPAN></TD></TR> <TR> </FORM></BODY>

破解网络投票IP限制、验证码限制、COokie限制

顾名思义,网络投票就是在网络上进行的投票活动,但和其他类型的投票不同的是:网络投票是建立在网络投票系统上的,而结果完全由程序输出,无需人工参与。这既是网络投票系统的优点也是其缺点,没有了人工的参与,其结果很可能被黑客利用。而网络投票系统本身的技术含量并不高,对于连续投票的验证能力薄弱,只要黑客掌握了原理,就可以轻松地实现连续刷票,对投票结果进行作弊。那么,黑客是如何突破网络投票系统的,又是如何实现无限制刷票的呢?下面我们就来对此进行揭密。 网络投票的验证方式 参与过网络投票活动的朋友都知道,当我们给其中某一项投票后,马上进行再次投票,投票将不会成功,提示你“您已经投过票了”,那么网络投票系统是如何知道你已经投过票了呢?这就是网络投票系统的内置防刷功能在起作用。 在我们投出第一票的时候,第一种情况是:投票系统自动记录下我们的IP地址,存入数据库,并且规定该IP地址多少时间内不准投票。如果我们马上再次投票,投票系统会将我们这次投票时使用的IP地址与其数据库中的IP地址进行比对,如果存在,则投票不成功。 第二种情况是:我们投的第一票成功后,投票系统会将投票成功的信息保存在本地的Cookies文件中,并且在Cookies中注明投票成功的时间,同时在程序中规定多少时间内不准再次投票。如果我们马上再次投票,程序会读取保存在Cookies信息中的投票成功时间,并与服务器中的时间比对,如果符合拒绝条件,则投票不成功。 总的来说,网络投票程序的防刷系统采用的原理就是IP验证和Cookies验证,当然还有采用诸如身份验证等其他验证方式的网络投票系统,不过目前网络上90%的网络投票系统都是采用前者的验证方式。而前者的验证安全性是很低的,通过一些工具就可以轻松突破这些验证,实现连续投票。 突破IP验证,网络代理来帮忙 对于突破采用IP验证方式的网络投票系统,我们可以借用网络上丰富的代理资源。使用代理对投票系统进行投票后,投票系统记录下的IP地址是代理的,而不是我们自己的IP地址。如果想再次投票,只需更换一个代理即可。由于使用代理投票留下的IP地址都不一样,对于投票系统而言,这是属于正常的投票行为,因此是不会对我们的投票进行拒绝的。下面我们来看看使用代理突破验证的方法。 寻找网络代理资源 利用网络代理资源来突破投票系统的验证,当然需要大量的网络代理资源。这些资源我们可以在一些专门的网络代理发布网站寻找。例如“代理中国”等网站,每天都有上万个网络代理公布。找到代理资源后,我们需要验证这些代理的连通性,以保证代理能够正常使用。验证代理的连通性我们可以借助一款名叫“花刺代理验证”的软件。 将代理资源保存为“IP:端口号”的形式,每行一个,以此格式制作一个代理列表,并保存为文本文档。列表制作完成后运行“花刺代理验证”,点击界面右侧的“导入”按钮,将我们制作的代理列表导入进来,然后点击“验证全部”即可。软件会自动验证所有的代理,并将可用的代理显示出来。验证完成后,我们点击“清理”按钮,将无法连接的代理清除掉。最后点击“导出选定”,将可用的代理保存为列表。 图1.验证可以使用的代理资源 最后在软件的代理信息栏中选中一个代理,点击“设为IE代理”,并用IE浏览投票网站即可。至此,我们已经可以突破投票系统的IP验证了,但是这样投票的效率很低,而且操作略显繁琐,是最基本的刷票方法。 巧用广告作弊软件

验证码的设计与破解探讨

总第247期2010年第5期 计算机与数字工程 Computer&Digital Engineering Vol.38No.5 116   验证码的设计与破解探讨3 唐娅琴 (重庆医科大学基础医学院 重庆 400016) 摘 要 验证码属于人机区分测试的一种,已经被广泛用于网络来阻止恶意程序对网络服务的使用。文章论述了验证码的设计原理,分析了其设计中可能存在的容易被破解的缺陷,提出了一种自动识别验证码的流程,描述了识别的详细过程,利用实际网络中使用的验证码进行了测试,实验结果证明识别率达到了99%。 关键词 去噪;验证码;自动识别 中图分类号 TP391.43 A Discussion about CAP TCHA Design a nd Defeating Tang Yaqin (Chongqing Medical University,Chongqing 400016) Abs t rac t CAPTCHA has been designed to block the malicious program using the Internet Service.First introduced the prin2 ciple of CAPTHA design,then analyzed the defect may be used by attacker.The flow of CAPTCHA defeat proposed,described the detail defeat steps.We test our method with a real CAPTCHA system on the Internet,the success rate reach99%. Ke y Words noise remove,CA PTCHA,automatic recognition Class Nu m ber TP391.43 1 引言 CA P TCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Comp uters and Humans Apart)全自动区分计算机和人类的图灵测试,是用来区分对方到底是人还是计算机程序而设置的一种验证措施。常见的是网站中广泛使用的验证码校验技术,它主要用于以下方面[1]: 1)阻止垃圾广告信息。许多博客留言都被人使用程序发布一些不相关的垃圾广告信息,使用验证码可以使得只有人能够留言而阻止程序的自动留言; 2)保护网站注册。一个自动注册的程序可以自动批量注册上千个免费邮箱,用作病毒发布。使用验证码可以保护网站注册; 3)在线投票系统。防止某些人为了达到自己期望的投票结果,使用程序来刷票。 通过使用验证码,用户必须通过验证码测试验证后才能进行后面的操作。从而可以达到阻止恶意程序对网络服务的滥用。 2 相关研究 国内外已经有许多机构对验证码的设计和识别进行了研究,文献[2]对验证码的设计提出了一些建议,并提供re2CA P TC HA R项目的动态连接库和代码的下载;文献[3]主要研究了如何对微软验证码的分割,成功的分割率达到了90%;文献[4]提出了利用外形上下文来进行匹配,提出了复杂的识别算法,并对具有纹理背景和杂波干扰的验证码进行识别测试,对具有纹理背景的验证码识别率可以达到92%,对杂波干扰的验证码识别率达到33%;文献[5]通过凹凸分析来识别手写体的数字字符;文献[6]利用数字的外部轮廓来识别数字验证码;文献[7]设计了高效的验证码自动识别算 3收稿日期:2009年12月13日,修回日期:2010年1月20日作者简介:唐娅琴,女,硕士研究生,讲师,研究方向:图像处理。

有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试

有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试,实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式(比如招商银行的网上个人银行,腾讯的QQ社区),我们利用比较简易的方式实现了这个功能。 目录 一、验证码的基本知识 二、验证码识别处理基本知识 验证码识别的新动态: 展开 编辑本段一、验证码的基本知识 验证码的主要目的是强制人机交互来抵御机器自动化攻击的。大部分的验证码设计者并不得要领,不了解图像处理,机器视觉,模式识别,人工智能的基本概念。 利用验证码,可以发财,当然要犯罪:比如招商银行密码只有6位,验证码形同虚设,计算机很快就能破解一个有钱的账户,很多帐户是可以网上交易的。也有设计的比较好的,比如Yahoo,Google,Microsoft等。而国内Tencent的中文验证码虽然难,但算不上好。 编辑本段二、验证码识别处理基本知识 人工智能,模式识别,机器视觉,图像处理的基本知识 1)主要流程: 比如我们要从一副图片中,识别出验证码;比如我们要从一副图片中,检测并识别出一张人脸。 1.图像采集:验证码呢,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。如果是人脸检测识别,一般要通过视屏采集设备,采集回来,通过A/D转操作,存为数字图片或者视频频。 2.预处理:检测是正确的图像格式,转换到合适的格式,压缩,剪切出ROI,去除噪音,灰度化,转换色彩空间这些。 3.检测:车牌检测识别系统要先找到车牌的大概位置,人脸检测系统要找出图片中所有的人脸(包括疑似人脸);验证码识别呢,主要是找出文字所在的主要区域。 4.前处理:人脸检测和识别,会对人脸在识别前作一些校正,比如面内面外的旋转,扭曲等。我这里的验证码识别,“一般”要做文字的切割。

浅谈对强干扰下图形验证码的识别

浅谈对强干扰下图形验证码的识别 【摘要】随着互联网的飞速发展,一部分不道德的人便利用自动程序在公众BBS上批量注册帐号并散发海量广告,妨碍网站正常用户的浏览并给服务器加重了负担。为了区分开自然人与机器,人类发明了图形验证码。本文主要讨论了对图形验证码进行机器光学字符识别的技术及难点,从而给出图形验证码的发展方向。 【关键词】图形校验码;像素;点阵;中文输入法 1.图形验证码的校验方式 图形验证码(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart, CAPTCHA)是区分用户端就是是机器操作还是人工访问的一种有效工具。在有图形验证码的环境下,机器如需模拟人工访问,则需利用光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)技术实现的暴力破解。因为人眼可以看到的图片对于计算机来说是必可见的,所以这种方法并没有绝对禁止的途径,只有利用人脑的模糊识别能力远比计算机强的特点对验证码图片添加一系列干扰要素,从而让人眼能识别的同时机器识别程序厄不能。 2.图形验证码的主要干扰技术 2.1 添加噪声干扰:在图形验证码的图片上随意添加与字符同一颜色或不同颜色的干扰点或干扰线。 2.2 字符位移,图形验证码的字符不处于同一水平线上,或字符之间的空隙不相同。 2.3 字符自身的调整,如拉伸、扭曲、旋转。 2.4 使用不同的字库,如使用汉字作为验证码的字符。 2.5 使用问答的形式,图形验证码中显示的是问题,而需使用者回答的是问题的正确答案。 3.图形验证码的降噪 为图形验证码添加噪点以抗识别已经是通用的做法。网络上几乎所有噪点都符合一个特征:噪点与底色的对比度必然比字符与背景的对比度低。该特征产生的原因是当字符与背景色对比最强烈时才容易被人眼所捕捉。同时还有一类杂色的干扰线。 对于这类干扰要素,我们所使用的方法是根据亮度直接转成黑白二值位图。

Java动态验证码

论坛中的验证码的作用 因为你的WEB站有时会碰到客户机恶意攻击,其中一种很常见的攻击手段就是身份欺骗_它通过 在客户端脚本写入一些代码,然后利用其,客户机在网站,论坛反复登陆,或者攻击者创建一个HTML窗体,其窗体如果包含了你注册窗体或发帖窗体等相同的字段,然后利用"http-post"传输数据到服务器,服务器会 执行相应的创建帐户,提交垃圾数据等操作,如果服务器本身不能有效验证并拒绝此非法操作,它会很严重耗费 其系统资源,降低网站性能甚至使程序崩溃. 而现在流行的判断访问WEB程序是合法用户还是恶意操作的方式,就是采用一种叫"字符校验"的技术. WEB网站像现在的动网论坛,他采用达到方法是为客户提供一个包含随即字符串的图片,用户必须读取 这些字符串,然后随登陆窗体或者发帖窗体等用户创建的窗体一起提交. 因为人的话,可以很容易读出图片中的数字,但如果是一段客户端攻击代码,通过一般手段是很难识别验证码的 这样可以确保当前访问是来自一个人而非机器. 验证码:就是将一串随机产生的数字或符号,生成一幅图片,图片里加上一些干扰象素(防止OCR),由用户肉眼识别其中的验证码信息,输入表单提交网站验证,验证成功后才能使用某项功能。 作用: 验证码一般是防止有人利用机器人自动批量注册、对特定的注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆、灌水。因为验证码是一个混合了数字或符号的图片,人眼看起来都费劲,机器识别起来就更困难。像百度贴吧未登录发贴要输入验证码大概是防止大规模匿名回帖的发生。 一般注册用户ID的地方以及各大论坛都要要输入验证码 常见的验证码 1>四位数字,随机的一数字字符串,最原始的验证码,验证作用几乎为零。 2>CSDN网站用户登录用的是GIF格式,目前常用的随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩,验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人,不可破!可惜读取它的程序,在CSDN使用它的第一天,好像就在论坛里发布了,真是可怜! 3>QQ网站用户登录用的是PNG格式,图片用的随机数字+随机大写英文字母,整个构图有点张扬,每刷新一次,每个字符还会变位置呢!有时候出来的图片,人眼都识别不了,厉害啊… 4>MS的hotmail申请时候的是BMP格式, 随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 5>Google的Gmail注册时候的是JPG格式,随机英文字母+随机颜色+随机位置+随机长度。 6>其他各大论坛的是XBM格式,内容随机。 验证码的作用:有效防止这种问题对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试,实际上是用验证码是现在很多网站通行的方式(比如招商银行的网上个人银行,腾讯的QQ社区),我们利用比较简易的方式实现了这个功能。虽然登陆麻烦一点,但是对社区还来说这个功能还是很有必要,也很重要。但我们还是提醒大家主要保护自己的密码,尽量使用混杂了数字、字母、符号在内的6位以上密码,不要使用诸如1234之类的简单密码或者与用户名相同、类似的密码。不要因为只是来iclub问问问题,就随意设置密码,保护你自己的密码也是保护你自己,免得你的账号给人盗用给自己带来不必要的麻烦。~

使用tesseract-ocr破解验证码详解

首先下载tesseract-ocr安装包,

下载完成后双击tesseract-ocr-setup-3.01-1.exe安装程序进行安装,安装过程中注意不要安装到默认的安装目录C:\Program Files下,请安装到D盘或其他盘符,切记安装路径中最好不要出现空格和中文。

然后一路next即可。安装完成后打开dos命令行窗口,输入tesseract,然后回车

如果你看到如下输入,就表明tesseract-ocr安装成功咯! 然后去网上随便下载一张验证码图片,你们图方便就使用我贴的这张来测试吧验证码示例图: 然后命令行输入 tesseract 1.jpg result -l eng

Tesseract后面1.jpg从当前目录下的1.jpg里提取验证码字符 result表示将提取出来的结果存放到当前目录的result.txt文件中, -l(小写字母L): eng表示英文字符集,在eng英文字符集状态下,只能提取英文字符,不能识别中文,如果需要识别中文,那么就需要把下载下来的chi_sim_traineddata压缩包解压,将得到的一个chi_sim.traineddata中文训练文件copy到tesseract-ocr安装目录下的tessdata 文件夹里:

刚才输入tesseract 1.jpg result -l eng验证码破解命令后,破解后得到的验证码字符结果就保存在当前目录的result.txt中,当前目录就是C盘,所以你会在C盘根目录下看到自动生成的一个result.txt,用文本编辑器打开它,你会看到如下内容: 下面来测试一下提取中文汉字,随便找一段中文内容截图,并另存为jpg图片; 假定图片取名为2.jpg,然后命令行输入: tesseract 2.jpg result –l chi_sim Chi_sim表示使用中文字符集,chi是china缩写,sim是simple的缩写,连一起就表示简体中文字符集,你懂的。 下面是我截的一段中文文字,图片文字太小看不清楚,请用鼠标滚轮放大。

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