验证码破解

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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。

破解手机验证码的四种“姿势”

破解手机验证码的四种“姿势”作者：来源：《电脑报》2018年第21期这里有最新的黑客研究成果，这里有黑客的最新“黑科技”，这里有权威解读，正所谓知己知彼方能百战不殆。

要想全面抵御黑客的攻击，就必须知道黑客的最新动态。

欢迎志同道合的朋友来投稿，投稿邮箱：285845949@。

在生活中经常会碰到要求输入手机验证码的情景，例如注册账号、找回密码、异地登录等，对黑客而言这是非常讨厌的技术，有没有方法可以破解呢？目前，主流的破解方法如下所示：方法1：利用过滤不严漏洞入侵所为过滤不严就是网站没有做好安全细则规划，验证码模块无法发挥正常作用，黑客随意输入验证码就可以获得通过，多见于新上线的网站和小网站。

如此黑客就可以利用漏洞批量注册马甲账号，或者知道受害者的账号和密码就可以重置数据，令受害者无法登录自己的账号。

方法2：利用无限制漏洞作恶有的网站系统考虑不周到，设计验证码模块没有考虑黑客因素。

例如网站系统设定为每隔60秒就可以向指定手机发送短信，没有发送次数限制、没有对手机号码的限制，于是通过编写Python脚本来计算短信下发时间间隔就可以实现短信轰炸某个人的手机，令一个人彻底崩溃——有的黑客利用这个手法来进行敲诈或者给非法人士充当打手。

方法3：利用未绑定漏洞搞鬼正常情况下，短信验证码只能使用一次，但如果用户的账號和手机号码没有绑定，且网站系统没有设定验证码与手机号码绑定，那么就可以出现一部手机在一定时间间隔内接到两个验证码都可以用，或者一部手机接到的验证码另外一部手机也可以用。

那么黑客就可以远程盗取受害者的验证码，在自己的手机上使用。

方法4：暴力破解验证码短信验证码一般由4位或6位数字组成，如果网站系统或者手机APP服务器未对验证时间、次数进行限制，就存在暴力破解的可能（不一定可以成功，但理论上是可行的，且成功率较大）。

通过黑客攻击抓包，再将短信验证码字段payloads取值范围设置为000000-999999就可以进行暴力破解，根据返回响应包长度判断是否破解成功。

java滑块验证码破解思路

java滑块验证码破解思路
首先，我要强调尊重网站和服务的使用规定，遵循法律和道德准则。

滑块验证码的目的是为了提高网站的安全性，而破解它可能违反了网站的使用条款。

滥用自动化攻击可能导致法律责任和其他严重后果。

如果你是网站的管理员或者有正当理由研究和测试滑块验证码，可以与相关方面合作，遵循合法合规的流程。

以下是一些滑块验证码破解的一般思路：
1.分析滑块验证码机制：了解滑块验证码的生成和验证机制，包括前端与后端的交互，以及验证码的生成算法。

2.逆向工程：使用浏览器开发者工具或抓包工具，观察验证码请求和响应，分析前端的验证逻辑和生成规则。

在这个过程中，可以查看网络请求、JavaScript代码等。

3.模拟行为：编写脚本模拟用户在网页上的行为，包括获取验证码、移动滑块等操作。

这可能需要使用模拟浏览器的工具，如Selenium。

4.破解滑块位置：分析验证码图片，使用图像处理技术来确定滑块的位置。

这可能涉及到图像识别、边缘检测等技术。

5.人工智能方法：使用机器学习或深度学习方法，训练模型来自动识别验证码中的滑块位置。

这需要大量的训练数据和专业的知识。

需要注意的是，滑块验证码通常会采取一些防御措施，例如加入噪声、变化背景等，以防止自动化攻击。

因此，破解滑块验证码是一项复杂的任务，而且可能需要专业的知识和技术。

同时，进行滑块验证码破解可能违反法律和伦理规范，因此在尝试任何相关工作之前，请确保你有权这样做并且遵循法律规定。

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。

语序验证码破解思路

语序验证码破解思路
语序验证码是一种常见的人机交互验证方式，通过要求用户按
照特定的语序排序或选择文字来确认其为真实用户而不是机器人。

破解语序验证码的思路可以从以下几个方面展开：
1. 自然语言理解，破解语序验证码需要对文字进行理解和分析。

首先，需要识别并理解验证码中的文字内容，包括词语的意义和语境。

这可以通过自然语言处理技术来实现，例如文本分析、词性标注、句法分析等。

2. 文本识别和分割，对于图形化的语序验证码，需要先进行文
字的识别和分割，将验证码中的文字分离出来。

这需要使用计算机
视觉技术，包括图像处理、文字识别等算法来实现。

3. 语义推理和排序，在识别和理解验证码中的文字后，需要进
行语义推理和排序。

这涉及到对文字之间的逻辑关系进行推断和排序，例如根据语义关联、逻辑关系等来确定正确的语序。

4. 机器学习和深度学习，利用机器学习和深度学习技术，可以
训练模型来识别和理解语序验证码。

通过大量的数据训练，模型可
以学习到文字之间的关系和排序规律，从而提高破解的准确性和效率。

5. 模拟人类行为，最后，可以模拟人类的行为来破解语序验证码，例如利用人工智能技术模拟人类的阅读和理解过程，以及人类在处理语序问题时的思维方式和行为模式。

总的来说，破解语序验证码需要综合运用自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多种技术手段，同时也需要对人类语言理解和逻辑推理过程有深入的理解，以便更好地模拟和破解这种人机交互验证方式。

验证码解决方案

验证码解决方案
《验证码：解决方案》
随着互联网的发展，验证码已经成为网络安全的重要一环。

然而，随着验证码技术的不断发展，也出现了一些问题，比如用户体验不佳、验证码破解等。

为了解决这些问题，以下是一些验证码的解决方案。

首先，多因素验证是一种解决方案。

除了传统的验证码输入外，结合其他因素，比如电话验证、指纹识别、人脸识别等，可以极大地提高验证的准确性，增加安全性。

其次，使用智能验证码也是一种解决方案。

智能验证码通过人工智能技术，可以根据用户的行为模式自动调整验证难度，从而提高用户体验，同时防止机器人恶意登录。

此外，生物特征验证也是一种解决方案。

通过识别用户的生物特征，比如指纹、虹膜等，可以极大地提高验证的准确性，同时简化验证流程，增加用户体验。

另外，也可以采用图形验证码。

图形验证码通过展示一些图片，让用户根据要求进行操作，比如选择出所有包含花朵的图片，从而进行验证，可以有效防止机器人恶意登录，提高安全性。

总之，验证码在网络安全中扮演着重要角色，而为了解决验证码带来的问题，上述的解决方案也是值得一试的。

通过多因素
验证、智能验证码、生物特征验证和图形验证码等手段，可以提高验证的准确性，增加用户体验，从而达到更好的安全性。

Python网络爬虫验证码处理与破解技术介绍

Python网络爬虫验证码处理与破解技术介绍网络爬虫是一种自动化检索和提取网络信息的程序。

然而，许多网站为了防止被爬虫程序过度利用，会使用验证码来验证用户的身份。

验证码是一种人机识别技术，通过要求用户输入特定的字符或执行特定的任务来确保用户是真人而不是机器。

对于Python网络爬虫来说，与验证码的处理与破解是一个重要而复杂的技术挑战。

一、验证码的类型及特点1. 图片验证码图片验证码是最常见的一种验证码形式。

它通常由一张包含随机字符和干扰元素的图片组成。

图片验证码的特点是难以被自动识别，需要利用图像处理算法进行处理分析。

2. 数字验证码数字验证码是指只包含数字字符的验证码。

相较于图片验证码，数字验证码的处理更为简单，只需要对字符进行识别即可。

3. 滑块验证码滑块验证码是一种常见的拖动验证形式，它通过要求用户在一个特定的滑块区域内进行操作，验证用户身份。

与其他验证码相比，滑块验证码更加难以破解，因为它涉及到用户与页面的交互。

4. 点击验证码点击验证码要求用户在某个特定区域内点击特定的图标或字符，以此来验证用户身份。

点击验证码相对较难破解，因为它需要模拟用户点击行为。

二、验证码的处理方法1. 图像处理算法对于图片验证码，可以使用图像处理算法进行处理分析，提取出验证码上的字符。

常用的算法包括图像二值化、去噪、字符分割等。

通过这些算法的组合运用，可以准确提取出验证码中的字符。

2. 机器学习方法机器学习方法在验证码处理中有广泛的应用。

可以使用已标注好的验证码数据集来训练模型，通过模型的学习和分类能力来进行验证码的识别。

3. 借助第三方接口有些网站为了方便用户，提供了验证码识别的API接口。

我们可以利用这些接口来进行验证码的识别，减少自行处理的工作量。

三、验证码的破解技术1. 验证码识别库验证码识别库是解决验证码问题的一个重要工具。

例如，Python中的Tesseract OCR库就是一种非常常用的验证码识别库，它可以处理多种类型的验证码，并且具有较高的识别准确性。

忘记高考登录短信验证码的解决方法

忘记高考登录短信验证码的解决方法1. 哎呀，要是忘记高考登录短信验证码，别慌呀！赶紧看看手机的短信垃圾箱里有没有，说不定它被误判到那里去了呢，就像你有时候会把重要东西随手一放，然后到处找一样。

比如说，你之前把钥匙放错地方的情况嘛。

2. 可以试试重新发送验证码呀！这不难吧，就像你跟朋友说一句话没听到，再重复一遍一样嘛。

你想啊，平常和朋友聊天也会有没听清重新问的时候呀。

比如那次你和小李说话，不就重新让他说了一遍嘛。

3. 是不是可以联系相关的客服人员呢？他们就是专门来帮助我们解决问题的呀，就如同你迷路时找警察叔叔帮忙一样。

就好像那次你在商场找不到出口，还好有工作人员给你指引呢。

4. 回想一下之前有没有拿笔记下过验证码呀，很多时候我们都会随手一记的。

这就跟你记重要电话一样呀。

像上次你把快递员的电话记下来，不就很方便嘛。

5. 也可以找老师或者同学问问呀，人多力量大嘛，说不定他们有遇到过类似的情况呢。

就好比有一次你不知道作业是什么，不也是问同学才知道的嘛。

“哎呀，你们谁知道忘记高考登录短信验证码该咋整呀？”6. 想想看自己之前经常用的密码组合，也许能找到线索呢。

这就类似你破解一个小谜题一样有趣呢。

就像你玩拼图的时候，会根据一些特征去找到对应的部分呀。

7. 还有啊，去常用的地方找找看，比如书桌、床边这些地方，说不定你随手写在了哪里。

不就像你有时会把便签随手贴在一些地方嘛。

“我找找看，会不会在我的书桌角落里呀。

”8. 在这个时候，千万不要着急上火呀，冷静才能解决问题呢。

就如同遇到难题，急躁可不行，要慢慢想办法。

比如那次你解一道很难的数学题，不就是静下心来才做出来的嘛。

总之，遇到忘记高考登录短信验证码别害怕，总有办法能解决的啦！。

实例讲解网络验证码的破解

实例讲解网络验证码的破解所谓验证码，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。

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。

很多验证码实现都有问题。

比如直接给出用验证码在网页和cookies中。

验证码在网页中的例子：//验证用户输入是否和验证码一致if(isset($HTTP_POST_V ARS[’authinput’if(strcmp($HTTP_POST_V ARS[’authnum’],$HTTP_POST_V ARS[’authinput’echo "验证成功！echo "验证失败！//生成新的四位整数验证码请输入验证码：print("校验码不正确第二种要比上一种聪明一点，把验证码值存放在用户Cookies中。

可是由于Cookies是用户可读可写，所以也极易被突破。

curl /index.php -c common_cookie # 接受服务器的初始curl /get_code.php -c $username.cook -b common_cookie # 得到验证码，从cookies中curl /login.php -b $username.cook -d authnum=$authnum -d username=$username -d password=$password # 使用cookies中的验证码登陆更高级的验证码。

（好像本论坛的就是这种。

）有一类验证码比以上两种验证码要高级一些，它使用如下算法：１。

服务器生成一个随机hash。

２。

使用某个算法（不可逆，破解难度高的）将hash转化成为验证码数字，再转化成图片。

３。

hash在cookie中被发送到客户端３。

客户以图片输入验证码，进行登录。

服务器检查f(hash)=验证码。

验证码绕过的方法

验证码绕过的方法
验证码是一种用于验证用户身份或防止机器人恶意攻击的技术。

然而，一些黑客或攻击者可以使用各种技巧绕过验证码，从而访问受保护的资源或进行恶意活动。

以下是几种常见的验证码绕过方法：
1. OCR技术：OCR（Optical Character Recognition）技术可以识别验证码中的字符，从而绕过验证码。

攻击者可以使用OCR软件或人工智能技术进行识别。

2. 自动化脚本：攻击者可以使用自动化脚本或程序对验证码进行多次尝试，从而尝试猜测正确的答案。

这种方法称为暴力破解。

3. 恶意软件：某些恶意软件可以注入恶意代码，以便绕过验证码或执行其他恶意活动。

4. 社会工程学攻击：攻击者可以使用社会工程学技术，如钓鱼攻击或冒充身份，以获取有效的验证码并绕过安全措施。

为了防止验证码被绕过，网站管理员可以采取以下措施：
1. 使用复杂的验证码：使用难以识别的字符或图像，以增加攻击者绕过验证码的难度。

2. 实施限制：实施限制，如限制尝试次数或实施时间限制，以避免攻击者进行暴力破解。

3. 实施多因素认证：使用多种身份验证方式，如密码和二步验证，以增加安全性。

4. 更新和监控：定期更新验证码和监控验证码活动，以避免攻
击者利用已知漏洞或技术绕过验证码。

Python网络爬虫动态验证码识别与破解技术

Python网络爬虫动态验证码识别与破解技术随着互联网的普及，网络爬虫成为了获取大量数据的一种重要手段。

然而，很多网站为了保护信息的安全性，采用了验证码来阻止机器人程序的访问。

虽然验证码对于提高安全性起到了一定的作用，但它也给进行数据采集的爬虫带来了困扰。

为了解决这个问题，研究人员们提出了多种Python网络爬虫动态验证码识别与破解技术。

一、图像处理技术图像处理技术是识别与破解动态验证码的基础。

通过图像处理技术，我们可以识别验证码中的文字或者图形，从而获取验证码的值。

常用的图像处理技术包括图像灰度化、二值化、降噪等。

在Python中，我们可以使用第三方库如OpenCV和PIL来实现图像处理的各种操作。

二、机器学习技术机器学习技术可以提高验证码的自动化识别效果。

通过训练模型，我们可以使爬虫程序自动学习并识别不同类型的验证码。

常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。

在Python中，我们可以使用Scikit-learn和TensorFlow等库来实现机器学习的各种算法。

三、验证码生成技术为了测试验证码识别与破解技术的有效性，研究人员们也提出了验证码生成技术。

通过生成各种不同类型的验证码，我们可以评估识别与破解技术的准确性和鲁棒性。

常见的验证码生成技术包括随机字符生成、干扰线添加等。

在Python中，我们可以使用Captcha和Pillow 等库来生成验证码。

四、深度学习技术深度学习技术是识别与破解复杂动态验证码的有效手段。

通过构建深度神经网络模型，我们可以提高验证码识别的准确率和鲁棒性。

常用的深度学习算法包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。

在Python中，我们可以使用Keras和PyTorch等库来实现深度学习的各种算法。

五、借助第三方服务除了自行开发验证码识别与破解技术，我们还可以借助第三方服务来简化工作流程。

例如，一些第三方服务提供了API接口，可以直接调用进行验证码识别，如Tesseract OCR和百度云OCR等。

python selenium 解析验证码

python selenium 解析验证码
在 Python 中，可以使用 Selenium 库来模拟浏览器行为，例如自动填写表单、模拟登录等。

然而，解析验证码并不是 Selenium 的主要用途，因为验证码的目的是为了防止自动化脚本的滥用。

如果你仍然想尝试使用 Selenium 解析验证码，以下是一些可能的方法：
1. 使用图像识别库：可以使用图像识别库（如 OpenCV、Tesseract 等）来识别验证码中的字符。

这种方法需要训练模型来识别验证码，并且可能受到验证码的复杂度和清晰度的影响。

2. 使用第三方服务：有一些第三方服务（如 Captcha Breaker、DeathByCaptcha 等）可以提供验证码识别功能。

这些服务通常使用机器学习算法来识别验证码，并且可能提供更高的准确率。

然而，使用这些服务可能需要付费。

请注意，使用这些方法来破解验证码是违法的，并且可能会对你的网络账户和设备造成永久性的伤害。

在使用这些方法之前，请确保你了解相关的法律和道德责任。

burp爆破验证码识别计算

burp爆破验证码识别计算对于 burp 爆破验证码识别计算这个问题，我们需要从多个角度来进行分析和讨论。

首先，我们来看一下 burp 爆破。

Burp Suite 是一款用于对Web 应用程序进行安全测试的集成平台。

它包含了许多工具，其中包括一个用于爆破的功能。

爆破是一种通过尝试大量可能的组合来破解密码或验证码的方法。

在爆破验证码时，通常会使用自动化工具来尝试不同的验证码组合，直到找到正确的验证码为止。

其次，验证码识别是指识别和解析验证码图像中的内容。

在爆破过程中，如果验证码是以图像形式呈现的，就需要进行验证码识别。

这通常涉及使用光学字符识别（OCR）技术来识别和提取图像中的文本内容。

然后，爆破工具可以使用识别出的验证码内容进行进一步的尝试。

在进行 burp 爆破验证码识别计算时，需要考虑到以下几个方面：1. 爆破速度，爆破工具需要能够快速地尝试不同的验证码组合，因此计算能力是一个重要的因素。

高性能的计算设备可以加快爆破过程。

2. 验证码复杂度，一些验证码设计得比较复杂，包括扭曲、干扰线、噪点等，这会增加识别的难度。

需要考虑到验证码的复杂度对计算的影响。

3. OCR 技术准确度，验证码识别依赖于 OCR 技术的准确度，而 OCR 的准确度又受到图像质量、文字字体、背景干扰等因素的影响。

需要对 OCR 技术的准确度进行评估和计算。

4. 爆破策略，爆破过程中的策略选择也会影响计算的复杂度，比如是否采用多线程、是否使用智能化的爆破算法等。

综上所述，burp 爆破验证码识别计算涉及到爆破速度、验证码复杂度、OCR 技术准确度和爆破策略等多个方面的计算和评估。

在实际操作中，需要综合考虑这些因素，选择合适的计算设备和技术手段，以提高爆破验证码的效率和成功率。

Python爬虫中的反扒技巧

Python爬虫中的反扒技巧Python爬虫是当今信息获取和处理的重要工具之一，在进行Python爬虫过程中遇到的最明显的问题就是网站的反爬措施。

为了保护自己的数据或网站的利益，很多网站都会设置反爬虫机制，防止爬虫程序获取数据。

Python爬虫常用的反扒技巧主要包括：user-agent、IP代理、验证码破解、登陆模拟、设置请求间隔、降低请求频率等。

在本文中，我们将会详细阐述这些反扒技巧，并对其优缺点进行分析和总结。

一、user-agentuser-agent是HTTP请求头中的一部分。

每次浏览器向服务器发送请求时，都会带上一个user-agent，这个user-agent包含了一些HTTP协议或浏览器的相关信息。

通过user-agent，服务器可以了解客户端的类型、系统版本、浏览器版本等信息，进而进行网页渲染和数据处理。

一些反爬虫的网站通常会通过user-agent识别客户端请求是否为爬虫。

此时，我们可以通过更改user-agent来掩盖我们的爬虫身份。

在Python中，我们可以通过在请求头（headers）中设置User-Agent参数来模拟不同的浏览器请求。

优点：简单易操作，可以简单地修改请求头，能够有效地对抗一部分简单反爬虫机制。

缺点：如果短时间内请求次数过多，会被识别出为爬虫。

此外，user-agent属于简单反爬机制，很多网站已经能够通过多个参数来进行判断。

二、IP代理IP代理是指通过代理服务器来请求目标服务器内容，从而达到隐藏本机IP的目的。

在进行大规模爬取时，多数网站会对单个IP进行限制，严重影响数据爬取。

此时，我们可以通过使用IP代理池来避免IP被封。

IP代理池是一组隐藏真实IP的虚拟IP，我们可以通过更换代理IP来规避被禁。

在Python中，我们可以使用第三方库（例如requests、selenium等）或自己开发代理IP池来实现代理功能。

优点：能够很好地规避网站对单个IP的访问限制；便于管理，能够快速调整。

记录一次谷歌人机验证码破解过程

记录⼀次⾕歌⼈机验证码破解过程前⾔哈喽,各位⼩伙伴,你们好呀,今天呢,咱们来说⼀下google,我们都知道,google是⽬前地表最强的搜索引擎了,我们可以借助google庞⼤的搜索资源找到⼀些⾃⼰想要的资源,可能是⼀些收费电影,可能是⼀些奇门⼩说,可能是某个⾓落的种⼦,不管怎么说,google搜索还是挺给⼒的,但是呢,有梯⼦的我们可能都遇到过,我们搜索的多了,会有这种情况这种验证码呢,叫做ReCaptcha验证码,相对来说,是⽐较繁琐的验证码之⼀当然了,ReCaptcha不⽌⾕歌⼀家再⽤,国外的⽹站很多都是使⽤这种验证码,但是在国内不多,因为在国内⽐较容易被墙,所以⽤的少,但是我们是⾼端玩家,在⾃由的internet中,我们怎么可能只局限于国内,下⾯,我们就针对ReCaptcha验证码破解⾕歌提供的范例,实际⽹站验证码和这个⼀模⼀样 ReCaptcha验证码样式为什么使⽤第三⽅平台嗯,看到这可能有⼈会对我不屑⼀顾,说辣鸡才会⽤第三⽅平台,要是按照技术来划分的话,我真的辣鸡,哈哈但是这⾥要抬杠⼀下,并不是说⽤第三⽅平台就是辣鸡,我们可以想象⼀下,如果是滑动验证码,我们当然有⼀试的能⼒,python可以调⽤OpenCV,看看⽂档,当然是可以实现了,但是有个问题是,你可能针对的⼀个⽹站的滑动验证识别好了,但是可能每个⽹站的滑动验证码都不太⼀样,在⽤OpenCV识别的时候,可能就会识别率低的情况,要是在公司,⼀直完不成任务,嗯,,,等着被炒鱿鱼吧,再说,像⾕歌⼈机个⼈也解决不了,没有NB的机器学习是不可能的,所以只能⽤第三⽅平台,毕竟,完成任务才是⾸要任务为什么推荐2captcha平台我们先说⼀下现在打码平台机制都有哪些第⼀种呢,就是打码平台训练好各种各样的数据,⽐如,哪些是花,哪些是车,然后我们把图⽚发送给打码平台,他给我们结果,但是这样会有个问题,如果训练的不好,我们这边的结果也是很不好的,各种不准确,影响效果第⼆种呢,就是平台雇⼈,我们把整个验证码都给打码平台,平台找⼈帮助我们点击,然后把结果给我们,我们在登录了或者做其他我们可以看出来,肯定是第⼆种更加灵活地,现在阶段,机器再NB,⾄少在验证码上准确率还是不如⼈的 2captcha平台⽬前采⽤的就是第⼆种⽅式,赚取的是中间差价,但是识别率是我⽤过最⾼的,曾经因为选错了平台,⼀直不成功,加班加点,⿏标都被我砸坏了,唉,所以,选择⼀个合适的平台还是很重要的所需⼯具 Chromedriver:浏览器驱动，可以理解为⼀个没有界⾯的chrome浏览器 Selenium:⽤于模拟⼈对浏览器进⾏点击、输出、拖拽等操作，就相当于是个⼈在使⽤浏览器，也常常⽤来应付反爬⾍措开始⾏动既来之则安之,选择了2captcha,就要看看⼈家的官⽹啦打开官⽹嗯...纯英⽂,我也看不懂..怎么办呢,别着急,我带你们⼀步⼀步分析主要功能登录账号登录完成后,会⾃动跳到主页第⼀个红⾊圈起来的地⽅表⽰剩余多少钱,没有钱的话记得要氪⾦,否则是不能⽤滴,氪⾦过程这⾥就不多做解释了哈,问题不⼤第⼆个红⾊圈起来的地⽅表⽰这是你的唯⼀key,每次请求要带上这个key的,所以要保管好进⼊主题,研究⽂档点击红⾊圈的地⽅,API,⼀般API都是⽂档,let's go En....什么玩意..完全看不懂,别慌,往下滑滑到rates,我们知道,⾕歌⼈机是ReCaptcha,但是三个呢,到底是哪个呢,我就来带⼤家看看⾸先点击ReCaptcha(oldmethod),这个是⽼的⽅法,咱也不知道唉,所以就先看看这个吧,从浅到深嘛,这⾥呢,我都直接翻译了⼀下,⽅便我们观看 Look,⼈家也说了,旧⽅法解决ReCaptcha准确率⽐较低,建议使⽤新⽅法,那我们就点击新⽅法去看看我们找到了,这种属于ReCaptcha v2验证码,确实和⾕歌⼈机挺⼀样的,我们来看⼀下⽂档是怎么写的然后找到id=g-recaptcha-response的textarea标签,将display:none 这个css删除将给我们字符串添加到textarea输⼊框点击提交,就完成了是不是很简单,我们也来试⼀下打开⾕歌的⽰例样式我们打开开发者⼯具,搜索data-sitekey,可以看到,真的有⼀个我们赋值⼀下这个data-sitekey,并且⽤代码获取到最后的结果然后我们找到 id=g-recaptcha-response 的textarea标签,将他的display属性删除但是有点不太对我们的 2captcha的⽰例的我们可以看到,2captcha是个删除display之后,textarea框是直接展⽰出来的,但是我们删除display之后,基本没⽤丝毫动静,这... 别着急,⼈家都想到了,我们往下滑滑既然我们不能直接显⽰出来textarea,那就说明我们是隐式的ReCaptcha验证码,其实他的原理呀,也挺简单如果你学过⼀些前端,会些js,你可能就会想到,虽然我看不到这个textarea,但是通过js我们仍然能更改textarea的数据,只是说,我们⿏标点击不了⽽已,⼈家也说了,看第⼀个红圈的位置,通过此js,我们我们就可以把向2captcha获取的值赋值上,第⼆个圈js是提交表单,其实就是我们⼈点击提交⽽已,只不过是js代码帮我们完成了,这样,我们也完成了⼀个偷天换⽇⼩试⽜⼑好嘞,我们就先来⼿动搞⼀下,在上述中,我们已经根据data-sietkey拿到了最后的结果,显然,我们只能通过js完成,那么,我们就试⼀下通过上述gif看到,我们通过js,确实绕过了点击车辆识别了,其他识别,确实⽅便, 但是我们不可能通过⼈每次这样搞呀,但是因为牵扯到了执⾏js,所以只能使⽤selenium,所以,我们来看⼀下selenium上的效果吧 Look,这样,我们就针对⾕歌⼈机(ReCaptcha)验证码,完成了⾃动登录,如果爬取国外的某某⽹站时,如果遇到了ReCaptcha,我相信⼀定会对你有帮助完整代码import timefrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.chrome.webdriver import WebDriverimport requests# 常量driver: WebDriverUSER = {}API_KEY = "xxxxxxxxxxxxxxx"# 初始化def init():global driverdriver = webdriver.Chrome("chromedriver.exe", desired_capabilities=None)def open_google():driver.get("https:///recaptcha/api2/demo")data_sitekey = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="recaptcha-demo"]').get_attribute("data-sitekey")# iframe_src = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="recaptcha-demo"]/div/div/iframe').get_attribute("src")# iframe_k = url_params_format(iframe_src).get("k")print(data_sitekey)page_url = "https:///recaptcha/api2/demo"# print(iframe_k)u1 = f"https:///in.php?key={API_KEY}&method=userrecaptcha&googlekey={data_sitekey}&pageurl={page_url}&json=1&invisible=1" r1 = requests.get(u1)print(r1.json())rid = r1.json().get("request")u2 = f"https:///res.php?key={API_KEY}&action=get&id={int(rid)}&json=1"time.sleep(25)while True:print(u2)r2 = requests.get(u2)print(r2.json())if r2.json().get("status") == 1:form_tokon = r2.json().get("request")breaktime.sleep(5)wirte_tokon_js = f'document.getElementById("g-recaptcha-response").innerHTML="{form_tokon}";'submit_js = 'document.getElementById("recaptcha-demo-form").submit();'driver.execute_script(wirte_tokon_js)time.sleep(1)driver.execute_script(submit_js)if__name__ == '__main__':init()open_google()Code 谢谢观看,谢谢⽀持。

使用puppeteer破解极验的滑动验证码

使⽤puppeteer破解极验的滑动验证码基本的流程：1. 打开前端⽹，点击登录。

2. 填写账号，密码。

3. 点解验证按钮，通过滑动验证，最后成功登陆。

代码实现：上可以checkout。

具体代码如下所⽰：run.jsconst puppeteer = require('puppeteer');const devices = require('puppeteer/DeviceDescriptors');const iPhone = devices['iPhone 6 Plus'];let timeout = function (delay) {return new Promise((resolve, reject) => {setTimeout(() => {try {resolve(1)} catch (e) {reject(0)}}, delay);})}let page = nulllet btn_position = nulllet times = 0 // 执⾏重新滑动的次数const distanceError = [-10,2,3,5] // 距离误差async function run() {const browser = await unch({headless:false //这⾥我设置成false主要是为了让⼤家看到效果，设置为true就不会打开浏览器});page = await browser.newPage();// 1.打开前端⽹await page.emulate(iPhone);await page.goto('https:///');await timeout(1000);// 2.打开登录页⾯page.click('a[data-type=login]')await timeout(1000);// 3.输⼊账号密码page.type('input[data-type=email]','你的账号')await timeout(500);page.type('input[placeholder=密码]','你的密码')await timeout(1000);// 4.点击验证page.click('.geetest_radar_tip')await timeout(1000);btn_position = await getBtnPosition();// 5.滑动drag(null)}/*** 计算按钮需要滑动的距离* */async function calculateDistance() {const distance = await page.evaluate(() => {// ⽐较像素,找到缺⼝的⼤概位置function compare(document) {const ctx1 = document.querySelector('.geetest_canvas_fullbg'); // 完成图⽚const ctx2 = document.querySelector('.geetest_canvas_bg'); // 带缺⼝图⽚const pixelDifference = 30; // 像素差let res = []; // 保存像素差较⼤的x坐标// 对⽐像素for(let i=57;i<260;i++){for(let j=1;j<160;j++) {const imgData1 = ctx1.getContext("2d").getImageData(1*i,1*j,1,1)const imgData2 = ctx2.getContext("2d").getImageData(1*i,1*j,1,1)const data1 = imgData1.data;const data2 = imgData2.data;const res1=Math.abs(data1[0]-data2[0]);const res2=Math.abs(data1[1]-data2[1]);const res3=Math.abs(data1[2]-data2[2]);if(!(res1 < pixelDifference && res2 < pixelDifference && res3 < pixelDifference)) {if(!res.includes(i)) {res.push(i);}}}}// 返回像素差最⼤值跟最⼩值，经过调试最⼩值往左⼩7像素，最⼤值往左54像素return {min:res[0]-7,max:res[res.length-1]-54}}return compare(document)})return distance;}/*** 计算滑块位置*/async function getBtnPosition() {const btn_position = await page.evaluate(() => {const {clientWidth,clientHeight} = document.querySelector('.geetest_popup_ghost')return {btn_left:clientWidth/2-104,btn_top:clientHeight/2+59}})return btn_position;}/*** 尝试滑动按钮* @param distance 滑动距离* */async function tryValidation(distance) {//将距离拆分成两段，模拟正常⼈的⾏为const distance1 = distance - 10const distance2 = 10page.mouse.click(btn_position.btn_left,btn_position.btn_top,{delay:2000})page.mouse.down(btn_position.btn_left,btn_position.btn_top)page.mouse.move(btn_position.btn_left+distance1,btn_position.btn_top,{steps:30})await timeout(800);page.mouse.move(btn_position.btn_left+distance1+distance2,btn_position.btn_top,{steps:20})await timeout(800);page.mouse.up()await timeout(4000);// 判断是否验证成功const isSuccess = await page.evaluate(() => {return document.querySelector('.geetest_success_radar_tip_content') && document.querySelector('.geetest_success_radar_tip_content').innerHTML })await timeout(1000);// 判断是否需要重新计算距离const reDistance = await page.evaluate(() => {return document.querySelector('.geetest_result_content') && document.querySelector('.geetest_result_content').innerHTML})await timeout(1000);return {isSuccess:isSuccess==='验证成功',reDistance:reDistance.includes('怪物吃了拼图')}}/*** 拖动滑块* @param distance 滑动距离* */async function drag(distance) {distance = distance || await calculateDistance();const result = await tryValidation(distance.min)if(result.isSuccess) {await timeout(1000);//登录console.log('验证成功')page.click('#modal-member-login button')}else if(result.reDistance) {console.log('重新计算滑距离录，重新滑动')times = 0await drag(null)} else {if(distanceError[times]){times ++console.log('重新滑动')await drag({min:distance.max,max:distance.max+distanceError[times]})} else {console.log('滑动失败')times = 0run()}}}run()package.json{"name": "demo","version": "1.0.0","dependencies": {"puppeteer": "^1.0.0"}}运⾏1. 将这个两个⽂件保存到⽂件夹下⾯，终端切换到当前路径下2. npm i3. 补上前端⽹的账号，密码4. node run演⽰下图演⽰可以分为四步：1. 打开登陆页⾯，输⼊事先写好的账号密码。

Python破解极验滑动验证码详细步骤

Python破解极验滑动验证码详细步骤⽬录极验滑动验证码实现位移移动需要的基础知识对⽐两张图⽚，找出缺⼝获得图⽚按照位移移动详细代码极验滑动验证码现在极验验证码已经更新到了 3.0 版本，截⾄ 2017 年 7 ⽉全球已有⼗六万家企业正在使⽤极验，每天服务响应超过四亿次，⼴泛应⽤于直播视频、⾦融服务、电⼦商务、游戏娱乐、政府企业等各⼤类型⽹站对于这类验证，如果我们直接模拟表单请求，繁琐的认证参数与认证流程会让你蛋碎⼀地，我们可以⽤selenium驱动浏览器来解决这个问题，⼤致分为以下⼏个步骤1、输⼊⽤户名，密码2、点击按钮验证，弹出没有缺⼝的图3、获得没有缺⼝的图⽚4、点击滑动按钮，弹出有缺⼝的图5、获得有缺⼝的图⽚6、对⽐两张图⽚，找出缺⼝，即滑动的位移7、按照⼈的⾏为⾏为习惯，把总位移切成⼀段段⼩的位移8、按照位移移动9、完成登录实现位移移动需要的基础知识位移移动相当于匀变速直线运动，类似于⼩汽车从起点开始运⾏到终点的过程（⾸先为匀加速，然后再匀减速）。

其中a为加速度，且为恒量（即单位时间内的加速度是不变的），t为时间位移移动的代码实现def get_track(distance):'''拿到移动轨迹，模仿⼈的滑动⾏为，先匀加速后匀减速匀变速运动基本公式：①v=v0+at②s=v0t+(1/2)at²③v²-v0²=2as:param distance: 需要移动的距离:return: 存放每0.2秒移动的距离'''# 初速度v=0# 单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移t=0.1# 位移/轨迹列表，列表内的⼀个元素代表0.2s的位移tracks=[]# 当前的位移current=0# 到达mid值开始减速mid=distance * 4/5distance += 10 # 先滑过⼀点，最后再反着滑动回来while current < distance:if current < mid:# 加速度越⼩，单位时间的位移越⼩,模拟的轨迹就越多越详细 a = 2 # 加速运动else:a = -3 # 减速运动# 初速度v0 = v# 0.2秒时间内的位移s = v0*t+0.5*a*(t**2)# 当前的位置current += s# 添加到轨迹列表tracks.append(round(s))# 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度v= v0+a*t# 反着滑动到⼤概准确位置for i in range(3):tracks.append(-2)for i in range(4):tracks.append(-1)return tracks对⽐两张图⽚，找出缺⼝def get_distance(image1,image2):'''拿到滑动验证码需要移动的距离:param image1:没有缺⼝的图⽚对象:param image2:带缺⼝的图⽚对象:return:需要移动的距离'''# print('size', image1.size)threshold = 50for i in range(0,image1.size[0]): # 260for j in range(0,image1.size[1]): # 160pixel1 = image1.getpixel((i,j))pixel2 = image2.getpixel((i,j))res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1]) # 计算RGB差res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2]) # 计算RGB差if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:return i # 需要移动的距离获得图⽚def merge_image(image_file,location_list):"""拼接图⽚:param image_file::param location_list::return:"""im = Image.open(image_file)im.save('code.jpg')new_im = Image.new('RGB',(260,116))# 把⽆序的图⽚切成52张⼩图⽚im_list_upper = []im_list_down = []# print(location_list)for location in location_list:# print(location['y'])if location['y'] == -58: # 上半边im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,116)))if location['y'] == 0: # 下半边im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))x_offset = 0for im in im_list_upper:new_im.paste(im,(x_offset,0)) # 把⼩图⽚放到新的空⽩图⽚上x_offset += im.size[0]x_offset = 0for im in im_list_down:new_im.paste(im,(x_offset,58))x_offset += im.size[0]new_im.show()return new_imdef get_image(driver,div_path):'''下载⽆序的图⽚然后进⾏拼接获得完整的图⽚:param driver::param div_path::return:'''time.sleep(2)background_images = driver.find_elements_by_xpath(div_path)location_list = []for background_image in background_images:location = {}result = re.findall('background-image: url$"(.*?)"$; background-position: (.*?)px (.*?)px;',background_image.get_attribute('style')) # print(result)location['x'] = int(result[0][1])location['y'] = int(result[0][2])image_url = result[0][0]location_list.append(location)print('==================================')image_url = image_url.replace('webp','jpg')# '替换url /pictures/gt/579066de6/579066de6.webp'image_result = requests.get(image_url).content# with open('1.jpg','wb') as f:# f.write(image_result)image_file = BytesIO(image_result) # 是⼀张⽆序的图⽚image = merge_image(image_file,location_list)return image按照位移移动print('第⼀步,点击滑动按钮')ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform() # 点击⿏标左键，按住不放time.sleep(1)print('第⼆步,拖动元素')for track in track_list:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform() # ⿏标移动到距离当前位置（x,y）if l<100:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-2, yoffset=0).perform()else:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-5, yoffset=0).perform()time.sleep(1)print('第三步,释放⿏标')ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()详细代码from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait # 等待元素加载的from mon.action_chains import ActionChains #拖拽from selenium.webdriver.support import expected_conditions as ECfrom mon.exceptions import TimeoutException, NoSuchElementExceptionfrom mon.by import Byfrom PIL import Imageimport requestsimport timeimport reimport randomfrom io import BytesIOdef merge_image(image_file,location_list):"""拼接图⽚:param image_file::param location_list::return:"""im = Image.open(image_file)im.save('code.jpg')new_im = Image.new('RGB',(260,116))# 把⽆序的图⽚切成52张⼩图⽚im_list_upper = []im_list_down = []# print(location_list)for location in location_list:# print(location['y'])if location['y'] == -58: # 上半边im_list_upper.append(im.crop((abs(location['x']),58,abs(location['x'])+10,116)))if location['y'] == 0: # 下半边im_list_down.append(im.crop((abs(location['x']),0,abs(location['x'])+10,58)))x_offset = 0for im in im_list_upper:new_im.paste(im,(x_offset,0)) # 把⼩图⽚放到新的空⽩图⽚上x_offset += im.size[0]x_offset = 0for im in im_list_down:new_im.paste(im,(x_offset,58))x_offset += im.size[0]new_im.show()return new_imdef get_image(driver,div_path):'''下载⽆序的图⽚然后进⾏拼接获得完整的图⽚:param driver::param div_path::return:'''time.sleep(2)background_images = driver.find_elements_by_xpath(div_path)location_list = []for background_image in background_images:location = {}result = re.findall('background-image: url$"(.*?)"$; background-position: (.*?)px (.*?)px;',background_image.get_attribute('style')) # print(result)location['x'] = int(result[0][1])location['y'] = int(result[0][2])image_url = result[0][0]location_list.append(location)print('==================================')image_url = image_url.replace('webp','jpg')# '替换url /pictures/gt/579066de6/579066de6.webp'image_result = requests.get(image_url).content# with open('1.jpg','wb') as f:# f.write(image_result)image_file = BytesIO(image_result) # 是⼀张⽆序的图⽚image = merge_image(image_file,location_list)return imagedef get_track(distance):'''拿到移动轨迹，模仿⼈的滑动⾏为，先匀加速后匀减速匀变速运动基本公式：①v=v0+at②s=v0t+(1/2)at²③v²-v0²=2as:param distance: 需要移动的距离:return: 存放每0.2秒移动的距离'''# 初速度v=0# 单位时间为0.2s来统计轨迹，轨迹即0.2内的位移t=0.2# 位移/轨迹列表，列表内的⼀个元素代表0.2s的位移tracks=[]# 当前的位移current=0# 到达mid值开始减速mid=distance * 7/8distance += 10 # 先滑过⼀点，最后再反着滑动回来# a = random.randint(1,3)while current < distance:if current < mid:# 加速度越⼩，单位时间的位移越⼩,模拟的轨迹就越多越详细a = random.randint(2,4) # 加速运动else:a = -random.randint(3,5) # 减速运动# 初速度v0 = v# 0.2秒时间内的位移s = v0*t+0.5*a*(t**2)# 当前的位置current += s# 添加到轨迹列表tracks.append(round(s))# 速度已经达到v,该速度作为下次的初速度v= v0+a*t# 反着滑动到⼤概准确位置for i in range(4):tracks.append(-random.randint(2,3))for i in range(4):tracks.append(-random.randint(1,3))return tracksdef get_distance(image1,image2):'''拿到滑动验证码需要移动的距离:param image1:没有缺⼝的图⽚对象:param image2:带缺⼝的图⽚对象:return:需要移动的距离'''# print('size', image1.size)threshold = 50for i in range(0,image1.size[0]): # 260for j in range(0,image1.size[1]): # 160pixel1 = image1.getpixel((i,j))pixel2 = image2.getpixel((i,j))res_R = abs(pixel1[0]-pixel2[0]) # 计算RGB差res_G = abs(pixel1[1] - pixel2[1]) # 计算RGB差res_B = abs(pixel1[2] - pixel2[2]) # 计算RGB差if res_R > threshold and res_G > threshold and res_B > threshold:return i # 需要移动的距离def main_check_code(driver, element):"""拖动识别验证码:param driver::param element::return:"""image1 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_bg gt_show"]/div')image2 = get_image(driver, '//div[@class="gt_cut_fullbg gt_show"]/div')# 图⽚上缺⼝的位置的x坐标# 2 对⽐两张图⽚的所有RBG像素点，得到不⼀样像素点的x值，即要移动的距离l = get_distance(image1, image2)print('l=',l)# 3 获得移动轨迹track_list = get_track(l)print('第⼀步,点击滑动按钮')ActionChains(driver).click_and_hold(on_element=element).perform() # 点击⿏标左键，按住不放time.sleep(1)print('第⼆步,拖动元素')for track in track_list:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=track, yoffset=0).perform() # ⿏标移动到距离当前位置（x,y） time.sleep(0.002) # if l>100:ActionChains(driver).move_by_offset(xoffset=-random.randint(2,5), yoffset=0).perform()time.sleep(1)print('第三步,释放⿏标')ActionChains(driver).release(on_element=element).perform()time.sleep(5)def main_check_slider(driver):"""检查滑动按钮是否加载:param driver::return:"""while True:try :driver.get('/api/geetest/')element = WebDriverWait(driver, 30, 0.5).until(EC.element_to_be_clickable((By.CLASS_NAME, 'gt_slider_knob')))if element:return elementexcept TimeoutException as e:print('超时错误，继续')time.sleep(5)if __name__ == '__main__':try:count = 6 # 最多识别6次driver = webdriver.Chrome()# 等待滑动按钮加载完成element = main_check_slider(driver)while count > 0:main_check_code(driver,element)time.sleep(2)try:success_element = (By.CSS_SELECTOR, '.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success')# 得到成功标志print('suc=',driver.find_element_by_css_selector('.gt_holder .gt_ajax_tip.gt_success'))success_images = WebDriverWait(driver, 20).until(EC.presence_of_element_located(success_element))if success_images:print('成功识别')count = 0breakexcept NoSuchElementException as e:print('识别错误，继续')count -= 1time.sleep(2)else:print('too many attempt check code ')exit('退出程序')finally:driver.close()成功识别标志css以上就是Python破解极验滑动验证码的详细内容，更多关于Python极验滑动验证码的资料请关注其它相关⽂章！。

验证码绕过漏洞原理

验证码绕过漏洞原理在网络安全领域，验证码是用来防止自动化机器人或恶意用户进行非法登录、恶意请求等行为的一种有效手段。

然而，由于一些设计和实现上的缺陷，验证码系统可能存在漏洞，使得攻击者能够绕过验证码的验证机制，达到其非法目的。

本文将探讨验证码绕过漏洞的原理。

验证码的原理是利用计算机的速度和效率，尝试不同的组合，直到找到正确的凭据为止。

在这个过程中，攻击者可以使用多种手段，比如字典攻击、蛮力攻击、暴力攻击等方法来进行破解。

字典攻击是指攻击者利用一个预先准备好的密码字典，来枚举所有可能的密码组合。

这个字典可以包括常用密码、生日、电话号码、名字等等。

蛮力攻击则是利用特定的算法来生成密码组合，它可以是使用字符、数字等的全部组合，也可以是特定的字符集合。

暴力攻击是将所有可能的组合都进行尝试，这是最暴力、最耗时的一种攻击方式。

除了以上提到的攻击方式，还有一种验证码绕过漏洞，即暴力破解--验证码绕过。

这种漏洞通常出现在后端生成验证码，传到前端时是图片的形式，用户在前端输入验证码，与后端的验证码值做对比的过程中。

如果后端的验证码过期，或者存在其他漏洞，攻击者可以通过抓包等方式获取到上一次请求的响应包中的token 值，并将其作为本次请求的token值进行发送，从而绕过验证码的验证机制。

为了防止验证码绕过漏洞的出现，我们应该采取一系列的安全措施。

首先，后端生成的验证码应该具有足够的时间限制，避免验证码过期的问题。

其次，应该对用户输入的验证码进行严格的校验，确保其正确性。

此外，应该采用安全的token 机制来验证用户身份，防止token被篡改或重放。

最后，应该定期对验证码系统进行安全审计和漏洞扫描，及时发现和修复潜在的安全问题。

总之，验证码绕过漏洞是一种严重的网络安全问题，需要引起我们的高度重视。

了解验证码绕过漏洞的原理和防御措施，有助于我们更好地保护自己的网络安全。

小红书数美滑块验证码JS逆向破解

⼩红书数美滑块验证码JS逆向破解数美滑块最近看了看数美滑块，⽹上很多⼤佬都写过了，有很多⼼得，同时也发现了⼀些问题。

那么我们就从头来搞⼀遍数美滑块，也算是结合众⼤佬的⼀个产出吧。

1、⾸先进⼊⽹站抓包请求register注册信息，我们能从中获取到滑块图⽚信息，计算出滑动距离2、验证信息滑动滑块，查看包信息，可以看到会有⼀个fverify的验证信息，如果正确的话riskLevel返回值为PASS，失败为REJECT查看⼀些加密参数信息，参数很多，主要难点应该就是扣这个加密了3、加密参数分析进⼊堆栈打上断点，再次滑动滑块，⽹站断住，很好，向上查找堆栈，倒数第⼆个堆栈上打上断点，因为此处看到了参数中的"aw"等参数，断开之前的断点，重新滑动此时已经断住了，在此处进⾏参数赋值，重新打上断点，分析加密进⼊函数后在函数return结尾打上断点，运⾏，可以看到DES字样，初步判定为DES加密⽹上找了⼀段DES加密的实现验证⼀下import base64import randomimport timefrom pyDes import des, ECBdef pad(b):"""块填充"""block_size = 8while len(b) % block_size:b += b'\0'return bdef get_encrypt_content(message, key, flag):"""接⼝参数的加密、解密"""des_obj = des(key.encode(), mode=ECB)if flag:content = pad(str(message).replace(' ', '').encode())return base64.b64encode(des_obj.encrypt(content)).decode('utf-8')else:return des_obj.decrypt(base64.b64decode(message)).decode('utf-8')与⽹站加密结果⼀致，判定为DES加密，分析⼏次滑动参数发现，有很多固定值。