Автокапча: Решение капчи в браузере | AntiCaptcha plugin solver

Автокапча: Решение капчи в браузере | AntiCaptcha plugin solver

Содержание

Contacts

Бот программа создана в целях экономии вашего времени и увеличения заработков. Мы постарались сделать для Вас программу максимально удобной, красивой, быстрой и функциональной!

Если Вы никогда не использовали рассылки для брачных агентств, или ранее уже опробовали программы для брачных агентств других компания - в любом случае Вы будете приятно удивлены качеством нашего сервиса. Ведь Help-Chat - это лучший софт который предоставлен на рынке.

Мы предлагаем не просто готовые решения для рассылки писем и сообщений в чат, но также гибкую платформу с максимально простым, интуитивно понятным интерфейсом.
Она дает возможность отслеживать статистику, управлять анкетами через личный кабинет и полностью автоматизировать рассылку сообщений.

Также у Вас есть выбор между использованием расширения для браузера или полностью отдельным приложением Windows/MacOS для рассылки сообщение. Используйте тот бот, который Вам удобнее!

Кроме этого наши партнеры получают круглосуточную поддержку в удобном формате от наших лучших специалистов с многолетним опытом работы в сфере использования бот программ для брачных агентств.

Мы работаем как по общим так и по личным заказам, что дает возможность каждому клиенту подобрать подходящий тариф, сэкономит время и деньги.

У нас действует гибкая система скидок для наших партнеров, как для тех, кто сотрудничает с нам уже давно, так и для новых пользователей.
Мы рады Вам всегда и готовы предоставить лучший опыт использования программ для брачных агентств уже с первого Вашего визита на сайт.

Если Вы не нашли нужную бот программу или функцию в нашем приложении, то напишите в поддержку. Мы рассматриваем каждую заявку от брачных агентств и с радостью реализуем пожелания по улучшению наших программы и расширения для рассылки.

Мы уверены, что качество наших программ заключается в гибкости, простоте и высокой эффективности. Настроить рассылку Вы можете абсолютно самостоятельно сразу после подключения в течение считанных минут.
Достаточно скачать расширение для браузера выполнить минимальную настройку, добавить тексты и наш бот уже может начинать отправку сообщений. От Вашего первого визита, до первого отправленного сообщения за 5 минут. И вы уже работаете на результат, ведь время - это деньги.

С самого первого дня и по сегодняшний день наша цель - это предоставить максимально качественный софт для наших дорогих клиентов!

Спасибо, что выбрали наш сервис.

с ув., Администрация сервиса Help-Chat!

Анон, а почему ты до сих пор не в катился в самый

image.png 1140Кб, 868x1166 Анон, а почему ты до сих пор не в катился в самый свежий, красивый, функциональный и удобный бордоклиент для андроид и гейос?

Плюсы iChan:
1. Разработчик - красивая 8/10 тяночка-анимешница ;3
2. Клиент постоянно обновляется, активно добавляются новые фичи по реквестам и исправляются баги.
3. Есть чат в телеграмме для пользователей, где напрямую можно рассказать о своей проблеме и предложить новые фичи - присоединяйся! @ichan_android.
4. Красивый дизайн.
5. Поддержка всего, что ты так любишь: АНТИКАПЧА, VPN, тёмная тема, экономия трафика, Instant Image (не нужно отвлекаться и лезть в гугл за пикчами), экономия заряда батареи, поиск по странице, возможность сохранить тред в офлайн, поддержка ВСЕХ досок и даже пасскода!
6. Имеет открытый исходный код.
7. Кроме сосача также поддерживает 4chan.

ГАЙД ПО ВКАТУ (LITE VERSION):
1. Находишь iChan в гугл маркете
2. Вы великолепны! Но не забудь присоединиться к чату в телеге @ichan_android, чтобы быть в курсе о последних обновлениях и возможно перекатиться в более новый билд с большим количеством фич (в гугл маркет версия всегда более старая, т.к. из-за их проверок обновления одобряются за 2-3 дня, а новые версии выходят каждый день).

ГАЙД ПО ВКАТУ ДЛЯ ХАРДКОРЩИКОВ И ТРУ-Ъ ДВАЧЕРОВ:
1. Присоединяешься к чату в телеге
2. Качаешь последнюю версию с сайта (ссылка ниже), заходишь в настройки клиента в раздел "about", там делаешь долгий тап по билду клиента. Ты разблокировал тестовые сборки! Снизу появится кнопочка обновить. Поздравляю! Ты обновил свой клиент до суперсекретной тестовой версии с большим количеством фич!
3. Все свои идеи, предложения и замеченные баги отправляешь в чат.
https://zchan.app/download/android/ - скачать свежую стабильную версию с сайта (или сразу тестовую)

Вся подробная информация по скачиванию на андроид и гейос, а также ссылки на чаты в тг здесь
https://zchan.app/download/android/

Читы На Радмир Авто Капча Разброс Машин Джетпак Мини Тп Рванка Разнос Radmir

Читы На Радмир Авто Капча Разброс Машин Джетпак Мини Тп Рванка Разнос Radmir. ЧИТ РАБОЧИЙ НА 01.02.2021
КИДАТЬ В КОРЕНУЮ ПАПКУ

СКАЧАТЬ :

РАДМИР, RADMIR, RADMIR RP, RADMIR CRMP, CRMP, КРМП, РП, RADMIR RP CRMP, RP, GTA, SAMP, САМП, ОБНОВЛЕНИЕ, РАДМИР РП, ОБНОВА, ТОП, GTA CRMP, КАЗИНО, RADMIR MTA, ДЕНЬГИ, УГАР, РУССКИЙ ГОРОД, ГРАНД, ПРИБЫЛЬНАЯ, GTA RP, ТЮНИНГ, ПОКУПКА, КУПИЛ, GRAND, В ГТА, AMAZING RP CRMP, РОДИНА РП, RODINA RP, GTA RUSSIA, АВТО, ТОП РАБОТА, ГТА РОССИЯ, AMAZING, ИГРАЕТ, ГТА РП, RODINA, MALINOVKA, МОДПАК, ТОП РЕЙС, РАБОТА, ПРОВИНЦИЯ, ЗАРАБОТОК, РАДМИР КРМП, PROVINCE, ПИЛОТ, НОВЫЕ, РАДМИР РОЛЕПЛЕЙ, ВЫГОДНАЯ, НОВАЯ, ЗАРАБОТАТЬ, RADMIR ROLEPLAY, САМАЯ, CRMP RADMIR, КРМП РАДМИР, САМОЛЕТ, АЭРОПОРТ, СПОСОБ, РАДМИР РП КРМП, ЗАРАБОТКА, ROLE PLAY, ПЕРЕКУП, СКОЛЬКО МОЖНО, THEGRANDCREATORS, КРИМИНАЛЬНАЯ РОССИЯ, ЛЕТО, ВЫШЛО, RADMIR ROLE PLAY, РАБОТА ПИЛОТА РАДМИР РП, СТЕЙДЖ, ГТА, THEARONPLAY, РАБОТА ПИЛОТА, ЗИМА, ПИЛОТ КРМП, ROLEPLAY, РАДМИР РП КАК ЗАРАБОТАТЬ, РАДМИР РП САМОЛЕТ, КРМП ПИЛОТ, БУДНИ МАЖОРА, РАДМИР РП РАБОТА ПИЛОТА, ПИЛОТ РАДМИР РП, КОВАЛЕВСКИЙ, БУДНИ, КАК ЗАРАБОТАТЬ РАДМИР РП, СВАЛКА, РАДМИР РП ПИЛОТ, ПИЛОТ РАДМИР, МОБАЙЛ, КАК ЗАРАБОТАТЬ МНОГО ДЕНЕГ РАДМИР, 4.5, ЧАС, БИЗНЕС, КАК ЗАРАБОТАТЬ, СТЕН, ЗЕАРОНПЛЕЙ, ФРЕШ, КАЗИНО РАДМИР, САМОЛЁТ, 4.4, ЛУЧШАЯ РАБОТА РАДМИР РП, 4.2, ФИНКА, СЕРВЕР, КАЗИНО RADMIR, 4.3, РАДМИР КАЗИНО, ССД, КОНТЕЙНЕРЫ РАДМИР, РОССИЯ, КАК, КУДА ИДТИ РАБОТАТЬ, РЫБАЛКА, 4.6, РАБОТА ПИЛОТА РАДМИР, МАКС ДРОП, ПРОЕКТ, ТАКТИКА КАЗИНО РАДМИР, КРИМИНАЛЬНАЯ, РАБОТА ПИЛОТА RADMIR RP, ВЫГОДНО, ЗА ДЕНЬ, GTA SAMP, РОЛЕ ПЛЕЙ, РОЛЕПЛЕЙ, 100К, 10 СЕРВЕР, ДЕНЕГ, БАБКИ, САМАЯ ЛУЧШАЯ, ЛЕГКИЕ ДЕНЬГИ, МАШИНА, ПРИБЫЛЬНО, ДОХОД, БОЛЬШЕ ВСЕГО ПЛАТЯТ, САМОЛЕТ РАДМИР РП, ЛУЧШИЙ, 4.1, CRIMINAL RUSSIA, БУЛКИН, КАК ЗАРАБОТАТЬ МНОГО ДЕНЕГ НА РАДМИР РП, НОВЫЙ, BULKIN, РАДМИР РП КАЗИНО, МАЙАМИ, ВЕСНА, ГРАФИКА, ЗАРПЛАТА ПИЛОТА РАДМИР, МУЛЬТИПЛЕЕР, НОМЕР, МЕТАЛЛОИСКАТЕЛЬ, ЛУЧШАЯ, КАЗИНО РАДМИР РП, GRAND THEFT AUTO, SAN ANDREAS, ГЕЛИК, РАДМИР РП КАК ЗАРАБОТАТЬ МНОГО ДЕНЕГ, VAZ, РЕБОРН, РЕБОРН МТА, GTA SA, GTA ONLINE, REBORN MTA, PROVINCE MTA, GTA ПО СЕТИ, BUGATTI, UAZ, 2101, БАНДА, ПОЛЕТ, ПИЛОТ САМОЛЕТА, АВИАЦИЯ, ANDYFY FAMILY, СПОСОБ ЗАРАБОТКА, ТАКТИКИ КАЗИНО РАДМИР РП, ARSEN FRESH, РАДМИРКРМП, АРСЕН ФРЕШ, РАДМИРПКРМП, ПОДНЯЛ ДЕНЕГ В КАЗИНО, КАК ЗАРАБОТАТЬ МИЛЛИОНЫ НА РАДМИРЕ, ПОДНЯЛ ДЕНЬГИ, RADMIR 06, RADMIR 09, RADMIR 04, БАГИ В КАЗИНО НА РАДМИРЕ КРМП, RADMIRRPCRMP, RADMIRRP, КАК ЗАРОБОТАТЬ ПЕРВЫЕ 10КК, КА ЗДАТЬ НА ПРАВА РАДМИР, КРП, НОВЫЙ ПРОЕКТ РАДМИР, БАГ РАДМИР, ОТ ВИНТА, САНРАЙЗ, РАДМИРРП, РАДМИРКРМПРП, НОВОЕ, ДАНСТ, RADMIR 05, RADMIR 08, ANDYFY, КАПТ, FRESH, MULTIPLAYER, САН АНДРЕАС, MTA, МТА, CCD PLANET, RP BOX, NEXT RP, GTA 5 ONLINE, MODS GTA, ТАКТИКИ КАЗИНО RADMIR, RADMIR ROLE P, ПУТЬ К 100К В КАЗИНО, ФИНКА БИЗОВ НА РАДМИРЕ, БАНДА НА РАДМИРЕ, RADMIR КАЗИНО, РАДМИР ТАКТИКА КАЗИНО, ТАКТИКИ КАЗИНО РАДМИР, ЛУЧШИЕ ТАКТИКИ РАДМИР, РАДМИР РОЛЕ П, РАБОЧАЯ ТАКТИКА КАЗИНО, CCD, ЗАРАБОТОК ДЛЯ НОВИЧКА, ГАЙД, РЫБОЛОВСТВО, УТКИ, ОХОТА, БИЗ, КАКОЙ, МОЙЩИК, ДЛЯ НОВИЧКОВ, СТОИТ, ПОКУПАТЬ, ПРОДАЖА, GTR 34, УЧУСЬ ЛЕТАТЬ, ВОЗДУХЕ, ПОЛЁТ, ОЛЕНИ, 34, GTR, NISSAN, НИССАН, ОКОН, ДОРОГ, СО СВАЛКИ, АУКЦИОН, ФИКС, ПОЛНЫЙ, КОПЕЙКИ, ПЕРЕВОЗКИ, МЕТАЛЛ, РАБОТА С МЕТАЛЛОИСКАТЕЛЕМ, КАК ВЫПОЛНИТЬ, КВЕСТЫ, КАКОЙ ПОКУПАТЬ, АВТОМОЙКА, РУЛЕТКИ, ОТКРЫЛ, ОТКРЫТИЕ РУЛЕТОК, СНЕГОУБОРЩИК, ВЫПАЛ, КЕЙСЫ, ОТКРЫТИЕ, МАЙБАХ, БЕСПЛАТНО, ОБНОВЛЕНИЕ РАДМИР, РАДМИР РОЛЕ ПЛЕЙ, FANTI, ФАНТИ, ТАКТИКА КАЗИНО РАДМИР РП, КРМП МОБАЙЛ, КАК ПОДНЯТЬСЯ РАДМИР РП, КАК ЛОВИТЬ РАДМИР РП, КУПИЛ АВТО СО СВАЛКИ, ПЕРЕКУП РАДМИР КРМП, КАК ЗАРАБОТАТЬ МНОГО ДЕНЕГ, ЛОВЛЯ ПО ГОСУ РАДМИР, КРМП РАДМИР НА АНДРОИД, РАДМИ РОЛЕ ПЛЕЙ, РУССКИЙ МОД, РУССКАЯ КАРТА, РУССКИЕ МАШИНЫ, ПРИКОЛЫ В GTA, RUSSIAN MOD, СЕРВЕР РАДМИР, ТАКТИКА КАЗИНО RADMIR, GTA РАДМИР, GTA RADMIR, СТРИМ РАДМИР, САМАЯ ПРИБЫЛЬНАЯ РАБОТА НА РАДМИРЕ, ПИЛОТ САМОЛЕТА РАДМИР, 70К В ЧАС РАБОТА ПИЛОТА, RUDY, РУДИ, ТОНИРОВКА, СПАСАТЕЛЬ, РЕАКЦИЯ АДМИНОВ, ПРАНК РЕПОРТ, ТАКТИКА, СКОЛЬКО, НОВАЯ РАБОТА РАДМИР,

Категория
Games

Вместе с Читы На Радмир Авто Капча Разброс Машин Джетпак Мини Тп Рванка Разнос Radmir так же смотрят:

Расширение Buster: Captcha Solver for Humans

Buster is an Opera extension which helps you to solve difficult captchas by completing reCAPTCHA audio challenges using speech recognition. Challenges are solved by clicking on the extension button at the bottom of the reCAPTCHA widget.

It is not guaranteed that challenges are always solved, the limitations of the technology need to be considered.

The continued development of Buster is made possible thanks to the support of awesome backers. If you'd like to join them, please check out https://armin.dev/go/patreon

The "Allow access to search page results" option must be checked for the extension on the chrome://extensions page, otherwise the extension button will not be visible.

Client app

The success rate of the extension can be improved by simulating user interactions with the help of a client app. Follow the instructions from the extension's options to download and install the client app on Windows, Linux and macOS, or get the app from this repository: https://github.com/dessant/buster-client#readme

Solving more than a couple of reCAPTCHA challenges a day may lead to a temporary block, regardless of your use of the extension. Visit the wiki for more details.

https://github.com/dessant/buster/wiki/Inaccessible-reCAPTCHA-audio-challenge

Motivation

reCAPTCHA challenges remain a considerable burden on the web, delaying and often blocking our access to services and information depending on our physical and cognitive abilities, our social and cultural background, and the devices or networks we connect from.

The difficulty of captchas can be so out of balance, that sometimes they seem friendlier to bots than they are to humans.

The goal of this project is to improve our experience with captchas, by giving us easy access to solutions already utilized by automated systems.

Required permissions:
• Read and change all your data on the websites you visit: required for accessing challenges
• Communicate with cooperating native applications: needed for interacting with the client app when user input simulation is enabled
• Display notifications: used for displaying error messages
• Read your browsing history: needed for resetting challenges

The extension is also available for Chrome and Firefox: https://github.com/dessant/buster#readme

Reviews are not monitored for bug reports, please use GitHub for issues and feature requests.

https://github.com/dessant/buster

Buster: CAPTCHA Solver for Humans extension

Buster - это расширение Opera, которое помогает вам решать сложные капчи, выполняя аудио задачи reCAPTCHA с использованием распознавания речи. Проблемы решаются нажатием на кнопку расширения внизу виджета reCAPTCHA.

Не гарантируется, что задачи всегда будут решены, необходимо учитывать ограничения технологии.

Продолжение разработки Buster стало возможным благодаря поддержке замечательных спонсоров.Если вы хотите присоединиться к ним, посетите https://armin.dev/go/patreon

.

Параметр «Разрешить доступ к результатам страницы поиска» должен быть отмечен для расширения на странице chrome: // extensions, иначе кнопка расширения не будет видна.

Клиентское приложение

Успешность расширения может быть улучшена путем моделирования взаимодействия с пользователем с помощью клиентского приложения. Следуйте инструкциям в параметрах расширения, чтобы загрузить и установить клиентское приложение в Windows, Linux и macOS, или загрузите приложение из этого репозитория: https: // github.com / dessant / buster-client # readme

Решение более пары задач reCAPTCHA в день может привести к временной блокировке, независимо от того, используете ли вы расширение. Посетите вики для получения более подробной информации.

https://github.com/dessant/buster/wiki/Inaccessible-reCAPTCHA-audio-challenge

Мотивация

Проблемы

reCAPTCHA остаются значительным бременем для Интернета, задерживая и часто блокируя наш доступ к услугам и информации в зависимости от наших физических и когнитивных способностей, нашего социального и культурного происхождения, а также устройств или сетей, с которых мы подключаемся.

Сложность капч может быть настолько несбалансированной, что иногда они кажутся ботам более дружелюбными, чем людям.

Цель этого проекта - улучшить наш опыт работы с капчами, предоставив нам легкий доступ к решениям, уже используемым в автоматизированных системах.

Требуемые разрешения:
• Чтение и изменение всех ваших данных на веб-сайтах, которые вы посещаете: требуется для доступа к задачам
• Взаимодействие с взаимодействующими собственными приложениями: необходимо для взаимодействия с клиентским приложением, когда включено моделирование пользовательского ввода
• Отображение уведомлений: используется для отображение сообщений об ошибках
• Прочтите историю просмотров: необходимо для сброса проблем

Расширение также доступно для Chrome и Firefox: https: // github.com / dessant / buster # readme

Обзоры не отслеживаются на предмет отчетов об ошибках, пожалуйста, используйте GitHub для вопросов и запросов функций.

https://github.com/dessant/buster

Captcha Solver for Humans - Получите это расширение для 🦊 Firefox (en-US)

Buster - это расширение Firefox, которое помогает вам решать сложные капчи, выполняя аудио задачи reCAPTCHA с использованием распознавания речи. Проблемы решаются нажатием на кнопку расширения внизу виджета reCAPTCHA.

Не гарантируется, что задачи всегда будут решены, необходимо учитывать ограничения технологии.

Продолжение разработки Buster стало возможным благодаря поддержке замечательных спонсоров. Если вы хотите присоединиться к ним, рассмотрите возможность участия с помощью Patreon, PayPal или Bitcoin.

Клиентское приложение

Успешность расширения может быть улучшена путем моделирования взаимодействия с пользователем с помощью клиентского приложения. Следуйте инструкциям в параметрах расширения, чтобы загрузить и установить клиентское приложение в Windows, Linux и macOS, или загрузите приложение из этого репозитория.

Решение более пары задач reCAPTCHA в день может привести к временной блокировке, независимо от того, используете ли вы расширение. Посетите вики для получения более подробной информации.

Защита от отпечатков пальцев не позволяет клиентскому приложению перемещать мышь должным образом. Если privacy.resistFingerprinting был включен из about: config, не забудьте также включить навигацию с клавиатуры в параметрах расширения.

Мотивация

Проблемы с reCAPTCHA остаются значительной нагрузкой для Интернета, задерживая и часто блокируя наш доступ к услугам и информации в зависимости от наших физических и когнитивных способностей, нашего социального и культурного происхождения, а также устройств или сетей, из которых мы подключаемся.

Сложность капч может быть настолько несбалансированной, что иногда они кажутся ботам более дружелюбными, чем людям.

Цель этого проекта - улучшить наш опыт работы с капчами, предоставив нам легкий доступ к решениям, уже используемым в автоматизированных системах.

Необходимые разрешения:

  • Доступ к вашим данным на всех веб-сайтах: требуется для доступа к задачам
  • Обмен сообщениями с программами, отличными от Firefox: необходим для взаимодействия с клиентским приложением, когда включено моделирование пользовательского ввода
  • Отображение уведомлений: используется для отображения сообщений об ошибках
  • Доступ активность браузера во время навигации: необходимо для сброса проблем

Расширение также доступно для Chrome и Edge.

Обзоры не отслеживаются для отчетов об ошибках, пожалуйста, используйте GitHub для вопросов и запросов функций.
https://github.com/dessant/buster

Решение CAPTCHA с помощью веб-автоматизации

CAPTCHA больше не является чуждым для пользователей термином. Аббревиатура от полностью автоматизированного общедоступного теста Тьюринга, позволяющего отличить компьютеры от людей. CAPTCHA - это, по сути, компьютерная программа, созданная для различения человека и машины для предотвращения любого типа спама или извлечения данных с веб-сайтов.Вся концепция CAPTCHA основана на предположении, что только человек может пройти этот тест, а бот или автоматизированные скрипты не пройдут.

Необходимость обхода CAPTCHA
Теперь можно использовать автоматическое решение CAPTCHA в незаконных или законных целях. Спамеры используют решение CAPTCHA для извлечения адресов электронной почты пользователей, чтобы иметь возможность генерировать как можно больше спама. Допустимые примеры - это сценарии, когда к вам присоединился новый клиент или деловой партнер и ему требуется доступ к вашему интерфейсу прикладного программирования (API), который не готов или не может быть предоставлен другим пользователям из-за проблем с безопасностью или злоупотреблений, к которым он может привести.В этом случае вам останется только обойти CAPTCHA с помощью автоматических скриптов. Одним из наиболее распространенных методов обхода является автоматическое решение CAPTCHA с использованием программ Python, Java или C ++, когда сообществу разработчиков требуется доступ к системным службам.

Существуют различные типы CAPTCHA, CAPTCHA на основе текста, CAPTCHA на основе изображений, reCAPTCHA и математическая CAPTCHA. Иногда решение одной из них может стать действительно сложной задачей, поскольку технологии, используемые в CAPTCHA и reCAPTCHA, становятся все умнее.

Автоматические методы решения CAPTCHA
Существует несколько методов решения CAPTCHA, доступных для пользователей для решения CAPTCHA и reCAPTCHA.Две наиболее распространенные стратегии:

1. Боты с включенным оптическим распознаванием символов (OCR) - В этом подходе CAPTCHA решается автоматически с помощью бота с включенным оптическим распознаванием символов (OCR).

2. Сервисы для решения CAPTCHA, основанные на человеке - В сервисе есть люди-работники, которые постоянно доступны онлайн для решения CAPTCHA. Когда вы отправляете свою CAPTCHA, компания пересылает ее работникам, которые ее решают, и отправляет решения обратно.

Плюсы программного обеспечения с поддержкой OCR применимы в случае, когда вам нужно решить большое количество тривиальных CAPTCHA, где это оказывается экономически эффективным решением.Но после выпуска ReCaptcha V3 от Google такое случается редко. Таким образом, боты OCR не созданы для борьбы с CAPTCHA, которую используют такие крупные компании, как Google, Facebook или Twitter. Для этого потребуются гораздо более продвинутые решения для решения CAPTCHA. Следовательно, логичным и перспективным выбором было бы использование второго метода, который имеет более высокую точность и также позволяет обойти сложные решения.

Плюсы онлайн-сервисов защиты от капчи через OCR:

  • Более высокий процент правильных решений (OCR дает чрезвычайно высокий уровень
    неправильных ответов на действительно сложные CAPTCHA; не говоря уже о том, что некоторые виды CAPTCHA вообще не могут быть решены с помощью OCR, по крайней мере, на данный момент)
  • Непрерывная безупречная работа без перерывов с быстрой адаптацией к новым сложностям.
  • Экономичный, с ограниченными ресурсами и низкими затратами на обслуживание, так как нет проблем с программным или аппаратным обеспечением; все, что вам действительно нужно, это подключение к Интернету для отправки простых запросов через API службы защиты от капчи.

Крупные игроки в онлайн-сервисах решения проблем
Теперь, когда мы знаем, как лучше решать ваши CAPTCHA. Давайте посмотрим на сервисы, которые предоставляют точные решения, поддержку API и быстрые ответы на наши запросы.У нас есть такие организации, как 2captcha, Deathbycaptcha, Anticaptcha и др.

2CAPTCHA - одна из лучших платформ, которые я использовал в своем случае. У них быстрое время отклика и довольно хорошая точность. У них есть команда людей, доступная онлайн для решения CAPTCHA. Они предоставляют решения для всех основных типов CAPTCHA по разумным ценам. Это тот, который мы собираемся использовать для обхода CAPTCHA. Вот почему 2captcha имеет преимущество среди современников:

Высокая скорость решения (17 секунд для обычных (графических и текстовых) капч и 23 секунды для ReCaptcha)
Поддерживает практически все популярные языки программирования с исчерпывающей документацией их готовых библиотек.
Фиксированные цены (которые не меняются при увеличении нагрузки на сервер)
Высокая точность (до 99%, в зависимости от типа капчи)
Гарантия возврата денег за неправильные ответы
Возможность разгадывать большое количество капч (более 10000 каждую минуту).

Инструкции по интеграции 2captcha API
Теперь самое лучшее, здесь мы изучим веб-автоматизацию с помощью службы 2CAPTCHA.

Сервис 2CAPTCHA требует, чтобы мы предоставили ему несколько параметров:

  1. сервисный ключ 2.ключ google
  2. pageurl 4. метод

Зарегистрируйтесь на 2CAPTCHA, вам будет предоставлен ключ службы API, который позволяет автоматизировать и интегрировать ваше программное обеспечение с двумя службами CAPTCHA.
Теперь перейдите на страницу сайта и получите значение атрибута ключа data-site с помощью инструментов разработчика. Теперь мы делаем запрос GET или POST к сервису 2CAPTCHA с вышеупомянутыми параметрами, используя скрипт Python (или любой другой язык).
Сервис 2CAPTCHA выдает ответ в виде OK | CAPTCHA_ID, где CAPTCHA_ID - это идентификатор reCAPTCHA в системе.
Теперь нам нужно дождаться, пока рабочий решит reCAPTCHA, и Google вернет действительный токен службе. Для этого мы можем делать запрос к сервису 2CAPTCHA каждые 5 секунд, пока не получим действующий токен. См. Запрос к конечной точке res.php с параметрами:

http://2CAPTCHA.com/res.php?key=SERVICE_KEY&action=get&id=CAPTCHA_ID

Теперь мы отправляем форму с токеном g-reCAPTCHA-response.
На целевом сайте (на стороне сервера) этот токен проверяется. Скрипт сайта отправляет в Google запрос на проверку действительности токена CAPTCHA-ответа.На полигоне 2CAPTCHA этот токен проверяется перед отправкой формы. Это делается путем передачи токена через запрос ajax (XHR) в proxy.php, который, в свою очередь, запрашивает у Google, подтвержден ли сайт, и возвращает ответ Google.

Заключение
Да, мы можем автоматизировать процесс обхода CAPTCHA. Есть 2 обычно обсуждаемых способа сделать это, среди которых более успешными оказываются онлайн-службы защиты от капчи. Существуют разные поставщики услуг, использующие эту технику решения CAPTCHA, но на данный момент я рекомендую 2CAPTCHA.Скрипты могут быть написаны на C #, javascript, java и python. Сервис, предоставляемый 2CAPTCHA, очень быстр, а решения точны.
здесь ...

Почему в онлайн-блоках CAPTCHA отображаются изображения трафика?

Приходилось ли вам когда-нибудь выполнять поиск в Интернете, и ваш сеанс просмотра прерывался защитной CAPTCHA? CAPTCHA безопасности обычно предлагает вам щелкнуть изображения светофора, знаков остановки или автобусов. Они также могут попросить вас нажать на автомобили, грузовики или другие изображения, связанные с вождением.Причина этого не столько в автомобильном имидже, сколько в индустрии умных автомобилей.

CAPTCHA - это аббревиатура от «полностью автоматизированного общедоступного теста Тьюринга для различения компьютеров и людей». CAPTCHA впервые была выпущена в 2007 году и была создана в сотрудничестве с компьютерными учеными из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге. В 2009 году Google перехватил эту идею и включил ее в определенные веб-сайты. Подсказки CAPTCHA обычно появляются, когда вам нужно совершить покупку, опубликовать комментарий или зарегистрировать учетную запись.Эти меры безопасности предназначены для того, чтобы отсеять ботов от реальных пользователей. Эти тесты обычно требуют от пользователя точной идентификации транспортных средств и дорожных знаков. Тест CAPTCHA отсеивает ботов, потому что каждый эксперимент требует определенного навыка, который может пройти только человек. Google увидел, что эти тесты могут принести пользу обеим сторонам. Веб-сайт может гарантировать, что вводимая информация принадлежит человеку, а пользователи могут транскрибировать данные с изображений для других технологических достижений.

В прошлом текст CAPTCHA предполагал интерпретацию искаженных слов, и эти данные использовались для улучшения технологии оптического распознавания символов Google для их оцифрованного бумажного текста.В 2012 году Google запустил создание фрагментов фотографий из Google Street View. К 2014 году система CAPTCHA была в первую очередь ориентирована на обучение ИИ. Google упомянул, что к тому времени они использовали CAPTCHA для обучения беспилотных автомобилей, таких как новые автомобили Waymo, предназначенные для поездок. Google использует изображения для обучения искусственного интеллекта, потому что они показывают, что они улучшают результаты Карт Google, библиотеки фотографий и результаты поиска картинок Google.

Хотя CAPTCHAS определенно раздражает и отнимает много времени, каждая завершенная капча помогает сделать дороги немного безопаснее.Ваше время не зря тратится, а используется Google с пользой. А с учетом опасности ботов и вирусов CAPTCHA помогает предотвратить доступ ботов к некоторым из наиболее важных страниц веб-сайта.

Автоматический решатель CAPTCHA на основе глубокого обучения - На пути к ИИ - Лучшее из технологий, науки и техники

Автор (ы): Сергей Исаев
Компьютерное зрение, кибербезопасность, глубокое обучение
Использование сложной 10-символьной CAPTCHA (с кодом)
Фото Маркуса Списке на Unsplash.

Заявление об ограничении ответственности : Следующая работа была создана как академический проект. Работа не использовалась и не предназначалась для использования во вредных или злонамеренных целях. Наслаждаться!

Введение

CAPTCHA (полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей) - это то, с чем сталкивался почти каждый пользователь Интернета. В процессе входа в систему или создания учетной записи, совершения онлайн-покупки или даже публикации комментария многие люди сталкиваются со странно выглядящими, растянутыми, размытыми, цветными и искаженными изображениями, больше напоминающими картину Дали, чем английский текст. .

Долгое время при развертывании использовалась 10-символьная CAPTCHA с размытым текстом, потому что современные методы компьютерного зрения затрудняли распознавание букв на неоднородном фоне, в то время как люди не испытывают проблем с этим. Это остается важной проблемой в области распознавания символов и по сей день.

Таким образом, чтобы разработать программу, способную читать символы в этой сложной задаче оптического распознавания символов, мы разработаем индивидуальное решение для конкретной проблемы.В этой статье мы перейдем к началу и завершим конвейер разработки решателя CAPTCHA для определенного класса CAPTCHA.

Данные

10000 изображений CAPTCHA были предоставлены из набора данных kaggle (скопировано Aadhav Vignesh, https://www.kaggle.com/aadhavvignesh/captcha-images). Каждому изображению присвоено имя NAME.jpg, где NAME - это решение головоломки. Другими словами, ИМЯ содержит правильные буквы в правильной последовательности изображения, например 5OfaXDfpue.

Заставить компьютерную программу читать символы внутри изображения представляет собой серьезную проблему.Программное обеспечение OCR с открытым исходным кодом, такое как PyTesseract, терпело неудачу при тестировании на CAPTCHA, часто даже не выделяя ни одного символа из всего изображения. Обучение нейронной сети с необработанными изображениями в качестве входных данных и решениями в качестве выходных данных может быть успешным для набора данных из десятков миллионов, но вряд ли будет успешным с набором данных из 10 000 изображений. Необходимо разработать новый метод.

Проблему можно значительно упростить, анализируя по одному символу, а не все изображение сразу.Если можно получить набор данных, состоящий из буквенно-цифровых символов и соответствующих им меток, простую нейронную сеть, подобную MNIST, можно обучить распознавать символы. Таким образом, наш пайплайн выглядит так:

  1. Инвертируйте CAPTCHA, сегментируйте символы и сохраняйте каждый буквенно-цифровой символ отдельно на диск (с его меткой).
  2. Обучите нейронную сеть распознавать персонажей каждого класса.
  3. Чтобы использовать нашу модель, введите любую CAPTCHA, инвертируйте изображение и сегментируйте символы.Примените модель машинного обучения к каждому персонажу, получите прогнозы и объедините их в строку. Вуаля.

Предварительная обработка

Для тех из вас, кто следит за моим кодом на Kaggle (https://github.com/sergeiissaev/kaggle_notebooks), следующий раздел относится к записной книжке под названием captchas_eda.ipynb. Мы начинаем с загрузки случайного изображения из набора данных, а затем его построения.

Это случайно выбранная CAPTCHA из нашего набора данных.

Затем с помощью OpenCV (очень полезная библиотека компьютерного зрения, доступная на Python и C ++) изображение преобразуется в оттенки серого, а затем применяется бинарный порог.Это помогает преобразовать сложное разноцветное изображение в гораздо более простое черно-белое изображение. Это очень важный шаг - современная технология распознавания текста часто дает сбой, когда текст находится на неоднородном фоне. Этот шаг устраняет эту проблему. Однако мы еще не готовы к OCR.

Изображение CAPTCHA с пороговым значением и инвертированным цветом.

Следующим шагом является определение контуров изображения. Вместо того, чтобы иметь дело с CAPTCHA в целом, мы хотим разделить CAPTCHA на 10 отдельных изображений, каждое из которых содержит одно буквенно-цифровое значение.Поэтому мы используем функцию OpenCV findContours для определения контуров букв.

Изображение с выделенными контурами. Обратите внимание на маленькие зеленые точки вокруг верхнего и нижнего краев изображения, которые добавляются к нашему списку контуров.

К сожалению, большинство изображений имеют более 20 контуров, несмотря на то, что мы знаем, что каждая CAPTCHA содержит ровно 10 буквенно-цифровых символов. Так какие же оставшиеся контуры можно подобрать?

Ответ в том, что это в основном фрагменты клетчатого фона.Согласно документам, «контуры можно объяснить просто как кривую, соединяющую все непрерывные точки (вдоль границы), имеющие одинаковый цвет или интенсивность». Некоторые пятна на заднем плане соответствуют этому определению. Чтобы проанализировать контуры и сохранить только те символы, которые нам нужны, нам нужно проявить творческий подход.

Поскольку фоновые точки намного меньше буквенно-цифровых символов, я определил 10 самых больших контуров (опять же, каждая CAPTCHA имеет ровно 10 буквенно-цифровых символов на изображении), а остальные отбросил.

Индивидуально подобранные буквенно-цифровые символы. Были выбраны 10 самых больших контуров, чтобы удалить мелкие контуры фона. Обратите внимание на неправильный порядок букв и цифр.

Однако возникает новая проблема. У меня есть 10 контуров, отсортированных по размеру. Конечно, при решении CAPTCHA порядок имеет значение. Мне нужно было организовать контуры слева направо. Поэтому я отсортировал словарь, содержащий правый нижний угол каждого из контуров, связанных с номером контура, что позволило мне построить контуры слева направо как один график.

Буквенно-цифровые символы, каждая со своим изображением и в правильном порядке. Правильный порядок позволяет отображать метку (истинный класс) над каждым изображением, а также процент изображения, занимаемого белыми пикселями.

Однако я заметил, что многие из выводов были бессмысленными - изображения не соответствовали этикетке. Хуже того, из-за того, что одно изображение не соответствовало его метке, это часто нарушало порядок всех последующих букв, а это означало, что не только одна, но и многие отображаемые буквы имели неправильные метки.Это может иметь катастрофические последствия для обучения нейронной сети, поскольку неверно помеченные данные могут сделать обучение гораздо более подверженным ошибкам. Представьте, что вы показываете буквы 4-летнего ребенка, но иногда произносите неправильный звук для этой буквы - это будет серьезной проблемой для ребенка.

Я выполнил две проверки ошибок. Первый был для контуров, которые являются полной ерундой, которые, как я заметил, обычно имели очень разные отношения белого к черному пикселям, чем обычные буквы. Вот пример:

Третий контур в верхнем ряду - это пример изображения, которое будет пропущено моим первым алгоритмом проверки ошибок.

Третий контур в верхнем ряду на самом деле является внутренним кругом предыдущей буквы «О». Обратите внимание, что все последующие письма теперь также неправильно помечены. Мы не можем позволить себе добавлять эти неправильно помеченные изображения к нашим обучающим данным. Поэтому я написал правило, согласно которому любые буквы и цифры с соотношением белого к черному выше 63% или ниже 29% будут пропущены.

Вот пример моей второй проверки ошибок:

Крайнее правое изображение в верхнем ряду, а также среднее изображение в нижнем ряду иллюстрируют тип ошибки №2.

Иногда отдельные буквенно-цифровые символы слегка соприкасаются друг с другом и воспринимаются как одна буквенно-цифровая. Это большая проблема, потому что, как и при проверке ошибок №1, затрагиваются все последующие буквенно-цифровые символы. Чтобы решить эту проблему, я проверил, было ли каждое изображение значительно шире, чем длиннее. Большинство буквенно-цифровых символов выше или по крайней мере квадратные, и очень немногие из них намного шире, чем выше, если только они не содержат ошибку типа № 2, то есть содержат более одной буквенно-цифровой цифры.

Это та же самая CAPTCHA, что и выше, за исключением того, что на этот раз использовалась проверка ошибок.

Похоже, проверка ошибок работает отлично! Даже очень сложные изображения CAPTCHA успешно маркируются. Однако теперь возник новый выпуск:

. Пример ложного срабатывания при проверке ошибок №2.

Здесь буква «w» в верхней строке соответствует критерию проверки ошибок №2 - она ​​была очень широкой, поэтому программа разбила изображение. Я долго пробовал разные настройки гиперпараметров, при которых широкие изображения с буквами «w» и «m» не разделялись, а в реальных случаях двух буквенно-цифровых символов в одном изображении это делалось.Однако я обнаружил, что это невыполнимая задача. Некоторые буквы «w» очень широкие, а некоторые контуры изображения, содержащие две буквенно-цифровые символы, могут быть очень узкими.

Очень узкий случай ошибки №2 можно увидеть на среднем изображении в нижнем ряду.

Не существовало секретной формулы, чтобы получить то, что я хотел сделать, поэтому мне (стыдно) пришлось сделать то, чем я не особо горжусь, - позаботиться обо всем вручную.

Получение обучающих данных

Для тех, кто подписан на Kaggle, теперь это второй файл с именем captchas_save.ipynb. Я перенес данные из Kaggle на свой локальный компьютер, настроил цикл, чтобы пройти все этапы предварительной обработки от начала до конца. В конце каждого цикла оценщику предлагалось выполнить проверку безопасности данных и меток («y» - сохранить их, «n» - отбросить). Обычно автор предпочитает делать что-то не так, но после того, как он потратил достаточно много часов на попытки автоматизировать процесс, шкала эффективности начала сдвигаться в сторону баланса между автоматизацией и балансировкой вручную.

Я провел оценку 1000 CAPTCHA (таким образом, создав набор данных примерно из 10 000 буквенно-цифровых символов) в период просмотра социальной сети, переключаясь между собой и своим другом, которому я заплатил зарплату в размере одной кружки пива за его помощь.

Пример запроса пользователя на подтверждение набора данных.

Все файлы, получившие проходную оценку, были добавлены в список. Конвейер предварительной обработки перебрал все файлы в списке, сохранив все буквенно-цифровые символы в соответствующие папки, и, таким образом, был создан обучающий набор. Вот итоговая организация каталогов, которую я загрузил и опубликовал в виде набора данных на kaggle по адресу https://www.kaggle.com/sergei416/captchas-segmented.

Каждому буквенно-цифровому значению был присвоен суффикс «верхний» или «нижний».Все числа получили суффикс «ниже».

В конечном итоге у меня осталось 62 каталога, а в моем наборе обучающих данных всего 5854 изображения (это означает, что 10 000–5854 = 4146 буквенно-цифровых символов были отброшены).

Наконец, давайте приступим к разделу конвейера машинного обучения! Давайте вернемся к Kaggle, где мы будем обучать программное обеспечение для распознавания рукописных цифр на основе сегментированных буквенно-цифровых символов, которые мы получили в обучающем наборе. Опять же, существующие библиотеки OCR с открытым исходным кодом не справляются с изображениями, которые мы получили до сих пор.

Обучение модели

Для создания системы машинного обучения мы используем обычную нейронную сеть PyTorch. Полный код доступен на Kaggle по адресу https://www.kaggle.com/sergei416/captcha-ml. Для краткости я буду обсуждать только интересные / сложные разделы кода машинного обучения в этой статье.

Благодаря функции ImageFolder PyTorch данные были легко загружены в блокнот автора. Существует 62 возможных класса, что означает, что базовая точность для предсказания полностью случайных меток составляет 1/62 или 1.61% точность. Автор установил тестовый и валидный размер 200 изображений. Формы всех изображений были изменены до 128 x 128 пикселей, а затем была применена нормализация каналов. Специально для обучающих данных RandomCrop, ColorJitter, RandomRotation и RandomHorizontalFlip были случайным образом применены для увеличения набора обучающих данных. Вот визуализация пакета обучающих данных:

Один пакет обучающих данных.

Использовалось трансферное обучение от wide_resnet101, а обучение проводилось с использованием бесплатного графического процессора Kaggle.Поиск гиперпараметров был использован для определения лучших гиперпараметров, что дало точность проверки 99,61%. Модель сохранена, результаты визуализированы:

Потери в зависимости от количества эпох. Точность в зависимости от количества эпох. Визуализация планировщика скорости обучения.

Окончательные результаты демонстрируют точность проверки 99,6% и точность испытаний 98,8%. Это, честно говоря, превзошло мои ожидания, так как многие двоичные пиксельные изображения было трудно правильно расшифровать даже человеку.Быстрый просмотр пакета обучающих изображений выше покажет по крайней мере несколько сомнительных изображений.

Оценка нашей модели

Заключительным этапом этого конвейера была проверка точности нашей готовой модели машинного обучения. Ранее мы экспортировали веса модели для нашего классификатора, и теперь модель может быть применена к любой новой, невидимой CAPTCHA (того же типа, что и CAPTCHA в нашем исходном наборе данных). Для полноты картины автор установил код для оценки точности модели.

Если даже один символ неверен при решении CAPTCHA, вся CAPTCHA будет неудачной. Другими словами, все 10 предсказанных буквенно-цифровых символов должны точно соответствовать решению, чтобы CAPTCHA считалась решенной. Простой цикл сравнения равенства решения с прогнозом был настроен для 500 изображений, случайно взятых из набора данных, и проверялся, были ли прогнозы эквивалентны решениям. Код для этого находится в четвертой (и последней) записной книжке, которую можно найти по адресу https: // www.kaggle.com/sergei416/captchas-test/.

Эта эквивалентность верна для 125/500 протестированных изображений CAPTCHA, или 25% тестового набора *. Хотя это число кажется небольшим, важно помнить, что, в отличие от многих других задач машинного обучения, если одно дело терпит неудачу, сразу становится доступен другой случай. Наша программа должна быть успешной только один раз, но может терпеть неудачу бесконечно. Поскольку наша программа имеет вероятность неудачи 1–0,25 = 0,75 для любой данной попытки, то при n количестве попыток мы пройдем CAPTCHA до тех пор, пока не потерпим неудачу все n попыток.Так какова вероятность успешного прохождения через n попыток? Это

Следовательно, вероятность n попыток следующая:

* РЕДАКТИРОВАТЬ: точность ссылки kaggle составляет 0,3 или 30% для любой отдельной CAPTCHA (97,1% при n = 10).

Заключение

В целом попытка построить модель машинного обучения, способную решать 10-символьные CAPTCHA, увенчалась успехом. Окончательная модель может решить головоломки с точностью 30%, то есть вероятность того, что изображение CAPTCHA будет решено за первые 10 попыток, составляет 97,1%.

Спасибо всем, кто добрался до конца этого урока! Этот проект показал, что 10-символьная CAPTCHA не подходит для дифференциации пользователей, не являющихся людьми, и что в производственной среде следует использовать другие классы CAPTCHA.

Ссылки:

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/sergei-issaev/

Twitter: https://twitter.com/realSergAI

Github: https://github.com/sergeiissaev

Kaggle: https://www.kaggle.com/sergei416

Jovian: https: // jovian.мл / сергейиссаев /

Средний: https://medium.com/@sergei740


Автоматический поиск капчи на основе глубокого обучения был первоначально опубликован в журнале Towards AI - Multidisciplinary Science Journal on Medium, где люди продолжают разговор, выделяя эту историю и отвечая на нее.

Опубликовано через Towards AI

автоматизированного тестирования - Как заполнить CAPTCHA с помощью автоматизации тестирования?

автоматическое тестирование - Как заполнить CAPTCHA с помощью автоматизации тестирования? - Обеспечение качества программного обеспечения и обмен стеками тестирования
Сеть обмена стеков

Сеть Stack Exchange состоит из 178 сообществ вопросов и ответов, включая Stack Overflow, крупнейшее и пользующееся наибольшим доверием онлайн-сообщество, где разработчики могут учиться, делиться своими знаниями и строить свою карьеру.

Посетить Stack Exchange
  1. 0
  2. +0
  3. Авторизоваться Подписаться

Software Quality Assurance & Testing Stack Exchange - это сайт вопросов и ответов для экспертов по контролю качества программного обеспечения, инженеров по автоматизации и тестировщиков программного обеспечения.Регистрация займет всего минуту.

Зарегистрируйтесь, чтобы присоединиться к этому сообществу

Кто угодно может задать вопрос

Кто угодно может ответить

Лучшие ответы голосуются и поднимаются наверх

Спросил

Просмотрено 155k раз

Как я могу автоматизировать «Enter CAPTCHA» с помощью Selenium WebDriver?

алексе ♦

11k88 золотых знаков4545 серебряных знаков102102 бронзовых знака

Создан 15 фев.

Tom J MuthirenthiTom J Muthirenthi

45722 золотых знака77 серебряных знаков1010 бронзовых знаков

8

Вы не знаете , в этом вся идея хорошей CAPTCHA.

CAPTCHA означает:

Полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга, позволяющий отличить компьютеры и людей друг от друга

Таким образом, по определению, разрешение CAPTCHA не может быть автоматизировано: в противном случае оно не могло бы отличить компьютеры от людей и, следовательно, не могло бы быть CAPTCHA.

Как работать с CAPTCHA в тестовой среде :

  1. Если вам нужно протестировать приложение, использующее CAPTCHA, вам нужно попросить команду разработчиков встроить обходной путь / бэкдор, который активен только в тестовой среде.
  2. Воспользуйтесь такой службой, как http://www.deathbycaptcha.com, у которой есть API, чтобы вернуть вам текст CAPTCHA. Средний ответ составляет 15 секунд, а результат - около 90%. Похоже, что стоит попробовать.

Об авторе

alexxlab administrator

Оставить ответ