Популярные методы взлома CAPTCHA
Вот популярные методы решения CAPTCHA, доступные пользователям для решения CAPTCHA и reCAPTCHA:
Боты с поддержкой OCR (оптическое распознавание символов) — этот конкретный подход автоматически решает CAPTCHA с использованием метода оптического распознавания символов (OCR). Такие инструменты, как Ocrad, tesseract, решают CAPTCHA, но с очень низкой точностью. Если вам нужен готовый программный продукт, который сможет дешифровать КАПЧУ, то ознакомьтесь с ним на сайте caper-onedash.ru.
Машинное обучение — использование компьютерного зрения, сверточной нейронной сети, фреймворков и библиотек Python, таких как Keras, tensorflow. Мы можем обучить модели глубоких сверточных нейронных сетей находить буквы и цифры в изображении CAPTCHA.
Онлайн-сервисы для решения CAPTCHA — в сервисе есть сотрудники, которые постоянно доступны онлайн для решения CAPTCHA. Когда вы отправляете свой запрос на решение CAPTCHA, сервис перенаправляет его решателям, которые его разбирают и возвращают решения.
Анализ производительности решения на основе OCR
Вот несколько статистических данных и показателей эффективности каждого из них:
- OCR хоть и является экономичным решением, когда дело доходит до решения большого количества тривиальных CAPTCHA, но не обеспечивает требуемой точности. Решения на основе OCR стали редкостью после выпуска Google ReCaptcha V3. Таким образом, боты с поддержкой OCR не созданы для взлома CAPTCHA, используемой такими титанами, как Google, Facebook или Twitter. Для этого потребуются более совершенные решения для решения CAPTCHA.
- Решения на основе OCR правильно разбирают 1 из 3 тривиальных CAPTCHA.
Анализ производительности метода на основе машинного обучения
Давайте посмотрим, как работают решения на основе машинного обучения:
- Решение на основе машинного обучения использует OpenCV для поиска контуров на изображении, которое обнаруживает непрерывные области. Изображения предварительно обрабатываются с использованием метода пороговой обработки. Все изображения преобразуются в черно-белые. Мы разбиваем изображение CAPTCHA на разные буквы, используя функцию OpenCV findContour(). Обработанные изображения теперь представляют собой просто отдельные буквы и цифры. Затем это передается модели CNN для ее обучения. И ваша обученная модель CNN готова решать настоящие капчи.