【深度破解】爬虫反反爬核心技术实践：验证码识别与指纹伪装

一、反爬技术体系全景图

现代Web应用的常见反爬手段：

mermaid：

graph TD
    A[反爬体系] --> B[行为特征检测]
    A --> C[验证码体系]
    A --> D[指纹追踪]
    B --> B1[请求频率]
    B --> B2[鼠标轨迹]
    B --> B3[页面停留时间]
    C --> C1[图形验证码]
    C --> C2[滑动拼图]
    C --> C3[点选文字]
    D --> D1[浏览器指纹]
    D --> D2[设备指纹]
    D --> D3[IP信誉库]

二、验证码破解方案

2.1 验证码类型与应对策略

验证码类型	破解方案	工具推荐
传统字符验证码	OCR识别 + 降噪处理	Tesseract/PaddleOCR
滑动拼图	轨迹模拟 + 缺口识别	OpenCV/深度学习模型
点选文字	文字识别 + 坐标计算	YOLOv5/PP-OCRv3
智能验证(极验等)	绕过方案 + 第三方打码平台	2Captcha/DeathByCaptcha

2.2 自动化验证码处理框架

class CaptchaSolver:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key  # 打码平台密钥
    
    def solve_image_captcha(self, image_path):
        # 使用本地模型识别
        try:
            from paddleocr import PaddleOCR
            ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True)
            result = ocr.ocr(image_path, cls=True)
            return result[0][1][0]
        except:
            # 降级到第三方API
            return self._use_thirdparty_api(image_path)
    
    def _use_thirdparty_api(self, image_path):
        import requests
        files = {'file': open(image_path, 'rb')}
        resp = requests.post(
            f'http://2captcha.com/in.php?key={self.api_key}',
            files=files