jy标讯图文点选验证码

破解图文点选验证码技术解析
最新推荐文章于 2024-06-08 16:52:18 发布
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分类专栏： 逆向反爬知识总结与案例 文章标签： 前端 html python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mamenqi_csdn/article/details/127887967
本文探讨了一种特殊的验证码——图文点选验证码的逆向分析。首先，分析了验证码的验证流程，发现验证码信息以base64形式存在，并通过接口进行验证。接着，详细分析了验证码坐标轴定位和每个字的坐标，利用ddddocr进行识别，但由于生僻字问题，识别准确性有限。最后，提到了获取字的偏旁部首作为解决方案，并邀请读者分享更优方法。

前言

本文仅用于学术交流。
学习探讨逆向知识，欢迎私信共享学习心得。
如有侵权，联系博主删除。
请勿商用，否则后果自负。

浅聊一下

验证码类型：就是这个熊样子
在这里插入图片描述
下面我们来分析一下子

1. 验证流程分析

  • 当请求出验证码时，验证码图片信息以base64的形式存在于页面原码中
    在这里插入图片描述
  • 我们先验证通过一下试试，发现验证接口及返回值
    在这里插入图片描述
  • 不难看出antiVerifyCheck为三个字对应图片中的位置坐标值，imgw经检测是定值
经过分析：大致验证流程是这样的
 - 携带SESSIONID请求页面url时，出现验证码，验证码的图片信息存在于源码中
 - 收集验证码在页面的操作信息，组装参数，携带SESSIONID对url发送post请求
 -
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破局某招标网站点选验证码：从反爬分析到AI自动识别，手把手踩坑实录
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
10-07 2980
这篇文章就把整个过程拆解开，从招标网站反爬分析到点选验证码全流程识别，中间踩过的“样本标注坑”“坐标偏移坑”“反爬二次验证坑”，都附实战代码和解决方法（注：所有操作均遵守平台《数据使用协议》，数据仅用于政府项目合规分析，严禁商业爬取）。三是社区成熟，有现成的推理代码，不用从零造轮子。从技术角度看，招标网站的点选验证码反爬，正从“通用目标识别”向“业务场景绑定”升级（如目标是业务术语），未来可能加入“点击轨迹分析”（如人类点击的加速度、停顿），进一步提高机器识别门槛。解决方法：在数据增强时加入“模糊处理”（
使用Swift实现图标点选验证码识别及分割
2401_85453501的博客
06-06 1003
图标点选验证码是一种防止自动化攻击的手段，要求用户点击指定的图标进行验证。本文介绍如何使用Swift结合ONNX模型和Siamese神经网络来实现图标点选验证码的识别和分割。图标点选验证码的破解分为两部分：图标分割和相似度对比。图标分割用于检测并裁剪出验证码图片中的各个图标；相似度对比则用于确定这些图标是否与指定的目标图标相匹配。为了适应模型的输入要求，需要对图像进行缩放和填充。使用Siamese网络进行相似度对比。加载ONNX模型并进行目标检测。根据检测结果画出边框并裁剪图标。进行模型测试并展示结果。
图标点选验证码识别---python破解代码
qq_44749634的博客
11-11 6829
在线测试：http://121.4.108.95:8000/index/ 开源地址：https://github.com/Bump-mann/simple_ocr首先我们看一个较简单的图标点选验证码 从上面图片中依次点击以下图形 笔者的思路（其实就是对着别人的抄）是先识别出图形切割下来，然后分别对比相似度，就可以得出需要点击位置啦~模型下载链接放在文章末尾！显而易见，识别分为两部分，以下为目标识别代码 效果如下： 有些龟裂是因为我加了一些自以为可以“提高”识别效果的东西…以下是相似度代码 效果如下
点选式图片验证码的一种实现效果
bohu83的博客
09-02 1579
一背景 人机识别，反爬虫等，相信去关注这块的，诉求比较明确。 通常来说，市面上很多这种，腾讯的验证码，网易的盾，还有极验这种专做这块的。好处是：验证方式多样，申请key,调用api 即可，不用去开发。可快速上线，缺点：花钱。不可控。比如我想让用户回答个问题，这个做不到。 二 为什么选择点选式图片验证码？ 网上常见的是滑块式的。而且关于破解方式也是很多了。相对容易吧。反过来对于开发来说： 你得找图，复杂在于：还得扣图，包括滑块，缺口图等。就算你做完这些，前端也需要挺多工作量。而且初期没啥..
网易易盾行为式验证码家族添新成员：图标点选验证码上线 尤适出海企业
weixin_34210740的博客
03-05 436
近日，网易易盾行为式验证码家族迎来一位新的成员——图标点选验证码，在提供高安全性、国际化的同时，又更加通用化，适合出海企业和服务于低龄端的产品应用。左为文字点选式验证码，右为图标点选式验证码 在图标点选式验证码使用上，用户只要根据提示，按照顺序点击图中图标，即可完成验证。相较文字点选式验证码，它更加通用化，非中文用户也可以轻松识别完成验证。 图标点选式验证码开发原理与传统验证码不同，主要是通过收集...
java图片验证码 选择 VerificationImage
10-16
java图片验证码 选择 VerificationImage 基本上修改过后能够满足大部分的需求,其中注释也比较详尽,方便阅读和修改
STM32实现六轴姿态测量陀螺仪模块JY61P（标准库与HAL库实现）
11-09
STM32实现六轴姿态测量陀螺仪模块JY61P（标准库与HAL库实现）D 博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/XiaoCaiDaYong/article/details/127771234
点选验证码
weixin_45743799的博客
11-12 1623
根据图片下方文字提示点击图片验证码对应的文字完成验证。 效果演示 原始样式 点击文字错误时 点击验证成功 在欣赏代码之前**注意：**引入两个架包 <script type="text/javascript" src="js/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="js/verif...
STM32读取JY61P官方例程（标准库）
11-08
STM32读取JY61P官方例程（标准库）涉及到的知识点主要包括串口通信的配置和使用、数据解析、异常情况处理、代码组织结构以及辅助功能的实现等方面。通过深入研究和实践这些内容，开发者可以高效地利用STM32和JY61P...
F4标准库-JY61P
最新发布
12-09
标题中提到的"F4标准库-JY61P"暗示了文件内容与STM32F4系列微控制器相关，且特化于某种设备或模块的接口。描述部分具体指出这些代码专门用于处理JY61P设备的串口接收任务。JY61P很可能是一个特定的硬件模块，例如...
js逆向第5例：猿人学第8题-验证码图文点选
花臂不花Home
06-28 931
测试百度ocr、ddddocr、还尝试了自己训练模型，效果都不是很好，菜是原罪啊！查看响应内容，可以正常返回明文的数据，那就证明搞定验证码就可以解开这道题目。多次点击验证图片的坐标，做了下面这张图，可以清楚的知道图片具体的坐标范围。验证码处理完了你会发现，还是不能正常返回数据，这大概率就是。由此推断，图片和对应的值。需要的破解的验证码图片。
JS 点选验证码
05-29
该源代码是用vue1.0嵌的点选验证码页面，功能包含输入字符如 'HUAWEI' 初始化验证码，生成不重叠单个字符，依次点选验证码。代码简化了只有一个html文件里面是vue的cdn链接直接打开就能看到效果！
猿人学第八题：验证码 图文点选 识别新思路
sinat_36410723的博客
05-29 2142
猿人学web端爬虫攻防大赛赛题解析_第八题：验证码 图文点选 汉字识别新思路
使用Go语言实现图标点选验证码识别及分割
2401_85453501的博客
06-06 1209
图标点选验证码是一种有效的防止自动化攻击的手段，它要求用户点击指定的图标进行验证。本文将介绍如何使用Go语言结合ONNX模型和Siamese神经网络来实现图标点选验证码的识别和分割。图标点选验证码的破解分为两部分：图标分割和相似度对比。图标分割用于检测并裁剪出验证码图片中的各个图标；相似度对比则用于确定这些图标是否与指定的目标图标相匹配。为了适应模型的输入要求，需要对图像进行缩放和填充。加载ONNX模型并进行目标检测。使用Siamese网络进行相似度对比。根据检测结果画出边框并裁剪图标。
使用ddddocr训练一键识别文字点选、图标点选验证码（不写一行代码训练，开箱即用）
码王吴彦祖的博客
01-02 1万+
当写上这个标题，你可能就知道，估计是又用上工具了，不然怎么可能自己不写个网络去训练呢，是的，本文的讲解目的，就是善于工具去更方便的完成我们的工具，众所周知，ddddocr提供了一键识别预测框的功能，即识别出所有文字和图标的位置，但是无法识别具体位置是哪个类别，所以本文主要讲解识别类型的简便训练用法。
Elixir图标点选验证码识别
2401_85453501的博客
06-08 267
Elixir是一种函数式编程语言，运行于Erlang虚拟机（BEAM）上，旨在构建可扩展和可维护的分布式系统。它具有强大的并发支持和容错特性。Elixir使用Mix作为包管理器和构建工具。我们可以使用Mix来管理项目依赖项。破解图标点选验证码通常涉及图像处理和机器学习技术。分割和识别是破解过程中的两个关键步骤。# 在项目的mix.exs文件中添加依赖。更多内容联系1436423940。# 在Elixir中读取图像。# 分割图像为多个小块。二、Elixir介绍。
图标点选验证码识别及分割技术探讨
2401_85453564的博客
06-06 851
图标点选验证码是一种常见的防止自动化攻击的手段，用户需要点击指定的图标来完成验证。本文将介绍如何通过使用ONNX模型和Siamese神经网络来识别和分割图标点选验证码。session = onnxruntime.InferenceSession("./models/图标点选_分割图片.onnx", providers=["CPUExecutionProvider"])图标点选验证码的破解分为两部分：图标分割和相似度对比。相似度对比则用于确定这些图标是否与指定的目标图标相匹配。进行模型测试并展示结果。
YOLOV5识别图标点选验证码
码王吴彦祖的博客
06-16 3579
此图片的来源其实就是由上篇博客而来，如何使用python制作图标点选验证码通过统计分析得知，图上的类别大概有110种左右，背景图大概有20张左右，每张图片中含有6个图标，每个图标有大有小，大概是图标经过缩放了，大概缩放比例是0.8-1.5。
某验4代图文点选验证
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qq_44657571的博客
07-26 2万+
极验4代图文点选
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