0x01 开发背景 说起对存在验证码的登录表单进行爆破,大部分人都会想到PKav HTTP Fuzzer,这款工具在前些年确实给我们带来了不少便利.反观burp一直没有一个高度自定义通杀大部分图片验证码的识别方案,于是抽了点闲暇的时间开发了captcha-kille,希望burp也能用上各种好用的识别码技术.其设计理念是只专注做好对各种验证码识别技术接口的调用!说具体点就是burp通过同一个插件,就可以适配各种验证码识别接口,无需重复编写调用代码.今天不谈编码层面如何设计,感兴趣的可以去gith

一.官方文档 https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 二模块安装 pip install muggle-ocr # 因模块过新,阿里/清华等第三方源可能尚未更新镜像,因此手动指定使用境外源,为了提高依赖的安装速度,可预先自行安装依赖:tensorflow/numpy/opencv-python/pillow/pyyaml 三.使用代码 # 导入包 import muggle_ocr # 初始化:model_type 包含了 ModelType.OCR/Model

先来看看MuggleOCR简介(白嫖)这是一个为麻瓜设计的本地OCR模块只需要简单几步操作即可拥有两大通用识别模块,让你在工作中畅通无阻. 这套模型是基于 https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 训练的,对工具核心感兴趣的可以自行了解 官方文档https://pypi.org/project/muggle-ocr/ 使用说明导入包 import time # 1. 导入包 import muggle_ocr """ 使用预置模型,

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一.图形验证码识别1.使用tesserocr import tesserocr from PIL import Image # 在本地存储一张验证码的图片做测试image = Image.open('test.jpg')result = tesserocr.image_to_text(image)print(result) # 直接将文本转为字符串import tesserocrprint(tesserocr.

tensorflow:https://wenku.baidu.com/view/489ecc9727fff705cc1755270722192e44365853.html 语义分割SegNet:https://blog.csdn.net/k87974/article/details/79926014 基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割:https://blog.csdn.net/k87974/article/details/79926014 U-net及其TensorFlow的实现:

在自动化测试或者安全渗透测试中,Captcha验证码的问题经常困扰我们,还好现在OCR和AI逐渐发展起来,在这块解决上越来越支撑到位. 我推荐的几种方式,一种是对于简单的验证码,用开源的一些OCR图片处理包即可,对于复杂的识别率要求非常高的,可以考虑百度等公司的OCR有偿服务(当然注册后好像每天可以免费试用上百次,普通测试够用了). 本人环境: win10,python3.x, pip( python3安装版会自带), pycharm, tesseract-ocr-setup-3.02.02.e

定义 用户代理字符串:navigator.userAgent HTTP规范明确规定,浏览器应该发送简短的用户代理字符串,指明浏览器的名称和版本号.但现实中却没有这么简单. 发展历史 [1]1993年美国NCSA国家超级计算机中心发布了世界上第一款web浏览器Mosaic,该浏览器的用户代理字符串为Mosaic/0.9 [2]Netscape公司进入浏览器开发领域,将自己产品的代号定名了Mozilla(Mosaic Killer)的简写,用户代理字符串格式为Mozilla/版本号 [语言] (平台

建库,去重,切割,识别. package edu.fzu.ir.test; import java.awt.Color; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.u

俗话说前人栽树,后人乘凉,此话一点不假,结合云层的一遍文章:http://bbs.51testing.com/thread-533920-1-1.html,知道还有一个Tesseract-OCR可以用来识别图片上的文字(验证码). 在code.google上下载了tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,即windows版本,下载安装后安装路径自动加入到环境变量中,在cmd中可以手动测试一下: 格式如下:tesseract.exe c:\test1.jpg c:\test

1. 安装Tesseract-OCR,安装后测试下是否安装成功

俗话说前人栽树,后人乘凉,此话一点不假,结合云层的一遍文章:http://bbs.51testing.com/thread-533920-1-1.html,知道还有一个Tesseract-OCR可以用来识别图片上的文字(验证码). 在code.google上下载了tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe,即windows版本,下载安装后安装路径自动加入到环境变量中,在cmd中可以手动测试一下: 格式如下:tesseract.exe c:\test1.jpg c:\test

一.背景 随着智能手机的广泛普及和移动互联网的迅速发展,通过手机等移动终端的摄像头获取.检索和分享资讯已经逐步成为一种生活方式.基于摄像头的 (Camera-based)的应用更加强调对拍摄场景的理解.通常,在文字和其他物体并存的场景,用户往往首先更关注场景中的文字信息,因而如何能够正 确识别场景中的文字,对用户拍摄意图会有更深入的理解.一般意义上,基于图像的文字识别包括基于扫描文字的光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR) 和广泛用于网站注册验证的C

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公

起因: 最近在练习解析验证码,看到了这个网站的验证码比较简单,于是就拿来解析一下攒攒经验值,并无任何冒犯之意... 验证码所在网页: https://www.w3cschool.cn/checkmphone?type=findpwd 验证码地址: https://www.w3cschool.cn/scode 1. 分析规律 打开这个页面: https://www.w3cschool.cn/scode,不断的按F5刷新观察,可以发现,虽然每次字符内容.位置会变化,但是字体的样式是一直不变的,对于这

一.captcha`captcha.js`是一个生成验证码的插件,使用js和canvas生成的,确保后端服务被暴力攻击,简单判断人机以及系统的安全性,体积小,功能多,支持配置. 验证码插件内容,包含1.验证码插件-使用,2.验证码插件栗子,3.API介绍,4.支持浏览器 注意:基于本项目源码从事科研.论文.系统开发,"最好"在文中或系统中表明来自于本项目的内容和创意,否则所有贡献者可能会鄙视你和你的项目. 使用本项目源码请尊重程序员职业和劳动 插件源码地址:https://github

验证码的生成与识别 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制作 2.卷积神经网络结构 3.训练参数保存与使用 4.注意事项 5.代码实现(python3.5) 6.运行结果以及分析 1.验证码的制作 深度学习一个必要的前提就是需要大量的训练样本数据,毫不夸张的说,训练样本数据的多少直接决定模型的预测准确度.而本节的训练样本数据(验证码:字母和数字组成)通过调

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目录 准备验证码数据 保存为tfrecords文件 验证码训练 学习tensorflow有一段时间了,想做点东西来练一下手.为了更有意思点,下面将搭建一个简单的验证码识别系统. 准备验证码数据 下面将生成一万张四位英文字母的验证码,验证码的大小是100 * 30的图片,只包含大写的英文字母,并将目标值保存到csv文件. import random import pandas as pd from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def generat

之前在 CSRF 攻击 的那篇文章的最后,我觉得可以用验证码提高攻击的难度. 若有验证码的话,就比较难被攻击者利用 XSS 漏洞进行的 CSRF 攻击了,因为要识别验证码起码要调用api,跨域会被浏览器拦截,再者一些验证码很难被识别,比如知乎点击倒立的汉字,拖动拼图.百度的汉字验证码,谷歌的神奇的勾勾... 觉得这篇文章像是 CSRF 攻击 的一种补充(更像是谷歌验证码的使用教程,而且正常人的逻辑也不会犯这个问题的,其实可以跳过这篇文章) 话说回来,你会发现页面是这样的 其实也不用***,直接在

利用selenium库和超级鹰识别点触验证码(学习于静谧大大的书,想自己整理一下思路) 一.超级鹰注册:超级鹰入口 1.首先注册一个超级鹰账号,然后在超级鹰免费测试地方可以关注公众号,领取1000积分,基本上就够学习使用了.如果想一直用可以用,可以充值,不是很贵. 2.下载超级鹰的python库代码.代码 3.然后有测试案例,自己可以试着跑一跑代码. 二.使用selenium库来识别点触式验证码: 1.首先是找一个使用点触式二维码的网站:(这个真的是比较难找了,由于静谧大大书上的网站被封了,我找

1.背景    验证码自动识别在模拟登陆上使用的较为广泛,一直有耳闻好多人在使用机器学习来识别验证码,最近因为刚好接触这方面的知识,所以特定研究了一番.发现网上已有很多基于machine learning的验证码识别,本文主要参考几位大牛的研究成果,集合自己的需求,进行改进.学习. 2.基本工具    开发环境: python 3.5 + pycharm 模块: Pillow.sklearn.numpy及其他子模块 3.基本流程描述整个识别流程: ①验证码清理并生成训练集样本 ②验证码特征提取