在前面一篇博客<使用 Python + Selenium 打造浏览器爬虫>中,我介绍了 Selenium 的基本用法和爬虫开发过程中经常使用的一些小技巧,利用这些写出一个浏览器爬虫已经完全没有问题了.看了前一篇博客,可能有人会有疑惑,浏览器爬虫的优势感觉并不比传统爬虫多多少啊,特别是通过遍历页面元素来获取爬虫数据的方式和传统爬虫解析 HTML 文档结构的方式如出一辙.为了体现浏览器爬虫的优越性,我特意准备了这篇博客,来看看如果要破解滑块验证码,浏览器爬虫比传统爬虫要容易多少. 一.滑块验证码简

一.准备工作 本次使用Selenium,浏览器为Chrome,并配置好ChromDriver 二.分析 1.模拟点击验证按钮:可以直接使用Selenium完成.    2.识别滑块的缺口位置:先观察图片中缺口的位置以及周围边缘,利用原图与其对比检测来识别缺口位置. 同时获取原图与缺口图片,设定一个对比阀值,然后对两张图片进行遍历,找出相同位置像素RGB差距超过此阀值的像素点.即缺口的位置 3.模拟拖动滑块:极验增加了机械轨迹识别与速度检测,只有完全模拟人的操作才能通过验证.运动轨迹一般先加速,然

本文所有教程及源码.软件仅为技术研究.不涉及计算机信息系统功能的删除.修改.增加.干扰,更不会影响计算机信息系统的正常运行.不得将代码用于非法用途,如侵立删! 抖音web端 s_v_web_id 参数生成分析与实现 操作环境 win10 Python3.9 分析 s_v_web_id 作用:web端使用滑块后的s_v_web_id 参数可以实现免signature验证 s_v_web_id 生成:在验证码中间页的html中的fp参数就是s_v_web_id 详细介绍这边就不在赘述,可以参考下玺佬

背景 应用安全领域,各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用,在web应用安全风险中,各类注入.跨站等攻击仍然占据着较前的位置.WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在,也正是这些针对Web应用的安全威胁促使了WAF这个产品的不断发展和进化.同时,各种机器学习算法和模型也被不断提出和应用在WAF等安全产品中,以期望解决这些风险. 然而这些算法大多都以监督学习为主,通过标注的正负样本数据,构建针对特定攻击类型的分类模型.安全领域通常面临着「问题空间不闭合」.「正负样本空间严重不对称」

本文所有教程及源码.软件仅为技术研究.不涉及计算机信息系统功能的删除.修改.增加.干扰,更不会影响计算机信息系统的正常运行.不得将代码用于非法用途,如侵立删! 抖音web端 s_v_web_id 参数生成分析与实现 操作环境 win10 Python3.9 分析 s_v_web_id 作用:web端使用滑块后的s_v_web_id 参数可以实现免signature验证 s_v_web_id 生成:在验证码中间页的html中的fp参数就是s_v_web_id 详细介绍这边就不在赘述,可以参考下玺佬

一.背景介绍 最开始接触验证码破解的时候就是破解的w3cschool的使用手机号找回密码页面的验证码,详见:验证码识别之w3cschool字符图片验证码(easy级别),这次破解一下他们注册页面的滑块验证码,有点忐忑,我这么跟人过不去不会被打吧... 阅读前请知悉:本篇文章只涉及到滑块验证码的滑块位置识别,主要知识集中在图像处理方面,并不涉及到模拟鼠标轨迹等知识. 二.分析 首先打开这个页面:https://www.w3cschool.cn/register,观察下这个滑块验证码长啥样: 一般来

前两天需要自动化登录一个商城的后台 用的是playwright 没有用selenium 中间出了一个滑块验证 现阶段playwright教程不是太多,自己做移动的时候各种找,费劲巴拉的.现在自己整出来了就记录一下吧! 如过帮助到了可否关注推荐分享 来个三连? 样式~大概这个样子 上流程,首先缺口获取 #没有用过opencv的cv2导入报错的 可以安装 #pip install opencv-python import cv2 def get_notch_location(hx, bg): '''

废话少说: 在PC端可以用mousedown来触发一个滑块滑动的效果,但在手机上,貌似无法识别这个事件,但手机上有touchstart事件,可以通过一系列"touch"事件来替代PC端的"mouse"事件. 移动端触屏滑动的效果其实就是图片轮播,在PC的页面上很好实现,绑定click和mouseover等事件来完成.但是在移动设备上,要实现这种轮播的效果,就需要用到核心的touch事件.处理touch事件能跟踪到屏幕滑动的每根手指. 以下是四种touch事件 tou

美剧 WestWorld 第二集里有个场景十分有意思:游客来到西部世界公园,遇到了一个漂亮的女接待员,但无法区分对方是否是人类,于是产生了如下对话: Guest: "Are you real?"  -- Are you a Human or a Host? Host: "If you can't tell, Does it matter?" 可以说科技尤其人工智能的发展,机器人已经足以模拟人类达到以假乱真的地步,不过今天要谈的并不是人工智能.不是机器学习.诚然AI可

图片比对 昨天的博客已经将图片存储到了本地,今天要做的第一件事情,就是需要在两张图片中进行比对,将图片缺口定位出来 缺口图片 完整图片 计算缺口坐标 对比两张图片的所有RBG像素点,得到不一样像素点的x值,即要移动的距离 def get_distance(self,cut_image,full_image): # print(cut_image.size) threshold = 50 for i in range(0,cut_image.size[0]): for j in range(0,c

滑动验证码介绍 本篇博客涉及到的验证码为滑动验证码,不同于极验证,本验证码难度略低,需要的将滑块拖动到矩形区域右侧即可完成. 这类验证码不常见了,官方介绍地址为:https://promotion.aliyun.com/ntms/act/captchaIntroAndDemo.html 使用起来肯定是非常安全的了,不是很好通过机器检测 如何判断验证码类型 这个验证码的标识一般比较明显,在页面源码中一般存在一个 nc.js 基本可以判定是阿里云的验证码了 <script type="text

基于百度AI的人脸识别及语音合成课题 课题需求 (1)人脸识别 在Web界面上传人的照片,后台使用Java技术接收图片,然后对图片进行解码,调用云平台接口识别人脸特征,接收平台返回的人员年龄.性别.颜值等信息,将信息返回到Web界面进行显示. (2)人脸比对 在Web界面上传两张人的照片,后台使用Java技术接收图片,然后对图片进行解码,调用云平台接口比对照片信息,返回相似度. (3)语音识别 在Web页面上传语音文件,判断语音文件格式,如果不是wav格式进行转码处理,然后调用平台接口进行识别,

一.验证码识别 1.图形验证码的识别 识别图形验证码需要 tesserocr 库 OCR技术识别(光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程.)例如 中国知网注册页面 http://my.cnki.net/elibregister/commonRegister.aspxtesserocr是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层Python API封装,所以它的核心是tesseract所以在安装tesserocr之前要先安装tesserac

一.python识别简单验证码: 代码: ''' func:实现简单验证码获取 ''' import pytesseract from PIL import Image #首先通过Image打开一个图片 image=Image.open('code1.jpg') # #然后通过方法将image对象转化为字符串 # code=pytesseract.image_to_string(image) # print(code) #出现错误,需要将图片进行灰度转化和二值处理 image=image.con

在电商行业,线上的营销活动特别多.在移动互联网时代,一般为了活动的快速上线和内容的即时更新,大部分的业务场景仍然通过 Web 页面来承载.但由于 Web 页面天生“环境透明”,相较于移动客户端页面在安全性上存在更大的挑战.本文主要以移动端 Web 页面为基础来讲述如何提升页面安全性. 活动 Web 页面的安全挑战 对于营销活动类的 Web 页面,领券.领红包.抽奖等活动方式很常见.此类活动对于普通用户来说大多数时候就是“拼手气”,而对于非正常用户来说,可以通过直接刷活动 API 接口的“作弊”方

1.介绍 在爬虫中经常会遇到验证码识别的问题,现在的验证码大多分计算验证码.滑块验证码.识图验证码.语音验证码等四种.本文就是识图验证码,识别的是简单的验证码,要想让识别率更高, 识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库. 识别验证码通常是这几个步骤: 1.灰度处理 2.二值化 3.去除边框(如果有的话) 4.降噪 5.切割字符或者倾斜度矫正 6.训练字体库 7.识别 这6个步骤中前三个步骤是基本的,4或者5可根据实际情况选择是否需要. 经常用的库有pytesseract(识别库).O

说明:使用selenium自动化登陆时会弹出滑块,做人机识别,使用Au3模拟鼠标移动轨迹--可验证通过 #include <MsgBoxConstants.au3> #include <AutoItConstants.au3> Example() Func Example() ;列出所有窗口 Local $aList = WinList() ; Loop through the array displaying only visable windows with a title.

记得以前微博是用的宫格验证码,现在不一样了,用的是滑块验证码和 点触验证码,每天登陆的第一次基本用的是滑块,继续登录就都用的是点触验证码.所以滑块验证码不写,感兴趣的可以补上. 代码: 这里用的超级鹰的打码平台,要去超级鹰下载对应的API,并按提示修改. from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait from selenium.webdriver.support im

目录 一:极验滑动验证码简介 二:极验滑动验证码识别思路 三:极验验证码识别 一:极验滑动验证码简介   近些年来出现了一些新型验证码,不想旧的验证码对人类不友好,但是这种验证码对于代码来说识别难度上升了几个等级.因此需要其他的手段进行处理.   识别需要的python库:selenium和ChromeDriver驱动,不同浏览器的要下载的驱动库不同.   验证码获取网站:http://www.geetest.com/   极验滑动验证码已经到了3.0版本,相关于图形验证码识别难度更大,原理是拖

bilibili的滑动验证码图片比较好玩,和前一篇不大一样. 采用canvas方法,分析发现只找到一个图片,不过,可以通过设置display截图方式获得2张图(完整图片,带缺口的图片),取得图片后接下来的方式和前一篇一样,偏移位置参数存在差异,需要自行调试.完整代码如下 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #@author: jack #@contact: 935650354@qq.com #@site: https://www.cnblogs.com