Как обойти капчу

API для распознавания reCAPTCHA V3

В консоли разработчика найдите textarea с id=»g-recaptcha-response» , и вставьте туда полученный код. Потом нажмите «Проверить». Читать больше — документация по API для автоматического решения капч.

// https://github.com/2captcha/2captcha-php require(__DIR__ . '/../src/autoloader.php'); $solver = new \TwoCaptcha\TwoCaptcha('YOUR_API_KEY'); try < $result = $solver->recaptcha([ 'sitekey' => '6LfdxboZAAAAAMtnONIt4DJ8J1t4wMC-kVG02zIO', 'url' => 'https://rucaptcha.com/demo/recaptcha-v3', 'version' => 'v3', ]); > catch (\Exception $e) < die($e->getMessage()); > die('Captcha solved: ' . $result->code); Скопировать фрагмент кода

# https://github.com/2captcha/2captcha-python import sys import os sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))) from twocaptcha import TwoCaptcha api_key = os.getenv('APIKEY_2CAPTCHA', 'YOUR_API_KEY') solver = TwoCaptcha(api_key) try: result = solver.recaptcha( sitekey='6LfdxboZAAAAAMtnONIt4DJ8J1t4wMC-kVG02zIO', url='https://rucaptcha.com/demo/recaptcha-v3' version='v3') except Exception as e: sys.exit(e) else: sys.exit('solved: ' + str(result)) Скопировать фрагмент кода

// https://github.com/2captcha/2captcha-csharp using System; using System.Linq; using TwoCaptcha.Captcha; namespace TwoCaptcha.Examples < public class reCAPTCHAV2Example < public void Main() < TwoCaptcha solver = new TwoCaptcha("YOUR_API_KEY"); reCAPTCHA captcha = new reCAPTCHA(); captcha.SetSiteKey("6LfdxboZAAAAAMtnONIt4DJ8J1t4wMC-kVG02zIO"); captcha.SetUrl("https://rucaptcha.com/demo/recaptcha-v3"); captcha.SetVersion("v3"); try < solver.Solve(captcha).Wait(); Console.WriteLine("Captcha solved: " + captcha.Code); > catch (AggregateException e) < Console.WriteLine("Error occurred: " + e.InnerExceptions.First().Message); > > > > Скопировать фрагмент кода

// https://github.com/2captcha/2captcha-java package examples; import com.twocaptcha.TwoCaptcha; import com.twocaptcha.captcha.reCAPTCHA; public class reCAPTCHAV2Example < public static void main(String[] args) < TwoCaptcha solver = new TwoCaptcha("YOUR_API_KEY"); reCAPTCHA captcha = new reCAPTCHA(); captcha.setSiteKey("6LfdxboZAAAAAMtnONIt4DJ8J1t4wMC-kVG02zIO"); captcha.setUrl("https://rucaptcha.com/demo/recaptcha-v3"); captcha.setVersion("v3"); try < solver.solve(captcha); System.out.println("Captcha solved: " + captcha.getCode()); > catch (Exception e) < System.out.println("Error occurred: " + e.getMessage()); > > > Скопировать фрагмент кода

// https://github.com/2captcha/2captcha-go package main import ( "fmt" "log" "github.com/2captcha/2captcha-go" ) func main() < client := api2captcha.NewClient("API_KEY") cap := api2captcha.ReCaptcha< SiteKey: "6LfB5_IbAAAAAMCtsjEHEHKqcB9iQocwwxTiihJu", Url: "https://rucaptcha.com/demo/recaptcha-v3", Version: "v3", Action: "demo_action", Score: 0.9, > code, err := client.Solve(cap.ToRequest()) if err != nil < log.Fatal(err); >fmt.Println("code "+code) > Скопировать фрагмент кода

// https://github.com/2captcha/2captcha-cpp #include #include "curl_http.hpp" #include "api2captcha.hpp" int main (int ac, char ** av) < api2captcha::curl_http_t http; http.set_verbose (true); api2captcha::client_t client; client.set_http_client (&http); client.set_api_key (API_KEY); api2captcha::recaptcha_t cap; cap.set_site_key ("6LfB5_IbAAAAAMCtsjEHEHKqcB9iQocwwxTiihJu"); cap.set_url ("https://rucaptcha.com/demo/recaptcha-v3"); cap.set_version ("v3"); cap.set_action ("demo_action"); cap.set_score (0.9); try < client.solve (cap); printf ("code '%s'\n", cap.code ().c_str ()); > catch (std::exception & e) < fprintf (stderr, "Failed: %s\n", e.what ()); > return 0; > Скопировать фрагмент кода

require 'api_2captcha' client = Api2Captcha.new("YOUR_API_KEY") result = client.recaptcha_v3(< googlekey: '6Le-wvkSVVABCPBMRTvw0Q4Muexq1bi0DJwx_mJ-', pageurl: 'https://mysite.com/page/with/recaptcha_v3', version: 'v3', score: 0.3, action: 'verify' >) Скопировать фрагмент кода

Решение для обхода reCAPTCHA V3 на GitHub

Полная документация и примеры кода по обходу reCAPTCHA V3 на GitHub

Как решить reCAPTCHA V3 на PHP

Как решить reCAPTCHA V3 на Python

Как решить reCAPTCHA V3 на Ruby

Как решить reCAPTCHA V3 на Go

Как решить reCAPTCHA V3 на C#

Как решить reCAPTCHA V3 на Java

Расширение для обхода reCAPTCHA V3

Расширение для браузера позволяет автоматически решать капчи найденные на любом сайте

Распознавание reCAPTCHA V3

Google reCAPTCHA V3 — это новейший вид капчи от Google, который основан на рейтинге «человечности» пользователя в диапазоне значений от 0.1 до 0.9 и не требует от пользователя выполнения каких-либо заданий. reCAPTCHA V3 помогает обнаруживать подозрительный трафик на вашем сайте без взаимодействия с пользователем. Вместо того чтобы показывать капчу, reCAPTCHA V3 возвращает оценку, чтобы администратор просто выбрал наиболее подходящее правило для трафика. ruCaptcha — быстрый облачный сервис автоматического распознавания reCAPTCHA.

Выставление счетов в системе происходит отдельно для каждого типа капчи. Стоимость решения: 99 ₽ — 160 ₽ за 1000 капч. Никакого риска. Оплата происходит за фактически распознанные капчи.

Статистика распознавания reCAPTCHA V3

Поддерживаемые капчи

• Простая капча
• Текстовая капча
• Click CAPTCHA
• Rotate CAPTCHA
• reCAPTCHA V2
• reCAPTCHA V2 Callback
• reCAPTCHA V2 Invisible
• reCAPTCHA V3
• reCAPTCHA Enterprise
• KeyCAPTCHA
• GeeTest CAPTCHA
• hCaptcha
• FunCaptcha
• Capy Puzzle CAPTCHA
• Lemin CAPTCHA
• Cloudflare Turnstile
• Audio CAPTCHA
• Arkose Labs CAPTCHA
• Amazon CAPTCHA
• MTCaptcha
• DataDome CAPTCHA
• CyberSiARA CAPTCHA
• Yandex CAPTCHA
• VK CAPTCHA

Процесс решения обычной капчи заключается в следующем: мы забираем изображение капчи со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения текстовой капчи заключается в следующем: мы забираем текстовый вопрос капчи со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения заключается в следующем: мы забираем изображение капчи со страницы ее размещения и инструкцию, по каким картинкам необходимо кликать и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора координат точек на изображении, по которым необходимо кликнуть для решения капчи

Процесс решения Rotate Captcha заключается в следующем: мы забираем изображение капчи со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде значения угла поворота изображения, на который необходимо повернуть изображение для решения капчи

Процесс решения reCAPTCHA V2 заключается в следующем: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения reCAPTCHA V2 Callback не отличается от аналогичного процесса решения reCAPTCHA V2: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи. Иногда вы не найдете кнопки, отправляющей форму. Вместо нее может использоваться callback-функция. Эта функция выполняется, когда капча распознана. Обычно callback-функция определена в параметре data-callback или как параметр callback у функции grecaptcha.render

Процесс решения невидимой капчи reCAPTCHA V2 Invisible аналогичен распознаванию reCAPTCHA V2 и заключается в следующем: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения reCAPTCHA V3 следующий: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey, параметра action и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник с соответствующим рейтингом «человечности”, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи. Во многом новый вид капчи похож на reCAPTCHA V2, т.е. основной принцип остался тем же — пользователь получает от API ruCaptcha токен, который отправляется в POST-запросе к сайту, а сайт верифицирует токен через API reCAPTCHA

Процесс решения reCAPTCHA Enterprise заключается в следующем: определяем тип reCAPTCHA, он может быть V2 или V3, после чего мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения KeyCaptcha заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Процесс решения GeeTest Captcha заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Процесс решения заключается в следующем: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи ruCaptcha и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения FunCaptcha Arkose Labs заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Процесс решения Capy Puzzle Captcha заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Процесс обхода Lemin заключается в следующем: пользователь передает параметры капчи, необходимые для ее решения в сервис ruCaptcha, где решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процесс решения капчи Cloudflare Turnsitle заключается в следующем: пользователь передает параметры капчи, необходимые для ее решения: «data-sitekey» и адрес страницы размещения капчи в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процесс обхода аудио капчи полностью автоматизирован: в сервис распознавания нужно передать аудиофайл, который обрабатывается нейронной сетью, обученной распознаванию голоса. Результат распознавания возвращается в виде текста. Полученный текст можно использовать для обхода аудио капчи или перевода аудио в текст.

Процесс решения Arkose Labs Captcha является следующим: заказчик передает набор необходимых параметров со страницы ее размещения в сервис ruCaptcha, где ее решает сотрудник, после чего возвращается ответ в виде набора уже других параметров, которые необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи.

Процедура решения капчи Amazon AWS следующая: нужно передать набор необходимых параметров с целевой страницы и отправить в сервис, где работники сервиса решают капчу. Затем ответ возвращается в виде набора дополнительных параметров, которые необходимо ввести в поля для решения.

Процедура решения MTCaptcha следующая: нужно передать набор необходимых параметров с целевой страницы и отправить в сервис, где работники сервиса решают капчу. Затем ответ возвращается в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процедура решения DataDome CAPTCHA следующая: нужно передать набор необходимых параметров с целевой страницы и отправить в сервис, где работники сервиса решают капчу. Затем ответ возвращается в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процедура решения капчи CyberSiARA следующая: нужно передать набор необходимых параметров с целевой страницы и отправить в сервис, где работники сервиса решают капчу. Затем ответ возвращается в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процесс решения капчи от Яндекс заключается в следующих действиях: выгружаем изображение капчи со страницы размещения и передаем в сервис ruCaptcha, далее работник решает капчу, после чего мы передаем ответ, который требуется ввести в поле для решения капчи.

Процесс решения капчи VK следующий: мы импортируем изображение капчи со страницы размещения и отправляем в ruCaptcha, после чего капчу решает работник, и нам возвращается ответ, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

API для распознавания Rotate CAPTCHA

Чтобы решить Rotate Captcha с помощью нашего сервиса, вам необходимо загрузить изображение с помощью HTTP POST запроса к URL нашего API: https://rucaptcha.com/in.php Сервер принимает изображения в формате multipart или base64. Пример кода: Читать больше — документация по API для автоматического решения капч.

// https://github.com/2captcha/2captcha-php require(__DIR__ . '/../src/autoloader.php'); $solver = new \TwoCaptcha\TwoCaptcha('YOUR_API_KEY'); try < $result = $solver->rotate([ 'file' => 'path/to/captcha.jpg', 'angle' => 15, ]); > catch (\Exception $e) < die($e->getMessage()); > die('Captcha solved: ' . $result->code); Скопировать фрагмент кода

# https://github.com/2captcha/2captcha-python import sys import os sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))) from twocaptcha import TwoCaptcha api_key = os.getenv('APIKEY_2CAPTCHA', 'YOUR_API_KEY') solver = TwoCaptcha(api_key) try: result = solver.rotate('./images/rotate.jpg') except Exception as e: sys.exit(e) else: sys.exit('result: ' + str(result)) Скопировать фрагмент кода

// https://github.com/2captcha/2captcha-csharp using System; using System.Linq; using TwoCaptcha.Captcha; namespace TwoCaptcha.Examples < public class RotateExample < public void Main() < TwoCaptcha solver = new TwoCaptcha("YOUR_API_KEY"); Rotate captcha = new Rotate(); captcha.SetFile("path/to/captcha.jpg"); captcha.SetAngle(15); try < solver.Solve(captcha).Wait(); Console.WriteLine("Captcha solved: " + captcha.Code); > catch (AggregateException e) < Console.WriteLine("Error occurred: " + e.InnerExceptions.First().Message); > > > > Скопировать фрагмент кода

// https://github.com/2captcha/2captcha-java package examples; import com.twocaptcha.TwoCaptcha; import com.twocaptcha.captcha.Rotate; public class RotateExample < public static void main(String[] args) < TwoCaptcha solver = new TwoCaptcha("YOUR_API_KEY"); Rotate captcha = new Rotate(); captcha.setFile("path/to/captcha.jpg"); captcha.setAngle(15); try < solver.solve(captcha); System.out.println("Captcha solved: " + captcha.getCode()); > catch (Exception e) < System.out.println("Error occurred: " + e.getMessage()); > > > Скопировать фрагмент кода

// https://github.com/2captcha/2captcha-go package main import ( "fmt" "log" "github.com/2captcha/2captcha-go" ) func main() < client := api2captcha.NewClient("API_KEY") cap := api2captcha.Rotate< File: "path/to/captcha.jpg", Angle: 15, > code, err := client.Solve(cap.ToRequest()) if err != nil < log.Fatal(err); >fmt.Println("code "+code) > Скопировать фрагмент кода

// https://github.com/2captcha/2captcha-cpp #include #include "curl_http.hpp" #include "api2captcha.hpp" int main (int ac, char ** av) < if (ac < 2) < printf ("Usage: ./rotate path/to/image.jpg\n"); return 0; > api2captcha::curl_http_t http; http.set_verbose (true); api2captcha::client_t client; client.set_http_client (&http); client.set_api_key (API_KEY); assert (ac > 1); api2captcha::rotate_t cap (av[1]); try < client.solve (cap); printf ("code '%s'\n", cap.code ().c_str ()); > catch (std::exception & e) < fprintf (stderr, "Failed: %s\n", e.what ()); > return 0; > Скопировать фрагмент кода

require 'api_2captcha' client = Api2Captcha.new("YOUR_API_KEY") result = client.rotate(< image: 'path/to/captcha.jpg', angle: 40, lang: 'en', hint_image: 'path/to/hint.jpg', hint_text: 'Put the images in the correct way' >) Скопировать фрагмент кода

Решение для обхода Rotate CAPTCHA на GitHub

Полная документация и примеры кода по обходу Rotate CAPTCHA на GitHub

Как решить Rotate CAPTCHA на PHP

Как решить Rotate CAPTCHA на Python

Как решить Rotate CAPTCHA на Ruby

Как решить Rotate CAPTCHA на Go

Как решить Rotate CAPTCHA на C#

Как решить Rotate CAPTCHA на Java

Расширение для обхода Rotate CAPTCHA

Расширение для браузера позволяет автоматически решать капчи найденные на любом сайте

Распознавание Rotate CAPTCHA

Решение Rotate Captcha заключается в том, чтобы установить изображение в правильное положение, повернув его по часовой или против часовой стрелки за один или несколько кликов. Не имеет значения какой тип капчи используется. Сервис онлайн решения капч ruCaptcha позволяет обходить любые варианты rotate капчи.

Выставление счетов в системе происходит отдельно для каждого типа капчи. Стоимость решения: 35 ₽ за 1000 капч. Никакого риска. Оплата происходит за фактически распознанные капчи.

Статистика распознавания Rotate CAPTCHA

Поддерживаемые капчи

• Простая капча
• Текстовая капча
• Click CAPTCHA
• Rotate CAPTCHA
• reCAPTCHA V2
• reCAPTCHA V2 Callback
• reCAPTCHA V2 Invisible
• reCAPTCHA V3
• reCAPTCHA Enterprise
• KeyCAPTCHA
• GeeTest CAPTCHA
• hCaptcha
• FunCaptcha
• Capy Puzzle CAPTCHA
• Lemin CAPTCHA
• Cloudflare Turnstile
• Audio CAPTCHA
• Arkose Labs CAPTCHA
• Amazon CAPTCHA
• MTCaptcha
• DataDome CAPTCHA
• CyberSiARA CAPTCHA
• Yandex CAPTCHA
• VK CAPTCHA

Процесс решения обычной капчи заключается в следующем: мы забираем изображение капчи со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения текстовой капчи заключается в следующем: мы забираем текстовый вопрос капчи со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения заключается в следующем: мы забираем изображение капчи со страницы ее размещения и инструкцию, по каким картинкам необходимо кликать и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора координат точек на изображении, по которым необходимо кликнуть для решения капчи

Процесс решения Rotate Captcha заключается в следующем: мы забираем изображение капчи со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде значения угла поворота изображения, на который необходимо повернуть изображение для решения капчи

Процесс решения reCAPTCHA V2 заключается в следующем: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения reCAPTCHA V2 Callback не отличается от аналогичного процесса решения reCAPTCHA V2: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи. Иногда вы не найдете кнопки, отправляющей форму. Вместо нее может использоваться callback-функция. Эта функция выполняется, когда капча распознана. Обычно callback-функция определена в параметре data-callback или как параметр callback у функции grecaptcha.render

Процесс решения невидимой капчи reCAPTCHA V2 Invisible аналогичен распознаванию reCAPTCHA V2 и заключается в следующем: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения reCAPTCHA V3 следующий: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey, параметра action и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник с соответствующим рейтингом «человечности”, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи. Во многом новый вид капчи похож на reCAPTCHA V2, т.е. основной принцип остался тем же — пользователь получает от API ruCaptcha токен, который отправляется в POST-запросе к сайту, а сайт верифицирует токен через API reCAPTCHA

Процесс решения reCAPTCHA Enterprise заключается в следующем: определяем тип reCAPTCHA, он может быть V2 или V3, после чего мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения KeyCaptcha заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Процесс решения GeeTest Captcha заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Процесс решения заключается в следующем: мы забираем параметры капчи, необходимые для ее решения в виде параметра data-sitekey и адреса страницы размещения капчи ruCaptcha и передаем их в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи

Процесс решения FunCaptcha Arkose Labs заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Процесс решения Capy Puzzle Captcha заключается в следующем: мы забираем набор необходимых параметров со страницы ее размещения и передаем в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде набора уже других параметров, который необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи

Процесс обхода Lemin заключается в следующем: пользователь передает параметры капчи, необходимые для ее решения в сервис ruCaptcha, где решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процесс решения капчи Cloudflare Turnsitle заключается в следующем: пользователь передает параметры капчи, необходимые для ее решения: «data-sitekey» и адрес страницы размещения капчи в сервис ruCaptcha, где ее решает работник, после чего нам возвращается ответ в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процесс обхода аудио капчи полностью автоматизирован: в сервис распознавания нужно передать аудиофайл, который обрабатывается нейронной сетью, обученной распознаванию голоса. Результат распознавания возвращается в виде текста. Полученный текст можно использовать для обхода аудио капчи или перевода аудио в текст.

Процесс решения Arkose Labs Captcha является следующим: заказчик передает набор необходимых параметров со страницы ее размещения в сервис ruCaptcha, где ее решает сотрудник, после чего возвращается ответ в виде набора уже других параметров, которые необходимо передать в соответствующие поля для решения капчи.

Процедура решения капчи Amazon AWS следующая: нужно передать набор необходимых параметров с целевой страницы и отправить в сервис, где работники сервиса решают капчу. Затем ответ возвращается в виде набора дополнительных параметров, которые необходимо ввести в поля для решения.

Процедура решения MTCaptcha следующая: нужно передать набор необходимых параметров с целевой страницы и отправить в сервис, где работники сервиса решают капчу. Затем ответ возвращается в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процедура решения DataDome CAPTCHA следующая: нужно передать набор необходимых параметров с целевой страницы и отправить в сервис, где работники сервиса решают капчу. Затем ответ возвращается в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процедура решения капчи CyberSiARA следующая: нужно передать набор необходимых параметров с целевой страницы и отправить в сервис, где работники сервиса решают капчу. Затем ответ возвращается в виде токена, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Процесс решения капчи от Яндекс заключается в следующих действиях: выгружаем изображение капчи со страницы размещения и передаем в сервис ruCaptcha, далее работник решает капчу, после чего мы передаем ответ, который требуется ввести в поле для решения капчи.

Процесс решения капчи VK следующий: мы импортируем изображение капчи со страницы размещения и отправляем в ruCaptcha, после чего капчу решает работник, и нам возвращается ответ, который необходимо ввести в соответствующее поле для решения капчи.

Обход капчи: 10 способов

Всем привет! ��

Если вы подписаны на обновления проекта и следите за выходом новых статей, то в курсе, что в последнее время я заинтересовался темой кибербезопасности и, в частности, CAPTCHA.

На данный момент я написал статьи о том, что такое капча и как как на ней зарабатывают сервисы по вводу капчи за деньги, вебмастера и обычные пользователи.

Сегодня же я решил поделиться с вами информацией о том, как обойти капчу. Поэтому данная статья будет посвящена обзору всех существующих на данный момент способов обхода капчи и мер борьбы с ними.

Перед тем, как мы начнём, хочу заявить, что я не имею никакого отношения к хакерству и все публикуемые материалы собирались и были размещены исключительно из научного интереса, чтобы вам и мне было понятно, как работает CAPTCHA и какие слабые места в ней есть с целью обезопасить себя и других пользователей Интернет.

Я хочу призвать и вас использовать приведённую информацию исключительно в образовательных целях, а также при разработке сайтов и собственных реализаций капчи, учитывая все описанные в статье слабые места, через которые и происходит взлом.

И в завершение вступления хочу напомнить вам пословицу «Знание — сила» и слова дяди Питера Паркера (больше известного как «Человек-паук») — «Чем больше сила, тем больше ответственность».

Следовательно, чем больше у вас знаний, тем больше должно быть ответственности при их использовании.

Очень надеюсь на ваше понимание и применение приведённой далее информации в благих целях.

Как обойти капчу?

Как выяснилось — не так уж и сложно. Для обхода капчи, как и для других современных киберпреступлений, на данный момент есть целых два пути:

1. использование особенностей реализации CAPTCHA и их слабые места;
2. применение современных технологий.

Что касается способов обхода капчи и атак на сайты в целом, то их существует три основных направления:

• ручной взлом CAPTCHA (хакер изучает конкретную реализацию капчи и подбирает способы её взлома);
• использование специальных программ (роботов), с помощью которых организовываются массовые автоматизированные атаки на несколько сайтов одновременно (как правило, разработанных на одной платформе или имеющих одинаковые капчи, к которым удалось подобрать «ключи» хакерам);
• эксплуатация труда реальных людей.

Мотивы злоумышленников при взломе капчи могут быть самыми разными, начиная от банальной зависти и мести, заканчивая распространением спама и получения контроля над всем ресурсом с помощью SQL-инъекций и других механизмов.

Как правило, все массовые обходы капчи начинаются со взломов вручную. Происходит это, как правило, на заказ или из научного интереса, и такие атаки нацелены на конкретные реализации CAPTCHA.

А потом уже ставятся на поток, т.е. организовываются автоматически с применением программ-роботов (ботов).

Ну, а в случаях, когда избежать капчу программно не получается, CAPTCHA вводится вручную с применением труда реальных людей, которые отправляют эти данные злоумышленнику или решают капчу в режиме реального времени благодаря API.

Итак, с инструментами и мотивами хакеров разобрались. Давайте теперь рассмотрим самые распространённые способы обхода капчи, рассортировав их на две группы: те, которые возможны благодаря ошибкам программистов при реализации CAPTCHA и те, для которых используются современные технологии.

Начнём по порядку, и я постараюсь их разместить в порядке возрастания сложности защиты от них, начав с самых примитивных и заканчивая теми, от которых ещё не придумали способов защиты.

Для создания интриги скажу, что их на данный момент существует целых три.

Обход капчи из-за ошибок реализации

Если спросить у создателей собственных реализаций CAPTCHA о том, как обойти капчу, они назовут вам, как минимум несколько способов. Но, самое интересное, что они сами же порой оставляют в своих творениях окна и двери для их взлома.

Происходит это зачастую по вине человеческого фактора, а точнее обычной невнимательности при разработке и недостаточной тщательности при тестировании безопасности капчей.

Но, иногда имеет место быть и неопытность, из-за которой о некоторых способах обхода капчи программисту просто не было известно на момент разработки.

Как я и обещал, в данном разделе я рассмотрю самые распространённые, а также способы защиты от них. И начнём, как обещалось, с самого примитива.

Обход капчи с фиксированным набором задач

На заре возникновения капчи как средства борьбы с ботами самописные капчи были очень популярны, т.к. всем хотелось попробовать новую технологию, и в итоге капчи придумывали все, кому не лень.

В случае применения самописных капчей, при реализации которых разработчики решили не заморачиваться большой базой картинок, вопросов или другого рода заданий, для целенаправленной автоматической атаки на сайт с такой CAPTCHA необходимо всего лишь узнать ответы в ручном режиме.

Т.е. заходим на такой сайт, подбираем ответы, составляем БД из заданий и правильных решений и пишем бота для брутфорс атак, который будет подбирать подходящие варианты.

Но, к счастью, таких ситуаций в современном мире встретить много не удастся, т.к. кибербезопасность с тех пор достигла весьма солидного уровня и созданием таких примитивов никто не занимается.

А если такие люди и есть, то они очень быстро учатся на своих ошибках, когда теряют контроль над своим сайтом или клиентов, которых из-за таких творений взламывали.

Защита: никогда не создавать капчи с набором задач, решения к которым можно подобрать вручную. Если для решения капчи нужно решить какой-либо математический пример или ввести символы с картинки, то задания и ответы на них должны генерироваться автоматически.

Ещё одним способом защиты от подобного ввода капчи автоматом является изменения имени поля формы, в которое должен вводиться ответ. Если имя поля, например, всегда будет «captcha», то злоумышленнику будет проще такую капчу взломать. Его программа-робот будет всего лишь отправлять запрос к серверному скрипту, указанному в HTML атрибуте «action» формы, содержащем необходимое значение капчи.

Если в этой ситуации имя поля капчи будет всё время одинаковым, то хакер просто воспользуется базой наиболее распространённых названий полей капчи, составить которую можно самостоятельно при изучении различных сайтов или скачать в готовом виде на специализированных ресурсах (перечислять их для пропаганды хакерства я не буду).

Если же имя поля, как и само задание для прохождения капчи будет генерироваться на сервере, то никакая база имён капчи не поможет. Для того, чтобы использовать динамическое название поля, на практике капча генерируется одним скриптом, а обрабатывается другим.

В данном случае реализации капчи имеется один существенный нюанс: скрипту, обрабатывающему правильность её ввода, нужно будет как-то передавать имя поля капчи. Делается это чаще всего с помощью скрытого input формы, data-атрибутов или передаче их через cookies или сессию.

Ключевым моментом является то, что нельзя передавать имя напрямую, т.е поле капчи называется «captcha_mysite», а в hidden поле стоит значение «captcha_mysite» или «site». Оно обязательно должно быть зашифровано, причём расшифровка должна происходить с применением того же алгоритма, что и шифрование.

Поскольку алгоритм шифрования будет храниться на сервере, то злоумышленник не сможет просто так его узнать (только если он не получит доступ к содержимому серверного скрипта).

Кстати, достаточно вместо имени поля использовать случайную последовательность символов, которую в языке PHP очень просто получить с помощью функции uniqid().

Обход капчи с помощью сессий

Если реализация капчи подразумевает хранение правильного ответа в сессии, и сессия не создаётся заново после каждого ввода капчи, то злоумышленники могут узнать идентификатор сессии и узнать зашифрованное значение CAPTCHA.

Таким образом, они с лёгкостью смогут подобрать алгоритм шифрования и использовать его для дальнейших автоматизированных брутфорс атак с помощью ботов.

Также, если в коде проверки ответа пользователя на сервере программист не выполнит проверку на пустоту переменной сессии, в которой передаётся ответ пользователя, то хакер может использовать несуществующий идентификатор сессии, для которой переменной просто не будет существовать.

За счёт этого упущения подобные капчи могут быть пройдены с помощью подсовывания несуществующих id сессий и пустых значений капчи.

Защита: как бы ни хотелось отказаться от использования сессий для передачи значений капчи, это сильно большая цена для обеспечения безопасности капчи от взломов. Поэтому сессии, значения их переменных и идентификаторов просто нужно тщательно защищать, чтобы хакер не мог воспользоваться хранимой в них информацией.

Также стоит производить все банальные, но такие необходимые проверки переменных на существование и пустоту их значений.

Взлом капчи из-за секретной информации в клиентском коде

Иногда капчи делают таким образом, что при передаче пользовательских значений на сервер используют шифрование с использованием так называемой «соли», т.е. добавления к значению CAPTCHA ID сессии, значения IP или других уникальных данных. Нередко таковым может являться простая случайная последовательность символов.

И главным условием решения капчи является совпадение зашифрованного значения CAPTCHA, введённого пользователем, с её правильным значением, которое было сгенерировано при открытии страницы и записано в сессию или другое хранилище для дальнейшей передачи на сервер.

Совпадение данных значений будет с большой вероятностью говорить о том, что пользователь — реальный человек, который ввёл капчу, сгенерированную во время сеанса связи, в конце которого он её решил и с того же самого компьютера, на котором он впервые увидел капчу.

Если же эти уникальные значения не будут совпадать, то, скорее всего, капча была введена роботом автоматически.

Данный механизм защиты сайта от ботов продуман хорошо, но иногда эти секретные сгенерированные значения присутствуют в HTML коде страницы, откуда их можно легко считать. Следовательно, можно настроить их автоматическое чтение с помощью программ и такой же автоматический ввод при прохождении капчи.

Защита: при реализации CAPTCHA самостоятельно нужно учитывать данную брешь в безопасности и, если для разгадывания капчи необходимо будет учитывать значение какого-то уникального идентификатора, то нужно следить, чтобы его упоминания не было ни в JS, ни в HTML коде, который можно просмотреть в браузере.

Также нужно пересоздавать ID сессии и генерировать другие уникальные значения (включая и саму CAPTCHA, если это возможно) после каждой попытки ввода капчи, что убережёт вас или, по крайней мере, усложнит задачу хакерам по взлому сайта путём автоматического подбора правильного значения.

Ещё одно средство защиты — по возможности, блокировать действия по IP и количествам попыток.

Как обойти капчу без изменения IP

Брутфорс атака является эффективным способом обхода капчи не только в случаях реализации её с фиксированным набором заданий и их решений.

Ещё одна ошибка при реализации CAPTCHA, которая делает её уязвимой для автоматизированных атак, это — отсутствие ограничений времени на решение капчи и количество попыток.

Обойти капчу в таком случае можно будет с помощью специальной программы, которая будет собирать базу вопросов или подбирать ответы из имеющегося перечня. Причём, всё это будет сделано в автоматическом режиме благодаря современным методам машинного обучения и наработкам в области искусственного интеллекта, которые за последние годы сделали большой шаг вперёд.

Защита: при реализации по-настоящему безопасной капчи нужно лимитировать время на ответ и количество попыток решения капчи с одного IP для блокирования брутфорс атак роботов.

К примеру, если между генерацией капчи и ответом пользователя прошло менее 2 секунд, то считать такого пользователя роботом с выдачей соответствующего сообщения на экран. Текст сообщения должен содержать указания реальным пользователям, что ввод не должен производиться так быстро (на случай, если человек физически смог ввести ответ быстрее).

Если это действительно был человек, то он примет соответствующие меры, а если робот — он продолжит предпринимать попытки обхода капчи.

Такие попытки нужно считать неверными с фиксацией их количества в переменной сессии и блокировании дальнейших действий для пользователей по их IP. Будет не лишним также для таких заблокированных адресов выдавать вместо капчи сообщение связаться с администратором в случае, если заблокированный пользователь был реальным человеком.

И ещё одним эффективным способом борьбы с ботами является введение лимитов на определённые действия на сайте. К примеру, одна регистрация с одного IP. Здесь главное — не заигрываться и не доходить до лимитов на количество комментариев для одного уникального пользователя.

Но, по правде говоря, эти меры мало чем помогут благодаря существованию прокси серверов.

Обход капчи с помощью прокси

Даже в ситуациях, когда блокирование большого количества попыток решения капчи по IP всё-таки происходит, 100% защиту от роботов это мероприятие не обеспечивает.

Всему виной прокси сервера и программы анонимайзеры, работающие на их базе, о которых известно, пожалуй, каждому современному школьнику, ищущему способы обхода родительского контроля и блокировки запретных сайтов.

Анонимайзеры позволяют скрывать данные компьютера при пользовании сайтом, в том числе и заветный IP адрес, по которому клиента можно вычислить и заблокировать.

Схема проста: пользователь подключается к прокси серверу, где его данные шифруются или подменяются другими (например, вам может быть присвоен IP адрес другой страны), а затем происходит запрос на целевой сайт, к которому клиент желает подключиться.

Таким образом, злоумышленник с лёгкостью обойдёт все ваши блокировки по IP и будет подбирать правильное решение капчи столько, сколько ему потребуется.

А на некоторых сайтах, где капча появляется только лишь при выполнении большого количества одинаковых действий (например, в ВК при добавлении большого количества друзей) она вообще может не появиться, если каждое действие будет производиться с нового IP и с соблюдением таймаутов между попытками решения капчи, чтобы поведение бота было похоже на поведение реального человека.

Данный способ использовали ещё полвека назад при написании первых программ с целью прохождения теста Тьюринга, реализацией которого и является CAPTCHA.

Описанными принципами, к слову, пользуются все известные ныне программы для автоматического ввода капчи. Для изменения IP адреса подключения к сайту они используют бесплатные и коммерческие базы прокси серверов, которые при наличии Интернета достать не составит труда.

Защита: к сожалению, защититься от взлома капчи, отслеживая злоумышленников по IP, благодаря наличию анонимайзеров и открытых баз PROXY никак не удастся.

Единственная надежда, что сами PROXY сервера могут вводить ограничения на количество используемых IP одним пользователем и количеств подключений с каждого из них.

По этой причине не стоит отказываться от проверки IP вообще. Благодаря вашим мерам предосторожности, защищающим от обхода капчи, можно будет рано или поздно заблокировать хакера на том или ином уровне.

А самым правильным выводом в данной ситуации будет являться использование помимо данного способа защиты от взлома капчи ещё и другие, помогающие обличить хакера иным способом.

Ввод капчи автоматом с помощью эмуляторов действий

Если для прохождения CAPTCHA нужно произвести определённое действие (нажатие на кнопку, перемещение ползунка и т.д.), то обойти капчу в данной ситуации можно ещё и сэмулировав необходимое действие (клик на определённый элемент управления или иное действие).

Единственная проблема, которая может стоять в данной ситуации перед хакером — это как найти нужный элемент управления на сайте программно.

Проще всего это сделать по его координатам или положению относительно каких-то статических элементов ресурса.

Защита: чтобы уберечься от автоматического ввода капчи в данном случае необходимо постоянно менять положение элемента управления, позволяющего решить CAPTCHA. Т.е. если из трёх человечков нужно выбрать только того, у которого поднята рука, его ни в коем случае нельзя размещать постоянно на одном и том же месте.

Ну, а в случаях других реализаций капчи, когда это невозможно (например, для кнопки скачивания или поля «я не робот», у которых может быть только один правильный ответ), необходимо использовать иные методы защиты, способные остановить роботов от автоматического решения капчи.

Как обойти капчу при помощи высоких технологий

Слабые места реализаций CAPTCHA, которые являются дырами в безопасности и встречаются на практике наиболее часто, мы рассмотрели. Однако, на практике даже самые безупречные капчи порой не способны защитить ресурс, их использующий, от атак хакеров.

Данные случаи взломов капчи являются прямым следствием современного прогресса и уровня развития компьютерных технологий, которые, как известно, не всегда используются в благих целях.

Итак, как избежать капчу при помощи современных технологий?

Обход капчи с помощью OCR

OCR (Optical Character Recognition — оптическое распознавание символов) — технология для распознавания печатного или машинописного текста для дальнейшего его использования в электронном формате. Наиболее известным ПО, реализующим эту технологию, является Adobe FineReader.

Успешно используется при создании программ автоматического ввода капчи, успешно распознающих и решающих графические капчи, для прохождения которых нужно ввести последовательность символов, изображённых на картинке.

Хакеры, естественно не пользуются Adobe FineReader (хотя, может, и такие есть �� ), а пишут специальные скрипты, которые с применением различных готовых библиотек для работы с изображениями либо с использованием возможностей языка для работы с графикой, распознают капчу и выдают символьную последовательность, изображённую на ней.

В Интернете я нашёл достаточное количество примеров таких скриптов. Принцип их работы заключался в следующем:

• очищение изображения, используемого в графических CAPTCHA, от различных шумов;
• разбиение изображённой строки на отдельные символы;
• сравнение каждого из них с заготовленной картинкой (образцом).

Графические образцы подготавливались с учётом различных шрифтов и возможных искажений (наклоны, повороты и т.д.).

Как вы уже догадались, самое главное — это составить базу изображений символов в различных вариациях, с которыми потом будут сравниваться символы капчи.

Защита: собственно говоря, с целью запутывания OCR программ и применяются всех раздражающие шумы и искажения символов на картинках, из-за которых текст иногда сложно разобрать даже человеку. Но, в случае роботов это тоже хорошо работает, в результате чего OCR алгоритмы не могут выдать 100% точный результат, что положительно влияет на безопасность капчи и сайтов, её использующих.

Если вы решили использовать графические капчи, для прохождения которых нужно ввести символы, изображённые на картинке, то нужно следовать следующим рекомендациям:

1. Символы на разных CAPTCHA должны иметь различные координаты.
2. Если вы используете какие-то эффекты шума для создания фона, то его цвет должен совпадать с цветом символов, иначе фон можно легко убрать, выделив символы для распознавания.
3. Расстояние между символами должно быть минимально. Можно даже накладывать их друг на друга, но только без фанатизма, чтобы реальные пользователи могли их распознать.
4. Использовать различные шрифты, чтобы было сложно подобрать подходящий для распознавания.
5. Всячески искажать символы, менять их начертание и толщину.
6. Использовать специальные библиотеки, позволяющие изменять символы таким образом, что для их программного распознания будет невозможно подобрать шрифт. Примером такого решения является капча от создателя ресурса captcha.ru, при генерации которой используется авторский алгоритм волнообразного искажения символов.

Все эти меры позволяют усложнить распознаваемость графической капчи для OCR систем и сократить количество автоматических вводов капчи.

Как пройти капчу с помощью нейронных сетей

Если OCR — технология достаточно старая (первые запатентованные устройства известны в начале XX века), то искусственные нейронные сети (ИНС) появились лишь во второй половине предыдущего столетия (для технологий 50 лет — это существенный возраст �� ).

Именно алгоритмы ИНС лежат в основе искусственного интеллекта (ИИ), целью которого является создание программ и устройств, наделённых творческими функциями, т.е. создание рукотворного человека.

На данный момент ИИ постоянно развивается, и с каждым днём появляются всё новые и изобретения, обладающими не виданными ранее свойствами.

На последней конференции, посвящённой нейронным сетям, на которой я присутствовал, сообщалось, что компания Google, активно занимающаяся разработками в данной области, уже анонсировала общедоступные облачные сервисы, работающие на базе ИНС.

С помощью их можно:

• распознавать объекты на фотографиях (от пола изображённого человека и марки его джинсов до того, какой игре принадлежит анализируемая картинка, со всей её цветовой палитрой, названием локации и того, что на ней происходит);
• управлять устройствами голосом и жестами;
• писать аннотации к видео на основании того, что происходит в видеоролике и др.

Естественно, что при данных возможностях создание программы для автоматического ввода капчи с применением принципов ИНС не представляет сложности для знающих людей.

Один из таких продуктов был разработан компанией Vicarious в 2014 году. Разработанная ей нейронная сеть способна распознавать капчу в 90% случаях (напомню, что для решения классического теста Тьюринга, которым и является CAPTCHA, необходим всего лишь 1% правильных ответов).

Защита: К сожалению, защититься от данного вида атак невозможно. И к счастью, ИНС от Vicarious не будет использоваться для целенаправленных атак для обхода капчи на сайтах, т.к. она слишком дорогостоящая для таких мелких задач (сами производители говорят, что она представляет из себя кластер из множества серверов). Основная её область применения — это решение различных задач медицины и робототехники.

А взлом капчи с её помощью — это лишь демонстрация возможностей.

Но время идёт, дорогостоящие ещё вчера технологии удешевляются, и не за горами то время, когда ИНС продукты получат повсеместное распространение. Поэтому вполне возможно, что в будущем появятся боты для автоматического ввода капчи, наделённые искусственным интеллектом.

Обход капчи с помощью общедоступных сервисов

По мере развития систем OCR и ИИ меры усложнения графических капчей становились всё сложнее и сложнее, что позволяло их разработчикам прилагать колоссальные усилия при реализации. Но всё равно они оказывались тщетными, т.к. они не обеспечивали 100% защиту сайтов от автоматизированных атак.

Поэтому Google пошёл, как мне кажется, верным путём и решил просто изобрести новый стандарт noCAPTCHA, отказавшись от ручного ввода символов с картинок.

При разработке reCAPTCHA noCAPTCHA использовался опыт по борьбе с роботами в эпоху зарождения капчи и современные наработки в области искусственного интеллекта, что позволяет обеспечить должный уровень безопасности сайта, но и не сильно усложнять при этом жизнь пользователям Интернета.

Но, несмотря на то, что данный стандарт появился достаточно недавно, в 2015 году, уже найден способ её автоматического решения. И он заключается далеко не в применении искусственного интеллекта.

Всё намного банальней — для прохождения Google reCAPTCHA достаточно использовать сервисы самого Google по распознаванию картинок и речи.

Распознавание картинок в случае с reCAPTCHA v2 (та самая noCAPTCHA) вряд ли поможет, т.к. при графических задачах нужно выбирать изображения, на которых присутствуют необходимые объекты, а не вводить изображённые символы, как это было в предыдущей версии.

А вот услуги сервиса Google Speech Recognition, являющийся одним из достижений Гугл в области искусственного интеллекта, о которых упоминалось в предыдущем способе обхода капчи, будет очень кстати. Поскольку сервис предоставляет API, то создать приложение на его базе не составляет труда.

Защита: к сожалению, в данной ситуации, как и в предыдущей, где для обхода капчи использовались ИНС, защититься от обхода капчи не удастся. Единственным положительным моментом снова является относительная доступность подходящих сервисов, т.к. Google даёт для их использования только тестовые $300.

После их завершения услуги становятся платными. Но, для хакеров вряд ли это будет помехой, т.к. на атаках, использующих ввод капчи автоматом, они могут заработать ещё больше.

Так что в случае использования сервисов распознавания речи и изображений для взлома капчи надежда остаётся только на бдительность их администрации, которая может заблокировать аккаунт, если обнаружит, что он используется исключительно в описанных целях.

Как пройти капчу, используя человеческий труд

В завершение списка способов обхода капчи я решил рассмотреть не подходящий ни к одной из перечисленных выше категорий.

Он не основан на использовании уязвимостей реализаций CAPTCHA и применении современных технологий, а базируется на естественном человеческом желании зарабатывать деньги.

И в то же время, данный способ помогает взломать капчу любой сложности в 100% случаях и, причём, сделать это без особых финансовых, физических и моральных усилий.

Речь идёт об одном из современных способов добычи денег — заработке на вводе капчи, который появился, кстати, примерно тогда, когда CAPTCHA стала сложно распознаваемой программно.

Его суть состоит в том, что создаётся специальный сервис, который якобы позволяет людям зарабатывать деньги (в основном, небольшие, которых может хватить разве что индусам или школьникам, которые ищут любые способы раздобыть деньги), решая вручную капчи.

А предоставлять эти капчи могут все желающие, кому необходимы их решения.

В основном, это хакеры, которые используют ответы реальных пользователей в своих корыстных целях:

• автоматизации заработка;
• рассылка спама;
• скупка билетов и товаров в Интернет магазинах для более дорогой перепродажи;
• взлом сайтов и т.д.

Для более удобного процесса сервисы даже предоставляют API, благодаря которому прохождение капчи может осуществляться в онлайн-режиме. Т.е. пользователь вводит капчу через сервис, а в это время его ответ используется для подтверждения онлайн покупки.

Многие умельцы в области программирования, кстати, могут использовать человеческий труд абсолютно бесплатно. Например, так зарабатывают себе на хлеб владельцы порносайтов, файлообменников, торрентов и прочих сомнительных ресурсов, предоставляющих бесплатные услуги.

Они, якобы бесплатно, предоставляют пользователям ценный контент, требуя от нас сущий пустяк — подтвердить, что вы являетесь человеком, а не роботом, с помощью которого злоумышленники пользуются их продукцией в своих целях.

Естественно, мы долго не думаем, т.к. получить возможность скачать долгожданный фильм в HD качестве абсолютно бесплатно за проставление какой-то галочки в поле «Я не робот» — это просто мелочь. А в это время ваше действие по API используется для обхода капчи на другом стороннем сайте.

Отсюда мораль: всегда помните, что бесплатный сыр только в мышеловке и ничего бесплатного не бывает.

Защита: к сожалению, на сегодня это самый эффективный метод обхода капчи, от которого нет средств защиты. И не будет до тех пор, пока не переведутся желающие зарабатывать копейки каторжным трудом и любители бесплатного контента, т.е., скорее всего — никогда.

Обход капчи — выводы

В ходе написания данной статьи я пришёл к выводу, что капча, несмотря на отличную идею, с которой она задумывалась, а именно, защита сайтов от роботов, уже давно перестала выполнять свои функции.

Если от автоматизированных обходов капчи, использующих слабые места реализаций CAPTCHA ещё можно уберечься, устранив все проблемы с их безопасностью, то от ввода капчи реальными пользователями за деньги защититься просто невозможно.

Во всей этой ситуации спасает только то, что за подобного рода работу платят смешные деньги и мало кто на это соглашается, поэтому масштабы кибератак с использованием автоматического ввода капчи не такие катастрофические, как могли бы быть.

Также к «непобедимым» способам обхода капчи относятся технологии искусственного интеллекта, активно развивающиеся в последние годы.

При этом, с целью усложнить жизнь хакерам, капчи постоянно «раздуваются» новым функционалом, из-за которого их прохождение становится сложной и утомительной задачей даже для реальных пользователей сайтов.

Вспомнить ту же Google reCAPTCHA: поставь галочку, если Гуглу что-то не понравилось, выбери ещё и нужные картинки (с дорожными знаками, кстати, у меня до сих пор наблюдаются проблемы, т.к. я могу пройти такое задание где-то с 5 попытки). Не много ли возни для того, чтобы оставить комментарий или зарегистрироваться на сайте? Проще уже найти другой ресурс…

Но, несмотря на данные меры предосторожности, капчу на данный момент нельзя назвать безупречным способом защиты от роботов, за что её многие критикуют и пытаются искать ей альтернативы.

В то же время тот факт, что CAPTCHA продолжает использоваться в качестве технологии киберзащиты и постоянно развивается, в том числе компанией Google, которая не станет инвестировать деньги в сомнительные проекты, говорит о том, что данная технология будет существовать ещё долго.

Поэтому при разработке и поддержке существующих сайтов, использующих капчу, необходимо активно использовать изложенные рекомендации, чтобы максимально усложнить жизнь хакерам для их программного взлома.

И не забывать делиться своими соображениями по поводу существующих способов обхода капчи и мер защиты от них в комментариях под статьёй ��

P.S.: если вам нужен сайт либо необходимо внести правки на существующий, но для этого нет времени и желания, могу предложить свои услуги.

Более 5 лет опыта профессиональной разработки сайтов. Работа с PHP, OpenCart, WordPress, Laravel, Yii, MySQL, PostgreSQL, JavaScript, React, Angular и другими технологиями web-разработки.

Опыт разработки проектов различного уровня: лендинги, корпоративные сайты, Интернет-магазины, CRM, порталы. В том числе поддержка и разработка HighLoad проектов. Присылайте ваши заявки на email cccpblogcom@gmail.com.

И с друзьями не забудьте поделиться ��

Как обойти капчу Гугл

Итак задача: обойти капчу, желательно с первого раза.

Воспользуемся возможностями сверточных нейросетей, а именно vgg16.

Джентельменский набор, который используется:

• python 3.6.4
• tensorflow 2.0.0, keras 2.2.1
• opencv 4.1.2

Беглый анализ капч подобного вида показывает, что капча попадается в двух базовых вариантах:

— на 9 картинок (приведена в начале поста) и

Также, статистика по капчам говорит о том, что капчи попадаются как минимум в 20-ти категориях с говорящими названиями: автобусы, гидранты и т.п.

Та же статистика говорит, что можно сэкономить силы и не обрабатывать все 20-ть и более категорий, а остановиться на наиболее часто встречающихся:

Поэтому, нейросеть была обучена только на усеченном количестве категорий, и будет работать с категориями капч, которые наиболее вероятны, остальные будет пропускать.

Общий алгоритм работы будет выглядеть так:

• зашли на сайт с капчей, нажали «Я не робот»;
• сделали скрин капчи с экрана, если она совпадает с определенными категориями объектов;
• разрезали капчу на части;
• скормили каждый кусок капчи нейросети;
• понажимали на картинки, где объект распознан нейросетью;
• обработали ошибки, и возможно, прошлись по 2-му, 3-му кругу капчи.

Зашли на сайт с капчей, нажали «Я не робот»

Здесь воспользуемся фреймворком selenium в python.

import webbrowser,time,os,pyautogui from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.keys import Keys import random import os browser = webdriver.Firefox() browser.implicitly_wait(5) browser.get ('https://captcha.guru/ru/feedback/') time.sleep(5) iframe = browser.find_elements_by_tag_name('iframe')[0] browser.switch_to.frame(iframe) act = browser.find_element_by_css_selector('.recaptcha-checkbox-border') act.click() 

В коде видно, что капча появляется в отдельном так называемом фрейме. Это необходимо учитывать при переключениях между основным контентом и фреймами капчи.

После выполнения кода результат будет примерно следующий:

картинка

• получить категорию объекта капчи (здесь «мосты»);
• сохранить картинку в нужных пропорциях, если она в нужной категории объектов;
• разрезать картинку на 9 частей.

Сделали скрин капчи с экрана, если она совпадает с определенными категориями объектов

t=random.uniform(1, 4) #пауза между скачиваниями случайна browser.switch_to.default_content() iframe = browser.find_elements_by_tag_name('iframe')[3] browser.switch_to.frame(iframe) time.sleep(3) act = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div/div/div[2]/div[1]/div[1]/div/strong') print(act.text) 

Здесь время t для случайной паузы, чтобы гугл, не слишком сразу определил нас как робота. Данную t мы применим позднее.

Этот код выведет категорию объекта, изображенного на капче (здесь «мосты»).

Задаем категории, с которыми будем работать, не пропуская:

a=['велосипеды','пешеходные переходы','гидрантами','автомобили','автобус'] 

Остальные категории отсекаются, так как они встречаются значительно реже, либо в капче 16-ть картинок вместо 9-ти.

Сделали скрин капчи с экрана, если она совпадает с определенными категориями объектов

Рассмотрим следующий фрагмент:

if act.text not in a: #обновили картинку с капчи act = browser.find_element_by_xpath('//*[@id="recaptcha-reload-button"]') act.click() time.sleep(t) browser.switch_to.default_content() iframe = browser.find_elements_by_tag_name('iframe')[3] #узнаем категорию капчи:автобусы,гидранты. browser.switch_to.frame(iframe) time.sleep(2) act = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div/div/div[2]/div[1]/div[1]/div/strong') print(act.text) if act.text in a: #сохраняем картинку os.chdir('C:\\1\\') im=pyautogui.screenshot(imageFilename=str(0)+'.jpg',region=(509,411,495,495)) #нарезаем картинку img = Image.open('0.jpg') area1=(0,0,163,163) #спереди,сверху,справа,снизу) img1 = img.crop(area1) area2=(163,0,326,163) img2 = img.crop(area2) area3=(326,0,489,163) img3 = img.crop(area3) area4=(0,163,163,326) img4 = img.crop(area4) area5=(163,163,326,326) img5 = img.crop(area5) area6=(326,163,489,326) img6 = img.crop(area6) area7=(0,326,163,489) img7 = img.crop(area7) area8=(163,326,326,489) img8 = img.crop(area8) area9=(326,326,489,489) img9 = img.crop(area9) img1.save("1"+".png") img2.save("2"+".png") img3.save("3"+".png") img4.save("4"+".png") img5.save("5"+".png") img6.save("6"+".png") img7.save("7"+".png") img8.save("8"+".png") img9.save("9"+".png") 

Здесь вначале происходит проверка категории объекта. Если объект из категории «велосипеды»,«пешеходные переходы»,«гидранты»,«автомобили» либо «автобус», то программа работает далее. В противном случае, обновляет картинку капчи.

Далее картинка сохраняется по пути C:\1\vgg-net\0.jpg (в windows).

И нарезается с сохранением 9-ти файлов .png в этой же директории.

Скормили каждый кусок капчи нейросети

Понадобится предобученная модель нейросети, в которую для анализа будут поступать нарезанные картинки.

from keras.models import load_model import argparse import pickle import cv2 def prescript(file): # функция нейросети ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image",type=str, default=file,help="path to input image we are going to classify") ap.add_argument("-m", "--model",type=str,default="simple_nn.model",help="path to trained Keras model") ap.add_argument("-l", "--label-bin",type=str,default="simple_nn_lb.pickle",help="path to label binarizer") ap.add_argument("-w", "--width", type=int, default=32, help="target spatial dimension width") ap.add_argument("-e", "--height", type=int, default=32, help="target spatial dimension height") ap.add_argument("-f", "--flatten", type=int, default=1, help="whether or not we should flatten the image") args = vars(ap.parse_args()) image = cv2.imread(file) output = image.copy() image = cv2.resize(image, (args["width"], args["height"])) image = image.astype("float") / 255.0 if args["flatten"] > 0: image = image.flatten() image = image.reshape((1, image.shape[0])) else: image = image.reshape((1, image.shape[0], image.shape[1], image.shape[2])) model = load_model(args["model"]) lb = pickle.loads(open(args["label_bin"], "rb").read()) preds = model.predict(image) i = preds.argmax(axis=1)[0] label = lb.classes_[i] text = "<>: %".format(label, preds[0][i] * 100) print(text[0]) # 1-предмет есть на картинке, 0 - предмета нет global result result = text[0] 

Нейросеть помещена в функцию, которая отдает либо 1 (‘объект есть на картинке’) либо 0 (‘нет объекта’).

Еще одна функция, с помощью которой будем кликать по картинкам, если нейросеть вернула ‘1’ (наличие объекта):

def clicks(x,y): if result=='1': # если предмет есть на картинке, нажимаем на картинку act = browser.find_element_by_xpath('/html/body/div/div/div[2]/div[2]/div/table/tbody/tr['+str(x)+']/td['+str(y)+']') act.click() 

Ну и собственно, функция, которая будет вызывать 9-ть раз (картинок 9 штук) функцию нейросети и функцию «нажимания на картинки»:

def predict(): prescript("1"+".png") clicks(1,1) prescript("2"+".png") clicks(1,2) prescript("3"+".png") clicks(1,3) prescript("4"+".png") clicks(2,1) prescript("5"+".png") clicks(2,2) prescript("6"+".png") clicks(2,3) prescript("7"+".png") clicks(3,1) prescript("8"+".png") clicks(3,2) prescript("9"+".png") clicks(3,3) act = browser.find_element_by_css_selector('#recaptcha-verify-button') act.click() time.sleep(1) predict() 

Обработали ошибки, и возможно, прошлись по 2-му, 3-му кругу капчи

Иногда, после даже после нажатий на «правильные» картинки капчи, предлагается заново ее пройти с фразами: «Попробуйте еще раз», «Вы слишком стары для этого» и т.п.

Поэтому добавим код для учета ситуаций:

try: act = browser.find_element_by_css_selector('.rc-imageselect-error-dynamic-more') #Посмотрите также новые изображения. captcha() # заново сохраняем картинки predict() # заново распознаем картинки except: try: act = browser.find_element_by_css_selector('.rc-imageselect-incorrect-response')#Повторите попытку. captcha() # заново сохраняем картинки predict() # заново распознаем картинки except: pass 

О минусах реализации:

• работает не со всеми категориями картинок (это сделано намеренно, чтобы облегчить размер модели);
• ошибается (все-таки обучающий набор был не размера imagenet, а google неохотно отдавал экземпляры для обучения);
• работает неспеша, так как последовательно обрабатывается каждая из 9-ти картинок;
• не работает с 16-сегментными картинками.

Программы для скачивания (программа и модель) — скачать.