15 分钟内利用机器学习破解网站验证码系统的终极指南

人工智能

2024-02-04 13:53:56

前言：验证码的诅咒

作为互联网用户，我们都经历过验证码的痛苦。这些烦人的小图片包含模糊的文本字符，我们必须输入才能访问网站。这些验证码系统的初衷是防止恶意机器人滥用网站，但它们也给合法用户带来了巨大的不便。

机器学习：破解验证码的利器

机器学习 (ML) 为我们提供了一种智能的方法来解决验证码难题。ML 算法可以训练来识别验证码图片中的字符，使我们能够自动化验证码输入过程。

分步指南：使用机器学习破解 WordPress 验证码

在本教程中，我们将专注于破解 WordPress 中最流行的验证码插件之一——reCAPTCHA。以下是如何使用机器学习在 15 分钟内破解它的分步指南：

步骤 1：收集验证码图像

使用 Selenium 等网络爬虫从目标网站收集大量 reCAPCTHA 验证码图像。这些图像将用于训练我们的 ML 模型。

步骤 2：准备训练数据

对收集到的验证码图像进行预处理，包括调整大小、去除噪声和分割单个字符。然后将这些预处理后的图像标记为相应的文本字符。

步骤 3：训练 ML 模型

使用卷积神经网络 (CNN) 等监督学习模型训练 ML 模型。CNN 以其识别图像的能力而闻名，使其成为验证码识别任务的理想选择。

步骤 4：评估模型性能

训练模型后，使用验证集评估其性能。验证集应包含与训练数据不同的验证码图像。

步骤 5：部署模型

一旦模型达到满意的性能，将其部署到用于破解验证码的应用程序中。该应用程序可以自动识别和输入验证码，从而绕过验证码障碍。

示例代码

以下示例代码演示了如何使用 Keras 训练 CNN 模型来识别 reCAPTCHA 验证码字符：

import tensorflow as tf
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential

# 加载训练数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 预处理训练数据
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 创建 CNN 模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)

# 保存模型
model.save('captcha_model.h5')