全面剖析爬虫网易易盾滑块及轨迹算法：某乎篇

后端

2023-03-19 19:54:10

突破网易易盾反爬虫策略：爬虫实战指南

在数据泛滥的互联网时代，爬虫技术已成为获取海量信息的有力工具。然而，随着网站安保意识的增强，各种反爬虫策略层出不穷，其中网易易盾滑块及轨迹算法成为了一道难关。

网易易盾反爬虫原理

网易易盾反爬虫算法基于前端JavaScript技术，主要采用滑块验证和轨迹算法。

滑块验证： 用户需将滑块在规定时间内拖拽到指定位置，以验证其真实性。

轨迹算法： 通过记录用户拖拽滑块时的速度、加速度等参数，识别机器人的非正常操作。

爬虫突破策略

模拟浏览器行为：

使用Selenium等浏览器自动化工具模拟人类行为。
复制鼠标移动、点击、键盘输入等操作。

图像识别技术：

通过模板匹配或边缘检测识别滑块位置。
自动拖拽滑块至指定位置。

from selenium import webdriver
from PIL import Image, ImageChops
import pytesseract

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com')
slider = driver.find_element_by_id('slider')
target = driver.find_element_by_id('target')

screenshot = driver.get_screenshot_as_png()
with open('screenshot.png', 'wb') as f:
    f.write(screenshot)

slider_image = Image.open('screenshot.png').crop((slider.location['x'], slider.location['y'], slider.location['x'] + slider.size['width'], slider.location['y'] + slider.size['height']))
target_image = Image.open('screenshot.png').crop((target.location['x'], target.location['y'], target.location['x'] + target.size['width'], target.location['y'] + target.size['height']))

difference = ImageChops.difference(slider_image, target_image)
target_location = pytesseract.image_to_string(difference).split(',')

driver.execute_script("arguments[0].style.left = '%spx'" % target_location[0])
driver.execute_script("arguments[0].style.top = '%spx'" % target_location[1])

机器学习技术：

训练模型识别正常轨迹。
利用训练好的模型模拟人类操作。

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 训练数据
train_data = np.loadtxt('train_data.csv', delimiter=',')
X_train, y_train = train_data[:, :-1], train_data[:, -1]

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 训练模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)

# 使用模型模拟轨迹
slider = driver.find_element_by_id('slider')
track = model.predict(X_test)

for point in track:
    driver.execute_script("arguments[0].style.left = '%spx'" % point[0])
    driver.execute_script("arguments[0].style.top = '%spx'" % point[1])