1.jmeter中借助OCR实现验证码的源码验证识别
2.渗透测试-----验证码篇
3.Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验

jmeter中借助OCR实现验证码的识别

       在JMeter进行接口测试时，验证码处理是码识一个常见的挑战。虽然手动测试时，源码验证直接绕过或请求开发设置简单验证码是码识常见做法，但这并不适用于自动化测试。源码验证本文将介绍一种利用OCR技术在JMeter中识别验证码的码识albert 源码方法，但请注意，源码验证对于背景复杂干扰的码识，识别率可能不高，源码验证适合纯色底纹的码识情况。

       首先，源码验证通过JMeter模拟登录接口，码识获取验证码。源码验证启动JMeter，码识创建线程组并配置HTTP和Debug采样器。源码验证启用监听器，将验证码保存为1.png文件。远程源码怎么搭配

       接着，使用Java编写脚本，将转换为Base格式，这包括导入sun.misc.BASEDecoder.jar包，创建包和文件，编写ToImage类，并导出为jar包。在Beanshell处理器中，导入此jar包并调用其方法处理验证码。

       对于验证码识别，推荐使用开源的jmeter-captcha插件，从Gitee下载jar包或源码进行二次开发。在JMeter的测试计划中，添加后置处理器，如Beanshell，配置OCR插件参数。源码项目加密工具简单验证码如纯数字、字母或汉字的识别率较高。

       尽管基础识别率可能有待提高，但通过优化OCR处理代码，可以提升识别效果。后续将分享干扰优化的技巧和深度学习方法，以进一步提升识别准确率。

       本文提供了一个基础的验证码识别框架，欢迎您持续关注并分享给有需要的朋友。

渗透测试-----验证码篇

       验证码，全称为全自动区分计算机和人类的图灵测试，是网站常用的安全机制，旨在区分真实用户与恶意程序。早期，验证码设计简单，但随着人工智能的天盾源码版进步，机器破解难度增加，如等网站的复杂图形验证。验证码的原理是客户端请求时，服务端生成随机验证码并附带Session ID，用户提交后，服务端验证无误后销毁Session。验证码识别不仅依赖于文字或图案，还会结合操作行为、设备指纹等多维度信息，不断升级模型，提高破解成本。

       然而，验证码的使用并非无懈可击。如果设计不当，如过于简单的问题，易被机器绕过；短信验证码除了防止批量操作，创造银河源码但操作繁琐可能导致用户体验下降，且存在被滥用的风险；验证码与手机号一一对应的重要性不容忽视，否则可能导致不同用户间的混淆。验证码的复用和隐藏在源码、Cookie或客户端中，都可能成为攻击者突破点。一些常见的绕过方式包括直接删除验证码、使用工具识别、利用固定值或无验证码验证等。

       随着安全意识的提升，验证码技术也在不断发展，出现了更加复杂的图形验证码和深度学习技术，但仍存在易被破解的弱验证码。一些工具如PKav HTTP Fuzzer，提供了抓包、标记变体、设置重放模式等功能，帮助渗透测试人员进行安全测试，包括识别验证码、设置匹配规则和条件丢弃等策略。总之，验证码在保护网站安全的同时，也需要不断更新策略，以应对不断升级的破解技术。

Python OpenCV 过点击式和滑动式图形验证码的校验

       在近期进行App抓包的过程中，我发现该App在特定时间会弹出验证码。完成验证后，系统会提供token，此token是发起正常请求所必需的。

       文章源码地址：github.com/ThinkerWen/C...

       以下是验证码的截图：

       弹出验证码的Response如下：

       完成验证码的Request如下：

       通过观察，我发现只需将验证码的点击坐标发送至完成验证码的接口，即可获取到token。因此，现在的目标是提取坐标。

       观察发现，这个验证码相对简单，因为它没有图案扭曲，所以通过率较高。同时，我也回忆起之前解决滑动验证码的方法（一并展示）。

       要通过验证码，首先需要将目标图案在背景上定位，找到其像素点。为此，我使用了Python的OpenCV库进行识别。

       1.提取：首先，我发现目标都是黑色图案，背景为透明。当我使用cv2.imread(front_image)加载时，显示一片漆黑。即使后来我使用了保留透明通道的加载方式，结果依旧。

       为了解决这个问题，我决定剥离透明通道，将目标图案透明色设置为白色，这样目标图案就自然显现了。

       2.找到目标图的位置：接着，我将目标的三个图案分割出来，分别找出它们的像素位置。由于图案排列位置固定，我直接记录坐标进行像素分割。

       分割后，我将目标图和背景图都转化为灰度，以防止颜色干扰。

       然后进行最佳匹配。然而，匹配结果并不理想，无法准确找到所有三个目标图案，因此需要进一步优化。

       3.优化匹配方案：继续观察后，我发现背景中的目标图案总是白色的，因此我决定保留背景上的白色部分，其余部分转为黑色。

       为了尽可能保留完整的图案，我经过多次尝试，发现-区间的RGB颜色可以保留大部分目标图案的白色。

       同时，我将黑色的目标图案反转为白色。

       由于需要获取的是点击坐标，我将左上角坐标(x1,y1)进行+的偏移，以移动到图案本身上面。

       经过验证，现在的识别方法可以正常通过点击验证码。

       滑动验证码的解决方案与点击验证码类似，甚至现在常见的一种滑动验证码已经有了通用的代码。

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