Captcha 是现代互联网环境中广泛使用的安全机制，旨在防止恶意机器人访问网站，并保护数据免受抓取和其他滥用行为的影响。然而，随着互联网技术的进步，完全自动化的公共图灵测试 (CAPTCHA) 用于区分计算机和人类，解决 CAPTCHA 变得越来越困难，尤其是复杂的 FunCaptcha。本文将介绍如何使用 CapSolver CAPTCHA 扩展来自动解决 FunCaptcha 挑战，使普通用户和开发人员更轻松地绕过这些障碍。
目录
- 什么是 CAPTCHA
- 如何解决 FunCaptcha
- CapSolver CAPTCHA 解决扩展
- 手动解决挑战
- 光学字符识别 (OCR)
- 逆向工程
- 机器学习
- 自动化工具
- 总结
什么是 CAPTCHA
CAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）是一种用来区分计算机和人类的机制。其主要目的是防止恶意机器人访问网站，并保护数据免受抓取和其他滥用行为的影响。
CAPTCHA 的历史
2000 年，Yahoo! 发现一些计算机程序伪装成人类进入他们的聊天室，收集个人信息并发送垃圾邮件。Yahoo! 向卡内基梅隆大学计算机科学系寻求帮助。由 Manuel Blum 教授领导的团队提出了第一个 CAPTCHA，要求用户正确输入屏幕上显示的带有扭曲线条的字母和数字序列。这一举措旨在区分人类和自动化机器人。2001 年，PayPal 开始使用 CAPTCHA 作为其防止欺诈策略的一部分。
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最初，CAPTCHA 要求用户输入正确的字符，但随着互联网技术的进步，这些变得容易被机器人绕过。更复杂的 CAPTCHA 出现了，例如由 Google 在 2009 年收购的 reCAPTCHA。这些 CAPTCHA 要求用户选择符合特定标准的图像，如选择公交车、老虎或蛋糕。同时，它们收集并分析用户的浏览器指纹，给机器人带来了更大的挑战。
了解 FunCaptcha 的工作原理
FunCaptcha 通常要求用户完成一个简单的图像识别任务，例如将一个物体旋转到正确的方向。这些任务旨在检测人类行为和反应，使机器人难以解决。要自动解决 FunCaptcha，首先必须了解其基本机制：
图像挑战：用户需要操作图像，这可能涉及旋转或选择图像的一部分。
行为分析：FunCaptcha 可能会分析鼠标移动、点击模式和其他行为数据，以确定用户是否为人类。
如何解决 CAPTCHA
CapSolver 扩展
使用 CapSolver 扩展，释放您的双手 - 自动解决 FunCaptcha 挑战
CapSolver 扩展 是最快、最好的基于 AI 的浏览器 CAPTCHA 解决方案。它可以轻松集成到 Chrome 和 Firefox 等浏览器中。CapSolver 扩展可以自动识别并解决各种 FunCaptcha 挑战，几秒钟内无需任何人工干预。这使您无需编写代码即可享受 CapSolver 的 CAPTCHA 解决服务。CapSolver 扩展对于非开发人员以及视力障碍或其他残疾人士特别有益。您可以从相应的浏览器扩展商店安装 CapSolver 扩展，或手动安装安装包：
- Chrome: Chrome Web Store
- Firefox: Firefox Add-ons website
- GitHub: 官方 CapSolver 扩展 GitHub 页面
安装后的界面如下图所示：
您只需填写您的 API 密钥，翻转开关，勾选 Funcaptcha，CapSolver 扩展就会在遇到 Funcaptcha 时自动解决 CAPTCHA
在 Puppeteer 和 Selenium 中使用 CapSolver 扩展
对于开发人员，您可以通过以下步骤在 Puppeteer 和 Selenium 中使用 CapSolver 扩展：
- 下载最新的 CapSolver 扩展 的 zip 安装包；
- 解压该包，进入文件夹，找到配置文件：
/assets/config.js； - 打开
config.js并根据需要修改设置，例如添加 API 密钥； - 如果使用 Selenium，请将解压后的文件重新压缩为 zip 文件。如果使用 Puppeteer，则可以跳过此步骤；
- 通过代码自动加载 CapSolver 扩展。示例如下：
- Puppeteer (Node.js):
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const path = 'C:/capSolver_extension'; // 扩展解压后的文件夹路径
const browser = await puppeteer.launch({
headless: false,
args: [
`--disable-extensions-except=${path}`,
`--load-extension=${path}`,
],
});
const page = await browser.newPage();
await page.goto("https://google.com/");
})();
- Selenium (Python)
from selenium import webdriver
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_extension("./capSolver_extension.zip") # 插件的 zip 文件路径
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
driver.get("https://google.com/")
有关更多详细信息，您可以参考 CapSolver 扩展的官方文档，该文档提供了完整的教程和使用示例。
手动解决挑战
虽然您可以选择手动解决 CAPTCHA，但这些挑战越来越复杂，解决它们需要更多时间。研究表明，CAPTCHA 浪费了数百万宝贵的小时，因为每个 CAPTCHA 大约需要十秒钟。此外，CAPTCHA 对视力障碍或其他残疾人士构成了显著的可访问性障碍，限制了他们访问在线资源和服务的能力。
光学字符识别 (OCR)
OCR（光学字符识别）涉及使用各种模式识别算法扫描并捕获图像或视频中的文本。此过程提取图像中包含的文本和格式信息。OCR 技术对于简单的字符和数字 CAPTCHA 有效。然而，面对更复杂的挑战时，它变得无效。
逆向工程
许多 CAPTCHA 使用 JavaScript 代码收集浏览器指纹和用户行为数据，然后将其加密并传输到 CAPTCHA 后端进行验证。为了防止他人逆向工程 JavaScript 代码，CAPTCHA 提供商通常会对其进行混淆，使代码难以阅读。例如，来自 Funcaptcha 的某个 JavaScript 代码可能如下图所示：
您可以尝试对其 JavaScript 代码进行逆向工程。逆向工程是一个高度技术性的过程，需要广泛的知识基础和丰富的专业知识。对于普通用户来说，几乎不可能实现这一点。CAPTCHA 提供商通过对其 JavaScript 代码进行混淆，使其难以阅读和分析。
机器学习
许多 CAPTCHA 包含复杂的图像，需要人类识别。例如，Funcaptcha 包含各种 3D 和 2D 图形挑战，有超过一百种类型的问题。一个正常人完成一个挑战可能需要几十秒钟，这相当令人沮丧。然而，机器学习可以轻松识别这些挑战。机器学习在 CAPTCHA 识别中起着关键作用。它可以从大量 CAPTCHA 图像数据集中学习，并通过识别所需的图像来解决新的 CAPTCHA 图像。然而，实现机器学习需要在时间、人力资源和财力上进行大量投资，例如购买合适的 GPU 显卡。这对于大多数个人来说是不可行的。
自动化工具
像 Selenium、Playwright 和 Puppeteer 这样的自动化工具可以模拟点击和拖动事件。然而，自动化工具单独使用无法完美解决 CAPTCHA，因为它们缺乏识别图像和解决挑战的能力。这时第三方插件可以派上用场。插件可以帮助识别图像信息并解决各种挑战。一旦插件成功解决了 CAPTCHA，您可以继续使用自动化工具进行后续操作。CapSolver 扩展专门设计用于解决 CAPTCHA。
总结
自动解决 FunCaptcha 可以显著改善用户体验和效率。通过使用 CapSolver CAPTCHA 扩展，您可以轻松地在浏览器中自动解决各种 FunCaptcha 挑战，而无需编写代码。对于开发人员，CapSolver 还提供了与 Puppeteer 和 Selenium 的集成方式，使自动化变得更加容易。然而，在使用这些工具时，应注意遵守网站的服务条款和法律要求，以确保合法和道德操作。
