Как заядлый читатель HAD я был заинтересован этим постом, описывающим способ взлома аудиокапчи MintEye. Графическая версия также выглядела довольно интересно, так что я подумал, что будет забавно взломать и её.
Вот один из примеров графической капчи MintEye:
Для решения нужно всего лишь подвигать слайдер и выбрать неискажённый вариант изображения. В комментариях на HAD было несколько довольно наивных на мой взгляд предложений решения капчи, основанных на поиске прямых линий. Однако, подобные варианты не сработают с примерами, подобными указанному выше (т. е. содержащим малое количество прямых линий).
После некоторых раздумий я нашёл хороший, надёжный и, на удивление, простой способ разгадывания капчи. Вот вся его реализация на Python:
(Обратите внимание, что большая часть кода относится к открытию изображения и построению графика. Такие функции, как автоматический разбор изображений и возврат готового результата оставим спаммерам как домашнее задание).
Суть метода в следующем: чем больше изображение «скручено», тем длинее границы. Это можно заметить на картинке, представленной выше, но есть и более наглядный пример:
Обратите внимание на увеличение длины чёрного прямоугольника. Для того, чтобы использовать это, нам нужно посчитать сумму длин границ изображения. Простейший способ сделать это — взять производную изображения (в предложенной выше реализации используется оператор Собеля) и сложить результаты (рекомендуется к прочтению статья о том, как работает оператор Собеля). Затем мы просто выбираем изображение с наименьшей «длиной границ» — оно и будет верным ответом.
Результаты впечатляют, 13 из 13 мною скачанных капч были решены верно этим способом. Эти графики показывают номер изображения на оси Х и «длину границ» на оси Y. Красной точкой отмечен верный ответ.
Интересно, что зачастую абсолютно неискажённое изображение на графике отображается как пик. Это обычно значит, что мы промахнулись с верным ответом на одну картинку влево или вправо (что, впрочем, принимается MintEye как корректный ответ). Происходит это обычно потому, что неискажённое изображение кое-где выглядит чётче и границы выделяются точнее, что влияет на конечную сумму длин.
В завершении хотелось бы сказать, что данная CAPTCHA по своей архитектуре не устойчива ко взлому. Простое «скручивание» изображения всегда может быть легко замечено вышеописанным методом вне зависимости от исходного изображения.
Вот один из примеров графической капчи MintEye:
Для решения нужно всего лишь подвигать слайдер и выбрать неискажённый вариант изображения. В комментариях на HAD было несколько довольно наивных на мой взгляд предложений решения капчи, основанных на поиске прямых линий. Однако, подобные варианты не сработают с примерами, подобными указанному выше (т. е. содержащим малое количество прямых линий).
После некоторых раздумий я нашёл хороший, надёжный и, на удивление, простой способ разгадывания капчи. Вот вся его реализация на Python:
import cv2 import sys import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': for dir in range(1,14): dir = str(dir) total_images = len(os.listdir(dir))+1 points_sob = [] for i in range(1,total_images): img = cv2.imread(dir+'/'+str(i)+'.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) sob = cv2.Sobel(gray, -1, 1, 1) points_sob.append(np.sum(sob)) x = range(1,total_images) res = np.argmin(points_sob)+1 print res plt.plot(res,points_sob[res-1], marker='o', color='r', ls='') plt.plot(x, points_sob) plt.savefig(dir+'.png') plt.show()
(Обратите внимание, что большая часть кода относится к открытию изображения и построению графика. Такие функции, как автоматический разбор изображений и возврат готового результата оставим спаммерам как домашнее задание).
Суть метода в следующем: чем больше изображение «скручено», тем длинее границы. Это можно заметить на картинке, представленной выше, но есть и более наглядный пример:
Обратите внимание на увеличение длины чёрного прямоугольника. Для того, чтобы использовать это, нам нужно посчитать сумму длин границ изображения. Простейший способ сделать это — взять производную изображения (в предложенной выше реализации используется оператор Собеля) и сложить результаты (рекомендуется к прочтению статья о том, как работает оператор Собеля). Затем мы просто выбираем изображение с наименьшей «длиной границ» — оно и будет верным ответом.
Результаты впечатляют, 13 из 13 мною скачанных капч были решены верно этим способом. Эти графики показывают номер изображения на оси Х и «длину границ» на оси Y. Красной точкой отмечен верный ответ.
Интересно, что зачастую абсолютно неискажённое изображение на графике отображается как пик. Это обычно значит, что мы промахнулись с верным ответом на одну картинку влево или вправо (что, впрочем, принимается MintEye как корректный ответ). Происходит это обычно потому, что неискажённое изображение кое-где выглядит чётче и границы выделяются точнее, что влияет на конечную сумму длин.
В завершении хотелось бы сказать, что данная CAPTCHA по своей архитектуре не устойчива ко взлому. Простое «скручивание» изображения всегда может быть легко замечено вышеописанным методом вне зависимости от исходного изображения.
