Тренировка капчи для Arizona Rp — Словари — Клавогонки

1	90337 16287 20497 62826 22810 94373 94341 35874 88836 91912 04146 26634 40747 00839 31706 10069 23525 06554 14101 72656 32560 57925 82050
2	61162 94937 04535 61085 73981 55847 38851 24434 06228 32184 05180 05783 72444 28131 98048 50894 44436 26143 39667 40889 15000 86781 04777
3	10149 18452 46216 39670 84060 46390 85296 18549 64146 11558 46626 12597 00857 54005 90170 61794 22645 55588 88409 05989 37839 07929 85663
4	52572 08391 13397 17207 12930 88451 73683 92210 07033 13298 75387 43300 13085 70201 55793 91436 02876 96259 62699 09065 58356 17918 78610
5	38195 15773 72669 76663 94540 52859 58049 86845 58506 69108 76655 92551 79740 58847 82212 05371 04822 84366 56792 95620 39919 39606 12722
6	08185 60857 37358 14061 63826 97947 36112 63120 11596 67281 96623 13330 33061 57550 54926 99910 88164 74993 36562 27514 91767 19990 19572
7	75009 03292 46810 74595 70291 98958 25875 00063 38419 30670 82265 87827 36113 39506 83824 92663 81777 14454 04579 10349 32019 40814 76588
8	37054 25926 63831 79503 52854 65224 61502 67975 76734 75115 83332 83576 02273 45944 57618 77155 76662 68467 46977 66926 65347 78849 31172
9	41312 07520 68275 29992 15396 68620 09623 36345 67181 14303 42895 03853 57511 70555 78914 47974 61973 23802 40264 91466 72266 85862 81464
10	00462 22632 09323 54117 60029 61993 50618 20863 34374 21031 76488 09375 17971 59282 72628 19109 07711 43335 38950 73391 30142 64494 70307
11	47946 12653 52121 60191 57674 12343 37603 87379 43247 87742 50906 60207 47104 02863 18153 35342 98492 51465 06669 72850 50988 68714 06290
12	37217 65843 16990 74342 72656 78641 97668 07763 49940 92915 48767 87247 16052 67489 74346 12339 13967 92783 35433 51646 25969 20687 73612
13	62055 22759 59780 64635 16587 52637 75470 29562 79827 78254 63252 81055 56977 94478 17570 20599 47004 79061 09949 78628 46790 86001 69210
14	28265 51019 88954 80883 41416 46218 41531 14274 88560 63120 38368 73839 79391 49627 66722 53381 35844 52545 84202 74154 24793 18026 99633
15	79302 11888 95475 58237 24107 29730 33681 11158 55603 57388 74048 85897 03415 54786 76889 91046 27239 18694 79299 35645 56444 68045 41642
16	16566 44408 56629 92733 04763 31523 49542 63310 88444 48718 80460 11539 49075 16005 64327 99344 78674 84920 52266 37871 51297 58031 77619
17	31007 56076 29384 61768 72033 66791 88480 14619 08360 90008 34666 68482 46572 26834 50365 82642 21424 08186 60448 70021 91000 74988 89765
18	91558 55329 40840 06046 58946 23681 63302 39117 81946 74834 83223 35488 29820 83021 30375 28401 88145 93977 91598 15750 19032 55556 77435
19	13291 45977 77176 60614 96436 80140 32778 76596 45185 28759 50035 03955 41941 31653 46071 60043 55671 80770 89084 24700 61605 14788 81952
20	06026 27394 33947 25426 18753 96314 09592 44831 44486 79591 56750 03024 14989 64548 33227 99298 87337 39946 17762 37031 03708 76698 09114
21	42664 24117 38862 00474 04563 17627 83528 15751 87785 31935 63591 31190 82355 88870 66688 58749 60968 75297 97266 19678 01484 87825 99393
22	50968 76321 47558 34070 67168 83841 83349 93590 35613 29224 20551 74489 19583 02518 16765 12931 64061 17278 59687 74451 84150 54822 82339
23	99856 00921 96816 30590 17693 13884 23567 47026 52440 69452 48880 42292 08384 94357 39850 38673 89267 02415 31023 32096 23978 06072 66195
24	89628 75675 38477 64405 19124 93239 25857 71051 98408 73192 10157 02021 88208 53681 14998 71583 47557 62069 34087 32933 88457 17188 37696
25	14314 72442 90277 16882 50528 41470 36457 57474 93915 02075 41437 73220 35621 00857 46909 38102 89323 42992 41179 78885 75812 03857 75636
26	89519 25501 49538 27965 96366 13549 55514 82987 50644 89143 34308 35499 09234 23313 22761 84399 36864 14089 94658 07389 99430 88740 82661
27	86146 11695 46090 22905 34274 49734 00122 97828 72219 43161 02237 29453 84961 67500 55776 28045 78483 77890 69943 24040 18828 65836 97840
28	06110 30442 33612 14715 54797 27997 53276 15040 27513 22909 29815 65053 21299 02094 43516 45286 01678 36231 00724 30588 30571 84850 25218
29	16964 43997 97861 43606 51124 65340 46283 28531 95323 27292 91354 30464 07479 80245 06909 67035 45363 38863 33973 60828 45797 19421 32268
30	90098 41440 24327 65180 89285 03857 24099 71962 62712 74484 56953 84204 01614 51630 32058 45435 63084 85009 21432 97982 31112 66209 46951
31	35156 17434 78883 70391 76680 30923 41398 08776 08727 14961 85925 24070 79780 98339 79944 62563 56565 12228 11320 83533 93298 82547 42933
32	49691 03722 79481 13519 37256 70194 86239 93590 59355 95114 82354 51424 29497 14194 95725 78661 15400 85334 10876 64176 55194 52288 68087
33	82774 99837 18140 32550 58775 25672 06516 55335 62867 88616 64166 96852 44921 68154 08956 05803 80964 89547 48864 96476 43982 22637 89432
34	78210 42150 05670 51203 25946 56709 08236 74267 83122 11814 06859 10001 94458 29779 76371 91400 70332 22292 38495 46565 91452 33686 12008
35	92324 28515 83957 67088 47159 23345 92791 00775 65008 77296 97969 60888 42435 51078 31474 40897 29297 82726 04643 54849 17190 19316 01287
36	87584 67518 44066 32440 65816 56662 77393 25344 44567 60459 04160 78290 70202 93137 37465 77499 13745 38547 17034 09387 69982 70622 16306
37	16807 65593 79966 86688 45971 12784 95342 37252 31307 80673 66115 04026 96095 23587 05682 89990 95744 70152 89874 05015 85788 37687 86783
38	58727 18563 64608 81800 98481 47945 56261 10947 31100 66433 76414 36743 90212 76692 08597 97061 91576 06108 99199 11279 77428 43946 98773
39	11893 31427 27859 12942 70582 13370 84638 13237 51669 98152 40466 88772 18265 54563 24027 00924 88255 69254 92842 37589 59691 24471 90515
40	84708 46566 77393 23202 10171 38421 48172 01318 44786 61275 05997 23277 98673 50681 12310 07076 79014 99807 20086 17640 96679 60650 63749
41	31020 53353 22617 92464 36489 22747 40657 43974 85336 50437 53530 08663 86997 21613 31540 55834 03075 05241 53446 99177 24411 22963 37676
42	17399 83303 14749 39789 91220 73213 39867 59761 81114 39097 95641 64449 25800 49380 27732 67392 17136 09663 50847 59955 58549 61336 25106
43	45829 10506 77265 16046 78878 65876 52505 97444 39731 77966 58314 16308 90124 65723 48899 75221 09021 82613 31342 22708 16971 14416 77554
44	37127 43640 69530 58735 88225 00493 78377 09357 69742 15311 16003 89110 93832 24132 04985 82060 06101 64120 74611 56989 84389 53333 21571
45	15080 83338 09229 10749 16790 51962 26652 04270 80269 83221 08946 81972 83494 57319 54152 62591 99607 27341 11669 43685 09087 12279 21647
46	75813 30301 59162 34204 93939 62014 91317 89904 65175 03433 00646 61180 59772 35842 80830 48775 79876 67512 83492 12620 37793 19243 22799
47	33620 60913 96123 90693 44694 67023 85096 21264 31039 00252 59961 86979 75315 76000 86199 13514 25518 33153 29152 94090 42129 98801 63315
48	92421 16560 00736 97226 31543 94526 80324 26648 26210 32884 82998 70872 95988 40080 08146 43977 76431 69093 15097 76973 99391 39579 33785
49	91254 16505 06222 17306 13838 75184 82137 09030 50152 43982 12078 73594 22580 58945 41304 94500 89603 42749 67578 54166 34796 39261 52226
50	29228 60542 84176 02870 55101 88015 65909 45146 81628 66214 05157 46086 78345 56963 71839 57708 15112 29773 22010 69632 50451 76453 95568
51	54255 79025 33335 13844 16974 79728 20577 81614 10934 91933 80315 91085 50105 24724 43549 94605 79219 09326 72052 39752 85170 16117 04955
52	51811 05631 59240 48864 19698 09117 88438 82112 76900 64382 97236 66459 40039 29576 73856 83831 14749 39666 63723 78661 89489 90706 17082
53	91412 41191 01743 09662 67147 07658 33816 37307 67742 45856 52729 39987 37171 70066 97684 58508 18763 14446 68175 54820 21231 33113 00766
54	56552 42090 57733 54702 44517 74830 16042 19688 87455 70875 05582 86526 92584 30887 08413 11931 32626 59791 45953 65498 61934 18212 24318
55	31513 64323 92834 90537 40394 94507 62175 52830 18889 68225 79220 77028 90517 66952 28526 70855 70836 25687 87487 28221 27308 97471 27881
56	05056 29887 52636 59757 39694 00960 35917 70012 07109 27401 58282 66113 42982 02381 68135 78722 49000 92843 76686 47636 54869 63828 84453
57	61655 20419 53669 16137 75715 96564 37293 39831 92209 80683 24092 24687 30166 70884 81842 67733 49597 44936 42119 15777 68560 68264 45545
58	82859 24944 08839 61364 61650 69670 73461 26949 53198 92484 27687 83895 40282 70626 65656 95247 44052 33157 46876 65194 57971 54681 74986
59	53158 70694 86832 07055 40518 14722 55476 86989 83411 73581 14237 28001 63395 87010 78430 88094 92067 60589 97836 03455 07490 35796 67383
60	27911 15719 01720 30614 85217 60786 50175 30567 01344 50222 24196 67667 21135 73966 96624 90794 98548 51682 31432 07340 60063 27107 63077
61	03392 83309 09022 65429 96610 92105 37994 07894 07862 80015 64863 03207 51742 86096 52739 11491 90265 76078 41631 81272 58124 13435 78867
62	74087 45913 76595 86827 72623 40694 35435 34598 69220 93175 17801 04266 74116 75194 15292 49876 05071 00437 39437 47949 37172 02640 93026
63	85578 79246 95285 23089 88528 66245 90487 71989 72814 59691 39861 43822 41653 31727 95654 76891 23046 97261 58906 78442 02110 69978 10795

Текстовые капчи легко распознаются нейронными сетями глубокого обучения / Хабр

Нейронные сети глубокого обучения достигли больших успехов в распознавании образов. В тоже время текстовые капчи до сих пор используются в некоторых известных сервисах бесплатной электронной почты. Интересно смогут ли нейронные сети глубоко обучения справится с задачей распознавания текстовой капчи? Если да то как?

Что такое текстовая капча?

Капча (англ. “CAPTCHA”) — это тест на “человечность”. То есть задача, которую легко решает человек, в то время как для машины эта задача должна быть сложной. Зачастую используется текст со слипшимися буквами, пример на картинке ниже, также картинку дополнительно подвергают оптическим искажениям.

Капча, как правило, используется на странице регистрации для защиты от ботов рассылающих спам.

Полносверточная нейронная сеть

Если буквы “слиплись”, то их обычно очень трудно разделить эвристическими алгоритмами. Следовательно, нужно искать каждую букву в каждом месте картинки. С этой задачей справится

полносверточная нейронная сеть

. Полносверточная сеть — сверточная сеть без полносвязного слоя. На вход такой сети подается изображение, на выходе она выдает тоже изображение или несколько изображений (карты центров).

Количество карт центров равно длине алфавита символов использованных в определенной капче. На картах центров отмечаются центры букв. Масштабное преобразование, которое в сети происходит из-за наличия пуллинг слоев, учитывается. Ниже показан пример карты символа для символа “D”

В данном случае используются сверточные слои с паддингом так, чтобы размер изображений на выходе сверточного слоя равнялся размеру изображений на входном слое. Профиль пятна на карте символа задается двумерной гауссовой функцией с ширинами 1.3 и 2.6 пикселей.
Первоначально полносверточная сеть была проверена на символе “R”:

Для проверки применялась небольшая сеть с 2мя пуллингами, натреннированная на CPU. Убедившись, что идея хоть как то работает, я приобрел б/у видеокарту Nvidia GTX 760, 2GB. Это дало мне возможность тренировать более крупные сети для всех символов алфавита, а также ускорило обучение (примерно в 10 раз). Для тренировки сети использовалась библиотека Theano, на текущий момент уже не поддерживаемая.

Тренировка на генераторе

Разметить большой датасет вручную казалось делом долгим и трудозатратным, поэтому было решено генерировать капчи специальным скриптом. При этом карты центров генерируются автоматически. Мною был подобран шрифт, используемый в капче для сервиса

Hotmail

, сгенерированная капча визуально была похожа по стилю на реальные капчи:

Финальная точность тренировки на сгенерированных капчах, как оказалось, в 2 раза ниже, по сравнению с тренировкой на реальных капчах. Вероятно, такие нюансы как степень пересечения символов, масштаб, толщина линий символов, параметры искажения и т. п., важны, и в генераторе эти нюансы воспроизвести не удалось. Сеть тренированная на сгенерированных капчах давала точность на реальных капчах около 10%, точность — какой процент капч распознался правильно. Капча считается распознанной, если все символы в ней распознаны правильно. В любом случае этот эксперимент показал, что метод рабочий, и требуется повысить точность распознавания.

Тренировка на реальном датасете

Для ручной разметки датасета реальных капч был написан скрипт на Matlab с графическим интерфейсом:

Здесь кружочки можно расставлять и двигать мышкой. Кружочком отмечается центр символа. Ручная разметка занимала 5-15 часов, однако есть сервисы, где за не большую плату размечают вручную датасеты. Однако, как оказалось, сервис Amazon Mechanical Turk не работает с российскими заказчиками. Разместил заказ на разметку датасета на известном сайте фриланса. К сожалению, качество разметки было не идеальным, поправлял разметку самостоятельно. Кроме того, поиск исполнителя занимает время (1 неделя) и также это показалось дорого: 30 долларов за 560 размеченных капч. От данного способа отказался, в итоге пришел к использованию сайтов ручного распознавания капч, где самая низкая стоимость 1 доллар за 2000 капч. Но полученный ответ там — это строка. Таким образом, ручной расстановки центров избежать не удалось. Более того, исполнители в таких сервисах допускают ошибки или вовсе действуют недобросовестно, печатая произвольную строку в ответе. В итоге приходилось проверять и исправлять ошибки.

Более глубокая сеть

Очевидно точность распознавания была недостаточна, поэтому возник вопрос подбора архитектуры. Меня интересовал вопрос “видит” ли один пиксель на выходном изображении весь символ на входном изображении:

Таким образом, мы рассматриваем один пиксель на выходном изображении, и есть вопрос: значения каких пикселей на входном изображении влияют на значения этого пикселя? Я рассуждал так: если пиксель видит не весь символ, то используется не вся информация о символе и точность хуже. Для определения размера этой области видимости (будем называть ее так), я провел следующий эксперимент: установил все веса сверточных слоев равным 0.01, а смещения равным 0, на вход сети подается изображение, в котором значения всех пикселей равны 0 кроме центрального. В результате на выходе сети получается пятно:

Форма данного пятна близка к форме гауссовой функции. Форма получившегося пятна вызывает вопрос, почему пятно круглое, тогда как ядра сверток в сверточных слоях квадратные? (В сети использовались ядра сверток 3×3 и 5×5). Мое объяснение такое: это похоже на центральную предельную теорему. В ней, как и здесь, присутствует стремление к гауссовому распределению. Центральная предельная теорема утверждает, что для случайных величин, даже с разными распределениями, распределение их суммы равно свертке распределений. Таким образом, если мы сворачиваем любой сигнал сам с собой много раз, то по центральной предельной теореме результат стремится к гауссовой функции, а ширина гауссовской функции растет как корень из количества сверток (слоев). Если для такой же сети с константными весами посмотреть, где в выходном изображении значения пикселей больше нуля, то получается все таки квадратная область (см. рисунок ниже), размер этой области пропорционален сумме размеров сверток в сверточных слоях сети.

Раньше думал, что из-за ассоциативного свойства свертки две последовательные свертки 3×3 эквивалентны свертке 5×5 и потому, если свернуть 2 ядра 3×3 получится одно ядро 5×5. Однако, потом пришел к выводу, что это не эквивалентно хотя бы потому, что у двух сверток 3×3 9*2=18 параметров, а у одной 5×5 25 параметров, таким образом, у свертки 5×5 больше степеней свободы. В итоге, на выходе сети получается гауссова функция с шириной меньше суммы размеров сверток в слоях. Здесь ответил на вопрос какие пиксели на выходе подвержены влиянию одного пикселя на входе. Хотя изначально вопрос ставился обратный. Но оба вопросы эквивалентны, что можно понять из рисунка:

На рисунке можно представить, что это вид на изображения с боку или, что у нас высота изображений равна 1. Каждый из пикселей A и B имеет свою зону влияния на выходном изображении (обозначены синим цветом): для А это D-C, для B это C-E, на значения пикселя C влияют значения пикселей A и B и значения всех пикселей между A и B. Расстояния равны: AB = DC = CE (с учетом масштабирования: в сети присутствуют пуллинг слои, поэтому входное и выходное изображения имеют разные разрешения). В итоге, получается следующий алгоритм нахождения размера области видимости:

1. задаем константные веса в сверточных слоях, весам-смещениям задаем значения 0
2. на вход подаем изображения с одним ненулевым пикселем
3. получаем размер пятна на выходе
4. умножаем этот размер на коэффициент учитывающий разное разрешение входного и выходного слоя (например, если у нас 2 пулинга в сети, то разрешение на выходе в 4 раза меньше, чем на входе, значит этот размер надо умножать на 4).

Чтобы посмотреть какие признаки сеть использует, провел следующий эксперимент: в тренированную сеть подаем изображение капчи, на выходе получаем изображения с отмеченными центрами символов, из них выбираем какой-нибудь задетектированный символ, на изображениях-картах центров оставляем ненулевой только ту карту, которая соответствует рассматриваемому символу. Такой выход сети запоминаем как

, затем градиентным спуском минимизируем функцию:

Здесь — входное изображение сети, — выходные изображения сети, — некоторая константа, которая подбирается экспериментально (). При такой минимизации вход и выход сети считаются переменными, а веса сети константами. Начальное значение переменной это изображение капчи, является начальной точкой оптимизации алгоритма градиентного спуска. При такой минимизации мы уменьшаем значения пикселей на входе изображения, при этом сдерживаем значения пикселей на выходном изображении, в результате оптимизации на входном изображении остаются только те пиксели, которые сеть использует в распознавании символа.
Что получилось:
Для символа “2”:

Для символа “5”:

Для символа “L”:

Для символа “u”:

Изображения слева — исходные изображения капч, изображения справа — это оптимизированное изображение . Квадратом на изображениях обозначена область видимости output>0, окружности на рисунке — это линии уровня Гауссовой функции области видимости. Малая окружность — уровень 35% от максимального значения, большая окружность — уровень 3%. Примеры показывают, что сеть видит в пределах своей области видимости. Однако, у символа “u” наблюдается выход за область видимости, возможно это частичное ложное срабатывание на символ “n”.

Было проведено много экспериментов с архитектурой сети, чем более глубокая и широкая сеть, тем более сложные капчи она может распознавать, самой универсальной архитектурой оказалась следующая:

Синим цветом, поверх стрелок, показано количество изображений (feature maps). c- сверточный слой, p — max-pooling слой, зеленым цветом внизу показаны размеры ядер. В сверточных слоях используются ядра 3×3 и 5×5 без strade, пуллинг слой имеет патч 2×2. После каждого сверточного слоя есть ReLU слой (на рисунке не показан). На вход подается одно изображение, на выходе получется 24 (количество символов в алфавите). В сверточных слоях паддинг подобран таким образом, чтобы на выходе слоя размер изображения был таким же как и на входе. Паддинг добавляет нули, однако это никак не влияет на работу сети, потому что значение фонового пикселя капчи — 0, так как всегда берется негативное изображение (белые буквы по черному фону). Паддинг лишь незначительно замедляет работу сети. Так как в сети 2 пуллинг слоя, то разрешение изображения на выходе в 4 раза меньше разрешения изображения на входе, таким образом каждый пуллинг уменьшает разрешение в 2 раза, например, если на входе у нас капча размером 216×96 то на выходе будет 24 изображения размером 54×24.

Улучшения

Переход от решателя SGD к решателю ADAM дал заметное ускорение обучения, и финальное качество стало лучше. Решатель ADAM импортировал из модуля

lasagne

и использовал внутри theano-кода, параметр learning rate ставил 0.0005, регуляризация L2 была добавлена через градиент. Было замечено, что от тренировки к тренировке результат получается разный. Объясняю это так: алгоритм градиентного спуска застревает в недостаточно оптимальном локальном минимуме. Частично поборол это следующим образом: запускал тренировку несколько раз и выбирал несколько самых лучших результатов, затем продолжал их тренировать еще несколько эпох, после из них выбирал один лучший результат и уже этот единственный лучший результат долго тренировал. Таким образом удалось избежать застревания в недостаточно оптимальных локальных минимумах и финальное значение функции ошибок (loss) получалась достаточно малым. На рисунке показан график — эволюция значения функции ошибок:

По оси x — число эпох, по оси y — значение функции ошибок. Разными цветами показаны разные тренировки. Порядок обучения примерно такой:

1) запускаем 20 тренировок по 10 эпох
2) выбираем 10 лучших результатов (по наименьшему значению loss) и тренируем их еще 100 эпох
3) выбираем один лучший результат и продолжаем тренировать его еще 1500 эпох.

Это занимает около 12 часов. Конечно, для экономии памяти, данные тренировки проводились последовательно, например, в пункте 2) 10 тренировок проводились последовательно одна за другой, для этого провел модификацию решателя ADAM от Lasagne, чтобы иметь возможность сохранять и загружать состояние решателя в переменные.

Разбиение датасета на 3 части позволяло отслеживать переобучение сети:

1 часть: тренировочный датасет — исходный, на котором сеть обучается
2 часть: тестовый датасет, на котором сеть проверяется в процессе тренировки
3 часть: отложенный датасет, на нем проверяется качество обучения после тренировки

Датасеты 2 и 3 небольшие, в моем случае было по 160 капч в каждом, также по датасету 2 определяется оптимальный порог срабатывания, порог который устанавливается на выходное изображение. Если значение пикселя превышает порог, то в данном месте обнаружен соответствующий символ. Обычно оптимальное значение порога срабатывания находится в диапазоне 0.3 — 0.5. Если точность на тестовом датасете значительно ниже, чем точность на тренировочном датасете — это значит что произошло переобучение и тренировочный датасет необходимо увеличить. В случае, если эти точности примерно одинаковы, но не высокие, то архитектуру нейронной сети нужно усложнять, а тренировочный датасет увеличивать. Усложнять архитектуру сети можно двумя путями: увеличивать глубину или увеличивать ширину.

Предварительная обработка изображений также повышала точность распознавания. Пример предобработки:

В данном случае методом наименьших квадратов найдена средняя линия повернутой строки, производится поворот и масштабирование, масштабирование проводится по средней высоте строки. Сервис Hotmail часто делает разнообразные искажения:

Эти искажения необходимо компенсировать.

Неудачные идеи

Всегда интересно почитать про чужие неудачи, опишу их здесь.

Существовала проблема малого датасета: для качественного распознавания требовался большой датасет, который требовалось разметить вручную (1000 капч). Мной предпринимались различные попытки каким-то образом обучить сеть качественно на малом датасете. Делал попытку обучать сеть на результатах распознавания другой сети. при этом выбирал только те капчи и те места изображений, в которых сеть была уверена. Уверенность определял по значению пикселя на выходном изображении. Таким образом можно увеличить датасет. Однако идея не сработала, после нескольких итераций обучения качество распознавания сильно ухудшилось: сеть не распознавала некоторые символы, путала их, то есть ошибки распознавания накапливались.

Другая попытка обучиться на малом датасете — использовать сиамские сети, сиамская сеть на входе требует пару капч, если у нас датасет из N капч, то пар будет N², получаем гораздо больше обучающих примеров. Cеть преобразует капчу в карту векторов. В качестве метрики сходства векторов выбрал скалярное произведение. Предполагалось что сиамская сеть будет работать следующим образом. Сеть сравнивает часть изображения на капче с некоторым эталонным изображением символа, если сеть видит, что символ тот же с учетом искажения, то считается, что в данном месте качи есть соответствующий символ. Сиамская сеть тренировалась с трудом, часто застревала в неоптимальном локальном минимуме, точность была заметно ниже точности обычной сети. Возможно проблема была в неправильном выборе метрики сходства векторов.

Также была идея использовать автоэнкодер для предварительного обучения нижней части сети (та, что ближе к входу), чтобы ускорить обучение. Автоэнкодер — это сеть, которая обучается выдавать на выходном изображении то же что и подается на вход, при этом в архитектуре автоэнкодера организуют узкий участок. Тренеровка автоэнкодера есть обучение без учителя.

Пример работы автоэкодера:

Первое изображение — входное, второе — выходное.
У обученного автоэнкодера берут нижнюю часть сети, добавляют новых необученных слоев, все это дотренировывают на требуемую задачу. В моем случае применение автоэнкодера никак не ускоряло обучение сети.

Также был пример капчи, которая использовала цвет:

На данной капче описанный метод с полносверточной нейронной сетью не давал результата, он не появился даже после различных предобработок изображения повышающих контрастность. Предполагаю что, полносверточные сети плохо справляются с неконтрастными изображениями. Тем не менее, данную капчу удалось распознать обычной сверточной сетью с полносвязным слоем, получена точность около 50%, определение координат символов осуществлялось специальным эвристическим алгоритмом.

Результат

Примеры	Точность	Коментарий
	42 %	Капча Микрософт , jpg
	61 %
	63 %
	93 %	капча mail.ru, 500×200, jpg
	87 %	капча mail.ru, 300×100, jpg
	65 %	Капча Яндекс, русские слова, gif
	70 %	капча Steam, png
	82 %	капча World Of Tanks, цифры, png

Что еще можно было бы улучшить

Можно было бы сделать автоматическую разметку центров символов. Сервисы ручного распознавания капч выдают лишь распознанные строки, поэтому автоматическая разметка центров помогла бы полностью автоматизировать разметку тренировочного датасета. Идея такова: выбрать только те капчи, в которых каждый символ встречается один раз, на каждый символ натренировать отдельную обычную сверточную сеть, такая сеть будет отвечать лишь на вопрос: есть ли в данной капче символ или нет? Затем посмотреть какие признаки использует сеть, используя метод минимизация значений пикселей входной картинки (описано выше). Полученные признаки позволят локализовать символ, далее тренируем полносверточную сеть на полученных центрах символов.

Выводы

Текстовые капчи распознаются полносверточной нейронной сетью в большинстве случаев. Вероятно, уже настало время отказываться от текстовых капч. Google давно не использует текстовую капчу, вместо текста предлагаются картинки с различными предметами, которые нужно распознать человеку:

Однако и такая задача кажется решаемой для сверточной сети. Можно предположить, что в будущем возникнут центры регистрации людей, например, человека по скайпу интервьюирует живой человек, проверяет сканы паспортов и тому подобное, затем человеку выдается цифровая подпись, с которой он может автоматически регистрироваться на любом сайте.

© Максим Веденев

«Ломай меня полностью!» Как одни алгоритмы генерируют капчу, а другие её взламывают

CAPTCHA – полностью автоматизированный публичный обратный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей путем автоматической настройки определенных заданий, которые трудны для компьютеров, но просты для людей. Эта технология стала стандартом безопасности, используемым для предотвращения автоматического голосования, регистрации, спама, словарных атак на пароли веб-сайтов и т. п.

Существующие капчи разделяют на три категории: текстовые, графические и аудио/видео. Ниже мы рассмотрим, как генерируются различные капчи и какие успехи сейчас есть с их обходом. Не ругайте за качество изображений – мы взяли рисунки из научных публикаций, на которые даём ссылки =) Полный список публикаций, взятых для анализа, приведён в конце статьи.

1.1. Текстовая капча

Текстовые капчи являются наиболее часто используемыми, но из-за простой структуры они и наиболее уязвимы. Такой вид капч, как правило, требует распознать геометрически искаженную последовательность, состоящую из букв или цифр.

Для повышения безопасности применяются различные механизмы защиты, которые можно разделить на антисегментационные и антираспознавательные. Первая группа механизмов нацелена на ухудшение процесса выделения отдельных символов, вторая – на распознавание самих символов. На Рис. 1 сведены в табличное представление примеры капч для различных подходов.

Рис. 1. Способы защиты капчи

1.1.1. Полые символы

В случае стратегии создания капчи «полые символы» для формирования каждого символа используются контурные линии.

Рис. 2. Полая капча

Такие символы трудно сегментировать, но они легко видны людям. К сожалению, этот механизм не так безопасен, как ожидалось. В исследованиях Гао [1] сверточная нейронная сеть успешно распознает от 36% до 89% изображений (в зависимости от типа искажений и обучающей выборки).

1.1.2. Перекрытие символов

Объединение и перекрытие символов (англ. сrowing characters together, CCT) усложняют сегментацию, но при этом также снижает удобство для чтения пользователем. То есть и сами люди не всегда успешно могут обойти такую капчу.

Рис. 3. Перекрытие и CCT

Исследователям из Китая и Пакистана удалось взломать CTT с вероятностью от 27.1% до 53.2% [2].

1.1.3. Фоновые шумы

Рис. 4. Фоновые шумы

Google’s reCAPTCHA, использующая изображения из Street View, ломается в 96% случаев [3].

1.1.4. Двухуровневая структура

Двухуровневая структура представляет собой вертикальную комбинацию двух горизонтальных капч, что усложняет сегментацию изображения.

Рис. 5. Двухуровневая структура

Гао [4] предложил подход к сегментации для разделения изображения капчи как по вертикали, так и по горизонтали, и добился успеха в 44.6% (9 с на изображение), используя свёрточную нейронную сеть.

1.2. Капча-изображение

1.2.1. Капча на основе отбора

В случае капчи на основе отбора пользователи должны выбрать правильные ответы в соответствии с подсказкой для капчи, основанной на выборе. Это самая простая форма капчи на основе изображений. Например, нужно выделить среди предъявленных изображений все машины, все дорожные знаки, все светофоры.

Рис. 6. Различные примеры капчи на основе отбора

Голль [5] предложила использовать метод опорных векторов (SVM) для различения изображений кошек и собак в капче Asirra с вероятностью успешного распознавания 82.7%.

Команда Гао [6] использовала OpenCV для обнаружения лиц во FR-CAPTCHA. Удалось получить вероятность обнаружения от 8% до 42% с обработкой изображения менее, чем за 14 секунд. FaceDCAPTCH была распознана с вероятностью 48% в среднем за 6.2 секунды.

Сотрудники Колумбийского университета обошли reCAPTCHA и Facebook CAPTCHA с вероятностью 70.78% и 83.5% соответственно.

1.2.2. Капча на основе кликов

В 2008 году Ричард Чоу с коллегами [7] впервые предложили капчу, основанную на кликах. Она требует от пользователей нажимать на символы, находящиеся на сложном фоне в соответствии с подсказкой, как показано на Рис. 7.

Рис. 7. Капчи на основе кликов

Такие кликовые капчи имеют два защитных механизма: антивыявление и антираспознавание. Правильное распознавание символов с развитием машинного обучения уже не является сложной задачей. Поэтому почти все механизмы защиты ориентированы на то, чтобы помешать злоумышленникам правильно выявить символы.

1.2.3. Капча на основе перетаскивания

Капча на основе перетаскивания определяет, является ли пользователь человеком, через трек мыши, скорость перемещения указателя и время отклика.

Рис. 8. Капча на основе перетаскивания

Пользователям необходимо повернуть изображение предмета так, чтобы он находился в естественном положении. Например, перевернуть изображение стола так, чтобы он оказался на ножках. Это просто для человека, но трудно для ботов.

1.3. Аудио/видеокапчи

1.3.1 Аудиокапча

Эта капча обычно рассматривается как альтернатива зрительной в случае пользователей с ослабленным зрением. Слушателям предлагается выполнить задание исходя из того, что они услышали, например, определить конкретный звук, например, звук колокольчика или фортепиано [8].

Рис. 9. Аудиокапча

Существует еще один тип капчи на основе аудио, в котором от пользователей требуется не просто слушать, а произносить. Например, Гао [9] предложил звуковую капчу (Рис. 9), в которой пользователь должен зачитать предложение, выбираемое случайным образом из книги. Сгенерированный аудиофайл анализируется, чтобы определить, является ли пользователь человеком.

Но и аудиокапча взламывается: ученые из Стэнфордского университета научились взламывать аудиокапчу с вероятностью 75%.

1.3.2 Видеокапча

В видеокапче пользователям предоставляется видеофайл, и они должны выбрать предложение, которое описывает движение человека на видео.

Рис. 10. Сводная таблица. Типы капч

Японские исследователи использовали решение на базе HMM (скрытой марковской модели) и получили точность 31.75%.

Рассмотрим теперь, как именно для взлома капчи используются нейронные сети.

В 2017 году Гао Хуан, Чжуан Лю и другие [10] построили 4 глубоких свёрточных нейронных сети с архитектурой, называемоей теперь DenseNet. Плотные блоки нейронных сетей чередовались со слоями skip-connection (Рис. 10). Вход каждого слоя в блоке являлся объединением выхода всех предыдущих слоев. Это отличало новую архитектуру от традиционных на тот момент нейросетей, где слои были соединены последовательно.

Рис. 11. DenseNet с тремя плотными блоками [11]

Архитектура DenseNet имеет ряд преимуществ: она решает проблему дисперсии и эффективно использует особенности всех предшествующих сверточных слоев, понижая вычислительную сложность параметров сети и демонстрируя хорошую производительность классификации.

Примером вариации архитектуры DenseNet является нейросеть DFCR. Исходные изображения капчи размером 224×224 проходили через слой свертки и объединялись в пулы для вывода изображений размером 56×56. После этого поочередно соединялись 4 «плотных» блока, чередуясь с переходными слоями (Рис. 11). Структура переходного слоя позволяла уменьшить размерность карты признаков и ускорить вычисления.

Рис. 12: Архитектура DFCR на примере распознавания изображения с символами «W52S» [11]

Далее карты признаков использовались для проверки соответствия карты и класса. Значения в каждой карте признаков суммировались для получения среднего значения, которое принималось за значение класса и выводилось в соответствующий softmax-слой классификации.

Эксперименты показывают, что DFCR не только сохраняет основные преимущества DenseNet, но и снижает потребление памяти. Кроме того, точность распознавания капчи с фоновым шумом и наложенными друг на друга символами выше 99.9% [11].

Рис. 13. Процесс обучения генератора текстовых капч на GAN [12]

Генератор капч на GAN (генеративно-состязательная сеть) cостоит из двух частей: 1) сеть, создающая капчи, приближенные к оригинальным; 2) нейросеть, отличающая искусственную капчу от настоящей (солвер).

Перед подачей капчи солверу, в ней удаляются использованные средства защиты и нормализуется шрифт. Например, производится заполнение полых символов и нормализация промежутков между ними. Модель препроцессинга основывается на Pix2Pix.

Рис. 14. Схема алгоритма. Сначала используется небольшой датасет реальных капч для обучения синтезатора капчи (1). Далее генерируются искусственные капчи (2) для обучения солвера (3). Совершенствование солвера (4) [12]

Затем генерируется большое количество капч с маркировкой, которые используются для обучения солвера. Обученный солвер принимает капчу после препроцессинга и выдает соответствующие символы. Тонкая настройка солвера происходит с помощью небольшого набора вручную размеченных капч, которые собираются с целевого сайта.

В качестве конкретной свёрточной нейронной сети хорошим вариантом оказалось использование архитектуры LeNet-5, которая изначально применялась для распознавания одиночных символов. Добавление двух сверточных слоев и трех слоев пулинга расширило ее возможности до распознавания нескольких символов.

Рис. 15: Алгоритм тренировки солвера [12]

Информация, полученная на ранних слоях нейронных сетей, полезна для решения множества других классификационных задач. Более дальние слои более специализированы. Это свойство используется для калибровки солвера, чтобы избежать систематической ошибки или переобучения.

Выходной слой солвера состоит из ряда нейронов с одним нейроном на символ. Например, если в капче n символов, выходной слой будет содержать n нейронов, где каждый нейрон соответствует возможному символу. Если количество символов не фиксировано, то необходимо тренировать солвер для каждого возможного n.

Результаты вероятности взлома :

• Перекрытие (в зависимости от сложности) – от 25.1% до 65%
  

• Поворот (15°, 30°, 45°, 60°) – 100%, 100%, 99.85%, 99.55%
  

• Искажение – 92.9%
  

• Эффект волны – 98.85%
  

• Комбинация вышеперечисленных – 46.30%
  

Чтобы распознать последовательность символов без сегментации, можно использовать модель, состоящую из свёрточной нейронной сети, соединенной с нейросетью с долгой краткосрочной памятью (LSTM) и механизмом внимания.

Рис. 16. Обзор архитектуры

Свёрточная нейронная сеть представляет собой энкодер, извлекающий признаки из капчи. Исходное изображение представляется в виде линейного векторного пространства. Созданный энкодером вектор признаков обозначается f_ijc, где i и j – индексы местоположения на карте признаков, c – индекс каналов.

LSTM работает как декодер и переводит вектор признаков в текстовую последовательность. В отличие от рекуррентной нейронной сети, LSTM умеет хранить информацию в течение длительных промежутков времени.

В традиционной модели sequence-to-sequence на каждом временном шаге на вход передается вектор f. Но узким местом стандартной модели является то, что вход является постоянным. Механизм внимания позволяет декодеру игнорировать неактуальную информацию, сохраняя при этом наиболее значимую информацию о векторе f. Различным частям вектора признаков присваиваются различные веса, так что модель может фокусироваться на каждом шаге на определенной части вектора, делая прогнозы более точными. Это является основной причиной того, что предложенный метод может распознавать отдельные символы без сегментации.

В экспериментах для декодирования использовалась сокращенная модель Inception-v3. Декодер состоял из LTSM-ячеек, каждая из которых содержала 256 скрытых нейронов. Количество ячеек LSTM равнялось максимальной длине строки капчи. Для всей структуры число обучаемых параметров составило 9 млн. В зависимости от исходного размера каждая капча масштабировалась так, чтобы короткая сторона находилась в диапазоне от 100 до 200 пикселей. На тренировочном этапе модель тренировалась по стохастическому градиентному спуску с использованием момента 0.9. Скорость обучения равнялась 0.004. На обучение было потрачено 200 эпох с размером батча 64.

Рис. 17. CCT-капчи

После каждой эпохи происходила проверка модели. Если производительность модели была лучше, чем у текущей лучшей модели, веса лучшей модели обновлялись. В качестве данных для эксперимента были собраны CCT-капчи (текст с перекрытием) (Рис. 17).

Для образца капчи в тестовом наборе полная прогнозируемая последовательность символов считалась правильно определенной только в том случае, если она была идентична ответу, помеченному вручную. Для выборки в 10 000 образцов (обучающая и тестовая в соотношении 3:1) вероятность успешного распознавания составила 42.7%. По мере увеличения количества образцов до 50 000, 100 000, 150 000 и 200 000 вероятность увеличилась до 87.9%, 94.5%, 97.4% и 98.3% соответственно.

Обучение с подкреплением использовалось для обхода Google reCAPTCHA v3 [14].

Взаимодействие бота со средой было смоделировано как марковский процесс принятия решений (MDP). MDP задавался кортежем (S, A, P, r), где S – конечное множество состояний, A – конечное множество действий, P – вероятность перехода между состояниями P(s, a, s’), r – вознаграждение, получаемое после перехода в состояние s’ из состояния s с вероятностью P.

Целью похода было найти оптимальное правило π*, которое максимизирует ожидаемые вознаграждения в будущем. Предположим, что правило параметризируется набором весов w, таким, что π = π(s, w). Затем задача задается как

где γ – некоторая константа (discount factor), r_t – вознаграждение в момент времени t.

Обучение с подкреплением оценивает градиенты по формуле

Для прохождения reCAPTCHA пользователь перемещает курсор, пока не установит флажок reCAPTCHA. В зависимости от этого взаимодействия система reCAPTCHA «наградит» пользователя баллом. Этот процесс был смоделирован как MDP, где пространство состояний S – это возможные позиции курсора на веб-странице, а пространство действий A = {вверх, влево, вправо, вниз}. Такой подход делает задачу похожей на задачу grid world.

Как показано на Рис. 18, отправной точкой является начальная позиция курсора, а целью является позиция reCAPTCHA. Для каждого теста отправная точка выбирается случайным образом из верхней правой или верхней левой области. Затем строится сетка, где каждый пиксель между начальной и конечной точками является возможным положением курсора. Размер ячейки c – количество пикселей между двумя последовательными позициями. Например, если курсор находится на позиции (x0, y0) и совершает действие влево, то следующей позицией будет (x0 – c, y0).

Рис. 18. Сетка в MDP [14]

В каждом тесте позиция курсора случайная, бот выполняет последовательность действий до достижения reCAPTCHA или предела T, где a и b – это высота и ширина сетки соответственно.

По окончании теста бот получает обратную связь от reCAPTCHA, как и любой обычный пользователь.

В большинстве предыдущих работ для автоматизации действий веб-браузера использовался Selenium, однако он часто проваливал тест, так как в HTTP-запросах обнаруживался автоматически сгенерированный заголовок и другие дополнительные переменные, которые отсутствуют в обычном браузере.

Эту проблему можно решить двумя разными способами. Первый заключается в создании прокси для удаления автоматического заголовка. Второй вариант заключается в запуске браузера из командной строки и управлении мышью с помощью специальных пакетов Python, таких, как библиотека PyAutoGUI.

Забавно, что симуляции, выполняемые в браузере с подключенным аккаунтом Google, с большей вероятностью проходили проверку, чем симуляции без авторизации.

В экспериментах с discount factor γ = 0.99, скоростью обучения – 10^-3 и размером батча 2000. капча взламывалась с вероятностью 97.4%.

Как можно заметить уже из этой статьи, машинное обучение имеет высокий порог вхождения, а ведь все, что было описано в публикации – только вершина айсберга. Если копать глубже, то скоро можно претендовать на звание джуниора по нейронным сетям =)

А ведь для реальной работы нужна команда специалистов и аренда вычислительных мощностей. Добавим к этому время обучения/переобучения сетей, растущее количество видов капч, разнообразие языков, и получится, что быстрее и дешевле воспользоваться онлайн-сервисами, где капчи решают живые люди.

Среди подобных сервисов выделяется ruCaptcha. На сервисе есть тонкая настройка солвера: количество слов, регистр, цифры и/или буквы, язык (55 на выбор), математические действия и т. д.

Решаются следующие виды капч: обычная текстовая, ReCaptcha версий 2 и 3, GeeTest, hCaptcha, ClickCaptcha, RotateCaptcha, FunCaptcha, KeyCaptcha.

Взаимодействие с сервером происходит через API, то есть можно встроить решение в собственный продукт. Есть функция возврата за неправильное распознавание, а на возникшие вопросы отвечает техподдержка (адекватная в сравнении с конкурентами).

Конечно, за решение капч, сервис платит конкретным людям, готовым решать задания за небольшую плату. Соответственно эти деньги сервис берёт у клиентов, которым не приходится заниматься рутиной. Расценки на момент написания статьи были следующие: 1000 капч взламывались не более, чем за 44 ₽ (в среднем 7.5 с на капчу), 1000 рекапч за 160 ₽ (в среднем 32 с на капчу). То есть единая цена независимо от нагрузки и от того, сколько заплатили другие заказчики.

Для сравнения: один мидл-специалист по машинному обучению обойдется на рынке минимум в 150 000 ₽/мес.

Напишите, если пользовались сервисом – интересно узнать ваше мнение (пока мы основываемся на мнении авторов следующих статей: англоязычная и три русских: раз, два, три).

Источники

[1] Gao, H., Wang, W., Qi, J., Wang, X., Liu, X., & Yan, J. (2013, November). The robustness of hollow CAPTCHAs. In Proceedings of the 2013 ACM SIGSAC conference on Computer & communications security (pp. 1075-1086). ACM.

[2] Hussain, R., Gao, H., & Shaikh, R. A. (2017). Segmentation of connected characters in text-based CAPTCHAs for intelligent character recognition. Multimedia Tools and Applications

[3] Goodfellow, I. J., Bulatov, Y., Ibarz, J., Arnoud, S., & Shet, V. Multitdigit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks.

[4] Gao, H., Tang, M., Liu, Y., Zhang, P., & Liu, X. (2017). Research on the Security of Microsoft’s Two-Layer Captcha. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 12(7), 1671-1685.

[5] Golle, P. (2008, October). Machine learning attacks against the Asirra CAPTCHA. In Proceedings of the 15th ACM conference on Computer and communications security (pp. 535-542). ACM.

[6] The robustness of face-based CAPTCHAs. Haichang Gao, Lei Lei, Xin Zhou, Jiawei Li, Xiyang Liu. Institute of Software Engineering, Xidian University.

[7] Chow, R., Golle, P., Jakobsson, M., Wang, L., & Wang, X. (2008, February). Making captchas clickable

[8] The SoundsRight CAPTCHA: an improved approach to audio human interaction proofs for blind users. Jonathan Lazar, Jinjuan Heidi Feng, Tim Brooks, Genna Melamed, Jon Holman, Abiodun Olalere, Nnanna Ekedebe, and Brian Wentz

[9] Gao, H., Liu, H., Yao, D., Liu, X., & Aickelin, U. (2010, July). An audio CAPTCHA to distinguish humans from computers.

[10] G. Huang, Z. Liu, L. V. D Maaten, et al., Densely connected convolutional networks, Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, (2017), 2261–2269

[11] CAPTCHA recognition based on deep convolutional neural network

[12] Yet Another Text Captcha Solver: A Generative Adversarial Network Based Approach Guixin

[13] An end-to-end attack on text CAPTCHAs

[14] Hacking Google reCAPTCHA v3 using Reinforcement Learning

Как начать тренироваться с Zwift

Для читателей нашего блога действует скидка 10%
по промокоду blog-BB30 на все товары, представленные в нашем магазине

Если бы спросили велосипедиста: «что вам больше всего нравится в тренировке?», то он ответит: «когда она закончилась». Основная часть подготовки спортсмена к сезону проходит на велостанке, который приходится включать в зимнюю тренировочную рутину.

Тем не менее, всё изменилось после запуска невероятно популярной компании Zwift, выпустившей на рынок одноимённую многопользовательскую онлайн-игру для велосипедистов и бегунов. Zwift позволяет кататься на велосипеде вместе с другими людьми со всего мира не выходя из дома или фитнес-студии при наличии только одного компьютера. Основатели проекта Zwift имеют за своими плечами опыт программирования и одновременно являются бывшими велогонщиками, поэтому им удалось создать уникальный продукт, позволяющий общаться и взаимодействовать с другими людьми не выходя из дома.

О Zwift

Программа может отслеживать все показатели с датчиков – скорость, каденс, мощность, пульс, при этом выводить показания в онлайн. Zwift возможно подключить к другой социальной сети Strava, где учитывается вся информация о поездках и статистика – количество пройденных километров, набор высоты, результаты на сегментах, общее время и т.д. Кроме того, набирая статистику, вам открываются игровые дополнения с возможностью «прокачки» вашего персонажа, такие как брендовые велосипеды, одежда и цветовая кастомизация.

В игре вы можете спокойно крутить и наслаждаться видами прорисованных карт, отвлекаясь от работы или надоевших однообразных тренировок. В то же время у вас есть возможность участвовать в соревнованиях и гонках, брать сегменты, завоёвывать звания и награды. Восстанавливаетесь после тяжелого интервала? Садитесь кому-нибудь на колесо! В игре также есть возможность выбрать тренировочные программы, воркаут сессии и FTP-тестирование.

Необходимое оборудование

Присоединиться к Zwift достаточно легко и просто. Самое основное, что вам понадобится – это велостанок. С инструкцией по выбору подходящего вас станка можно ознакомиться в статье «Гайд по выбору велостанка». После того, как вы собрали станок и велосипед, необходимо передать данные на компьютер. Без датчиков пользоваться Zwift нельзя – у компьютера не будет данных о вашей скорости, пульсе, каденсе и он не сможет передать эти данные на сервер.

• Smart станок – в данном случае может понадобиться только датчик каденса, который монтируется на шатун и связывается с компьютером через свисток (ANT+), либо через мобильное устройство (Bluetooth).
• Набор датчиков ANT+ синхронизируется с компьютером через свисток ANT+, представляющий собой небольшой USB-приёмник.
• Набор датчиков Bluetooth синхронизируется через мобильное приложение по Bluetooth, а тот в свою очередь передает данные на компьютер по Wi-Fi.

Настроив велосипед и датчики, пришло время зарегистрировать аккаунт на официальном сайте проекта и скачать клиент под нужную операционную систему. После установки клиент необходимо запустить, войти в свой аккаунт, настроить связь с датчиками и присоединиться к миру Zwift!

Исследование игры

На текущий момент в игре представлено несколько карт: Watopia или мир Zwift, который представляет собой большой остров с горами и равнинами, Лондонский круг (Англия), участок в Нью-Йорке и в Ричмонде (США). В игре есть уникальная возможность самостоятельно выбирать себе маршрут, поэтому вы никогда не будете ездить по одному и тому же кругу. В Watopia есть один главный большой подъем, небольшие подъемы и спуски, равнинные участки, тоннели и дороги через города. На выбор большое количество ответвлений, будь то штурм подъема на время или ускорения на равнине. Такая вариативность позволяет выстраивать свой собственный маршрут под свои задачи и желания, делая его проще или сложнее. Каждый день – разные карты, с расписанием можно ознакомиться в личном кабинете.

Отдельно следует остановиться на возможности принимать участие в групповых гонках. Причем самое интересное – в игре также присутствует спортивный этикет. Если у пелотона есть лидер и темп, не стоит врываться в гонку и уходить в сольный отрыв. Точно так же сильным гонщикам будет некрасиво заявляться в гонку для новичков и тех, кто еще только пробует себя в мире Zwift.

Ну и самое главное, Zwift – это общение. Взаимодействие с аватарами других людей, возможность отправить быстрое сообщение, поставить лайк или даже отправить голосовое сообщение – это прекрасная возможность раскрасить серые зимние тренировочные будни яркими красками Zwift!

Для читателей нашего блога действует скидка 10% по промокоду blog-BB30 на все товары, представленные в нашем магазине

5 мощных упражнений на бицепсы, которые увеличат их в два раза

Часто слышу, что бицепс очень тяжело тренировать, мол, не растёт, зараза! А те, у кого таки он таки вырастает, просто генетически одарены.

Касательно генетически одаренных товарищей — это правда. А вот факт, что бицепс тренировать тяжело и он в принципе плохо растёт у простых смертных, является мифом.

Давайте разберём вопрос детально, начиная с физиологии и заканчивая непосредственно упражнениями.

Бицепс прост как пять копеек

С точки зрения биомеханики при сгибании руки двуглавая мышца плеча напрягается вся и полностью. То есть, нет особых движений для напряжения внутренней или внешней головки бицепса. И не существует специальных упражнений для создания пика бицепса как у легендарного Арнольда Шварценеггера.

Форма руки является генетически обусловленным фактором. Пик бицепса либо есть и ярко выраженный, либо выражен он слабо или отсутствует вообще. С этим стоит просто смириться. В любом случае хорошо развитые руки выглядят прекрасно вне зависимости от их генетически заданной формы.

Самое главное, что развить их не составляет труда, если делать это разумно как с точки зрения физиологии, так и тренировочного процесса.

Благодаря каким факторам растут мышцы

Прежде чем перейти к упражнениям, давайте разберём основные факторы мышечного роста. Это необходимо для четкого понимания целесообразности упражнений, которые рассмотрим ниже.

Если максимально упростить, то для развития мышц нужны строительный материал (аминокислоты), энергия (глюкоза), гормоны (организм их синтезирует как отклик на тренировочный стресс) и мышечный натяг или напряжение, которое и инициирует рост. Причём именно достаточное мышечное напряжение, является основным фактором, без которого не будет никакого прогресса, даже при выполнении сопутствующих условий.

Соответственно, для эффективного развития мышц, включая бицепсы, необходимо создать условия, в которых присутствует ощутимый мышечный натяг без лишней нагрузки на связки и сухожилия. Это достигается правильной техникой выполнения упражнения и пониманием его биомеханики.

В случае с двуглавой мышцей плеча не имеет значения, например, ширина хвата штанги при классическом подъеме на бицепс. Напомню, что при любом сгибании руки всегда напрягаются обе головки бицепса. Таким образом, хват должен быть комфортным для максимального напряжения мышц с минимальной нагрузкой на кисти и локти.

Это намного эффективней, чем пытаться накачать внешнюю и внутреннюю головки бицепса по отдельности, варьируя ширину хвата. Времени потратите больше, а из-за слишком широкого или слишком узкого хвата перенапряжете суставы и связки, что не позволит создать достаточный мышечный натяг. Прогресс в увеличении отягощения, а значит и адаптации мышцы под нагрузку с помощью ее роста остановится до того, как размер бицепса начнёт вас радовать.

Самые эффективные упражнения для развития бицепсов

Их всего пять, причём в реальности хватит и трёх. Дополнительные упражнения нужны лишь, чтобы разнообразить тренировочный процесс.

Фактически для эффективного развития двуглавой мышцы плеча достаточно наличия штанги и пары гантелей. А можно в принципе обойтись одной лишь штангой и натренировать большие бицепсы с помощью одного упражнения. С него и начнём.

1. Подъем штанги на бицепс (ПШНБ)

Любимое упражнение всех только-только добравшихся до тренажерного зала молодых парней наравне с жимом штанги лежа. И оба этих упражнения обычно делают неправильно, что сводит на нет какой бы то ни было прогресс.

Основная ошибка в том, что локти выводятся вперед, а это делать никак нельзя. Локти должны оставаться на месте, как это показано в видео выше. В таком случае нагрузка приходится только на двуглавые мышцы плеча, и нет момента их расслабления в пиковой позиции.

Если же локти окажутся под штангой, нагрузка уйдет именно в них (вектор силы направлен вниз), при этом бицепс расслабится. Естественно, о пиковом сокращении не идет и речи. В таком положении его сделать невозможно.

Что касается хвата — берите штангу примерно на ширине плеч, чтобы кисти не изгибались в горизонтальной плоскости. Кроме того, не загибайте кисти на себя в верхней позиции штанги. Они всегда остаются в одном положении.

Подняв штангу в верхнюю позицию, сделайте задержку в 0,5 с, «прожимая» мышцу в пиковом сокращении. Опуская снаряд вниз, руки не расслабляйте и полностью не разгибайте.

Также рекомендую использовать изогнутый гриф, что позволит кистям находиться в естественном положении развернутыми вовнутрь примерно на 45°. Такая практика исключит их перенапряжение с ростом веса отягощения.

2. Подъем гантелей на бицепс, сидя на наклонной лавке

Столь же эффективное упражнение, как ПШНБ и хорошо его дополняет в день рук.

Угол наклона лавки составляет 45°. Главное условие правильного выполнения упражнения — удержание локтя на месте при подъеме гантели на бицепс.

Биомеханика движения ровно та же, что и в подъеме штанги на бицепс. Когда локоть остается на месте — вся нагрузка приходится именно в двуглавую мышцу плеча и можно добиться пикового сокращения.

При выведении локтя вперед и фактическом размещении его под гантелью, вся нагрузка уходит из бицепса в сустав. Двуглавая мышца расслабляется, пиковое сокращение сделать невозможно, мышечный натяг теряется полностью.

Чтобы разместить локти в правильном положении, достаточно сесть на лавку и просто опустить руки с гантелями вниз. Это стартовая позиция и локти должны оставаться в таком положении в ходе выполнения всего упражнения.

Техника выполнения по большей части аналогична с таковой в ПШНБ: вверху пиковое сокращение, внизу руки не расслабляйте. Можно поднимать обе руки вместе, можно поочередно. В последнем случае «отдыхающую» руку держите чуть согнутой, сохраняя в ней легкое напряжение.

Отличие от ПШНБ лишь в супинации кистей. То есть, в нижней позиции гантель находится параллельно телу, в верхней кисть разворачивается наружу.

3. Подъем гантелей на бицепс хватом «Молот»

Это упражнение в основном направлено на развитие небольшой мышцы между бицепсом и трицепсом — на брахиалис.

Он придает руке более эффектную, спортивную форму, если так можно выразиться, увеличивает ее толщину и хорошо влияет на развитие общей силы плеча и предплечья.

Выполняем упражнение стоя, лопатки сведены, локти держим в естественном положении на уровне тела, вперед не выводим, вверху делаем пиковое сокращение, внизу не расслабляем руки.

Можно поднимать обе руки сразу или же поочередно, не разгибая их полностью внизу. В последнем случае сохраняем в «отдыхающей» руке легкое напряжение.

4. Подъем гантелей на бицепс стоя

Альтернатива подъему гантелей на бицепс, сидя на наклонной лавке.

Техника выполнения упражнения напоминает таковую в подъеме гантелей на бицепс хватом «Молот», но есть супинация кисти в верхнем положении.

Лопатки сведены, локти держим на уровне тела, вперед не выводим, вверху делаем пиковое сокращение, внизу не расслабляем руки.

Можно поднимать обе руки сразу или же поочередно, не разгибая их полностью внизу. В последнем случае сохраняем в «отдыхающей» руке легкое напряжение.

5. Работа в бицепс-машине

Еще одна альтернатива классическому подъему штанги на бицепс. Зачастую люди отдают предпочтение именно этому упражнению, считая его более эффективным, так как «чувствуют мышцу» в нем лучше.

По факту же речь лишь в жесткой фиксации локтей и четко заданной амплитуде, что не дает свободы в движении для неправильного выполнения упражнения. Если выполнять ПШНБ с выше описанной техникой, то мышцу будете чувствовать точно так же хорошо.

Тем не менее, есть несколько важных правил при работе в бицепс-машине. Так, плечо должно полностью лежать на подушке, избегайте только лишь упора в локти. Для этого подберите нужную высоту сиденья.

Кроме того, полностью руки не разгибайте, сохраняя в них напряжение. В верхней позиции не загибайте кисти на себя, они все время остаются ровными.

Как тренировать бицепсы

Бицепс — мышца маленькая, но активно работающая практически во всех тягах в качестве синергиста. То есть она помогает мышцам спины, например, в тяге штанги к животу или же в тяге блока к груди. Соответственно, ее легко перетренировать, если не учитывать этот фактор. В перманентно перетренированном состоянии, естественно, расти ничего не будет.

Для эффективного развития любой мышечной группы желательно давать ей достаточно времени для восстановления, после чего нагружать с определенной периодичностью. В среднем время восстановления составляет от 48 до 72 часов.

В случае с бицепсами отличный вариант, когда на одной тренировке в недельном микроцикле они нагружены лишь в качестве синергистов, а на второй — отдельная тренировка рук с парой-тройкой упражнений непосредственно на двуглавую мышцу.

Схем много на самом деле, как для 3-дневного сплита, так и для 4-дневного. Важно понимать сам принцип, который опишу на примере микроцикла ниже.

ДЕНЬ 1: Спина + Трицепс
ДЕНЬ 2: ОТДЫХ
ДЕНЬ 3: Ноги + Плечи
ДЕНЬ 4: ОТДЫХ
ДЕНЬ 5: Грудь + Бицепс
ДЕНЬ 6: ОТДЫХ
ДЕНЬ 7: ОТДЫХ

В первый тренировочный день бицепс работает в качестве синергиста в упражнениях на спину (плюс задняя дельта), при этом полноценно качается трицепс.

Во второй тренировочный день грузим ноги и плечи, чтобы дать рукам хорошенько отдохнуть.

В третий тренировочный день трицепс работает в качестве синергиста (плюс передняя дельта) в жимовых упражнениях на грудь, а бицепс тренируется полноценно (ПШНБ + подъем гантелей сидя + Молот). Таким образом, руки прорабатываются два раза в неделю и при этом успевают хорошо восстановиться.

Что касается протокола тренировок, то количество повторений в упражнениях на бицепс варьируйте от 8 до 15, количество подходов — до трех рабочих. Не забывайте о хорошей разминке, постепенном наращивании нагрузки и циклировании. Детально об этом можно прочитать в тематической статье.

Еще несколько статей в помощь для развития эпичного организма

1. Как подобрать вес отягощения, чтобы прогрессировать и не травмироваться
2. Как избежать застоя в спортивном прогрессе
3. Как часто нужно тренироваться, чтобы круто накачаться
4. Что делать, если много тренируешься и правильно питаешься, но безрезультатно
5. Главная причина жизненной необходимости в силовых тренировках после 30
6. Как не разжиреть дома. 5 топовых упражнений на основные мышцы

Автор в Instagram, Twitter и Facebook.

🤓 Хочешь больше? Подпишись на наш Telegram. … и не забывай читать наш Facebook и Twitter 🍒 В закладки iPhones.ru А может даже в три раза. Ведь, как показывает практика, даже опытные посетители тренажерного зала совершают типичные ошибки в упражнениях на развитие бицепсов, что сильно мешает прогрессу.

Роман Юрьев

@bigbeastus

Дотошный блогер, гаджетоман, лысый и бородатый фитнес-методист. Увлекаюсь технологиями, спортом и диетологией.

• До ←

  В сети появились фото редкого прототипа Mac mini с доком для iPod

• После →

  13 незаменимых вещей для учёбы. Беспроводная зарядка-антисептик и битсы со скидкой

Как быстро пройти капчу

Если вы встречались в интернете с мини-тестом, который предлагает распознать символы на картинке, то наверняка знаете, какой утомительной может быть задача по вводу капчи. Одно дело, если вы встречаетесь с капчами редко, однако если требуется постоянно расшифровывать капчу, то каждый раз вводить символы быстро надоедает. Впрочем, к счастью существуют способы, позволяющие вводить капчу быстро или даже вовсе обойти этот вид проверки.

Что такие капча и что нужно учитывать при ее написании?

Капча представляет собой, как правило, зашифрованные символы на картинке, которые необходимо расшифровать . На изображении капчи могут содержаться самые разнообразные символы: буквы кириллицы или латинского алфавита, цифры, уравнения или даже фотографии. При вводе капчи следует быть максимально внимательным, так как ошибка при расшифровке даже одного символа не позволит пройти тест.

Заработок 💰 онлайн на вводе капчиВсё, что вам нужно — это правильно ввести текст с картинки (с капчи).

Вы получаете деньги 💵 за каждый ввод капчи.

Зарегистрироваться>>>

Значение при вводе капчи имеет не только символ, но и его размер – учтите отличие прописной буквы от заглавной, также важно иногда учитывать форму символа, ведь бывает, что буква «О» похожа на цифру «ноль», и при вводе система не засчитает такую подмену.

При решении математических уравнений в качестве капчи следует вписать в поле капчи лишь ответ, например, если вас просят сложить две цифры, то ответом на капчу будет результат математических действий. Другой же необычный вид капчи – набор фотографий, среди которых следует выбрать похожие. Так, вас могут попросить выбрать фото с напитками среди самых разнообразных наборов изображений, в этом случае следует проявить внимательность и смело выбрать фото, на которых есть даже что-то похожее на напиток.

В чем причина возникновения капчи?

Капча возникает в тех случаях, когда система хочет определить, настоящий ли вы человек. Обычно это требуется при регистрации на сайтах , где вводить капчу иногда заставляют несколько раз. Если вы ввели капчу неправильно, система не позволит завершить регистрацию на сайте.

Особенно сложной выглядит задача при регистрации с мобильных устройств, для которых ресурсы не всегда имеют надлежащую версию с работоспособной капчей. В таком случае иногда ввести капчу вообще невозможно и приходится выполнять регистрацию с компьютера.

Капча также возникает на сайтах при проявлении пользователем подозрительной активности. Если вы решите заняться распространением спама, ввод капчи станет для вас очень частой задачей. Конечно, можно посоветовать просто не заниматься спам-рассылкой и другой подозрительной активностью на сайтах, однако бывает, что именно в этом и заключается ваша текущая задача и требуется распространить рекламу в соцсети или объявление на форуме. В этом случае важно найти способ быстро вводить каждую капчу или как-нибудь пропустить проверку.

Смотрите видео – Как быстро писать сложную японскую капчу:

Антикапча-сервис ручного распознаванияНад распознаванием капчи работают живые люди, поэтому сервису подвластно все, что способен распознать человек:

текстовые капчи, графические капчи: ReCaptcha V2, KeyCaptcha, FunCaptcha и др.

Зарегистрироваться>>>

Как обойти или пропустить капчу?

Некоторые сайты и программы позволяют пропустить ввод капчи. Достаточно просто оставить поле ввода пустым, но этот способ действует редко. Есть совет и от хакеров, которые привыкли взламывать сайты и капчи – в некоторых случаях достаточно просто отключить в браузере загрузку изображений, таким образом, картинка капчи не загрузится и поле ввода можно оставить пустым – сайт сравнит два пустых значения и позволит пройти капчу. Этот способ также работает далеко не всегда, но на простом сайте без защиты попробовать стоит.

Кроме всего этого, существуют специальные программы для автоматического ввода капчи, они обеспечивают не 100%-ый ввод капчи и допускают достаточно ошибок, но в целом иногда оказываются весьма эффективными.

Советы для быстрого ввода капчи

Если вы хотите самостоятельно научиться быстро вводить капчу, то потребуется много тренировок и терпения. Существуют специальные сайты, на которых можно зарабатывать на вводе капчи – именно здесь умение быстро вводить любую капчу пригодится вам больше всего.

Для максимальной скорости ввода попробуйте игнорировать наличие в капче заглавных и прописных букв и вводить все символы маленькими – система чаще всего засчитывает такой ввод. Также не забывайте про использование цифровой клавиатуры, на которой цифры вводятся гораздо быстрее.

Ну и один из важнейших советов – научитесь «слепому вводу». Постарайтесь не смотреть на клавиатуру при вводе капчи и мозг постепенно сам выучит расположение всех клавиш, это позволит вводить капчу очень быстро и почти автоматически.

Как видите, обойти ввод капчи в интернете непросто, однако можно всегда ускорить прохождение этого теста. Главное – проявлять терпение и набраться опыта, ведь чем чаще вы вводите капчу, тем больше тренируетесь скоростному вводу.

Инвестор, учредитель проекта Территория Инвестирования
Владелец ряда активов — доходный дом, доходные квартиры, доходные сайты
Предприниматель, эксперт по трафику, тиражированию бизнеса и бизнес системам

Как создать пассивный доход за 4 дня 💰

Марафон на котором 🔥 вы создадите пассивный доход в прямом эфире с нуля и узнаете конкретные стратегии инвестирования в квартиры, дома, гаражи, автомобили и даже доходные сайты

Сколько же было капч от компаний, благодаря которым обычные роботы не смогли бы продолжить регистрацию либо же забрать Steam — ключ с раздач :), но теперь даже и это могут всякие скрипты и программы. Чтобы это остановить, основали reCAPTCHA — небольшой, но очень полезный проект от Google. В нём мы должны были выбрать различные картинки с чем то, что предлагали рандомно. Данную капчу разгадывать очень долго и запарно, но теперь появился выход — Buster: Captcha Solver for Humans — единственное в своем роде расширение для браузера, которое за секунду решит любую reCAPTCHA.

1) Переходим на GitHub
2) Прокручиваем чуть ниже и выбираем наш браузер

Инструкция по правильному распознанию капч на сервисе RuCaptcha.com

ReCaptcha V2 New
Очень популярна в последнее время, представляет из себя 9 мини-картинок, из которых нужно выбрать 2-4 заданных картинки. Какие картинки нужно выбрать указывается либо образцом картинки, либо текстом. В ответ на такую капчу нужно ввести номера картинок, которые нужно выбрать. Номера вводятся без пробелов, без запятых. Если на самих картинках нет номеров, то они считаются слева-направо, сверху вниз. Вот так:
1 2 3
4 5 6
7 8 9

капча	правильный ответ	описание
	13	справа изобраён образец, капуста. На картинках под номерами 1 и 3 мы видим капусту. В ответ на капчу пишем 13
	58	Справа тарелка со спагетти. Этой картинке соответствуют картинки под номерами 5 и 8. На картинке под номер 3 то же макароны, но равиоли, а не спагетти.
	239	Образца нет, только текст, на котором написано, какие картинки нужно выбрать. Сами картинки не пронумерованы, так что пользуемся инструкцией выше, что бы понять какой картинке соответсвует правильный номер
	45	Можно сначала подумать, что правильный ответ 47. Но на 7 картинке не указатель, а просто вывеска. И остаётся только 4я картинка. Но должно быть минимум 2 подходящих изображения. Присматриваемся внимательнее и видим на 5м изоборажении указатель, сфотографированный с обратной стороны. правильный ответ 45
	159
	456	Инструкция только на английском языке, но слева дана картинка, поясняющая, что выбирать нужно дорожные знаки.
	18	На приведённом образце — яйца. Они же на картинках 1 и 8, хоть они уже и очищены и разрезаны. Правильный ответ — 18
	25	На приведённом образце — пирог. На картинках 2 и 5 видим пироги и отвечаем 25.
	12	Вебмастер, который прислал капчу, по своему принципу пронумеровал изображения. В данном примере пользуемся его нумерацией и указываем что нужно выбрать 1 и 2 изображение
	356	Этот вебмастер в правильном порядке нумерует картинки, но начал нумерацию не с единицы а с нуля.

ReCaptcha v2 с дорожными знаками и указателями улиц

Особое внимание уделим капчам, на которых изображены дорожные знаки или указатели улиц. Указатель улицы это не дорожный знак.

капча	правильный ответ	описание
	1239	Street name = указатели улиц Улицы всегда написаны белым на зелёном фоне в одну строчку. На изображении 7 дорожный указатель.
	1348	Тут всё просто
	78

Street signs = дорожные знаки

На этой капче всё просто

278На изображении #7 укзатель находится не на столбе, как обычные указатели, а на отбойнике. Тем не менее, это дорожный указатель.36Знак автобусной остановки это тоже дорожный указатель1248Будьте внимательны, на этой капче нас просят указать указатели улиц.2479На изображении №1 указатель, а не имя улицы.1236На изображении №5 указатель, а не имя улицы. На изображении №2 не видно название улицы, но можно угадать, что оно там есть.

SolveMedia
В данной капче встречаются стандартные небольшие фразы на английском языке, что помогает быстрее их вводить и учить английский.

Сколько пить воды во время тренировки

Не стоит пить много воды до тренировки. Вы можете себя плохо почувствовать во время начала интенсивной работы. Так как до тренировки ваш водно-солевой баланс был в норме, то и усвоение воды идет медленнее.  

Объем выпиваемой воды до тренировки зависит от времени вашей тренировки. Если вы работаете над снижением лишнего веса. То идеальный вариант кардио нагрузки на голодный желудок утром. Достаточно выпить 1-1,5 стакана воды за 40 минут до тренировки и идти тренироваться. Так как больше вы не сможете выпить утром после пробуждения. 

Если ваша тренировка вечером. То необходимо в течение дня пить достаточное количество воды. Достаточный водно-солевой баланс обеспечит во время тренировки хорошее самочувствие. 

 

Что лучше выпить до тренировки.

• Л-Карнитин — для людей любого возраста идеально до начала тренировки за 20-30 минут выпить л-карнитин. Это естественное вещестно, которое входит в витамины группы В. Выполняет в организме ряд важных функций: во время аэробных нагрузкок превращает жировую ткань в энергию. Улучшает работу сердца.
  

 

Что пить во время тренировки.

Оптимально пить просто чистую питьевую воду. Это не должны быть морсы, энергетики, сладкая вода и так далее.  

Во время тренировки очень важно пить много воды. Если вам не хочется пить воду во время тренировки, значит вы тренируетесь не достаточно активно. 

К тому же, при не восполнение водно-солевого баланса эффективность тренировки сводится к нулю. Наш организм — это механизм, который за нас решает какие процессы проводить. При недостаточном количестве воды во время тренировки, организм решит, что вы пытаетесь его «убить». И начнет замедлять обменные процессы для сохранения энергии и поддержания различных функций. А потому вы не достигнете желаемого результата.

Что происходит с нашим организмом при потере жидкости:

• температура тела повышается;
• кровь густеет;
• сердцу тяжелее и тяжелее работать;
• выделяется пот, чтобы стабилизировать температуру тела;
• при выведение пота организм теряет жидкость.

Каких симптомов нельзя дожидаться:

• сухости во рту;
• головокружение;
• чувство жара.

 

Тренировки на сжигаение лишнего веса:

• Если тренировки на сжигаение лишнего веса, то достаточно пить просто чистую питьевую воду.

Если вы занимаетесь трейлами, марафонами, силовыми тренировками, наращиваете мышечную массу и так далее. Все что не связано с похудением. То вы можете пить во время тренировки:

• Чистую питьевую воду;
• Различные энергетические гели;
• Тренировочные энергетические натуральные комплексы;
• BCAA;
• и тд.

 

Что пить после тренировки.

После тренировки стоит пить все, что поможет организму быстрее восстановиться. Это могут быть различные витаминные комплексы, специальные таблетки для восстановления водно-электролитного баланса, минеральную воду.

Основная проблема в том, что люди считают, что если они не занимаются профессионально спортом, то организму ничем помогать не надо. Это самое больше заблуждение. 

В условиях современного мира наш организм не получает из обычной пищи достаточного количества витаминов-минералов и необходимых микроэлементов. А потому и восстановление после тренировок очень важно для любого человека. 

Конечно, профессиональные спортсмены будут использовать широкой спектр восстановительных препаратов который им необходим. И, конечно же, они не нужны обычным людям.

Для любителей:

• Л-карнитин;
• Глютамин;
• Рибоксин;
• Милдранат;
• Минеральную воду;
• Регуляторы водно-электролитного баланса;
• BCAA;
• Аминокислотные комплексы.

Для продвинутых любителей:

• Л-карнитин;
• Минеральную воду;
• Рибоксин;
• Милданат;
• Регуляторы водно-элетролитного баланса;
• Глютамин;
• Гидрозилат сывороточного протеина/сывороточный протеин;
• Специализированная фармподдержка (только для проф. атлетов согласно их плану);
• и тд.

 

Основные правила приема воды.

У нас есть несколько рекомендаций по приему воды, которые помогут вам избежать плохого самочувствия во время тренировки.

• Всегда пейте качественную чистую воду — кипяченая вода из под крана не подойдет. Купите хорошую негазированную воду. А если вы все таки пьете кипяченую воду, то разбавляйте ее л-карнитином или таблетками водно-электролитного баланса.
• Пейте воду небольшими глотками — достаточно 2-3 глотка. Если у вас идет перерыв между подходами, то пейте воду за 1 минуту до выполнения упражнения. Чтобы она успела усвоиться. Если у вас идет карди нагрузка, то делайте 1-2 глотка через определенное время. Например, если у вас идет часовая кардио тренировка. То делайте 1-2 глотка каждый 5 минут.
• Холодная или теплая — очень много споров ведется по этому поводу. Мы рекомендуем пить умеренно холодную воду. Она поможет быстрее стабилизировать температуру тела.
• Не храните воду в обычных пластиковых бутылках — в обычных пластиковых бутылка вода быстро портиться. Используйте специализированные спортивные бутылки. Они делаются из специализированных материалов и существуют не просто так.

Как взломать систему CAPTCHA за 15 минут с помощью машинного обучения | by Adam Geitgey

Давайте взломаем самый популярный в мире плагин CAPTCHA для WordPress

Все ненавидят CAPTCHA — эти надоедливые изображения, которые содержат текст, который нужно ввести, чтобы получить доступ к веб-сайту. CAPTCHA были разработаны, чтобы предотвратить автоматическое заполнение форм компьютерами путем подтверждения того, что вы настоящий человек. Но с развитием глубокого обучения и компьютерного зрения их теперь часто можно легко победить.

Я читал отличную книгу Адриана Роузброка Deep Learning for Computer Vision with Python . В книге Адриан рассказывает, как он обошел CAPTCHA на веб-сайте E-ZPass New York с помощью машинного обучения:

У Адриана не было доступа к исходному коду приложения, генерирующего изображение CAPTCHA. Чтобы сломать систему, ему пришлось загрузить сотни примеров изображений и вручную решить их, чтобы обучить свою систему.

Но что, если мы хотим сломать систему CAPTCHA с открытым исходным кодом, в которой у нас есть доступ к исходному коду?

Зашел в WordPress.org и выполнил поиск по запросу «captcha». Лучший результат называется «Really Simple CAPTCHA» и имеет более 1 миллиона активных установок:

И, что самое главное, он поставляется с исходным кодом! Поскольку у нас будет исходный код, генерирующий CAPTCHA, его будет довольно легко взломать. Чтобы усложнить задачу, давайте ограничимся по времени. Можем ли мы полностью взломать эту систему CAPTCHA менее чем за 15 минут? Давай попробуем!

Важное примечание: Это никоим образом не является критикой плагина Really Simple CAPTCHA или его автора.Сам автор плагина говорит, что это уже небезопасно, и рекомендует использовать что-нибудь другое. Это просто увлекательная и быстрая техническая задача. Но если вы один из оставшихся более 1 миллиона пользователей, возможно, вам стоит переключиться на что-то другое 🙂

Чтобы сформировать план атаки, давайте посмотрим, какие изображения генерирует Really Simple CAPTCHA. На демонстрационном сайте мы видим это:

Демонстрационное изображение CAPTCHA

Итак, изображения CAPTCHA кажутся четырьмя буквами. Давайте проверим, что в исходном коде PHP:

Да, он генерирует 4-буквенные CAPTCHA, используя случайное сочетание четырех разных шрифтов.И мы можем видеть, что он никогда не использует «O» или «I» в кодах, чтобы избежать путаницы с пользователем. Таким образом, у нас остается 32 возможных буквы и цифры, которые нам нужно распознать. Без проблем!

Прошедшее время: 2 минуты

Прежде чем мы продолжим, давайте упомянем инструменты, которые мы будем использовать для решения этой проблемы:

Python 3

Python — забавный язык программирования с отличными библиотеками для машинного обучения и компьютерного зрения.

OpenCV

OpenCV — популярная платформа для компьютерного зрения и обработки изображений.Мы будем использовать OpenCV для обработки изображений CAPTCHA. У него есть API Python, поэтому мы можем использовать его прямо из Python.

Keras

Keras — это среда глубокого обучения, написанная на Python. Это упрощает определение, обучение и использование глубоких нейронных сетей с минимальным кодированием.

TensorFlow

TensorFlow — это библиотека Google для машинного обучения. Мы будем кодировать на Keras, но Keras фактически не реализует логику нейронной сети. Вместо этого он за кулисами использует библиотеку Google TensorFlow для выполнения тяжелой работы.

Хорошо, вернемся к вызову!

Для обучения любой системы машинного обучения нам нужны данные обучения. Чтобы сломать систему CAPTCHA, нам нужны обучающие данные, которые выглядят следующим образом:

Поскольку у нас есть исходный код плагина WordPress, мы можем изменить его, чтобы сохранить 10 000 изображений CAPTCHA вместе с ожидаемым ответом для каждого изображения.

После пары минут взлома кода и добавления простого цикла ‘for’ у меня была папка с данными обучения — 10 000 файлов PNG с правильным ответом для каждого в качестве имени файла:

Это единственный часть, где я не буду приводить вам рабочий пример кода.Мы делаем это для образования, и я не хочу, чтобы вы на самом деле ходили и спамили реальными сайтами WordPress. Однако в конце я дам вам 10 000 изображений, которые я создал, чтобы вы могли повторить мои результаты.

Прошедшее время: 5 минут

Теперь, когда у нас есть обучающие данные, мы можем использовать их напрямую для обучения нейронной сети:

При достаточном количестве обучающих данных этот подход может даже работать — но мы можем сделать проблему намного проще.Чем проще задача, тем меньше данных для обучения и меньше вычислительной мощности потребуется для ее решения. В конце концов, у нас всего 15 минут!

К счастью, изображения CAPTCHA всегда состоят только из четырех букв. Если мы можем каким-то образом разделить изображение на части, чтобы каждая буква представляла собой отдельное изображение, тогда нам нужно только обучить нейронную сеть распознавать по одной букве за раз:

У меня нет времени, чтобы просмотреть 10000 обучающих изображений и вручную разделить их на отдельные изображения в Photoshop.Это займет несколько дней, а у меня осталось всего 10 минут. И мы не можем просто разделить изображения на четыре части равного размера, потому что CAPTCHA случайным образом размещает буквы в разных горизонтальных местах, чтобы предотвратить это:

Буквы на каждом изображении размещены случайным образом, чтобы немного затруднить разделение на части. изображение.

К счастью, мы все еще можем автоматизировать это. При обработке изображений нам часто требуется обнаруживать «капли» пикселей одного цвета. Границы вокруг этих непрерывных пятен пикселей называются контурами , .OpenCV имеет встроенную функцию findContours () , которую мы можем использовать для обнаружения этих непрерывных областей.

Итак, мы начнем с необработанного изображения CAPTCHA:

А затем мы преобразуем изображение в чисто черно-белое (это называется t hresholding ), чтобы было легко найти непрерывные области:

Далее мы будем использовать функцию OpenCV findContours () для обнаружения отдельных частей изображения, которые содержат непрерывные капли пикселей одного цвета:

Тогда просто нужно сохранить каждую область как отдельное изображение. файл.И поскольку мы знаем, что каждое изображение должно содержать четыре буквы слева направо, мы можем использовать это знание для обозначения букв при их сохранении. Пока мы сохраняем их в этом порядке, мы должны сохранять каждую букву изображения с правильным именем буквы.

Но подождите — я вижу проблему! Иногда у CAPTCHA есть перекрывающиеся буквы, например:

Это означает, что мы в конечном итоге извлечем области, которые смешивают две буквы вместе, как одну область:

Если мы не справимся с этой проблемой, мы в конечном итоге создадим плохие данные для обучения. .Нам нужно исправить это, чтобы случайно не научить машину распознавать эти две сдавленные буквы как одну букву.

Здесь можно просто уловить, что если одна контурная область намного шире, чем высота, это означает, что у нас, вероятно, есть две буквы, сжатые вместе. В этом случае мы можем просто разделить соединенную букву пополам посередине и рассматривать ее как две отдельные буквы:

Мы разделим любые области, которые намного шире их высоты, пополам и будем рассматривать ее как две буквы.Это хакерский метод, но он отлично работает с этими CAPTCHA.

Теперь, когда у нас есть способ извлекать отдельные буквы, давайте пропустим его по всем имеющимся у нас изображениям CAPTCHA. Цель состоит в том, чтобы собрать разные варианты каждой буквы. Мы можем сохранить каждую букву в отдельной папке, чтобы все было организовано.

Вот изображение того, как выглядела моя папка «W» после того, как я извлек все буквы:

Некоторые буквы «W», извлеченные из наших 10 000 изображений CAPTCHA. В итоге у меня получилось 1147 различных изображений с буквой «W».

Прошедшее время: 10 минут

Поскольку нам нужно распознавать только изображения отдельных букв и цифр, нам не нужна очень сложная архитектура нейронной сети. Распознать буквы — намного проще, чем распознать сложные изображения, такие как изображения кошек и собак.

Мы будем использовать простую архитектуру сверточной нейронной сети с двумя сверточными слоями и двумя полносвязными слоями:

CAPTCHA Solving Services и доступные типы CAPTCHA

Если вам когда-либо приходилось вводить комбинацию цифр и букв, чтобы доказать веб-сайту, что вы человек, то вы могли быть знакомы с CAPTCHA.Вот что вам нужно знать о CAPTCHA, а также о некоторых из ведущих компаний, решающих CAPTCHA. Вам может быть интересно, почему некоторые люди могут захотеть решить CAPTCHA, и, хотя в это может быть трудно поверить, есть люди, которые заинтересованы в менее желательном поведении в Интернете. С учетом сказанного, у каждой истории есть две стороны, так что читайте дальше, чтобы узнать больше.

CAPTCHA — или «Полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга, позволяющий отличить компьютеры от людей» — это функция безопасности, которая может предотвратить использование веб-сайтов, которое может быть незаконным.Это тип теста, который проводится на веб-сайтах, где пользователю необходимо ввести ряд букв и цифр или щелкнуть определенные части изображения, чтобы выполнить задачу. Этой задачей может быть покупка продукта, открытие учетной записи, публикация отзыва или любое другое задание. Веб-разработчики используют это на сайтах, чтобы убедиться, что тот, кто пользуется сайтом, действительно человек с добрыми намерениями.

Часто изображение при разгадывании слов искажается, что затрудняет чтение. Хотя его цель состоит в том, чтобы обмануть робота или компьютер, чтобы он не мог их прочитать, иногда людям может быть трудно читать.Фактически, некоторые люди считают, что CAPTCHA могут препятствовать доступу пользователей с ограниченными возможностями к определенным частям веб-сайта. Хотя CAPTCHA не может предотвратить все типы спама в Интернете, они, безусловно, хорошо справляются со своей задачей. Без него во всей сети было бы гораздо больше негатива и разочарований.

CAPTCHA важна для многих интернет-империй, чтобы помешать роботу манипулировать услугами. Некоторые службы, которыми могут манипулировать роботы, могут открывать слишком много учетных записей, получать много конфиденциальной информации или публиковать слишком много сообщений, что может помешать результатам веб-аналитики.

Есть люди, которые могут захотеть разгадывать коды CAPTCHA, чтобы участвовать в некоторых из вышеупомянутых действий на веб-сайте. Как и все в жизни, у каждой истории есть две стороны. Некоторые компании зарабатывают деньги, разгадывая коды CAPTCHA и продавая их людям, которые заинтересованы в их использовании. Решение CAPTCHA полезно для людей, которые хотят манипулировать веб-сайтами, открывая несколько учетных записей, отправляя спам-сообщения и троллинг в Интернете.

Какие существуют типы CAPTCHA?

Существуют различные типы CAPTCHA, которые можно использовать на веб-сайтах.Важно понимать классы, чтобы при поиске компании, решающей CAPTCHA, вы могли принять обоснованное решение на основе того, какие CAPTCHA вы хотите решить. Вот некоторые из различных типов, с которыми вы можете соприкоснуться. Конечно, у всех есть свои плюсы и минусы, и это тоже будет обсуждаться.

Задачи по математике

Одна из популярных форм CAPTCHA — это простая математическая задача, добавляемая на сайт. Например, пользователю может потребоваться решить и ввести ответ для математической задачи, такой как «4 + 6».Хотя в это может быть трудно поверить, роботу может быть сложно решить эту проблему и ввести ответ, что делает этот тип CAPTCHA безопасным. Одним из плюсов этого типа CAPTCHA является то, что он прост и, как правило, легко читается, что помогает пользователю быстро решить эту проблему и перейти к любой задаче, которую он пытается выполнить.

Он эффективен для пользователя и безопасен для веб-сайта. Минус в том, что он не такой сложный, как некоторые другие типы CAPTCHA, поэтому он может не казаться таким безопасным.Он может быть идеальным для таких веб-сайтов, как WordPress или других HTML-сайтов.

Задача со словом

Другой эффективный тип CAPTCHA — это простая задача со словом, которую пользователь может расшифровать. Этот тип похож на ранее упомянутую математическую задачу CAPTCHA, где пользователь должен ответить на простой вопрос. Он может быть предложен в виде написания слова заглавными буквами и просьбы пользователя ввести его заново. Он также может дать пользователю несколько слов и попросить его ввести последнее, или он может перечислить несколько слов, одно из которых отображается в цвете, и попросить пользователя ввести цвет.Чтобы решить эту CAPTCHA, пользователь должен иметь возможность тщательно следовать инструкциям, иначе функция безопасности не позволит пользователю двигаться дальше.

Преимущество этого типа CAPTCHA заключается в том, что он может быть отличным для пользователей с ослабленным зрением, которым может быть трудно решить некоторые из более визуальных CAPTCHA. Одним из их недостатков является то, что по мере того, как роботы становятся все более и более умными, они смогут решать подобные текстовые задачи. Хотя CAPTCHA для проблем со словами безопасен, всегда есть исключения из правила.

Войти в социальные сети

Надежный способ предложить CAPTCHA — попросить пользователя зарегистрироваться или войти в систему, используя свою учетную запись Facebook, Instagram, Snapchat, Google или другую социальную сеть. Это означает, что пользователь подтвержден для входа в систему без необходимости вводить какую-либо информацию. Преимущество привязки веб-сайта к учетным записям социальных сетей заключается в том, что боты не могут войти в систему, потому что у них нет учетной записи в социальных сетях, которую можно использовать. Недостатком может быть то, что люди не решаются связывать всю свою информацию из-за личной информации и безопасности.

Хотя это другой тип CAPTCHA, он не заменяет использование других функций безопасности на веб-сайте, но помогает отличить человека от бота. Еще одно преимущество использования этой стратегии заключается в том, что она может помочь пользователю войти на веб-сайт быстрее, чем это потребовало бы ввода всей информации по отдельности.

По времени

Этот тип CAPTCHA регистрирует количество времени, которое требуется пользователю, чтобы заполнить свою информацию в форме. Если это человек, заполнение формы, вероятно, займет некоторое время.С другой стороны, боты заполняют форму практически мгновенно. Это отличный тип CAPTCHA для таких сайтов, как WordPress. Преимущество заключается в том, что довольно легко определить, является ли он пользователем или ботом. Обратной стороной является то, что если кто-то заполняет форму каждый раз, когда он хочет оставить комментарий, опубликовать сообщение или выполнить задачу, пользователь может счесть это разочаровывающим и отнимающим много времени.

Приманка

Этот тип CAPTCHA включает в себя набор скрытых полей на экране.Интересно то, что обманывают не человека, а робота. Боты могут видеть эти поля на веб-сайтах, а люди — нет. По сути, он обманом заставляет бота заполнять поля, которые люди не могут видеть. Когда бот заполняет его, веб-сайт знает, что это не настоящий пользователь. Одним из самых больших преимуществ этого типа CAPTCHA является то, что он неизвестен людям, что означает, что на взаимодействие с пользователем не влияют надоедливые игры или необходимость вводить много информации.Скорее всего, вы посетили веб-сайт и наткнулись на CAPTCHA Honeypot, даже не подозревая об этом.

Всегда есть вероятность, что это не сработает с некоторыми ботами, которые достаточно умны, чтобы знать, что их обманывают. Например, Safari автоматически заполняет формы, поэтому боты с большей вероятностью обойдут это. При создании веб-сайта все, что нужно сделать разработчику, — это добавить скрытое поле, дать ему любое имя и использовать CSS, чтобы создать правило «display: none», которое скроет его от пользователей-людей, заполняющих данную форму. .Метод приманки — это уникальный тип CAPTCHA, который сильно отличает его от других. Он также не требует дополнительных надстроек к веб-сайту, так как его легко установить после разработки.

Нет CAPTCHA reCAPTCHA

Метод ReCAPTCHA без CAPTCHA — это тип CAPTCHA, созданный Google. Он существует только с 2014 года, но уже нашел свое место в Интернете. Смысл в том, чтобы отличить человека-пользователя от робота по его поведению при выполнении простой задачи.Задача, которая предлагается пользователю, — щелкнуть поле с надписью «Я не робот». Этот метод также можно использовать с телефоном и приложениями, но для этого нужно щелкнуть поле пальцем, а не мышью. CAPTCHA отслеживает движение и определяет, что если флажок установлен прямо посередине, это робот.

Роботы очень методичны, поэтому их легко определить по поведению. Скорее всего, люди будут щелкать не прямо посередине, а в какой-то другой области поля.Благодаря Google, этот метод оказался невероятно точным. Если этот первый тест не прошел, создается резервная копия, в которой пользователю будет предложено ввести комбинацию цифр или букв. Обратной стороной является то, что это может разочаровать пользователя, если ему придется выполнять тест дважды.

Невидимая reCAPTCHA

Это версия без CAPTCHA reCAPTCHA, которая была обновлена ​​Google недавно в 2017 году. В этом случае CAPTCHA невидима для пользователя, чтобы создать лучший пользовательский интерфейс, чем ранее упомянутый метод.Нет текста или чисел для ввода, нет поля для проверки и нет формы для заполнения, но, похоже, это работает. На самом деле неясно, как именно это работает, но он использует метод мониторинга поведения пользователей, пока они находятся на сайте. Это может быть очень похоже на то, как reCAPTCHA без CAPTCHA узнала о разнице между поведением человеческих ботов в зависимости от того, где они нажимают. Хотя на данный момент это кажется успешным, всегда есть шанс, что роботы в конечном итоге смогут его перехитрить.

Уверенная капча

Этот тип CAPTCHA основан на изображениях.Пользователь должен следовать определенному направлению, имеющему отношение к изображениям. Например, им может быть предложено: «Нажмите на каждое изображение, на котором есть дорожный знак». Одним из преимуществ этого является то, что у него 96% успеха. Обратной стороной может быть то, что это может расстраивать пользователя. Если задача не будет выполнена правильно с первого раза, им придется повторить процесс еще раз с другим изображением. Другим преимуществом этого типа CAPTCHA является то, что его можно превратить в способ заработка.Владельцы веб-сайтов могут использовать эту CAPTCHA как способ рекламы, которая может заработать им немного денег.

Sweet CAPTCHA

Sweet CAPTCHA похожа на уверенную CAPTCHA. Он включает в себя просьбу пользователя выполнить какую-то задачу, в которой он перемещает или сопоставляет элементы друг с другом. Примером может служить изображение чемодана с предметами рядом с ним. CAPTCHA попросит пользователя положить рубашку в чемодан, чтобы подтвердить свою личность. Плюс к этому заключается в том, что такие задачи робот не может выполнять точно, поэтому он очень хорошо определяет личность.Минус этого типа CAPTCHA может заключаться в том, что он может мешать работе пользователя. Если пользователь допустит ошибку, ему придется выполнить задание заново. Это может расстроить пользователя.

Биометрия и будущее CAPTCHA

Если у вас есть iPhone или другой тип смартфона, скорее всего, он попросил вас настроить отпечаток пальца или другую функцию безопасности. Хотя это еще не настоящая CAPTCHA, это очень важная функция безопасности, которая может стать будущим CAPTCHA.Это обеспечивает полную безопасность, потому что у каждого есть уникальные отпечатки пальцев. Используя свой отпечаток пальца для входа в свой телефон или приложение, это гарантирует, что вы единственный, кто может получить необходимую информацию. Это может быть то, что в будущем потребуется веб-сайтам для выполнения таких задач, как регистрация учетной записи, публикация сообщений или совершение покупки. Это, безусловно, может быть полезно, потому что подтвердит личность пользователя. Обратной стороной может быть то, что это может вызвать проблемы с учетными записями.

Из-за множества различных типов CAPTCHA владелец веб-сайта должен будет определить, какой тип лучше всего подходит для его веб-сайта.Это также означает, что для решения CAPTCHA существует множество различных типов, о которых человек, решающий их, должен знать, чтобы успешно решать их для пользователей.

Экономика решения CAPTCHA

В наши дни существует так много разных типов вакансий, особенно связанных с Интернетом. Одним из преимуществ Интернета является то, что он создал множество типов рабочих мест по всему миру. Одна из таких задач — решение CAPTCHA. Возможно, это работа, о которой мало кто слышал, особенно в Соединенных Штатах.Это связано с тем, что большинство этих рабочих мест передается на аутсорсинг в другие страны, потому что в некоторых странах этот вид работы является незаконным. Некоторыми странами, в которые эта работа передается на аутсорсинг, могут быть Бангладеш, Китай или Индия.

В наши дни многие люди будут делать почти все, чтобы заработать на жизнь, даже если это незаконно или осуждается. Хотя этот тип обработки данных является низкооплачиваемой работой, работники по-прежнему будут выполнять ее из Индии и других стран, где выполняется этот тип работы. Фактически, в Индии некоторые решающие компании начинают консолидировать свои усилия.Это позволяет им использовать его в качестве материала для торга, который конкурирует с компаниями, разрабатывающими автоматизированные способы решения CAPTCHA. Это помогает сделать процесс решения CAPTCHA более эффективным и действенным.

Из-за растущего спроса экономика Индии переживает бум, когда дело доходит до решения CAPTCHA. Поскольку спрос становится настолько высоким, многие компании не могут справиться с этим с имеющимся у них количеством сотрудников, поэтому бизнес расширяется за счет франшиз по всей стране. Из-за быстрорастущей экономики Индии это также означает, что веб-разработчикам необходимо будет найти более уникальные типы CAPTCHA, которые будут использоваться для защиты безопасности своих веб-сайтов.Существует вероятность того, что этот вид бизнеса будет продолжать расти в связи со спросом на решение CAPTCHA во всем мире.

Услуги по разгадыванию капчи

Анти-капча

Anti-Captcha — это служба решения CAPTCHA, в которой CAPTCHA загружается на сервер, назначается воркер для взлома кода, а затем ответ отправляется в ваше приложение. Среднее время решения составляет около 8 секунд, и только 1% CAPTCHA, решенных Anti-Captcha, является ошибочным.Все CAPTCHA решаются людьми, поэтому в решении не участвуют роботы или компьютеры. Эта компания использует аутсорсинг из таких стран, как Индия, Пакистан и Вьетнам. Рабочие в каждой из этих стран ежемесячно зарабатывают достаточно, чтобы содержать свои семьи.

Это помогает гарантировать, что только честные сотрудники решают ваши CAPTCHA. Это также гарантирует, что эти работники могут обеспечивать свои семьи за разумные деньги. Работа за компьютером — лучший образ жизни, чем в большинстве других ИТ-профессий.К счастью, читеров быстро обнаруживают и запрещают работать с Anti-Captcha. От изображения Captcha до reCaptchas до FunCaptcha, Anti-Captcha может декодировать любой тип captcha. Они даже могут решать Captchas на Javascript. Он также предлагает плагины для браузеров, таких как Google и Firefox.

Цены варьируются в зависимости от типа решаемой CAPTCHA. Для Image Captcha это всего 0,60 доллара за 1000 решенных. ReCaptcha стоит всего 1,98 доллара за 1000 решенных, а FunCaptcha всего 2 доллара за 1000 решенных. Сотни сотрудников заняты в течение всего дня, пытаясь решить CAPTCHA для клиентов по всему миру.Пазлы выполняются от 8 секунд до 64 секунд, в зависимости от типа CAPTCHA.

2Captcha

Еще один отличный сервис по разгадыванию капчи предлагает компания под названием 2Captcha. У этой службы среднее время отклика между получением CAPTCHA и отправкой решения пользователю составляет около 12 секунд. Он также доступен на большинстве языков по всему миру, особенно если это те, на которых программирование доступно для кодирования веб-сайтов.Это стоит всего около $ 0,50 за 1000 решенных CAPTCHA, в зависимости от типа. В зависимости от типа CAPTCHA, пользователь может заплатить около 2,99 доллара за reCAPTCHA. Кроме того, в сети одновременно находится около 1000 сотрудников, которые могут решать запросы. 2Captcha решает эти головоломки с высокой точностью, что отлично подходит для пользователей и сотрудников.

Пользователи могут получать свои ответы в виде текстов, поэтому вся необходимая информация всегда у них под рукой. Некоторые из его клиентов — API, php, Microsoft.net и Perl. Эта услуга может работать в режиме реального времени и отлично подходит для всех, кому нужно решать много CAPTCHA в течение дня. Некоторые работники могут даже вычислить около 10 000 CAPTCHA в минуту, в зависимости от опыта. 2Captcha также предлагает отличные условия для своих сотрудников и считается работой с полной занятостью с очень строгими требованиями. Это может коррелировать с успехом 2Captcha. Сотрудники ждут решения CAPTCHA в течение дня, чтобы обеспечить быструю доставку клиентам. Эта услуга может сэкономить клиентам так много времени, решая CAPTCHA быстро, а не вручную.Решение CAPTCHA вручную может занять много времени.

Смерть от капчи

Death By Captcha — отличный сервис, используемый для решения CAPTCHA и в качестве сервера обхода. Он точно решает любой тип CAPTCHA. Все, что нужно сделать пользователю, — это отправить CAPTCHA, которую нужно решить, и дождаться, пока текст вернется с решением. Он предлагает 1000 CAPTCHA для решения по низкой цене в 1,39 доллара. Как участник со статусом Gold вы будете платить всего 0,99 доллара, что очень много, если решение CAPTCHA — это услуга, в которой вы часто нуждаетесь.Решение появится в приложении или в виде текста всего за 11 секунд. Он также предлагает услуги на нескольких языках, поэтому независимо от того, где вы находитесь, вы можете получить то, что вам нужно, когда дело доходит до решения CAPTCHA.

Веб-сайт также предоставляет актуальные и точные возможности решения. Он может сказать вам, насколько точным было решение, а также среднее время решения за последнюю минуту, пять минут и 15 минут. Счета могут быть открыты бесплатно, и существует множество различных способов оплаты, которые можно использовать со всего мира.Сервис существует уже более девяти лет, что для этого бизнеса — долгий срок. Это также позволяет пользователям решить, хотят ли они создать собственное автоматизированное приложение или уже разработанное приложение. Вам также не придется платить за какие-либо CAPTCHA, которые были решены неправильно, а это значит, что вы гарантированно получите то, что вам нужно, с этой услугой.

Captchatronix

Это еще одна отличная служба автоматического решения CAPTCHA, которую можно найти в Интернете и которая поможет в решении любых типов CAPTCHA, которые вам нужно решить.Captchatronix — это сервис, который известен своей точностью. Фактически, когда вы входите на сайт, вы видите, что они помогли более чем 20 000 клиентов всего за последние 4 года. Этот сервис совместим с Google+, а также с другими сайтами. Captchatronix также может быть интегрирован с инструментами SEO, что может стать отличным дополнением для разработчиков, которые только создают сайт или улучшают свой сайт.

Он идеально подходит для разработчиков, которые заинтересованы в использовании своих собственных программ вместе с этой службой решения CAPTCHA.На сайте есть отличное и простое в использовании руководство, которое поможет интегрировать этот инструмент с SEO. CaptchaTronix API также использует интерфейс, которым легко пользоваться, независимо от опыта веб-разработки или CAPTCHA. Эта программа также совместима с веб-формами, cURL, PHP, Python, Perl, VB.NET и iMacros. Вы можете зарегистрироваться с новой учетной записью или, если у вас есть учетная запись на нескольких веб-сайтах, таких как InstantLinkIndexer.com, TextCaptchaSolver.com, Indexification.com, CatchAllBoxes.com, DomainRanx.com, SerpExplorer.com или InnoCoders.com, вы можете использовать уже существующую учетную запись. Captchatronix также всегда ищет способы улучшить свои услуги и предлагает частые обновления о том, что было изменено, чтобы упростить процесс для своих клиентов.

Captchacoder

Captchacoder — еще один отличный онлайн-сервис для решения CAPTCHA, который может предоставить своим клиентам два разных варианта, когда дело доходит до стратегий оплаты и решения.Это позволяет легко выбрать, что будет работать для вас, независимо от того, для какой цели вы хотите использовать CAPTCHA. Вы можете выбрать лучший вариант, который работает по доступной вам цене. Пакеты на выбор — это гибридная служба решения CAPTCHA или служба решения, ориентированная на человека. Эти варианты могут работать для ряда клиентов в зависимости от их требований. Цены варьируются от 0,59 доллара за каждую 1000 CAPTCHA до 2,40 доллара за каждую 1000 CAPTCHA.

В то время как некоторые службы взимают дополнительную плату за ночных сотрудников, Captchacoder этого не делает, так что вы можете сразу же сэкономить деньги.Время отклика варьируется от 1 секунды до 7 секунд, в зависимости от типа CAPTCHA. Среднее время для решения человеком больше, но оно также может быть более точным, чем решение с помощью OCR (оптического распознавания символов). Оба варианта предлагают круглосуточное обслуживание, которое не прекращается. Каждый вариант также предлагает 15-дневную гарантию возврата денег, если вы не очень довольны услугой, а также техническую поддержку. Варианты включают либо использование решения человеком, либо OCR. Вы можете выбрать то, что вам подходит.Чтобы зарегистрироваться, вам просто нужно ввести свою информацию и указать, что вы не робот.

De-Captcher

Эта онлайн-служба решения CAPTCHA существует примерно с момента появления CAPTCHA в Интернете. Он использует как людей, так и OCR (оптическое распознавание символов) для решения CAPTCHA, отправленных его клиентами. Одна из лучших особенностей De-Captcher заключается в том, что он не только точен, но и решает головоломки быстро, что экономит вам много времени на ожидание.Еще одна замечательная особенность заключается в том, что оплачиваются только решенные CAPTCHA, поэтому, если есть сложная задача, вам не нужно платить за нее, даже если кто-то пытался ее решить. Он также постоянно обновляется, поскольку технологии и CATPCHA меняются со временем. Это то, что поддерживало его работу после всех этих лет.

Клиенты могут использовать биткойны или WebMoney в качестве способов оплаты, которые являются очень безопасным способом оплаты ваших CAPTCHA, поэтому вам не нужно беспокоиться о том, что ваша личная информация попадет в чужие руки.De-captcher позволяет обойти некоторые типы, такие как математическая CAPTCHA. Также существует функция распознавания символов, когда речь идет о словесных и числовых CAPTCHA. Они решаются быстро и точно. Цена тоже хорошая. Это всего лишь 2 доллара на каждую 1000 решенных задач, и помните, что вы платите только за те, которые были успешно решены. De-Captcha также подключен к Twitter, поэтому существует целое сообщество, где вы можете заручиться поддержкой и получить то, что вам нужно, когда дело доходит до решения CAPTCHA.

Профессиональные декодеры

Expert Decoders — еще один отличный сервис для решения CAPTCHA, который может удовлетворить все ваши потребности. В зависимости от того, какую услугу вы ищете, у вас есть несколько вариантов на выбор. Есть два разных тарифных плана, каждый из которых предлагает уникальный набор функций. Например, обычная учетная запись предлагает цены от 1,20 до 2,40 доллара за 1000 CAPTCHA. Он поддерживается некоторыми сторонними сайтами, которые вы можете использовать, такими как декапчер, Bypasscaptcha и decaptcher.Средняя точность этого аккаунта для этого сервиса составляет более 85%, что довольно хорошо по сравнению с некоторыми другими сервисами. Он также предлагает 15-дневную гарантию возврата денег, если вас не устраивает то, за что вы заплатили. Премиум-аккаунт также имеет отличные функции.

Цены варьируются от 1,60 до 3,20 доллара за 1000 CAPTCHA. Это также дает возможность в любой момент вернуться к предыдущей версии, если вы обнаружите, что эти функции вам не по силам. Эта учетная запись также предлагает интеграцию со сторонними сайтами, так что это отличная функция, которую вы можете получить с любым вариантом.Скорость решения составляет 99%, также есть сервер полного резервного копирования. С этой учетной записью у вас есть 30 дней, чтобы попробовать ее и понравится, или вы вернете свои деньги. Обе учетные записи позволят вам получить ответы практически на любой тип CAPTCHA, и обе поддерживают reCAPTCHA версии 2 от Google. Таким образом, вы гарантированно получите экспертные декодеры, соответствующие вашим потребностям.

Imagetyperz

ImageTyperz — еще один сервис для обхода CAPTCHA, который усердно работает, чтобы предоставить вам то, что вам нужно.Обычные CAPTCHA могут быть решены по низкой цене в 1 доллар за каждую 1000 решенных задач. Типы NoCAPTCHA и reCAPTCHA могут быть решены по цене 2 доллара за каждые 1000 решаемых за вас, поэтому независимо от того, какой тип CAPTCHA вам нужно решить, ImageTyperz — это ваша услуга. Когда вы посещаете домашнюю страницу, в центре экрана появляется полезное поле состояния, которое дает вам актуальную информацию о том, как работает служба. Он также дает среднее время решения в течение этой последней минуты и 5 минут для обоих типов CAPTCHA, так что вы можете сами увидеть, чего ожидать.

Он также сообщает, работает ли сайт в нормальном режиме, и может указать, есть ли какие-либо проблемы, о которых вам следует знать. ImageTyperz предлагает услуги, которые можно настроить в соответствии с потребностями вашего бизнеса. Этот сайт предлагает своим клиентам поддержку, доступную 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, поэтому, если что-то не так, у вас есть возможность поговорить с живым человеком. Он предлагается практически для всех основных платформ, поэтому может быть полезным инструментом практически для всех, кто хочет решить проблему с CAPTCHA.Не решенные CAPTCHA не требуют оплаты, поэтому вы не будете тратить деньги на недостоверную информацию.

Дешевая капча

Cheap Captcha — это онлайн-сервис для решения CAPTCHA, который утверждает, что его возможности будут стоить вам меньше, чем другие сервисы. Он поддерживает множество различных типов API, а также дает возможность использовать многие виды безопасных платежей. Варианты ценообразования следующие. За 4,73 доллара вы можете решить 12 000 CAPTCHA.Если вам нужно больше, вы заплатите 9,87 долларов за 25000, а 100000 обойдутся вам всего в 39,49 долларов. Эти цифры значительно ниже, чем у других сервисов. Это не только дешевая услуга, но и ваши CAPTCHA будут решены быстро и точно.

Более 90% CAPTCHA решаются точно, что даже выше, чем у некоторых других сервисов в этом списке. Он доступен 24 часа в сутки, семь дней в неделю, поэтому независимо от того, где вы находитесь, вы можете выполнить свою работу.На их решение уходит в среднем всего 12 секунд! Это также сервис, совместимый с разными API, поэтому он очень удобен. Многие известные клиенты использовали эту услугу раньше и нашли ее успешной, например Scrapeboard, SickMarketing и Instant Social Anarchy. На этом сайте легко зарегистрироваться, а также по нему легко перемещаться после регистрации. После того, как вы начнете использовать Cheap Captcha, вы больше никогда не захотите использовать другой сервис. Cheap Captcha предлагает качественный сервис по очень доступной цене.

Обход Captcha

Есть много веских причин для использования обхода Captcha для всех ваших задач по решению CAPTCHA. Начнем с того, что Bypass Captcha никогда не берет выходной. Услуга доступна круглый год без перерыва. Еще одна замечательная особенность заключается в том, что он не требует скрытых затрат, как некоторые другие услуги. Программисты, работающие с Bypass Captcha, также невероятно надежны, профессиональны и компетентны в том, что они делают, чтобы предоставить клиентам лучший сервис.Сервис также может быть интегрирован с другими типами программного обеспечения, поэтому он совместим с тем, с чем вы сейчас работаете. Это сделано для удобства клиентов. В дополнение к этим функциям Bypass Captcha также предлагает возможность решать различные типы CAPTCHA быстрым и точным способом.

Без скрытых затрат вы поймете, что получаете, еще до регистрации. Кроме того, вы сможете увидеть историю того, как была потрачена каждая копейка. Обход Captcha также предлагает то, что если они не могут предложить вам то, что вам нужно, они сделают все возможное, чтобы создать что-то для вас.Не многие другие службы могут поместить это в свое резюме. При определении того, какой план подходит вам, каждый кредит эквивалентен одной правильно решенной CAPTCHA. Планы начинаются с 630 долларов за 100 000 CAPTCHA. Один из лучших предложенных планов — 130 долларов за 20 000 кредитов. Также есть планы на 34 и 14 долларов, которые позволят решить 5 000 и 2 000 CAPTCHA соответственно.

Основатель DYNO Mapper и представитель Консультативного комитета W3C.

Назад

Captcha, если можете: как вы годами тренировали ИИ, не осознавая этого

Поздравления по порядку.Вы, да, дорогой читатель, были частью чего-то невероятного. Благодаря вашему усердному труду миллионы книг, содержащих в значительной степени совокупность человеческих знаний, были успешно оцифрованы, и их тексты были сохранены для будущих поколений. Все из-за тебя.

Нет, серьезно.

Вы знаете, как иногда вам будет предлагаться ввести «Captcha» при заполнении формы в Интернете, чтобы доказать, что вы полностью человек? За кулисами одной из самых популярных систем Captcha — Google Recaptcha — ваши гуманоидные клики помогали понять вещи, с которыми традиционные вычисления просто не могут справиться, и в процессе вы помогали обучать ИИ Google, чтобы он стал еще умнее. .

И вы думали, что просто заходите на тот или иной сайт.

Origins

Recaptcha (или «reCATCHA», если хотите) возникла в результате совместной работы нескольких компьютерных ученых из Университета Карнеги-Меллона в Питтсбурге, впервые выпущена в 2007 году — и была быстро куплена Google в 2009 году. Предпосылка была такой, как описано выше: объединяя пользователей, которым необходимо доказать, что они люди, с данными, которые необходимо расшифровать, обе стороны получают от этого кое-что.

Таким образом, вместо того, чтобы оцифровывать книги, когда один человек выполняет очень скучную задачу по вводу или проверке всей книги вручную, вместо этого миллионы людей могут бессознательно сотрудничать для достижения одной и той же цели.Помните, как раньше вам приходилось вводить два слова? По-видимому, только одно было «настоящим» тестом, а другое — новым словом, которое еще нужно было переписать, но как пользователь вы не знали бы, что есть что, поэтому вам придется попытаться выполнить и то, и другое точно.

Приложение Google Книги для Android.

Recaptcha может даже проверить свою работу. Показывая одни и те же слова нескольким пользователям, он может автоматически проверять, что слово было правильно расшифровано, сравнивая несколько попыток от нескольких пользователей по всему миру.

Удивительно, но благодаря блокам Recaptcha, появляющимся на тысячах крупных веб-сайтов и получающим десятки миллионов завершений в день, к 2011 году Recaptcha завершила оцифровку всего архива Google Книг, а также 13 миллионов статей из бэк-каталога New York Times. датируется 1851 годом.

Так что же сделал Google дальше, когда не осталось книг для оцифровки? Возможно, по счастливому совпадению, это совпало с развитием искусственного интеллекта и машинного обучения.

Учебный монтаж

В 2012 году Google начал включать не только слова, но и фрагменты фотографий из Google Street View, заставляя пользователей расшифровывать номера дверей и другие вывески. А в 2014 году вся система превратилась в обучение искусственного интеллекта.

По сути, машинное обучение работает так, что вы передаете машине набор данных, которые уже отсортированы, — скажем, набор изображений кошек, которые вы пометили как кошек, а затем он использует эту информацию для построения нейронной сети. это позволяет ему выбирать кошек из других изображений.Чем больше фотографий кошек вы его накормите, тем точнее ИИ будет отличать кошек от других изображений.

Кат. На всякий случай, если вы не были уверены.

У Google есть бесчисленное множество причин, чтобы научить ИИ распознавать объекты на изображениях: лучшие результаты поиска картинок Google, более точные результаты Карт Google и возможность выполнять поиск в библиотеке Google Фото по всем фотографиям, которые вы сделали с определенным объектом или место. О, и еще одна небольшая проблема — убедиться, что ваш беспилотный автомобиль ни во что не врезался.Вы знаете, когда Recaptcha просит вас определить уличные знаки? По сути, в какой-то момент в будущем вы будете играть очень небольшую роль в пилотировании беспилотного автомобиля.

Таким образом, очень удобно, что Google имеет в своем распоряжении сотни миллионов интернет-пользователей, которые могут работать на него: используя Recaptcha для решения этих проблем, Google может использовать нашу потребность доказать, что мы люди, чтобы заставить нас использовать наши очень человеческая интуиция для создания своей базы данных.

Система беспилотного автомобиля Google Waymo.

Вот почему в настоящее время, вместо того, чтобы просто подбрасывать текст, Recaptcha дает пользователям больше задач, связанных с изображениями: «Щелкните все изображения кошек», «Щелкните все поля в сетке, наложенные на изображение, содержащее кошку. «, и так далее. Для тысяч разных предметов.

Это особенно полезный актив для Google, поскольку он конкурирует с другими интернет-гигантами за расширение своих наборов данных и алгоритмов машинного обучения: чем больше данных он сможет проанализировать, тем лучше будут результаты, что даст его текущим и будущим продуктам конкурентное преимущество.

Использование ИИ для победы над ИИ

Забавно, но есть только одна проблема с использованием капчи для обучения алгоритмов машинного обучения. Что должно остановить, например, людей, которые хотят обойти капчи, от использования машинного обучения вместо капч?

В прошлом году разработчик Фрэнсис Ким (Francis Kim) создал доказательство концепции — средство побить Recaptcha, применив против него возможности машинного обучения Google. Всего с помощью 40 строк Javascript он смог построить систему, которая использует конкурирующий API распознавания изображений Clarifai для просмотра изображений, которые выводит Google Recaptcha, и определения объектов, требуемых для проверки.Поэтому, если Recaptcha требует от пользователя выбрать изображения витрин, чтобы доказать свою человечность, Clarifai может выбрать их вместо этого.

Вполне возможно, что подобные вещи также будут возможны с использованием собственной технологии Google. Поскольку Google хочет продавать свои умные технологии другим компаниям, он открывает TensorFlow для разработчиков через сам API. Это означает, что вы могли бы использовать TensorFlow, чтобы обмануть Captcha, обучающую TensorFlow. Это не сработает в 100% случаев, но как только ИИ будет достаточно хорошо обучен, он сможет справиться с задачей в большом количестве случаев.

Из Рекапчи ясно не только то, что это гениальная идея, но и то, что благодаря нашему упорному труду становится все труднее отделять нас, людей от машин.

• TechRadar’s AI Week предлагается вам совместно с Honor.

CAPTCHA больше не сложно для ботов, и вот почему

CAPTCHA: устаревший подход к защите от ботов

В течение многих лет владельцы веб-сайтов использовали ряд подходов и технологий для борьбы с постоянно развивающимися бот-угрозами.Одним из наиболее распространенных способов борьбы с ботами было использование CAPTCHA, механизма запроса-ответа, который обещал простой способ отличить бота от человека. CAPTCHA — это аббревиатура от c полностью a utomated p ublic T uring test для определения c компьютеров и h umans a part. CAPTCHA используется на миллионах сайтов, чтобы помочь предотвратить отправку форм ботами, выполнение входа в систему и доступ к конфиденциальным страницам или процессам.

Как развивалась капча

По мере развития угроз, связанных с ботами, появляются и механизмы CAPTCHA, предназначенные для их предотвращения. В ранних формах пользователей просили прочитать искаженный текст и отправить его в форме.

Пример одного из наиболее часто используемых сегодня типов Google reCAPTCHA.

Сегодня Google reCAPTCHA представляет собой доминирующую форму используемой технологии CAPTCHA. Одно исследование показало, что на одном миллионе ведущих веб-сайтов в мире, использующих CAPTCHA, Google reCAPTCHA была развернута на 94% из них.

Как не работает CAPTCHA

Несмотря на то, что CAPTCHA широко и постоянно используется, существуют две фундаментальные проблемы:

• Взаимодействие с пользователем : С точки зрения пользователя, как вам может сказать любой живой, опыт оставляет желать лучшего. Это отнимает много времени, становится все труднее и часто может помешать законным пользователям делать то, что они хотят и должны делать.
• Эффективность : Проще говоря, с точки зрения безопасности это не работает.Предполагалось, что задача будет легкой для пользователей и сложной для ботов, но на самом деле все стало совсем наоборот.

Ниже приводится обзор множества доступных опций, которые позволяют легко обойти проблемы CAPTCHA.

Как злоумышленники легко обходят вызовы CAPTCHA

На сегодняшний день злоумышленникам доступен ряд технологий и сервисов для решения CAPTCHA. Злоумышленники выбирают решатели, которые лучше всего работают против типа CAPTCHA, используемого на целевом сайте.Вот две категории высокого уровня:

Автоматизированные технологии и плагины

Существует ряд автоматизированных технологий, включая API, плагины для браузеров и расширения, которые позволяют злоумышленникам обходить или решать проблемы CAPTCHA. Вот несколько примеров:

• Группа исследователей из Ланкастерского университета, Северо-Западного университета и Пекинского университета использовала концепцию генеративной состязательной сети (GAN) для создания чрезвычайно быстрого и точного решателя CAPTCHA.
• Существует несколько бесплатных онлайн-сервисов и библиотек для решения CAPTCHA, которые используют технологии на основе глубокого обучения, включая GRIS, Alchemy, Clarifai и NeuralTalk. Академические исследования показывают, что подходы, основанные на глубоком обучении, очень точны при решении задач CAPTCHA.
• DeCaptcher — это пример одной из служб решения, доступных через API, что упрощает интеграцию в приложения. На основе системы оптического распознавания символов сервис решает задачи и предоставляет файл для загрузки, в котором подробно описывается время, изображение задачи и текст, использованный для решения задач.
• Инструменты с открытым исходным кодом и расширения браузера, включая Buster и UnCaptcha, используют распознавание звука, которое было предназначено для помощи пользователям с ослабленным зрением, и злоупотребляют им, чтобы обойти механизмы CAPTCHA в автоматическом режиме.

Услуги по поиску решений с участием человека

Кроме того, доступны сервисы, выполняемые человеком. В этих службах часто работают люди, которые работают на так называемых фермах. Эти услуги легко найти с помощью простого поиска в Google.Эти службы позволяют злоумышленникам обходить проблемы распознавания объектов, используемые в reCAPTCHA, экономически выгодно.

2captcha и anti-captcha — одни из самых популярных примеров такой службы. На высоком уровне эти службы позволяют клиентам отправлять целевые веб-сайты поставщику, часто через API. Персонал поставщика решит проблему и вернет решение заказчику. Эти поставщики рекламируют решение 1000 обычных задач CAPTCHA всего за 1 доллар и 1000 задач reCAPTCHA всего за 1 доллар.99 и 2,99 доллара.

Растущая распространенность и использование решателей CAPTCHA

Учитывая их низкую / бесплатную стоимость, доступность и эффективность, использование решателей CAPTCHA продолжает расти. С помощью нашего решения PerimeterX Bot Defender мы обнаружили быстрое расширение использования решателей CAPTCHA. Как показано на диаграмме ниже, в период с августа 2019 года по март 2020 года мы увидели значительный рост количества попыток атак, в которых использовались решатели CAPTCHA.

Учитывая их доступность и простоту, использование решателей CAPTCHA быстро растет.

Заключение

Совершенно очевидно, что пользователи и компании не могут поддерживать механизмы CAPTCHA, которые прерывают поток пользователей и в конечном итоге снижают конверсию на веб-сайтах. В частности, по мере того, как искусственный интеллект продолжает совершенствоваться, отдельные подходы «визуальный вызов-ответ» нежизнеспособны. Проще говоря, организации не могут полагаться только на механизмы на основе CAPTCHA для борьбы с ботами, учитывая обилие решателей CAPTCHA. Эти реалии демонстрируют очевидный спрос на продвинутые механизмы, которые не расстраивают пользователей и которые сложно решить ботам.

CAPTCHA Entry Work — простая и низкооплачиваемая онлайн-работа из дома

CAPTCHA начальная работа — одна из лучших онлайн-работ, которая дает людям возможность легко заработать, работая из дома. Здесь вы можете работать со своего компьютера или даже с мобильного телефона.

Если вы работаете от 2 до 4 часов в день, вы можете зарабатывать от 5000 до 10000 рупий в месяц в зависимости от того, как быстро вы работаете.

Здесь работа довольно простая. Просто войдите в свою учетную запись, указав свое имя пользователя и пароль, и после посещения рабочей области вы увидите загружаемое изображение CAPTCHA.

Что вам необходимо сделать, так это прочитать символы в коде изображения, просто ввести правильный код и нажать кнопку «Отправить».

При правом входе вы увидите сообщение об успехе. При неправильном вводе будет отображаться ошибочное сообщение.

За правильные записи вам будут платить. Длина кода CAPTCHA будет от четырех до 15, состоящих из буквенно-цифровых специальных символов.

Вы можете посмотреть демонстрационное видео ниже —

Нет такого ограничения на количество вводов капчи, которое вы выполняете в день, тем не менее, вы должны сделать минимум 1600 вводов правильной капчи к концу месяца.

Если у вас меньше 1600 вводов капчи, то в этом случае выручка будет переведена на следующий месяц для выплаты.

Выплаты производятся каждый месяц между седьмым и пятнадцатым за последний месяц работы, если было выполнено 1600 правильных вводов капчи.

Вы можете проверить свой ежедневный доход на вкладке «Прибыль». Чтобы получить более подробную информацию, вы можете посмотреть демонстрационное видео работы с капчей.

Если вы хотите начать эту работу, вам необходимо зарегистрироваться на разных сайтах, которые предоставляют задания по вводу капчи.Регистрация на большинстве сайтов бесплатна.

Некоторые сайты просят деньги перед тем, как вы сможете зарегистрироваться. Вам нужно избегать сайтов, которые требуют оплаты за регистрацию.

Вы можете подписаться на наш онлайн-пакет вакансий SureJobs здесь , где мы предоставляем список лучших работ по вводу Captcha. Вы также можете найти множество других надежных онлайн-вакансий, которые обсуждаются здесь в учебном пакете.

Как только вы присоединяетесь к сайту вакансий CAPTCHA, ваша работа активируется в течение от 30 минут до 24 часов.Количество мест ограничено, поэтому нужно поторопиться.

CAPTCHA означает «Автоматизированный публичный тест на обращение к людям и компьютерам отдельно». Также можно сказать, что Captcha — это тест кода проверки слова, который может быть прочитан и понят людьми.

Никакие другие боты или компьютерные программы не могут прочитать и понять слово Captcha. Получить его можно при регистрации на форуме или на любом сайте.

Captcha также используется для предотвращения ботов, а также других компьютерных программ для отправки или доступа к веб-серверам или веб-сайтам.Он также может защитить веб-сайты от спамеров.

Большинство веб-серверов и веб-сайтов используют Captcha. Что касается ввода Captcha, то это простая работа с набором текста.

Нет ни пунктуальности, ни задач по выполнению работ. Работать можно где угодно и когда угодно.

Работа доступна любому желающему в режиме 24X7. Эта работа в Интернете предназначена для тех людей, которые остаются дома и заинтересованы в дополнительном доходе, не выходя из дома.

На некоторых сайтах, где вы должны платить за регистрацию, вам необходимо купить программное обеспечение Captcha, а также идентификаторы входа.

Одному будет отправлено программное обеспечение и логин по электронной почте для начала работы. Можно также купить удостоверения личности, совершив онлайн-платеж, или внести депозит в соответствующие банки.

После внесения денег необходимо отправить квитанцию ​​на свой адрес электронной почты, чтобы получить программное обеспечение, а также идентификаторы входа. Есть много серверов ввода Captcha. Каждый сервер имеет свою систему оплаты.

Чтобы получить один доллар, нужно набрать 1000 слов Captcha. Тем не менее, он не остается постоянным. Он меняется каждый час.

Оплата будет производиться еженедельно, т.е. с четверга по четверг. Деньги будут выплачиваться или переводиться на банковский счет каждую неделю.

Для работы Captcha требуется компьютер с первичной конфигурацией и подключение к Интернету.

Captcha также используется в попытках предотвратить автоматическое программное обеспечение от выполнения действий, чтобы сохранить качество обслуживания указанной системы.

Таким образом, Captcha — это то, что защищает веб-сайты от автоматических атак, предлагая тесты, которые может пройти только человек, но существующие компьютерные программы не могут этого сделать.

Captcha был первым, который был использован сайтом Yahoo. Веб-сайты используют его с 2000 года. Он представлен в виде изображения с несколько искаженными цифрами и буквами.

Пользователь должен просмотреть изображение и ввести буквенно-цифровую расстановку в текстовое поле, предложенное, чтобы продолжить любые действия пользователя на веб-сайтах.

Многие люди до сих пор не знают об этом. Поэтому подумайте, насколько невежественными они будут, если их попросят высказать свое мнение о работе ввода Captcha.

Captcha — один из самых прогрессивных поставщиков онлайн-вакансий в Индии с 2013 года.

Хотя это низкооплачиваемая работа по сравнению с другими заданиями по вводу данных, но если вы достаточно умны, вы можете работать над вводом Captcha одновременно с другими онлайн-вакансиями, и это никак не повлияет на вашу работу.

Я видел много домохозяек, которые зарабатывают более 300 долларов, работая по 20-25 часов в неделю, выполняя 2-3 простых типа работы, связанной с Интернетом. Надеюсь, ты тоже сможешь неплохо заработать.

Если вы уже загрузили наш учебный пакет по онлайн-вакансиям SureJob, то вы можете получить список из 10 лучших сайтов по работе с Captcha здесь .

И если вы еще не загрузили учебный пакет, вы можете зарегистрироваться на и получить наш учебный пакет здесь. , где вы можете найти количество лучших онлайн-вакансий, включая работу с вводом CAPTCHA.

Поймано CAPTCHA?

Не забывайте о злонамеренном решении CAPTCHA.

Я не знаю никого, кто любит CAPTCHA (полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга, позволяющий отличить компьютеры от людей). Это небольшие онлайн-тесты, которые якобы определяют, выполняет ли выполняемое действие человек или какая-то автоматизированная программа-бот или скрипт. Они необходимы, потому что злоумышленники в Интернете в противном случае злоупотребляли бы задействованными службами для создания поддельных учетных записей, используемых для взлома других, или просто злоупотребляли системой каким-либо другим способом.CAPTCHA — неудачная, но необходимая часть жизни (по крайней мере, сейчас). Мы вынуждены взаимодействовать с ними при новой регистрации на веб-сайтах или при выполнении потенциально рискованных действий.

Примеры CAPTCHA

Существует множество различных типов CAPTCHA, от чрезвычайно простых для решения до тех, которые требуют больших усилий и более подвержены человеческим ошибкам. В своей простейшей форме они представляют собой просто поле (см. Пример ниже), которое нам предлагается щелкнуть.

И все, что мы делаем, это щелкаем мышью по полю, чтобы доказать, что мы не бот, в результате чего все мы видим изображение ниже.

Некоторые тесты CAPTCHA просят нас ввести символы, которые мы видим, которые были преувеличены и изменены каким-то образом, чтобы люди предположительно могли их различить, но программа автоматического оптического распознавания символов (OCR) не могла. См. Пример ниже.

Я уверен, что многие из нас действительно ненавидят такого рода тесты, потому что иногда бывает сложно понять, что это за символы или слова. Раньше я даже нажимал кнопку «Отправить новое слово», и мне приходилось перебирать несколько новых предложений, прежде чем я смог найти одно, в котором я смогу вычислить на 100%.

Некоторые CAPTCHA (например, приведенная ниже), используемые Tik Tok, просто просят вас выбрать два похожих объекта.

Самые сложные из них — это те, которые просят вас «щелкнуть по всем квадратам…», которые содержат светофоры, автомобили, дорожные знаки или какое-либо другое предположительно распространенное изображение (например, изображение ниже).

Проблема с этими типами заключается в том, что часто блоки будут содержать очень крошечный кусок требуемого объекта, часто выглядящий почти случайно или микроскопическим, и вы не уверены, следует ли его выбирать или нет.Забудьте о разочаровывающих ботах, CAPTCHA расстраивают людей.

Если вы хотите серьезно смешное видео, высмеивающее испытания и невзгоды, связанные с CAPTCHA, посмотрите это видео здесь.

Уловки CAPTCHA

Причина, по которой CAPTCHA не исчезнет, ​​в том, что они работают. Они значительно побеждают автоматических ботов и скрипты. Хакеры предпринимали множество попыток автоматизировать массовый ответ на CAPTCHA, в том числе с помощью машинного обучения, OCR и инструментов, подобных искусственному интеллекту.Ни один из них не работает так хорошо, как человек.

Итак, хакеры просто передали решение CAPTCHA людям. Хакеры по-прежнему используют ботов и автоматизацию для регистрации на веб-сайтах и ​​создания учетных записей, но весь процесс автоматизирован. Они не используют обычный код соответствующего веб-сайта, который предлагается обычному пользователю, просматривающему веб-страницы. Вместо этого они создают вредоносные программы, которые взаимодействуют с веб-сайтом или его интерфейсом прикладного программирования (API), который удаляет весь читаемый человеком текст и просто быстро заполняет необходимую регистрационную информацию учетной записи.И когда отображается компонент CAPTCHA, бот отправляет только часть CAPTCHA реальным людям, которым хакеры платят за решение одной загадки CAPTCHA за следующей. Где-то в мире есть команды потогонщиков, которые неустанно работают над решением CAPTCHA, одну за другой, как можно быстрее. Рабочие потогонного цеха зарабатывают лишь крошечную сумму за решенную капчу, но если они могут решить от сотен до тысяч задач в день, они могут заработать несколько долларов или приличную жизнь за свои навыки в своей части мира.Я знаю квалифицированных ИТ-специалистов, которые купили своим менее опытным родителям компьютер, установили его у себя дома, а их мама и папа решали CAPTCHA, чтобы пополнить свой нормальный доход. Это не этично, но во многих частях мира именно так часть населения зарабатывает деньги.

Веб-сайты

, использующие CAPTCHA, понимают, что хакеры будут нанимать команды потогонных рабочих для решения CAPTCHA, поэтому они сопротивляются многими способами, включая отслеживание исходных IP-адресов, участвующих в решении CAPTCHA.Если с одного IP-адреса решается слишком много CAPTCHA, они отключают этот IP-адрес или больше не позволяют ему решать будущие CAPTCHA. Хакеры отреагировали изменением используемых IP-адресов, чтобы они не «сгорели», но это значительно замедлило разгадку незаконных CAPTCHA.

Разочарованные хакеры ответили отправкой CAPTCHA для решения миллионам невинных людей в Интернете, каждый из которых имел свои индивидуальные IP-адреса. Преступники взламывают невинные веб-сайты в Интернете и вместо того, чтобы вставить вредоносный JavaScript, который пытается установить вредоносное ПО или фишинговые учетные данные для входа, он отправляет изображение CAPTCHA, которое, как он надеется, незадачливый пользователь заполнит и ответит.

Именно такая попытка, которую я видел сегодня, вдохновила этот блог. Я зашел на популярный новостной веб-сайт, который я посещаю каждый день, несколько раз в день, и внезапно на этом веб-сайте я увидел всплывающее окно CAPTCHA, в котором мне говорилось, что я должен решить (всего лишь один из простых щелчков мышью — вот типы). Я покачал головой и подумал: «Что это?» и как раз собирался щелкнуть по нему, когда понял, что это, вероятно, вредоносное перенаправление CAPTCHA. Я изучил предложенную CAPTCHA. Это выглядело так же нормально, как и любая CAPTCHA, которую я когда-либо видел.Я бы сделал снимок для этой колонки, но она была похожа на любую другую CAPTCHA, которую я когда-либо видел раньше… никаких признаков ее злонамеренности. Это была просто CAPTCHA на веб-сайте, который не требует регистрации, и никогда раньше меня не просили заполнить CAPTCHA.

Я нажал кнопку обновления, и вредоносная JavaScript CAPTCHA исчезла, и появился обычный веб-сайт. Я загрузил весь код веб-сайта, чтобы узнать, смогу ли я выяснить, где находится вредоносный JavaScript, но при обновлении моего браузера был куплен новый экземпляр веб-сайта без вредоносной CAPTCHA.Мои «доказательства» исчезли. Что еще более важно, веб-сайт, на котором я был, не просил меня заполнить CAPTCHA, доказывая, что показанный мне был злонамеренным перенаправлением. Я уведомил разработчиков сайта о проблеме, но даже не получил автоматического ответа.

Я не уверен, откуда взялось вредоносное перенаправление CAPTCHA. В среднем популярный веб-сайт содержит от 50 до 150 различных элементов, которые составляют страницу веб-сайта, которую мы видим, и большинство из этих элементов поступают от сторонних сайтов и служб, а не от доменного имени, на которое вы перешли.Возможно, вредоносный код JavaScript попал в рекламный баннер. Возможно, это произошло из-за заимствованного элемента JavaScript. Где-то на этой веб-странице был скомпрометированный элемент, который, по крайней мере, для этого одного экземпляра, отображал вредоносное перенаправление CAPTCHA.

Почему следует беспокоиться о вредоносных CAPTCHA

По большому счету, вредоносная переадресация CAPTCHA представляет собой очень низкий риск для конечного пользователя. Насколько мне известно, их нельзя использовать для автоматической установки вредоносных программ на устройство пользователя или для перенаправления их на вредоносную веб-страницу.В этом плане они немного похожи на рекламное вредоносное ПО — скорее вредитель, чем явная опасность.

Но, как и рекламное ПО, вредоносные CAPTCHA могут быть заменой того, как что-то гораздо более вредоносное представляется нам или нашим конечным пользователям, что, если они этого не осознают и не щелкнут, может привести к чему-то гораздо более вредоносному. Для того, чтобы рекламное ПО и перенаправления CAPTCHA были представлены конечному пользователю, необходимы те же корневые эксплойты, что и гораздо более опасные вещи, которые в противном случае могли бы быть представлены. Присутствие рекламного ПО на компьютере означает, что гораздо более вредоносный троян-бэкдор или программа-вымогатель могут использовать ту же дыру или уловку.Если у пользователя ТОЛЬКО рекламное ПО, ему просто повезло. Все могло быть намного хуже. И если они не поймут, что на компьютер попало рекламное ПО, в следующий раз могут легко случиться худшие вещи. Удача на исходе.

То же самое и с вредоносными переадресациями CAPTCHA. По крайней мере, никто из нас не хочет участвовать в решении головоломок CAPTCHA для хакеров, чтобы они могли автоматизировать создание вредоносных учетных записей и выполнять вредоносные действия по всему миру. Но это также поучительный момент для конечных пользователей. Все пользователи должны знать, что им могут быть представлены потенциально опасные элементы, которые им необходимо оценить и обработать должным образом, даже если они перейдут на то, что они считают «безопасной» веб-страницей.

Обучайте своих конечных пользователей, чтобы они знали о возможных опасных элементах веб-сайтов, которые вставляются в их любимые, законные веб-сайты; и как распознать и ответить. Курс новой школы по вопросам безопасности направлен на то, чтобы дать людям понять, что можно сделать, как это выглядит и как решать проблемы. Сообщите своим конечным пользователям о потенциальных вредоносных перенаправлениях CAPTCHA, потому что, если они смогут распознать и избежать их, они будут впереди всех с более вредоносными веб-элементами.

CAPTCHA против ботов: робот вы или нет

«С большой силой приходит и большая ответственность», — однажды сказал дядя Бен Человеку-пауку, и сегодня в Интернете благодаря развитию технологий вам необходимо проверить, являетесь ли вы человеком. В наши дни боты стали настолько мощными, что становится все труднее и труднее удерживать ботов от спама / атак на веб-сайты. После многих лет непреднамеренного обучения ботов, чтобы они стали лучше, решая CAPTCHA и улучшая возможности OCR (оптического распознавания символов).

CAPTCHA (полностью автоматизированный общедоступный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей) теперь является ежедневной частью работы в Интернете. Его использование началось с ввода скрытых текстов на изображении в поле, чтобы убедиться, что мы не боты, до поиска автобуса, автомобиля, пешеходного перехода или других вещей в сетке изображений. Тест Тьюринга используется для определения способности искусственного интеллекта убедительно выдавать себя за человека, а CAPTCHA от Google остается самой популярной на сегодняшний день.

Реклама — Продолжить чтение ниже

Ранние версии CAPTCHA (2000-е годы) Все еще ранняя версия CAPTCHA: чтобы затруднить работу ботов, текст стал более затемненным Использование изображений из Street View от Google Использование естественных изображений стало лучшим вариантом Использование состязательных изображений для отпугивания ботов было принято и до сих пор широко используется. Нет CAPTCHA reCAPTCHA

В конечном счете, CAPTCHA — это фильтр или избирательно проницаемый барьер, предназначенный для защиты от ботов и проникновения людей. Однако CAPTCHA сама по себе является инструментом для обучения ИИ. Решая все эти CAPTCHA, ИИ в конечном итоге становится настолько хорошо справляется с этим, что даже лучше, чем люди.

Классическим примером того, как ученик лучше учителя, является эксперимент Google reCAPTCHA в 2014 году. Его алгоритм машинного обучения смог решить сложный или искаженный текст CAPTCHA на 99.Точность 8%, в то время как люди не достигли 33%. Затем было принято решение использовать естественные изображения, а не синтетические изображения с искаженным текстом, что привело к созданию сетки изображений, которую мы часто видим сейчас.

Имейте в виду, что Google — не единственный поставщик услуг CAPTCHA. Гигант поисковых систем купил reCAPTCHA в 2009 году у команды Карнеги-Меллона. Хотя для большинства это бесплатно, решение CAPTCHA помогло Google оцифровать свои книги Googlsibe te и улучшить Google Street View, а также программное обеспечение для распознавания изображений.Эти преимущества, которые получает Google, делают его бесплатным, но недавно он начал взимать плату за уровень Enterprise, которая не разглашается, что заставило Cloudflare отказаться от них.

Другими популярными вариантами CAPTCHA являются Honeypot, hCaptcha, Sweet Captcha, NuCapctha и так далее. У всех есть разные методы проверки на наличие ботов, Honeypot использует поле, которое скрыто для пользователей, но видно ботам, поэтому любые данные, вводимые в поле, считаются поступившими от бота. Кроме того, боты экрана hCaptcha и Sweet Captcha просят пользователей сопоставить элементы в одной категории.Однако ни один из этих методов также не является надежным из-за возрастающей сложности машинного интеллекта и человеческого ввода.

На сегодняшний день доказано, что естественные изображения могут сдерживать ботов, особенно с помощью «состязательных изображений», которые особенно трудно читать искусственному интеллекту. В ImageNet существует постоянно растущая визуальная база данных, содержащая более 14 миллионов аннотированных от руки изображений с тысячами и сотнями изображений на каждый узел. Эти ресурсы используются для обучения видению искусственного интеллекта и исследований программного обеспечения в сочетании с тем фактом, что мы постоянно улучшаем ботов с той же защитой CAPTCHA, которая предназначена для защиты от них.

В том же году была введена «No CAPTCHA reCAPTCHA», где вам просто нужно поставить галочку, чтобы пройти тест «Вы робот?». Однако это не заменяет обычную используемую CAPTCHA, учитывая, что иногда вам все равно может быть предложено решить CAPTCHA после установки этого флажка. Это необходимо для обеспечения нескольких уровней безопасности на случай, если вы не уверены, что вы человек. Есть обновление, reCAPTCHA v3 была представлена ​​в 2018 году, что дает пользователю большую гибкость и тонкую настройку в соответствии с требованиями владельцев сайтов.

Вам может быть интересно, как именно щелчок по квадрату будет отличать меня от робота? Это потому, что вы не просто нажимаете, есть алгоритм ARA (Advanced Risk Analysis), который работает на сервере и отслеживает, как пользователь взаимодействует с CAPTCHA.

В конечном итоге усложнение CAPTCHA в конечном итоге не сработает из-за того, что машины учатся быстро и лучше справляются с этим, чем люди. Существуют различные методы, которые легко доступны хакерам в виде API-интерфейсов и инструментов с открытым исходным кодом для использования в ботах.Некоторые из легкодоступных инструментов, таких как Alchemy, NeuralTalk, GRIS и т. Д., Делают CAPTCHA еще менее эффективной, когда дело доходит до защиты от ботов. Собственный API Google обратного поиска изображений и распознавания голоса также можно использовать для обхода CAPTCHA.

У вас также есть формы для решения человеческих CAPTCHA, которые предоставляют свои услуги по невысокой цене для решения обычных CAPTCHA примерно за 1 доллар США, а за 2,99 доллара вы можете решить 1000 задач reCAPTCHA. В результате становится очевидным, насколько неудобной становится CAPTCHA и насколько легче с ней справляются боты.

Кредит: PerimiterX.com

В конце концов, CAPTCHA не очень эффективна против ботов, но вместо этого она делает просмотр пользователей более утомительным и затрудняет процесс конверсии. Реальность такова, что со временем ИИ будет становиться лучше, и то же самое можно сказать и о CAPTCHA, особенно когда сложность является основой отличия человека от ботов.