验证码（CAPTCHA）是一种用于验证用户是否为人类的技术，它常用于防止自动化脚本或机器人进行恶意操作，如垃圾邮件发送、刷票等。在"captcha-master.zip"这个压缩包中，包含了多种平台和前端技术的验证码解决方案，包括滑动拼图验证码和点选文字验证码。以下是关于这些知识点的详细介绍： 1. **滑动拼图验证码**：这种类型的验证码要求用户通过拖动一个拼图碎片到正确的位置来完成图像。滑动拼图验证码的工作原理是生成一张随机图片，并从中切出一部分让用户重新拼合。它涉及到图像处理、随机性生成以及前后端数据交互。在实现过程中，前端通常使用JavaScript库，如Vue、React或Flutter，后端可能用Java、PHP或Go来生成和验证拼图。 2. **点选文字验证码**：这种验证码要求用户从一组乱序的单词或字母中选择正确的文字。它通常用于防止自动脚本识别并减少对人类识别能力的要求。在技术实现上，前端可能会利用Vue、H5或uni-app创建用户界面，而后端负责生成和验证随机文本。 3. **Java后端交互**：Java是一种广泛应用于服务器端编程的语言，它可以提供稳定且高效的验证码服务。Java后端会生成验证码，将其存储在一个安全的地方（如session或数据库），并提供接口供前端调用以验证用户输入。 4. **Vue.js**：Vue是一个轻量级的前端JavaScript框架，用于构建用户界面。在这里，Vue可以用来创建用户与验证码交互的界面，并通过Ajax与后端进行数据交换。 5. **H5（HTML5）**：HTML5是超文本标记语言的最新版本，增强了网页的多媒体支持和离线存储功能。在验证码场景中，H5用于构建跨平台的Web应用，使得验证码能在不同的浏览器和设备上正常工作。 6. **Android与iOS**：这两个标签意味着压缩包中可能包含了原生移动应用的源代码。在Android平台上，开发者通常使用Java或Kotlin编写验证码功能；而在iOS平台上，使用的是Swift或Objective-C。 7. **Flutter**：Flutter是Google推出的一个开源UI工具包，用于构建高性能、高保真度的跨平台移动应用。在Flutter中，开发者可以快速地创建包含验证码功能的用户界面。 8. **uni-app**：uni-app是一个使用Vue.js语法开发的多端框架，支持快速构建跨平台的应用，包括iOS、Android、Web以及小程序等。在这里，uni-app用于创建跨平台的验证码解决方案。 9. **React**：React是Facebook开发的一个JavaScript库，用于构建用户界面。在验证码实现中，React可以帮助开发者创建动态的、交互式的验证组件。 10. **PHP**：PHP是一种服务器端脚本语言，常用于Web开发。在验证码系统中，PHP可以生成验证码图片、存储验证信息，并处理前端提交的验证请求。 11. **Go**：Go语言以其简洁的语法和高性能而闻名，适用于构建网络服务。在这个场景下，Go可以用来创建高效稳定的验证码服务。 12. **微信小程序**：微信小程序是腾讯推出的轻量级应用平台，用户无需下载安装即可使用。在微信小程序中，开发者需要遵循特定的API和框架来实现验证码功能。 "captcha-master.zip"提供了涵盖多种技术和平台的验证码解决方案，无论是Web应用、原生移动应用还是微信小程序，都有相应的源码可供参考和学习。这将帮助开发者快速集成和实现安全的验证码功能，有效抵御自动化攻击。

NEW_xp_CAPTCHA win64 python环境完整版, 无需在意python版本，可直接使用。在学习web验证码识别的过程中，这个插件一定是必不可少的。这个插件前几天才进行了大更新所以在此记录一下安装过程。感谢作者算命瞎子师傅。

默认使用jdk1.8编译 在最新版的burp2.x中jdk为1x,会导致插件不可用,使用jdk8编译到不行，请下载jdk16版本试试,若还不行，请自行下载源码使用当前电脑的jdk1x进行编译,谢谢。 爆破时，记得把线程设置为1。 验证码识别，支持计算类验证码 burp插件 支持验证码返回包为json格式 新增支持从验证码返回包中获取内容填充到请求包中（该功能可以支持uuid验证码格式以及其他类似模式） 如果高级模式不懂使用可以去看看 https://github.com/smxiazi/NEW_xp_CAPTCHA 使用方法一样

默认使用jdk1.8编译 在最新版的burp2.x中jdk为1x,会导致插件不可用,,使用jdk8编译到不行，请下载jdk16版本试试,若还不行，请自行下载源码使用当前电脑的jdk1x进行编译,谢谢。 爆破时，记得把线程设置为1。 新增支持从验证码返回包中获取内容填充到请求包中（该功能可以支持uuid验证码格式以及其他类似模式） 如果下载我打包好的环境的，请替换掉对应的server.py脚本，本次更新有涉及到该脚本的更新。 验证码识别 burp插件 支持验证码返回包为json格式

英文版验证码数据集，可以用于算法的验证，可以参考https://blog.csdn.net/c_he_n/article/details/122213798?spm=1001.2014.3001.5501 。

训练集数据为【105*35像素的jpg图片+对应正确验证码csv文件】。共两万个测试数据，验证码为 大小写字母+数字 的组合，图片名称对应csv文件的ID栏，train文件+train_label文件。test是测试图片。

captcha 验证码识别

com.google.code.kaptcha:2.3.2 谷歌验证码依赖下载

CAPTCHA，是全自动区分计算机和人类的图灵测试，是一个旨在区分人类用户和机器或者机器人的计算机程序,通常作为防止垃圾邮件和数据滥用的安全措施。CAPTCHA的概念最早于1997年被提出,互联网搜索公司 Alta Vista试图阻止自动提交的URL扭曲其平台上的搜索引擎算法。为了解决这个问题, Alta vista的首席科学家 Andrei Broder提出了一种生成随机文字图像的算法,这些文字图像很容易被人类识别,但却不能被机器人识别，后来,在2003年, Luis von Ahn、Manuel Blum、Nicholas J Hopper和John Langford完善了这个技术,并将其称为 CAPTCHA。最常见的CAPTCHA形式需要用户在扭曲的图像中识别字母和数字。之所以这个测试能达到目的,是基于一个简单的前提:人类很容易分辨扭曲图像中的字母和数字,而自动程序或机器人却无法区分它们。

captcha_cracker 简介 这是一个基于 编写的卷积神经网络模型，简单实现的验证码识别功能。 是一款 社区中流行的验证码生成库, 项目模型的训练集以及在线测试所用到的验证码均采用该库生成。 运行环境 Ubuntu16.04 python3.5.2 virtualenv Tensorflow Backend 实现原理 用 Captcha 生成2组每组2000个4位验证码图片（图片尺寸：36×120），并等分成4份(单张图片尺寸：36×30)，将单个字符的图片分类保存在 images 目录中作为训练集（每组8000张图片）。 生成2组每组500个4位验证码图片（图片尺寸：36×120），并等分成4份(单张图片尺寸：36×30)，将单个字符的图片分类保存在 images 目录中作为测试集（每组2000张图片）。 运行 pack_data.py 将图片转为 RGB 矩阵并用cPic