Open Source Python & Playwright ile hCaptcha Otomasyonu CLIP (local yapay zeka) Tabanlı solver Mantığı

[WASDW]

Neden İnsan Gibi Hareket Ediyoruz? (Anti-Bot Bypass) Otomasyon araçları (Playwright/Selenium) varsayılan olarak çok robotik hareket ederler (ışınlanarak tıklama, anlık mouse hareketleri). hCaptcha gibi sistemler, sadece görseli doğru işaretlemenize değil, o işaretlemeyi nasıl yaptığınıza da bakar.
Kodun içerisinde neden şunları yaptık

• random.randint ve random.uniform&nbsp Mouse hareketlerinin hızını, tıklama sürelerini ve koordinatları sürekli değişken kıldık.
• page.mouse.move(steps=...) Farenin (kendi mausunu kullanmaz) bir noktadan diğerine ışınlanmasını değil, bir kavisle veya hızlanıp yavaşlayarak gitmesini sağladık.
• Gecikmeler asyncio.sleep(random.uniform(0.15, 0.35)) gibi rastgele bekleme süreleri, bir kullanıcının bir resmi seçmeden önce geçirdiği düşünme süresini simüle eder.

Özetle: Biz sadece doğru resmi bulmuyoruz, o resmi bir insan gibi tıklıyoruz. Bu, AutomationControlledflag'ini gizlemekle birlikte, en güçlü savunma mekanizmalarından biridir.

Şu anki doğruluk oranını artırmak için modelin nasıl daha iyi eğitilebileceği veya hangi alternatif modellerin (YOLO, özel CNN modelleri vb.) daha iyi sonuç vereceği konusunda fikirlerinizi aşağıya bekliyorum

Proje Kodları​

Aşağıdaki kod, hedef sayfadaki hCaptcha iframe'ini tespit eder, doğrulanacak resmi algılar, grid görsellerini base64 formatında çekip CLIP modeline gönderir ve çıkan sonuçlara göre insan taklidi yaparak tıklamaları gerçekleştirir.

Linkleri görebilmek için kayıt olmanız gerekmektedir

Linkleri görebilmek için kayıt olmanız gerekmektedir

Yasal ve Etik Uyarı:Bu paylaşım tamamen eğitici ve Proof of Concept (PoC) amaçlıdır. Bir CAPTCHA sistemini otomatik olarak çözmek, ilgili web sitelerinin Hizmet Şartları'nı (ToS) ihlal edebilir. Bu kod , otomasyon dünyasında AI tabanlı görüntü tanıma mekanizmalarının nasıl çalıştığını anlamanız için hazırlanmıştır. Bu kodun kötü niyetli kullanımı veya herhangi bir sisteme zarar verilmesi durumunda oluşabilecek sorumluluk tamamen kullanıcıya aittir. Sistemleri analiz ederken her zaman etik sınırları koruyun.

Geliştirici Notu Demo ve Sınırlamalar​

Bu proje şu an için tam kapsamlı bir ticari çözüm değil, bir Proof of Concept (PoC) çalışmasıdır. Kodun düzgün çalışması ve beklentilerinizi karşılaması adına şu noktaları göz önünde bulundurmanızı rica ederim

• Demo Durumu Kod içerisindeki mantık, hCaptcha'nın görsel challenge yapısını anlamak için tasarlanmış bir demodur.
• Doğruluk Oranı Kullanılan CLIP modeli şu an için fine-tune edilmemiştir (özel olarak eğitilmemiştir). Bu nedenle, özellikle çok karmaşık veya benzer görsellerin olduğu challenge sorularında hata payı yüksektir.
• Eğitim Eksikliği Model, hCaptcha'nın spesifik dataset'i üzerinde eğitilmediği için bazı nesneleri yanlış kategorize edebilir. Kodun stabil çalışması için CLIP modelinizin daha iyi eğitilmesi (veya farklı bir model ile desteklenmesi) gerekmektedir.
• Amacımız Bu kodun amacı, sıfır hatayla hCaptcha çözmek değil, yapay zeka tabanlı bir otomasyon akışının nasıl kurgulanacağını göstermektir.

 

[ardababack]

Proje Kodları​

Aşağıdaki kod, hedef sayfadaki hCaptcha iframe'ini tespit eder, doğrulanacak resmi algılar, grid görsellerini base64 formatında çekip CLIP modeline gönderir ve çıkan sonuçlara göre insan taklidi yaparak tıklamaları gerçekleştirir.

Linkleri görebilmek için kayıt olmanız gerekmektedir

Linkleri görebilmek için kayıt olmanız gerekmektedir

Yasal ve Etik Uyarı:Bu paylaşım tamamen eğitici ve Proof of Concept (PoC) amaçlıdır. Bir CAPTCHA sistemini otomatik olarak çözmek, ilgili web sitelerinin Hizmet Şartları'nı (ToS) ihlal edebilir. Bu kod , otomasyon dünyasında AI tabanlı görüntü tanıma mekanizmalarının nasıl çalıştığını anlamanız için hazırlanmıştır. Bu kodun kötü niyetli kullanımı veya herhangi bir sisteme zarar verilmesi durumunda oluşabilecek sorumluluk tamamen kullanıcıya aittir. Sistemleri analiz ederken her zaman etik sınırları koruyun.

Geliştirici Notu Demo ve Sınırlamalar​

Bu proje şu an için tam kapsamlı bir ticari çözüm değil, bir Proof of Concept (PoC) çalışmasıdır. Kodun düzgün çalışması ve beklentilerinizi karşılaması adına şu noktaları göz önünde bulundurmanızı rica ederim

• Demo Durumu Kod içerisindeki mantık, hCaptcha'nın görsel challenge yapısını anlamak için tasarlanmış bir demodur.
• Doğruluk Oranı Kullanılan CLIP modeli şu an için fine-tune edilmemiştir (özel olarak eğitilmemiştir). Bu nedenle, özellikle çok karmaşık veya benzer görsellerin olduğu challenge sorularında hata payı yüksektir.
• Eğitim Eksikliği Model, hCaptcha'nın spesifik dataset'i üzerinde eğitilmediği için bazı nesneleri yanlış kategorize edebilir. Kodun stabil çalışması için CLIP modelinizin daha iyi eğitilmesi (veya farklı bir model ile desteklenmesi) gerekmektedir.
• Amacımız Bu kodun amacı, sıfır hatayla hCaptcha çözmek değil, yapay zeka tabanlı bir otomasyon akışının nasıl kurgulanacağını göstermektir.

valo cıheckırda calısırmı

 

[Ninox]

es

 

[WASDW]

valo cıheckırda calısırmı

Çalışır ama birazcık geliştirmen gerekli AI ile yaparsın

 

[WASDW]

es

Eyw Tşk

 

[lulpeek]

Basarili bir konu elinize saglik boktan emu konularindan sonra gercekten ise yarayabilecek bir konu goruyorum forumda

 

[ellen]

e.s

 

[Ninox]

checkere eklemeye calıstım patladı :d

 

[WASDW]

Basarili bir konu elinize saglik boktan emu konularindan sonra gercekten ise yarayabilecek bir konu goruyorum forumda

Eyw Tşk

e.s

Eyw Tşk

checkere eklemeye calıstım patladı :d

Amacım mantığını anlatmak, konuyu iyi oku. Gemini API'sine bağlayabilirsin.

 

[Ninox]

Eyw Tşk


Eyw Tşk

Amacım mantığını anlatmak, konuyu iyi oku. Gemini API'sine bağlayabilirsin.

gemini apisini salsana buraya bağlim