Регистрация рукапча: Авторизация в сервисе распознавания капчи ruCaptcha

Содержание

Rucaptcha bot for android

 

Rucaptcha bot for android

 

ЗАРАБОТОК В ИНТЕРНЕТЕ. ДЕНЬГИ ЗА КЛИКИ. РАБОТА НА ВВОДЕ КАПЧ. ЗАРАБОТОК НА БРАУЗЕРЕ. ЗАРАБОТОК В СОЦ СЕТЯХ. БИРЖИ КОММЕНТАРИЕВ. Заработок на вводе капчи в долларах с 2captcha (2капча) — отзывы и комментарии. Сервис 2captcha (2капча) – это характерный сайт для заработка на вводе капчи с простым и понятным интерфейсом, разобраться сможет любой новичок, не проблема, что сайт полностью сделан на английском языке. При этом сайт 2captcha проверенный и надежный, что особенно важно – без развода и задержек выплачивает заработанные деньги. Регистрация для исполнителей свободна и бесплатна для всех. Сайт молодой, стремительно развивается, всё больше людей пробуют этот, способ заработка в интернете без вложений, есть множество положительных рекомендаций в сети. На сайте 2капча (2captcha) есть возможность неплохого, быстрого и легкого заработка для начинающего пользователя за несложное задание: распознавание капчи, ввод букв, цифр и знаков с картинок — в этом смысл заработка на капче.

Что такое капча (captcha) и зачем она нужна, капча – это искаженное изображение, картинка с текстом, комбинация букв с цифр, или, например, необходимо отобрать картинки, изображающие только определенные предметы, распознаваемое только человеком. Программы или спам-боты автоматически распознать такие комбинации с картинок не могут. Благодаря сайту 2капча (2captcha) любой начинающий пользователь может заработать деньги на вводе капчи . а заказчики (веб-мастера) могут получить API для автоматического распознавания капчи за не большую оплату и исполнителя для распознавания капчи. В сети можно найти множество комментариев и отзывы о сайте 2капча . в большинстве они положительные. Негативные отклики о 2captcha пишут люди, которые не понимают, что данный вид простого заработка для всех, всего лишь небольшая подработка в интернете, для тех у кого есть свободное время. Капча заработок не замена реальной работы. Регистрация на 2captcha (2капча. Для начала заработка на (2капча), нужна регистрация, регистрация на 2captcha простая и свободная, никаких инвайтов, кодов приглашений, как на MegaTypers, не нужно, только email.
Проект 2captcha — это зарубежный сайт аналог сайта для заработка на вводе капчи Рукапча в принципе различие заключается в языке интерфейса на рукапча интерфейс на русском, а на 2капча на английском. Что лучше 2captcha (2капча) или ruCaptcha (Рукапча) я из личного опыта считаю, что 2captcha, платят там чуть больше и капчи только на английском языке, не надо тратить время на переключение раскладки на клавиатуре. 2капча лучше Рукапча и MegaTypers, ещё я не рекомендую работать на сервисе kolotibablo (antigate) там банят людей без разбора. Если Вы там уже зарегистрированы, то для регистрации на сайте 2captcha используйте другой почтовый ящик. При регистрации необходимо подтвердить согласие с условиями и правилами сайта — один раз. Как зарабатывать много на вводе капчи 2captcha (2капча) секреты. Для начала заработка нужно авторизоваться на 2captcha (2капча), введите электронную почту и пароль, который Вы указали при регистрации, попав в личный кабинет нажмите кнопку Start Work, а затем кнопку Start.
После нажатия кнопки Start перед Вами будут появляться капчи которые нужно вводить в поле для ввода и нажимать кнопку Send (Enter. Если Вы устали и хотите сделать перерыв, то жмите кнопку Stop для завершения работы, если не можете распознать текст на картинке нажмите кнопку It’s not a CAPTCHA (ALT+Q. Секреты заработка на вводе капчи на сайте 2captcha (2капча. Самое лучшее время суток для работы на вводе капч — это ночь, в ночное время за ввод капчи платят в 2 раза больше. У сайта 2captcha (2капча) есть мобильная версия, Вы можете использовать android (андроид) устройства (планшеты, мобильные телефоны) для заработка на капче. Самый главный секрет большого заработка на 2captcha (2капча) используйте программу 2CaptchaBot и разгадывайте в основном ReCaptcha — это делать проще и платят больше, $1 (WMZ) за ввод 1000 капч. Ещё один секрет повышайте свою репутацию (рейтинг) на 2captcha (2капча), за она нужна? При наборе репутации 3, Вы можете выбрать для разгадывания только гугле капчи ReCaptcha (рекапча — самые дорогие и простые капчи), за ввод 1000 капч дают одну единицу рейтинга.
У сервиса 2captcha (2капча) есть партнерская программа (Referral program) Вы получаете 10% от заработка привлечённого партнёра и 10% от трат партнёра в системе. Как вывести деньги с 2captcha (2капча. Вывод денег с 2captcha (2капча), сервис платит на электронные кошельки платежных систем WebMoney (WMZ), Payza, Perfect Money, BITCOIN. На мобильный телефон, Яндекс деньги, Qiwi киви 2captcha не платит, для обмена валют используйте сервис bestchange. Минималка для вывода составляет 50 центов (пол доллара США), при работе через программу 2captcha bot, скачать 2CaptchaBot. набрать минимальную сумму для вывода можно за 1 — 2 часа. Скриншот моей истории выплат 2captcha на WebMoney (WMZ — вебмани.

Предыдущая страница   Следущая страница

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

сервис для простого заработка на разгадывание капчи 

Заработок в сети интернет одно из модных и востребованных направлений среди молодежи и уверенных пользователей интернета. Виды виртуальной деятельности разнообразны, каждый, желающий сможет найти себе занятие по душе.

Большое количество площадок, которые обещают легкий и высокий доход без вложений, без профессиональных знаний и без специальных навыков. Многие площадки можно использовать только в качестве дополнительного дохода. Преимущество подобных площадок заключается в том, что занятость на них всего от пары минут до пары часов. В качестве примера, посмотрите заработок на сервисе rucaptcha.

Сегодня рассмотрим подробно заработок на вводе капчи. Сайтов, предлагающих попробовать себя на данном виде деятельности во всемирной паутине не мало. Наше внимание привлек сайт для заработка на капче kolotibablo. Он существует с 2007 года, за это время сервис завоевал доверие пользователей. Площадка специализируется на разгадывании и вводе капчи.

Регистрация в Kolotibablo

Чтобы начать зарабатывать, необходимо быть зарегистрированным пользователем на официальном сайте kolotibablo com. Вся процедура очень проста и с ней легко правится даже новичок. На главной странице официального сайта кликните по надписи «вход», затем кликните по кнопке «регистрация».

Для регистрации вам потребуется действующая электронная почта. В разделе регистрация укажите свой адрес, действующей электронной почты. Придумывайте сложный, надежный пароль. Далее вводите капчу. После успешного ее ввода, вы получите оповещение о регистрации. Чтобы подтвердить свои действия на сайте, перейдите в свой электронный почтовый ящик. Найдите письмо от сервиса, в нем будет содержаться ссылка, по которой необходимо перейти, чтобы подтвердить активность своего электронного почтового адреса.

Чтобы проверить доступ в личный кабинет, авторизуйтесь на площадке по своему логину и паролю. Действующая электронная почта необходима для того, чтобы восстановить пароль, если его забудете.

Как начать зарабатывать на Kolotibablo

Давайте разбираться на площадке колотибабло как работать. Обращаем ваше внимание, сайт колотибабло отличается от своих аналогов тем, что сразу после регистрации начать в полную силу использовать все возможности сервиса не получится. Требуются предварительные манипуляции с техникой. Изначально необходимо правильно настроить свой компьютер, для этого необходимо:

  • Установить сертификат;
  • Установить плагин;
  • Настроить профиль.

При посещении сайта после регистрации на главной странице для новичков будет опубликована информация, а именно инструкция, что необходимо сделать для начала работы с капчами. Обратите внимание на два пункта, если напротив стоят красные крестики, то ситуацию будем исправлять. Если стоят галочки, значит делать ничего не надо.

Чтобы установить сертификат, просто кликните на надпись «скачать сертификат». Разработчики приложили инструкцию для скачивания и установки. Скачиваете файл, подтверждаете своё действие, кликаете по кнопке «открыть» файл. Установка файла происходит автоматически, при ручной установке, рекомендуем воспользоваться инструкцией. После установки, следует перезагрузить компьютер.

Следующий шаг, установка плагин на ваш браузер в компьютере. Выбираете плагин под свою операционную систему и свой браузер. Изначально стоит проверить, а может в вашем браузере уже уставлен плагин.

В личном кабинете на колотибабло необходимо настроить профиль. Заполните личные данные своё имя и фамилию, дату рождения, уточните, какие иностранные языки знаете и можете на них печатать. Писать все подряд языки не стоит, от указанной информации зависит задания на каких языках вам будут приходить. Обязательно кликните «сохранить профиль».

При желании можно загрузить фотографию профиля, никто не будет проверять картинка установлена или реальная фотография.

А вот для вывода средств надо установить пин-код, состоящий из 4 цифр. Код лучше всего записать, чтобы не забыть, иначе не сможете вывести заработанные деньги.

Заработок на колотибабло строится на выполнении заданий:

  • Ввод капчи;
  • Перевод фраз с английского на русский язык;
  • Проверка скриншотов по выполнению заданий другими пользователями;
  • Ставить лайки;
  • Искать картинки в интернете и скрывать их маской;
  • Решение различных нестандартных капч

Сколько можно заработать в Колотибабло

Валюта сайта – доллар США. Больших денег здесь не заработать. Например, за разгаданную одну тысячу картинок в среднем получите около 50 центов. Если хотите увеличить свой доход, то стоит обратить внимание на решение рекапчи. Они оцениваются до 1.5 доллара. Итоговая сумма будет зависеть от вашей скорости выполнения задания.

Набравшись опыта и проводя за компьютером около 6 часов в день, можно заработать от 2 до 5 долларов. Среднемесячный доход опытных пользователей составляет 200 долларов.

Как вывести заработанные деньги из Kolotibablo

Вывести заработанные деньги можно вывести на электронный счет одной из нижеперечисленных платежной системы:

  • Money. Вывод с 0,5 USD, задержек не бывает. Самый выгодный вариант для вывода;
  • Вывод от 2 до 48 часов. Минимальная сумма постоянно изменяется, но начинается с 10 долларов.
  • Internal Transfer и AdvCash – низкий минимальный порог, но время длинное.
  • Litecoins и Ethereum.

Kolotibablo отзывы — можно ли заработать?

О сайте kolotibablo отзывы в основном положительные. Сервис действительно выплачивает ваши заработанные деньги. Полностью перейти на данный ресурс нельзя, а вот дополнительно использовать можно. Новичкам стоит также присмотреть альтернативные способы, например, заработок на разгадывание капчи в 2captcha.

Заключение

Вопрос о сервисе kolotibablo как здесь обманывают, ложный. Сайт действительно заслуживает вашего внимания. Источник дополнительного дохода стоящий, не требует никаких финансовых вложений и профессионального образования.

Создание ключей reCAPTCHA | reCAPTCHA Enterprise | Google Cloud

На этой странице объясняется, как создать ключи reCAPTCHA, также известные как ключи сайта, для проверять действия пользователей на ваших веб-страницах и в мобильных приложениях.

Ключи сайта

reCAPTCHA представляют, как reCAPTCHA Enterprise настроен для сайта или приложение. Конфигурация включает важные параметры, например, показывать ли CAPTCHA проблемы. Ключи сайта reCAPTCHA отличаются от Ключи API.

Прежде чем начать

  1. Выберите лучший метод настройки reCAPTCHA Enterprise в вашей среде и завершите настройку.

  2. Выберите соответствующий тип ключа.

  3. Доступны ключи сайта reCAPTCHA для мобильных приложений (мобильные ключи) после проверки безопасности. Свяжитесь с нашим отдел продаж для обслуживания вашего сайт к этой функции.

Создание ключа сайта

Нет ограничений на количество ключей reCAPTCHA, которые вы можете создать для проект. Лучше всего создать один ключ reCAPTCHA для каждого веб-сайта или мобильного приложения.

Создайте отдельные ключи сайтов для постановки и производственная среда.В противном случае вы рискуете загрязнить риск reCAPTCHA. анализ с данными из вашей тестовой среды.

Самый простой способ создать ключ сайта — через Cloud Console. В качестве альтернативы вы можете использовать reCAPTCHA Enterprise API или gcloud инструмент командной строки.

Консоль

  1. В облачной консоли перейдите на страницу reCAPTCHA Enterprise .

    Перейти на reCAPTCHA Enterprise

  2. Убедитесь, что имя вашего проекта отображается в селекторе ресурсов в верхней части страницы.

    Если вы не видите название своего проекта, щелкните селектор ресурсов, затем выберите свой проект.

  3. Щелкните Создать ключ .

  4. В поле Отображаемое имя введите отображаемое имя для ключа.
  5. Создайте ключ сайта для веб-сайта или мобильной платформы. Для получения инструкций разверните раздел, соответствующий вашей платформе.
    Создание ключей сайтов для сайтов

    Вы можете создать сайт с флажками и оценками ключи для сайтов.

    1. В раскрывающемся меню Выберите тип платформы выберите Сайт .

      Появится раздел Список доменов .

    2. Введите доменное имя для вашего сайта:

      1. В разделе Список доменов щелкните Добавить домен .

      2. В поле Domain введите имя вашего домена.

      3. Необязательно: Чтобы добавить дополнительный домен, щелкните Добавить домен и введите имя другого домена в поле Domain .Ты можешь добавить до 250 доменов.

        Для веб-сайтов ключ сайта reCAPTCHA уникален для доменов и поддомены, которые вы укажете. Вы можете указать более одного домен, если вы обслуживаете свой веб-сайт с нескольких доменов. Если указать домен (например, examplepetstore.com ), вам не нужно указывать его поддомены (например, subdomain.examplepetstore.com ).

    3. Чтобы защитить ключ сайта reCAPTCHA для вашего домена и субдоменов, убедитесь, что что Проверить домены выбран.

      Если вы не выберете эту опцию, это создаст угрозу безопасности, потому что ваш Ключ reCAPTCHA может быть доступен и использован кем угодно, так как на сайте нет ограничений.

    4. В раскрывающемся меню Тип интеграции выберите соответствующий тип ключа.

    5. В зависимости от выбранного типа интеграции выполните соответствующее действие:
      • Если вы выбрали подсчет баллов , для вашего пользователям (рекомендуется) вариант , вы можете дополнительно разрешить этому ключу работать с ускоренными мобильными страницами (AMP).
      • Если вы установили флажок («Я не робот») с оценкой выберите соответствующий вариант Challenge security .

        Параметр безопасности вызова контролирует вероятность того, что пользователь запрашивается вторичный вызов, в котором пользователям предлагается выбрать изображения на основе определенной категории (например, выберите изображения с мотоцикл или лестница).

        Если вы хотите, чтобы лучшая защита от мошенничества, выберите Более высокая сложность (более безопасный против ботов) .

        Если вы выберете Самая легкая сложность задачи , пользователи будут меньше скорее всего, будет вызван визуальным вызовом.

    6. Щелкните Создать ключ .

    Вновь созданный ключ указан на странице reCAPTCHA keys .

    Создание ключей сайта для мобильных приложений
    Примечание: ключей сайта reCAPTCHA для мобильных приложений (мобильные ключи) доступны после проверки безопасности.Свяжитесь с нашим отдел продаж, чтобы подключить ваш сайт к этой функции.

    Вы можете создать сайт только на основе оценок ключи для мобильных приложений.

    1. В раскрывающемся меню Выберите тип платформы выберите Приложение для Android или Приложение для iOS .
    2. В зависимости от выбранной платформы введите пакеты Android или iOS. идентификаторы пакетов.

      Если вы выбрали Android-приложение , сделайте следующее:

      1. В разделе списка пакетов Android щелкните Добавить Android посылка .

      2. В поле Android package введите имя вашего Android упаковка.

      3. Необязательно: чтобы добавить дополнительный пакет, щелкните Добавить Android пакет и введите имя другого пакета Android в Пакет Android поле.

      Если вы выбрали приложение iOS , выполните следующие действия:

      1. В разделе списка идентификаторов пакетов iOS щелкните Добавить идентификатор пакета iOS .

      2. В поле Bundle ID введите имя вашего пакета iOS. Я БЫ.

      3. Необязательно: чтобы добавить дополнительный идентификатор пакета, нажмите Добавить идентификатор пакета iOS и введите имя своего идентификатора пакета iOS в поле Bundle ID .

      Для мобильных приложений reCAPTCHA ключ сайта уникален для указанных имен пакетов (например, com.google.recaptcha.test ).

    3. Нажмите Создать ключ .

    Вновь созданный ключ указан на странице reCAPTCHA keys .

ЛИНИЯ ОТДЫХА И CMD

Справочную информацию по API о типах ключей и типах интеграции см. см. ключ и тип интеграции.

Прежде чем использовать какие-либо данные запроса ниже, сделайте следующие замены:

  • PROJECT_ID : идентификатор вашего проекта Google Cloud
  • DISPLAY_NAME : отображаемое имя клавиши
  • ДОМЕНА (только для веб-сайтов): домены или поддомены веб-сайтов, которым разрешено использовать ключ.Укажите несколько домены в виде списка, разделенного запятыми. Примечание: Ключ сайта reCAPTCHA уникален для доменов и поддомены, которые вы укажете. Вы можете указать более одного домена, если вы обслуживайте ваш сайт с нескольких доменов. Если вы укажете домен (например, examplepetstore.com ), поддомены указывать не нужно (например, subdomain.examplepetstore.com ).
  • TYPE_OF_INTEGRATION (только для веб-сайтов): SCORE или CHECKBOX .
  • PACKAGE_NAMES (только для приложений Android): имена пакетов Android приложений, которым разрешено использовать ключ. Укажите несколько имена пакетов в виде списка, разделенного запятыми.
  • BUNDLE_IDs (только для приложений iOS): идентификаторы пакетов iOS приложений, которым разрешено использовать ключ. Укажите несколько идентификаторы пакетов в виде списка, разделенного запятыми.

Метод HTTP и URL:

 POST https://recaptchaenterprise.googleapis.com/v1/projects/  PROJECT_ID  / keys

Тело запроса JSON:


  Для создания ключей для сайтов: 

{
  "displayName": " DISPLAY_NAME ",
  "webSettings": {
    "allowedDomains": " ДОМЕНА ",
    "integrationType": " TYPE_OF_INTEGRATION "
  }
}

  Для создания ключей для приложений Android: 

{
  "displayName": " DISPLAY_NAME ",
  "androidSettings": {
  "allowedPackageNames": " PACKAGE_NAMES "
  }
}

  Для создания ключей для приложений iOS: 

{
  "displayName": " DISPLAY_NAME ",
  "iosSettings": {
   "allowedBundleIds": " BUNDLE_IDs "

  }
}

Чтобы отправить запрос, выберите один из следующих вариантов:

локон
Примечание: Убедитесь, что вы установили GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS переменную среды в путь к файлу закрытого ключа вашей учетной записи службы.

Сохраните тело запроса в файле с именем request.json , и выполните следующую команду:

 curl -X POST \ 
 -H "Авторизация: носитель" $ (gcloud auth application-default print-access-token) \ 
 -H "Content-Type: application / json; charset = utf-8" \ 
 -d @ request.json \ 
 https://recaptchaenterprise.googleapis.com/v1/projects/  PROJECT_ID  / keys
PowerShell
Примечание: Убедитесь, что вы установили GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS переменную среды в путь к файлу закрытого ключа вашей учетной записи службы.

Сохраните тело запроса в файле с именем request.json , и выполните следующую команду:

 $ cred = gcloud auth application-default print-access-token 
 $ headers = @ {"Authorization" = "Bearer $ cred"} 
 Invoke-WebRequest `
 -Method POST` 
 -Headers $ headers `
 -ContentType: "application / json; charset = utf-8" `
 -InFile запрос.json `
 -Uri" https://recaptchaenterprise.googleapis.com/v1/projects/  PROJECT_ID  / keys "| Select-Object -Expand Content

Вы должны получить ответ JSON, подобный следующему:

{
  "имя": "проекты /  идентификатор проекта  / ключи / 6Ldqgs0UAAAAAIn4k7YxEB-LwEh5S9-Gv6IIWB8m",
  "displayName": " DISPLAY_NAME ",
  "webSettings": {
    "allowAllDomains": ложь,
    "allowedDomains": [
        ДОМЕНА 
    ],
    "allowAmpTraffic": ложь,
    "integrationType": "SCORE",
    "challengeSecurityPreference": "CHALLENGE_SECURITY_PREFERENCE_UNSPECIFIED"
  }
}

gcloud

Используйте ключи gcloud alpha recaptcha для создания команда, как показано в следующих примерах:

  • Чтобы создать ключи для веб-сайтов, используйте следующую команду:

    gcloud alpha ключи recaptcha создать \
  --web \
  --display-name =  ИМЯ ДИСПЛЕЯ  \
  --integration-type =  INTEGRATION_TYPE  \
  --domains =  ДОМЕНА

    Укажите следующие значения:

  • Чтобы создать ключи для приложений Android, используйте следующую команду:

    gcloud alpha ключи recaptcha создать \
  --android --package-names =  ИМЕНА ПАКЕТОВ  \
  --display-name =  ИМЯ ДИСПЛЕЯ

    Укажите следующие значения:

    • DISPLAY_NAME : имя клавиши.Обычно это название приложения.
    • ИМЕНА ПАКЕТОВ : имена пакетов Android приложений, которым разрешено используйте ключ. Укажите несколько имен пакетов в виде списка, разделенного запятыми.

  • Чтобы создать ключ для приложений iOS, используйте следующую команду:

    gcloud alpha ключи recaptcha создать \
  --ios --bundle-ids =  BUNDLE_IDS  \
  --display-name =  ИМЯ ДИСПЛЕЯ

    Укажите следующие значения:

    • DISPLAY_NAME : имя клавиши.Обычно это название приложения.
    • BUNDLE_IDS : идентификаторы пакетов iOS приложений, которым разрешено использовать ключ. Укажите несколько идентификаторов пакетов в виде списка, разделенного запятыми.

В следующем примере показан пример вывода создания ключа с помощью gcloud alpha recaptcha ключи создают команду .

  Создан [6Ld3howaAAAAAFYDMsLz2nWFXhsnmBjdrBra5_Bq].

Что дальше

CAPTCHA-решающий инструмент для регистрации учетной записи электронной почты в России помогает облегчить киберпреступность

Данчо Данчев

Насколько серьезно киберпреступники подвергаются воздействию CAPTCHA в 2013 году?

Больше не беспокоиться о том, чтобы «решить проблему» самостоятельно, благодаря рентабельному, эффективному и полностью рабочему процессу , передающего на аутсорсинг процесс решения CAPTCHA людям , тем самым позволяя киберпреступникам злоупотреблять любой конкретной веб-собственностью, как если бы действия выполняли несколько человек.

В этом посте я расскажу об инструменте регистрации учетных записей электронной почты с автоматическим разгадыванием капчи (на русском языке), который подрывает доверие к основным поставщикам бесплатных услуг электронной почты в России, позволяя киберпреступникам регистрировать десятки тысяч поддельных учетных записей электронной почты.

Подробнее:

Первоначально доступный в Интернете с августа 2011 года, этот инструмент остается одним из самых популярных самодельных инструментов автоматического решения CAPTCHA для злоупотреблений со стороны крупных российских поставщиков электронной почты / услуг, таких как @mail.ru, @ list.ru, @ bk.ru, @ inbox.ru, @ qip.ru, @ pochta.ru, @ fromru.com, @ front.ru, @ hotbox.ru, @ hotmail.ru, @krovatka. su, @ land.ru, @ mail15.com, @ mail333.com, @ newmail.ru, @ nightmail.ru, @ nm.ru, @ pisem.net, @ pochtamt.ru, @ pop3.ru, @rbcmail. ru, @ smtp.ru, @ 5ballov.ru, @ aeterna.ru, @ ziza.ru, @ memori.ru, @ photofile.ru, @ fotoplenka.ru, @ pochta.com, спасибо за постоянные обновления, выпускаемые от имени разработчика.

Примеры скриншотов работающего инструмента DIY:

Некоторые из его функций включают:

[+] Многопоточные почтовые ящики для чеков
[+] Работа через HTTP / HTTPs / Socks4 / Socks4a / Socks5 Proxy Services (частный логин / пароль и общедоступный)
[+] Решение CAPTCHA — руководство по услугам
[+] Хранит статистику из сервисов решения CAPTCHA
[+] Расширенный генератор логинов (по фамилии / имени / из логинов базы данных / по слогам до настройки генерации)
[+] Счетчик ошибок и настраиваемая автоматическая остановка при достижении лимита ошибок регистрации
[+] Большая база мужских / женских имен для автозаполнения данных
[+] Для автоматического выбора другого логина перед вводом CAPTCHA, если текущий занят (как настроено)
[+] Все учетные записи легко просматривать и редактировать список в базе данных, где вы можете хранить в стандартных списках
[+] Можно предварительно редактировать сгенерированные логины и данные учетной записи
[+] Пользовательское сохранение списка (выбор разделителя / выходных данных)
[+] Настраиваемая загрузка внешних файлов из списка учетных записей в регистр
[+] Пользовательские уведомления о статусе регистрации
[ +] Многопоточная загрузка писем зарегистрированных почтовых ящиков
[+] Пользовательские звуковые эффекты для события (можно отключить)
[+] Для загрузки списков прокси-серверов с заранее заданным URL
[+ ] Обновить список прокси-серверов во время регистрации курса
[+] Можно зарегистрироваться через ДИНАМИЧЕСКИЙ IP
[+] Опция сортировки / смешивания списка учетных записей
[+] Проверка счетов ПОЧТА.Работа RU / QIP.RU через WEB-интерфейс

Что будет делать киберпреступник со всеми этими автоматически регистрируемыми поддельными учетными записями? Он либо монетизирует их, предлагая учетные записи для продажи, либо начнет напрямую рассылать спам через них, пытаясь воспользоваться проверенным с помощью DomainKeys характером услуг, где это применимо, либо использует их для регистрации сотен потенциально мошеннических или вредоносных доменов .

Благодаря недавно представленной поддержке MySQL функции этого инструмента успешно отличают его от остальных инструментов автоматической регистрации учетных записей электронной почты, доступных в Интернете, при этом инструмент продолжает занимать высокую долю рынка, согласно нашим наблюдениям за его развитием последние пару лет.

Вы можете узнать больше о Данчо Данчеве в его профиле LinkedIn . Вы также можете подписаться на в Twitter .

Об авторе

Персонал блога

Блог Webroot предлагает экспертную информацию и анализ последних тенденций в области кибербезопасности. Независимо от того, являетесь ли вы домашним или корпоративным пользователем, мы стремимся предоставить вам информацию и знания, необходимые для того, чтобы опережать сегодняшние киберугрозы.

УСЛУГИ АВТОМАТИЧЕСКОГО ВХОДА GOOGLE CAPTCHA АНТИКАПЧА И RUCAPTCHA