Разработать системы автоматического решения reCAPTCHA v2

Техническое задание на разработку системы автоматического решения reCAPTCHA v2

1. Цели и задачи:

Основная цель: Разработать систему, способную автоматически обходить reCAPTCHA v2 (как текстовые, так и графические капчи) для использования в качестве инструмента обучения и анализа.

Задачи:

Сбор данных: Автоматизированно собирать большое количество изображений reCAPTCHA v2 и соответствующих меток (правильных ответов) для создания обучающих выборок.

Разработка модели: Создать модель машинного обучения, способную распознавать и решать reCAPTCHA v2.

Интеграция: Разработать интерфейс для интеграции решения в веб-браузер или другое программное обеспечение.

Тестирование и оценка: Проводить систематическое тестирование модели и системы в целом для оценки её эффективности.

Гибкость и масштабируемость: Обеспечить возможность адаптации системы к изменениям в алгоритмах reCAPTCHA v2 и возможность масштабирования решения.

2. Требования к системе:

Функциональные требования:

Автоматическое распознавание reCAPTCHA v2: Система должна уметь автоматически определять наличие капчи reCAPTCHA v2 на веб-странице.

Решение текстовых капч: Система должна уметь распознавать и правильно вводить текстовые капчи (если они есть).

Решение графических капч: Система должна уметь распознавать объекты на изображениях и правильно выбирать их в соответствии с заданным описанием.

Интеграция с браузером: Система должна иметь возможность интеграции с браузером (например, через расширение) для автоматического решения капч на посещаемых веб-страницах.

API для интеграции: Предоставить API для интеграции решения в сторонние приложения.

Возможность ручной проверки: Предоставить возможность пользователю вручную проверить или исправить ответ капчи в случае неудачи автоматического решения.

Сбор статистики: Система должна собирать статистику об успешных и неудачных решениях, а также о времени, затраченном на решение.

Нефункциональные требования:

Производительность: Система должна работать быстро и эффективно, не замедляя работу браузера или других приложений.

Надежность: Система должна быть надежной и стабильной, минимизируя количество сбоев и ошибок.

Масштабируемость: Система должна быть способна обрабатывать большое количество капч и масштабироваться при необходимости.

Безопасность: Система не должна передавать пользовательские данные третьим лицам.

Модульность: Система должна быть модульной, чтобы упростить ее разработку, тестирование и поддержку.

Документация: Необходимо предоставить подробную документацию по архитектуре системы, API и процессу обучения модели.

3. Этапы разработки:

Исследование и планирование:

Анализ существующих решений и методов обхода reCAPTCHA v2.

Выбор архитектуры системы, методов обучения и используемых технологий.

Составление детального плана разработки.

Сбор данных:

Разработка автоматизированного скрипта для сбора изображений reCAPTCHA v2 и их меток.

Очистка и подготовка данных для обучения.

Разработка модели машинного обучения:

Выбор подходящей архитектуры нейронной сети.

Обучение модели на собранных данных.

Настройка гиперпараметров модели для достижения наилучших результатов.

Разработка интерфейса:

Разработка веб-расширения для браузера или API для интеграции с другими приложениями.

Реализация пользовательского интерфейса для ручной проверки и настройки.

Тестирование и оценка:

Проведение систематического тестирования системы в различных условиях.

Оценка точности и скорости решения капч.

Анализ ошибок и внесение необходимых корректировок.

Документирование и сопровождение:

Подготовка полной технической документации.

Поддержка и обновление системы при необходимости.

4. Технологии:

Язык программирования: Python

Фреймворки: TensorFlow или PyTorch

Библиотеки: OpenCV, Selenium, Requests

Другие: Возможно использование облачных сервисов для обучения и хранения данных.

5. Критерии оценки:

Точность решения: Процент правильно решенных капч.

Скорость решения: Время, затраченное на решение одной капчи.

Надежность: Стабильность работы системы.