物联网（IoT）设备如何应对验证码？探讨无头浏览器与协议级解决方案

1. 引言

近年来，随着互联网技术的快速发展和自动化需求的不断增加，验证码（CAPTCHA）技术已成为防止恶意自动访问的主要手段之一。验证码全称为"完全自动化的公共图灵测试以区分计算机和人类"，其设计目的是通过复杂的人机交互过程，防止机器人程序的非法入侵或数据抓取。在物联网（IoT）领域，传统上设备之间的接入和认证通常是基于专用通信协议进行，例如 MQTT、CoAP 等；然而，在一些涉及设备管理后台、第三方数据获取或设备用户配置的场景中，验证码问题不可避免地出现，给自动化操作带来了巨大挑战。

本文旨在探讨物联网设备在应对验证码问题时所采用的两大主流解决方案，即基于无头浏览器的方案和协议级解决方案。文章中将详细介绍两种方案的基本原理、实现方法、代码示例以及应用场景，特别是以 EzCaptcha 验证码破解服务为例，提供相关调用流程和代码示例，供初级开发者参考和学习。本文由EzCaptcha团队提供内容支持，更多内容可访问EzCaptcha官网。

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2. 验证码类型与挑战

验证码技术自上世纪 90 年代出现以来，已经发展出多种多样的形式和组合方式。常见的验证码类型主要包括：

• 文本验证码：利用畸形字体、颜色干扰、背景噪点等手段混淆字符，使计算机难以识别。
• 图形验证码：通过点击、滑动、拼图等多种方式验证用户身份，要求用户进行交互操作。
• 滑动验证码：要求用户拖动滑块至指定位置以验证身份，这种验证码交互性强，但也增加了自动化绕过的难度。
• 组合验证码：例如图形验证码加短信验证、点选验证码加滑动验证等复合形式，通过叠加多重安全机制进一步提高破解难度。

对于自动化程序，尤其是物联网设备在管理后台或定时抓取网页时，验证码不仅会打断数据采集流程，同时也可能导致设备运行失败或数据错误。验证码的动态更新、复杂干扰因素以及人机交互特性，使得自动化绕过工作必须兼顾模拟真实用户的行为。

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3. 解决方案概览

为了应对验证码的各种挑战，目前主要有两大类解决方案：

1. 无头浏览器方案

   利用无头模式（Headless Mode）下的浏览器（例如 Headless Chrome 或 Playwright）进行全流程仿真操作，通过完整加载页面、执行 JavaScript 脚本、模拟鼠标键盘动作来完成验证码验证。这种方案的优点是高度还原真实用户的浏览器环境，因而更易绕过网站的自动化检测。此外，使用慢动作（slowMo）功能可以人为控制操作速度，降低触发验证码检测概率。同时，可结合 Playwright Stealth 插件，一举隐藏自动化特征，使得模拟操作更加符合真实用户行为。

2. 协议级解决方案

   该方案侧重于解决自动化请求在 TLS 握手和网络传输过程中所展现出的独特指纹。由于一些网站在检测请求时会对客户端的 TLS 指纹参数（例如协议版本、密码套件和扩展信息）进行比对，因此模拟真实浏览器的 TLS 指纹是绕过检测的关键步骤。借助如 curl_cffi 的 Python 库，可以灵活模拟主流浏览器（如 Chrome）的 TLS 指纹。在部分请求返回验证码挑战时，可进一步调用第三方验证码破解服务（例如 EzCaptcha）来完成验证码求解。

下表对比了两种方案的主要特点：

方案类别	优势	劣势
无头浏览器方案	模拟完整用户浏览器环境，操作灵活，适合复杂动态页面验证	消耗资源较多，对设备性能要求较高，配置和维护相对复杂
协议级解决方案	占用资源较少，适用于资源受限设备，易于集成到现有应用	仅能获得轻量级仿真效果，可能无法完全模拟页面动态交互

表 1：无头浏览器方案与协议级方案对比

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4. 无头浏览器方案详解

4.1 Headless Chrome 与 Playwright 实现

无头浏览器方案基于现代浏览器自动化技术，常用的工具包括：

• Headless Chrome：通过 Puppeteer 或 Selenium 等工具，实现浏览器自动化操作，并支持无头或有界面模式。其中，Puppeteer 提供了易于使用的 API，可以直接调用 Chromium 浏览器。
• Playwright：Playwright 除了支持无头和有头模式外，还提供了 Stealth 模块，可以覆盖部分防自动化检测的特征，使得浏览器操作更接近真实用户。

例如，使用 Playwright 时，开发者可以通过如下流程实现验证码绕过：

1. 初始化浏览器实例，设置 headless: false 或 headless: true（根据需求）以及 defaultViewport: null 防止视觉异常。
2. 通过 slowMo 参数慢速执行所有操作，使操作频率接近人工操作。
3. 注册 Playwright Stealth 插件，隐藏浏览器自动化标识，如 navigator.webdriver 属性等，从而降低被识别风险。

以下示例展示了使用 Playwright 结合 Stealth 插件的基本代码结构：

const playwright = require('playwright');  
const { addExtra } = require('playwright-extra');  
const StealthPlugin = require('playwright-extra-plugin-stealth');  
const playwrightExtra = addExtra(playwright.chromium);  
(async () => {  
  const browser = await playwrightExtra.launch({  
    headless: false,  
    defaultViewport: null,  
    slowMo: 50  
  });  
  const page = await browser.newPage();  
  await page.goto('https://example.com/login');  
  // 填写表单与验证码区域等操作  
  // ...  
  await browser.close();  
})();  

代码示例 1：使用 Playwright 与 Stealth 插件模拟真实浏览器操作

以上代码通过设定慢动作和禁用自动化检测，让验证码页面运行时基本模仿了真实用户的操作环境，从而提高验证码绕过成功率。

4.2 自动化操作与慢动作设置

由于自动化工具执行操作速度远超常人操作，因此在实际操作中会出现竞态条件（race condition），例如验证码加载与提交操作之间的时间间隔不足，导致验证码未能正常渲染。

解决这一问题的一个常用方法是使用 slowMo 参数，对所有浏览器动作进行统一延时控制，从而确保验证码组件能够完整加载，并且模拟的人机交互更加自然。

下图展示了无头浏览器模拟时，操作延时对比效果：

flowchart TD  
  A["启动浏览器并设定 slowMo 参数"] --> B["页面加载与验证码加载"]  
  B --> C["执行表单填写与验证码区域操作"]  
  C --> D["触发验证码验证流程"]  
  D --> END["验证通过，获取数据"]  

图 1：无头浏览器自动化操作流程

这种方式能够有效降低验证码识别失败的几率，并且使得整个自动化流程更加稳定和可靠。

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5. 协议级解决方案详解

当设备资源有限或者无需完整模拟浏览器环境时，协议级解决方案可以成为一种高效的选择。该方案主要关注网络请求过程中客户端所携带的 TLS 握手参数，通过仿真真实浏览器的 TLS 指纹（如协议版本、密码套件、扩展信息等）来绕过自动检测机制。

5.1 TLS 指纹的原理及其检测机制

在 TLS 握手过程中，客户端会发送一份 Client Hello 消息，其中包含多个关键参数，如：

• 协议版本
• 支持的密码套件列表
• 浏览器扩展信息（如 SNI、ALPN）

这些信息经过特定算法处理后，会生成一个唯一的 TLS 指纹。由于不同浏览器或自动化工具默认生成的 TLS 参数存在明显差异，服务器端可以通过比对预期的 TLS 指纹与实际请求中的指纹来判断请求是否来源于真实用户。

例如，通过 Wireshark 等工具捕捉不同客户端的 TLS 握手报文，可以明显看出，Chrome 浏览器与 Python 的 requests 库默认发送的 TLS 参数存在较大区别，因此服务器可以识别出自动化请求并触发验证码挑战。

5.2 使用 curl_cffi 模拟真实浏览器 TLS 指纹

为了解决上述问题，可以使用 curl_cffi 这一工具库，它基于 cURL-impersonate 开发，支持通过设置 impersonate 参数来模拟真实浏览器（如 Chrome）的 TLS 握手过程。

下面给出一个使用 curl_cffi 模拟 TLS 指纹的 Python 代码示例：

from curl_cffi import requests  

# 创建会话并设置请求头，模仿真实浏览器  
session = requests.Session()  
headers = {  
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36..."  
}  

# 通过设置 impersonate 参数模拟 Chrome 浏览器 TLS 指纹  
url = "https://target-site.com"  
response = session.get(url, headers=headers, impersonate="chrome")  
print(response.text)  

代码示例 2：使用 curl_cffi 模拟真实浏览器 TLS 指纹进行请求

如上代码所示，通过将 impersonate 参数设置为 "chrome"，curl_cffi 会在 TLS 握手阶段发送与 Chrome 浏览器几乎一致的参数，使得目标网站难以通过 TLS 层进行自动化请求检测。

不过，即使成功模拟了真实浏览器的 TLS 指纹，当请求异常（例如高请求频率或其他不符预期的行为）时，目标网站仍可能返回验证码挑战响应，此时就需要借助验证码破解服务来完成后续流程。

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6. EzCaptcha 验证码破解服务

6.1 EzCaptcha 的基本原理与注册流程

EzCaptcha 是一种基于云端的验证码求解服务，能够自动解决多种验证码类型，包括 reCAPTCHA、Akamai、hCaptcha 等。其主要工作原理是：

1. 客户端将验证码相关参数（如站点密钥、页面 URL、验证码脚本内容等）提交至 EzCaptcha 服务。
2. EzCaptcha 服务在接收到任务请求后，通过调用内部训练好的识别模型或人工求解方式获得验证码结果。
3. 客户端随后不断轮询或等待服务返回的验证码求解结果，并将该结果注入到目标网页的表单中完成验证。

对于开发者而言，使用 EzCaptcha 需要先在其平台注册账号，并获取 API 密钥，然后在代码中调用对应 API 完成验证码求解任务。这一流程不仅大大简化了验证码破解的复杂性，同时也为资源受限的物联网设备提供了一个轻量、可扩展的解决方案。

6.2 编程调用 EzCaptcha API 的示例

以下代码展示了如何在遇到验证码挑战时，调用 EzCaptcha 的 API 获取验证码求解结果，并最终将求解结果注入到表单中进行验证：

import base64  
from curl_cffi import requests  
import json  
import time  

def solve_captcha():  
    # 设置目标网页及验证码脚本的 URL  
    url = "https://target-site.com"  
    v3_url = "https://target-site.com/v3_script.js"  
    
    # EzCaptcha API 密钥  
    client_key = "your_ezcaptcha_api_key"  
    
    session = requests.Session()  
    headers = {  
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 ..."  
    }  
    
    # 第一次请求获取页面及 cookies  
    resp = session.get(url, headers=headers, impersonate="chrome124")  
    
    # 请求验证码脚本，获取验证码相关数据  
    resp2 = session.get(v3_url, headers=headers, impersonate="chrome124")  
    
    # 提取必要的 cookies  
    bm_sz = session.cookies.get('bm_sz', '')  
    abck = session.cookies.get('_abck', '')  
    
    # 将验证码脚本内容进行 Base64 编码  
    script_base64 = base64.b64encode(resp2.content).decode('utf-8')  
    
    # 构造 EzCaptcha 任务请求的 payload  
    payload = {  
        "clientKey": client_key,  
        "task": {  
            "type": "AkamaiWEBTaskProxyless",  
            "pageUrl": url,  
            "v3Url": v3_url,  
            "bmsz": bm_sz,  
            "abck": abck,  
            "ua": headers["User-Agent"],  
            "lang": "en-GB",  
            "script_base64": script_base64,  
            "index": 0,  
            "encodeData": ""  
        }  
    }  
    
    # 提交任务请求至 EzCaptcha 服务  
    ez_url = "https://sync.ez-captcha.com/createSyncTask"  
    response = session.post(ez_url, json=payload, verify=False)  
    result = json.loads(response.text)  
    
    # 从返回结果中提取验证码求解结果（sensor_data）  
    sensor_data = result.get("solution", {}).get("payload", "")  
    print("验证码求解结果:", sensor_data)  
    
    # 将sensor_data注入到目标请求中  
    for count in range(1, 9):  
        response_next = session.post(v3_url, headers=headers, json={'sensor_data': sensor_data},  
                                       verify=False, impersonate="chrome124")  
        ret_cookie = session.cookies.get('_abck', '')  
        print(f"第{count}次尝试后得到的 _abck cookie:", ret_cookie)  
        if ret_cookie and ret_cookie != "-1":  
            print("验证码验证成功，继续后续请求处理。")  
            break  
        time.sleep(1)  
    else:  
        print("验证码求解失败，超出最大重试次数。")  

if __name__ == "__main__":  
    solve_captcha()  

代码示例 3：结合 curl_cffi 使用 EzCaptcha 解决验证码挑战

上述代码展示了如何整合 TLS 模拟、验证码挑战检测和 EzCaptcha 求解步骤，在遇到验证码触发时自动完成验证码验证，提高自动化流程的鲁棒性和成功率。

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7. 物联网设备连接与认证过程中的验证码应对

7.1 物联网与验证码：应用场景分析

在物联网应用中，设备直接接入云平台（例如阿里云 IoT 平台）通常采用专用的通讯协议（如 MQTT）和认证机制（设备三元组、一型一密动态注册）进行身份验证，并不会直接涉及验证码验证。然而，在以下场景中，验证码问题依然存在：

1. 设备管理后台：当用户通过网页对设备进行配置、监控或管理时，常会遇到验证码验证，以防止恶意操控和自动化攻击。
2. 第三方数据采集：某些物联网设备需要从外部网站提取数据（例如环境监测、供应链管理等），外部网站可能会对请求进行验证码验证。
3. 远程设备调试与维护：在远程维护或调试过程中，设备可能会利用 Web 接口进行操作，此时验证码可能会成为安全验证的一环。

因此，物联网设备在与第三方网页服务交互时，必须采用上述无头浏览器或协议级解决方案来应对验证码挑战，确保数据采集、远程配置等自动化操作不受中断。

7.2 案例分析：从有验证码网站获取数据

假设某一物联网系统需要定时从支持验证码保护的网页上抓取设备运行数据，为此系统可采用以下综合方案：

1. 请求发送阶段

   • 通过使用 curl_cffi 模拟真实浏览器的 TLS 指纹，向目标网页发送初次请求，确保请求参数与主流浏览器一致，从而降低触发验证码的几率。

2. 验证码触发判断阶段

   • 如果检测到返回页面中含有验证码提示信息（例如"challenge"或特定验证码元素），则系统启动验证码破解流程。

3. 验证码破解阶段

   • 调用 EzCaptcha 服务，通过提交验证码相关参数和验证码脚本信息，轮询获取验证码求解结果，并将其注入到后续请求中进行验证。

4. 数据获取与处理阶段

   • 验证通过后，系统将返回的页面内容缓存，进一步进行数据解析和存储，完成整个数据抓取过程。

下图是整个物联网设备采用协议级解决方案结合 EzCaptcha 获取数据的流程图：

flowchart TD  
  A["(1) 物联网设备发送初次请求"] --> B["(2) 利用 curl_cffi 模拟 TLS 指纹"]  
  B --> C["(3) 检测返回响应中验证码挑战"]  
  C -- "未检测到验证码" --> F["(6) 直接获取数据"]  
  C -- "检测到验证码" --> D["(4) 调用 EzCaptcha 创建求解任务"]  
  D --> E["(5) 等待并注入验证码求解结果"]  
  E --> F  
  F --> END["(7) 数据获取成功"]  

图 2：物联网设备数据获取与验证码破解综合流程

这种综合方案能够在资源有限的设备上实现高效的数据抓取，同时保证在遇到验证码挑战时能够自动完成求解流程，从而保证业务连续性和数据准确性。

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8. 总结与建议

本文详细探讨了物联网设备在遇到验证码挑战时的两大主流解决方案：无头浏览器方案和协议级解决方案，以及如何结合 EzCaptcha 等验证码破解服务完成验证码验证流程。主要见解总结如下：

• 验证码作为一种防止自动化攻击的重要手段，其类型多样，给自动化程序带来重要挑战。
• 无头浏览器方案：利用 Headless Chrome 或 Playwright 等工具，能够全面模拟真实用户操作，通过 slowMo 及 Stealth 插件降低检测风险。
• 协议级方案：通过模拟 TLS 握手中的关键参数，采用 curl_cffi 模拟真实浏览器的 TLS 指纹来绕过检测，适合资源较为受限的场景。
• 验证码破解服务 EzCaptcha：作为一种云端验证码求解服务，通过 API 调用实现验证码结果的及时返回，辅助自动化流程继续运行。
• 对于物联网设备来说，验证码问题主要出现在管理后台或第三方数据采集场景中，而设备直接接入云平台通常不会触发验证码。

为帮助初级开发者在实际项目中应用上述技术，建议在实施过程中注意以下几点：

• 在选择方案时根据设备资源、场景要求和安全需求进行综合考量，避免单一解决方案带来的局限性。
• 对于无头浏览器方案，可通过 slowMo 参数和 Stealth 插件优化自动化操作效果，确保验证码组件稳定加载。
• 对于协议级解决方案，要详细分析 TLS 握手过程中各个参数的设置，确保模拟数据与真实浏览器保持一致。
• 在调用验证码破解服务时，需注意合理控制 API 调用频率和错误重试机制，确保验证码求解结果能够及时返回并有效注入。
• 综合应用时，应建立完善的日志和数据监控机制，及时发现异常并调整策略，保障整个系统的稳定性和安全性。

下表归纳了本文各方案的优缺点及适用场景：

应用方案	优点	缺点	适用场景
无头浏览器方案	完全模拟真实用户操作，适应动态页面环境	资源消耗大，维护复杂	设备管理后台、调试、数据采集
协议级解决方案	资源占用低，集成简单	仅涵盖请求层面仿真，难以处理复杂交互	数据抓取、第三方网页服务访问
EzCaptcha 破解服务	自动求解验证码，降低人工干预	需支付服务费用，对部分复杂验证码识别率不稳定	遇到验证码挑战时辅助保障数据流畅

表 2：各种验证码应对方案对比总结

综上所述，在物联网应用环境中，应对验证码挑战既是自动化技术的重要组成部分，也是确保系统稳定、安全运行的关键步骤。根据实际应用场景，开发者可灵活选择无头浏览器与协议级方案的组合方式，并借助验证码破解服务实现自动化流程不中断。我们希望本文能为初级开发者提供详尽的技术指导和实践参考，同时也期待未来更多创新技术助力物联网领域的安全高效发展。