使用EzCaptcha轻松绕过TLS检测的完整指南1. 引言在如今不断进化的网站防护体系中，自动化测试与爬虫常面临两大

1. 引言

在如今不断进化的网站防护体系中，自动化测试与爬虫常面临两大主要难题：首先是基于TLS握手数据生成的TLS指纹检测，用于识别非正常客户端；其次，当流量被怀疑为自动化时，往往会触发验证码（如reCAPTCHA、Akamai等）的挑战以进一步验证用户身份。本文旨在为初级开发者提供一套技术实现指南，介绍如何利用自动化验证码服务EzCaptcha来解决验证码挑战，并结合模拟真实浏览器TLS指纹的技术，从而在绕过TLS检测的同时，确保自动化流程的继续运行。

2. TLS指纹检测基础

TLS指纹是指在建立HTTPS连接时，客户端在TLS握手阶段发送的Client Hello消息中包含的加密套件、扩展信息和其他参数的特征参数。由于不同浏览器、操作系统和设备所支持的加密算法各有差异，网站防护系统可以通过对这些特征的哈希处理生成一个“指纹”，用以验证访问请求是否来自正常用户。

例如，当一个自动化工具使用默认的请求库时，其发送的TLS握手信息可能与真实浏览器大相径庭，导致被检测到并被进一步触发验证码挑战或直接封禁。为了绕过这一检测机制，模拟真实浏览器的TLS指纹便成为了关键步骤之一。

3. 模拟浏览器TLS指纹技术

为避免被TLS检测识别，自动化工具需要模拟真实浏览器发起TLS握手的参数。常用的方法有以下两种：

使用具有模拟功能的网络请求库 例如，Python的curl_cffi库支持通过impersonate参数模拟Chrome或Edge等主流浏览器的TLS指纹，从而使请求在TLS握手阶段发送与真实浏览器一致的信息。

安装方法：
```
pip install curl_cffi
```

示例代码片段：

from curl_cffi import requests  session = requests.Session()  url = "https://目标网站.com"  headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 ..."}  # 使用 impersonate 参数模拟 chrome124 浏览器的TLS指纹  response = session.get(url, headers=headers, impersonate="chrome124", verify=False)

这种方法可以较好地隐藏自动化工具的真实身份，提高绕过TLS指纹检测的成功率。

利用浏览器自动化工具（如Selenium） 通过启动真实浏览器，如Chrome或Edge，自动化脚本自然会生成真实的TLS握手信息。然而，这种方法一般资源占用较大，并且配置代理或修改TLS参数较为复杂。

通过以上方法，可以保证自动化请求在TLS握手阶段产生与正常用户一致的指纹，从而降低被检测的风险。

4. EzCaptcha简介与API集成

4.1 EzCaptcha简介

EzCaptcha是一款专注于自动化验证码求解的服务平台，利用先进的机器学习、OCR以及人工求解相结合的技术，支持多种验证码类型，如reCAPTCHA v2/v3、Akamai验证码、FunCaptcha等。其主要优势包括：

高准确率：部分技术实现准确率可达99%
灵活的API接口：便于用户集成到各种自动化脚本中
高可用性：设计上支持高并发请求，确保在高流量情况下依然稳定运行

4.2 EzCaptcha API集成步骤

使用EzCaptcha的自动求解能力主要包括以下几个步骤：

准备请求参数 需要从目标页面获取相关参数，包括目标页面URL、v3脚本URL、最新的bm_sz和_abck cookie值、用户代理（User-Agent）、语言、以及验证码相关的JavaScript脚本Base64编码值。

创建任务请求 通过调用EzCaptcha提供的同步任务创建API：

POST https://sync.ez-captcha.com/createSyncTask

请求体示例（JSON格式）：

{  
    "clientKey": "YourClientKey",  
    "task": {  
        "type": "AkamaiWEBTaskProxyless",  
        "pageUrl": "目标网站URL",  
        "v3Url": "动态获取的v3脚本URL",  
        "bmsz": "最新的bm_sz值",  
        "abck": "最新的_abck值",  
        "ua": "Chrome的User-Agent",  
        "lang": "en-GB",  
        "script_base64": "验证码JS脚本的Base64编码（首次请求）",  
        "index": 0,  
        "encodeData": ""  
    }  
}

该请求会返回payload和encodedata，其中payload即为后续需要发送的sensor_data。

任务结果处理 在获得返回结果后，根据其中的payload数据进行后续传递，并对验证码进行验证。若遇到验证码求解失败的情况，系统设计了重试机制（最多可重试至八次）进行应急处理.

4.3 EzCaptcha API调用示例代码

下面展示一段基于Python以及curl_cffi库的示例代码（部分内容基于Akamai文档示例改编），用于说明如何调用EzCaptcha接口求解验证码，并继续后续请求处理：

import base64  
from curl_cffi import requests  
import json  
import time  

def solve_captcha():  
    # 目标页面与v3脚本URL  
    url = "https://目标网站.com"  
    v3_url = "https://目标网站.com/v3_script.js"  
    user_agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/135.0.0.0 Safari/537.36"  
    client_key = "YourClientKey"  
    proxies = {}  # 可根据需要配置代理  

    # 设置请求头  
    headers = {  
        "User-Agent": user_agent,  
        "Accept-Language": "en-GB,en;q=0.9"  
    }  

    try:  
        session = requests.Session()  
        # 模拟真实浏览器TLS指纹，使用 impersonate 模式  
        resp1 = session.get(url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False, impersonate="chrome124")  
        # 请求v3脚本，获取验证码JavaScript文件  
        resp2 = session.get(v3_url, headers=headers, proxies=proxies, verify=False, impersonate="chrome124")  
        # 从响应中提取cookies  
        bm_sz_cookie = session.cookies.get('bm_sz', '')  
        abck_cookie = session.cookies.get('_abck', '')  
        # Base64编码v3脚本内容（仅在第一次请求时提供）  
        script_base64 = base64.b64encode(resp2.content).decode('utf-8')  

        # 构造EzCaptcha任务请求payload  
        payload = {  
            "clientKey": client_key,  
            "task": {  
                "type": "AkamaiWEBTaskProxyless",  
                "pageUrl": url,  
                "v3Url": v3_url,  
                "bmsz": bm_sz_cookie,  
                "abck": abck_cookie,  
                "ua": user_agent,  
                "lang": "en-GB",  
                "script_base64": script_base64,  
                "index": 0,  
                "encodeData": ""  
            }  
        }  

        # 发送任务请求  
        ez_url = "https://sync.ez-captcha.com/createSyncTask"  
        response = session.post(ez_url, json=payload, proxies=proxies, verify=False, timeout=10)  
        result = json.loads(response.text)  
        solution = result.get("solution", {})  
        encodedata = solution.get("encodedata", "")  
        sensor_data = solution.get("payload", "")  
        print("验证码求解结果:", sensor_data)  

        # 若需要发送后续请求传递sensor_data，则在此处调用相关逻辑，重试机制可根据需求实施  
        for count in range(1, 9):  
            # 调用v3接口发送sensor_data，实现验证码验证后的后续操作  
            response_next = session.post(v3_url, headers=headers, json={'sensor_data': sensor_data},  
                                         proxies=proxies, 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)  

            # 此处根据业务逻辑判断是否验证码已经解决  
            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。")  
    except Exception as e:  
        print("请求出错:", e)  

if __name__ == "__main__":  
    solve_captcha()

该代码示例中，我们使用了curl_cffi库模拟真实的Chrome浏览器TLS指纹，调用EzCaptcha API创建验证码求解任务，并通过重试机制检查验证码验证结果的有效性。

5. 综合示例：绕过TLS检测与验证码挑战

在实际应用中，目标网站可能同时采用TLS指纹检测和验证码防护来阻止自动化工具。下面提供一个综合流程图，展示如何将上述技术结合到一起，实现完整的绕过流程。

5.1 综合流程图

下面的流程图描述了整个绕过过程：从初始请求、TLS指纹模拟、验证码触发、到调用EzCaptcha接口并验证响应，最后提交正常请求。

flowchart TD  
    A["启动自动化请求"]  
    B["使用curl_cffi模拟Chrome TLS指纹"]  
    C["发送初始请求至目标网站"]  
    D["检测响应是否包含验证码触发"]  
    E["如果验证码出现，调用EzCaptcha API创建任务"]  
    F["接收EzCaptcha返回的验证码解决结果"]  
    G["提交验证码答案，获取更新的cookie"]  
    H["正常访问目标页面"]  
    A --> B  
    B --> C  
    C --> D  
    D -- "有验证码" --> E  
    D -- "无验证码" --> H  
    E --> F  
    F --> G  
    G --> H  
    H --> END["结束"]

图 1：绕过TLS检测与验证码挑战的综合流程图

5.2 综合示例说明

步骤1-3：脚本启动后，利用curl_cffi模拟真实浏览器的TLS指纹发送请求，确保TLS握手信息与正常浏览器一致，从而通过初步检测。
步骤4：当目标网站因异常流量触发验证码时，系统检测到验证码页面。
步骤5-7：调用EzCaptcha接口创建任务，等待自动求解，返回的验证码答案（payload）通过后续请求传递，更新cookie验证结果。
步骤8：验证码验证成功后，自动化工具继续正常访问目标页面，完成绕过全过程。

6. 注意事项与最佳实践

在实施该技术方案时，需要注意以下几点：

注意事项	说明
代理轮换	建议结合代理IP动态轮换，防止同一IP频繁请求被列入黑名单。
模拟人类行为	在自动化流程中加入随机延时、鼠标移动轨迹等措施，降低触发检测风险。
错误重试机制	对验证码请求及验证失败时使用重试策略，确保误差最小化。
TLS指纹一致性	配置请求库或浏览器时务必使用最新版本的Chrome User-Agent，确保TLS握手参数稳定。
合规性与隐私	所有操作须基于合法授权，确保不违反网站使用条款和地区法律法规。

表 1：绕过TLS与验证码时的注意事项对比表

此外，还需注意：

日志监控：在整个自动化流程中，记录每次请求、验证码求解及重试日志，有助于后续调试与安全审计。
证书与安全性：当使用中间人技术或TLS模拟时，必须确保数据传输加密，杜绝安全隐患。
开发环境测试：建议在测试环境中充分验证各项参数设置后，再应用到正式环境中。

7. 结论

本文详细介绍了如何结合模拟浏览器TLS指纹技术和EzCaptcha验证码求解服务，构建一个完整的绕过TLS检测与验证码挑战的自动化流程。主要结论如下：

TLS指纹检测：网站通过解析客户端发送的加密套件与扩展特征生成指纹，从而识别自动化工具，必须采用模拟真实浏览器的TLS握手参数来绕过此检测。
模拟技术：通过使用支持impersonate参数的curl_cffi请求工具，可以有效模拟Chrome浏览器的TLS指纹，降低异常检测风险。
EzCaptcha服务优势：EzCaptcha提供的自动验证码求解API能够迅速、准确地解决验证码挑战，整合到自动化流程中后，可实现验证码任务的自动化处理，同时具备错误重试和动态响应机制。
综合防护方案：将代理轮换、模拟人类行为（如随机延时、鼠标轨迹）与上述技术相结合，可以建立一个更为稳健和灵活的绕过方案，有效应对复杂的防护检测系统。

关键发现总结：

TLS指纹作为检测自动化流量的重要依据，要求请求参数与真实浏览器保持一致。
模拟浏览器TLS指纹技术（如使用curl_cffi）是绕过TLS检测的可行方案。
EzCaptcha的自动验证码求解能力可有效降低验证码带来的自动化中断风险。
结合代理轮换与行为模拟等技术，能大幅提高整体绕过检测的成功率与系统稳定性。

通过本文的技术实现指南，初级开发者可以借助现有工具与示例代码，逐步完善自身自动化应用的防护绕过策略，以应对日趋严苛的网络安全检测要求。

以上所有技术细节和代码示例均基于EzCaptcha服务文档及相关安全检测资料整理而成.