Розширення для обходу Akamai
Ці плагіни дозволяють автоматично вирішувати капчі, знайдені на будь-якій веб-сторінці.
Додати в браузерХмарний браузер з обходом антибот-захисту для AI-агентів та складного скрапінгу.
Датасет браузерних відбитків для автоматизації
Доступ до захищених сторінок для веб-скрапінгу
ПЗ для автоматизації, уже інтегроване з нашим сервісом
Оновлення сервісу та нові функції
Інструкції, приклади та гайди
Тестові форми з демо капч
Перегляньте репозиторій GitHub для SDK, прикладів коду та готових прикладів інтеграції
Цей сервіс розв'язання наразі недоступний або перебуває на етапі розробки. Приносимо вибачення за незручності. Проте, якщо у вас великий обсяг завдань, ми можемо запропонувати індивідуальне рішення — напишіть через форму зворотного зв'язку.
Зв’язатися з відділом продажу
Ці плагіни дозволяють автоматично вирішувати капчі, знайдені на будь-якій веб-сторінці.
Додати в браузерAkamai функціонує як глобальний зворотний проксі-сервер на базі Anycast, термінуючи TLS-з'єднання на межових серверах. На рівні додатків (L7) вбудований WAF перевіряє HTTP-заголовки та корисне навантаження, застосовуючи аналіз на основі сигнатур та оцінку аномалій. Паралельно з цим Bot Manager динамічно впроваджує обфускований JavaScript-код для збору телеметрії на стороні клієнта (дані сенсорів), включаючи фінгерпринтинг браузера, параметри WebGL, властивості TLS-відбитка (JA3) та поведінкові патерни введення. На основі цих багатовимірних метрик генерується криптографічний токен валідації; запити, які не мають дійсного токена або демонструють низький рівень довіри, відхиляються на рівні межового сервера або перенаправляються на проходження captcha перед досягненням цільового бекенду.
Akamai функціонує як глобальний зворотний проксі-сервер на базі Anycast, термінуючи TLS-з'єднання на межових серверах. На рівні додатків (L7) вбудований WAF перевіряє HTTP-заголовки та корисне навантаження, застосовуючи аналіз на основі сигнатур та оцінку аномалій. Паралельно з цим Bot Manager динамічно впроваджує обфускований JavaScript-код для збору телеметрії на стороні клієнта (дані сенсорів), включаючи фінгерпринтинг браузера, параметри WebGL, властивості TLS-відбитка (JA3) та поведінкові патерни введення. На основі цих багатовимірних метрик генерується криптографічний токен валідації; запити, які не мають дійсного токена або демонструють низький рівень довіри, відхиляються на рівні межового сервера або перенаправляються на проходження captcha перед досягненням цільового бекенду.
Akamai блокує трафік автоматизованих ботів, що створює труднощі для доступності та тестування.
Розробникам і QA-інженерам потрібні надійні інструменти для автоматизації рутинних завдань і перевірки цілісності системи.
Безперешкодне тестування користувацьких сценаріїв (реєстрація, оформлення замовлення) у CI/CD-пайплайнах із використанням headless-браузерів (Puppeteer, Playwright), без блокувань у pre-production середовищах.
Перевірка стійкості інфраструктури. Допомагає фахівцям із кібербезпеки (пентестерам) моделювати складні сценарії трафіку та тестувати реакцію систем захисту від ботів (наприклад, Akamai або Imperva) під високим навантаженням.
Легітимне збирання публічно доступних даних для масштабування бізнес-процесів і посилення аналітики.
Збирання публічних цін конкурентів для стратегій динамічного ціноутворення, а також агрегування даних для платформ пошуку нерухомості чи авіарейсів.
Масштабне збирання метаданих і відстеження позицій у пошукових системах. Надійний інструмент для проведення великих SEO-аудитів без ризику блокування IP-адрес.
Автоматизоване збирання великих open-source датасетів для розслідувальної журналістики або навчання моделей machine learning (ML).
Оптичне розпізнавання символів у поєднанні з участю людини (Human-in-the-loop) для складних і нестандартних завдань.
Автоматизація бухгалтерських процесів, розпізнавання чеків для програм лояльності (cashback) і швидка цифровізація рахунків для логістичних компаній.
Перетворення рукописних даних, форм і сканованих архівів у цифрові формати, коли класичні OCR-алгоритми не справляються через низьку якість вихідного зображення.
Ручне маркування датасетів для навчання нейронних мереж і людська модерація користувацького контенту (UGC), пов’язаного з матеріалами з обмеженнями.
Створення більш інклюзивного інтернету та допомога користувачам з особливими потребами.
Автоматизоване розв’язання Captcha за допомогою machine learning і технологій Human-in-the-loop. Допомагає користувачам, яким складно взаємодіяти з візуальними або когнітивними вимогами стандартних систем безпеки.
Ми спростили інтеграцію наших продуктів, пропонуючи швидкий і простий старт для вашого вебпроєкту з підтримкою багатьох мов програмування та готовими прикладами коду.
Процес рішення reCAPTCHA v2 полягає в наступному: ми забираємо параметри капчі, необхідні для її вирішення у вигляді параметра data-sitekey та адреси сторінки розміщення капчі та передаємо їх у сервіс 2Captcha, де її вирішує працівник, після чого нам повертається відповідь у вигляді токена, який необхідно ввести у відповідне поле для розв'язання капчі
API демонстраціяЯк вирішитиПроцес рішення reCAPTCHA v2 Callback не відрізняється від аналогічного процесу рішення reCAPTCHA v2: ми забираємо параметри капчі, необхідні для її вирішення у вигляді параметра data-sitekey та адреси сторінки розміщення капчі та передаємо їх у сервіс 2Captcha, де її вирішує працівник, після чого нам повертається відповідь у вигляді токена, який необхідно ввести у відповідне поле для розв'язання капчі. Іноді ви не знайдете кнопки, яка надсилає форму. Замість неї може використовуватися callback-функція. Ця функція виконується, коли капча розпізнана. Зазвичай callback-функція визначена у параметрі data-callback або параметр callback у функції grecaptcha.render
API демонстрація