凌晨 3:47，QQ 弹出两条消息：

一张被车轮碾过的验证码，+ 一行字——

“30 秒打对 1 毛 5，打错扣 5 分，积满 100 分才能提现。”

我回：“价太低。”

对面秒回：“不做？后面 5000 人排队。”

那一刻，我被拉进一条千亿级黑产传送带：

时薪 3 元，12 小时轮班，人肉替 AI 打工。

12小时一班，眼睛盯到流泪，手指戳到发麻；

厕所超过3分钟，群管理直接踢人；

最狠的“大神”能连续识别1.2万张验证码，正确率98%，月入不过1200元；

我们自嘲是“人肉AI”，却比AI更便宜：

机器识别成本2分钱，我们只要1毛，还包邮熬夜。

而所有这些“血汗验证码”，最终流向下游：

黄牛抢票、薅羊毛、批量注册诈骗账号……

每一张你嫌烦的扭曲图片背后，都蹲着一个时薪3元的真人，在替黑产“芝麻开门”。

今天，我把这段30天的卧底日记发出来。

带你看看那条藏在黑暗里的产业链——

如何把你我亲手敲进的每一次“点击识别”，变成一场千亿级别的犯罪狂欢。

我把这段经历写成文章，不是为了贩卖苦难，而是为了拆穿“技术神话”——

你以为验证码是铜墙铁壁，其实早被里外两层蛀空：

外面，是时薪3元的“人肉AI”用血肉之躯秒回答案；

里面，是Python+OpenCV+对抗样本，让机器视觉瞬间“失明”。

接下来三刀，我亲手剖给你看。

### 第一刀｜滑块不是墙，是纸：Python 80行代码捅破“某宝”

> “兄弟，滑块不是人类专利，OpenCV 就能模拟人类轨迹。”

> 打码群里，ID叫“SlideKiller”的家伙甩给我一段 .py 文件，附赠一句：

“别外传，上周刚薅了 8W 优惠券。”

我把代码搬到 Jupyter，拆成 4 步：

1. 缺口定位

用 Canny 边缘检测 + 模板匹配，0.08 秒锁定缺口 X 坐标，误差±2 px。

2. 轨迹伪造

采集 2000 条真人滑动数据，用高斯扰动+缓动函数生成“人类速度曲线”，AI 风控识别率瞬间从 92% 掉到 7%。

3. 浏览器注入

Selenium 驱动无头 Chrome，把轨迹插进 sliderMove 事件，顺带伪造 input 轨迹、加速度、时间戳，三件套齐全。

4. 验证码“复用”

同一张背景图 24 小时内复用率 68%，把缺口坐标写进 Redis，下次碰到直接“秒拖”，连打码费都省了。

核心代码 12 行：

```python

def crack_slide(bg, tp):

bg_edge = cv2.Canny(bg, 9000, 9000)

tp_edge = cv2.Canny(tp, 9000, 9000)

res = cv2.matchTemplate(bg_edge, tp_edge, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res)

return max_loc[0] # 缺口左上角 X

```

跑通那天，我拎着 500 条滑块测试，**通过率 97.3%**。

群里老板发来语音：“以后这种小单就不找人工了，给你 2 厘一条，机器跑吧。”

——原来，**“打码工人”第一个要取代的，就是打码工人自己。**

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### 第二刀｜API逆向：0.1 元如何嵌入黑产“永动机”

人工打码想赚钱，必须接入自动化——

黑产用脚本，把“人肉”做成函数，随调随用。

我拿到一家“XX云打码”的私有 SDK，Wireshark 抓包 30 分钟，摸到整条链路：

1. 上传

POST /upload 带图+超时参数，返回 taskId（32 位 HEX）。

2. 轮询

GET /result?taskId=xxx 每 200 ms 问一次，3 秒内返回答案。

3. 计费

答案正确 → 扣积分 1（=0.1 元）；答案错误 → 返还积分并标记工人 -5 信用分，**扣到 0 直接踢出生产线。**

最精彩的是“并发池”：

黑产用协程一次性扔 1000 张图，平台把任务拆进 2000 个“工人队列”，**平均响应 1.8 秒，QPS 峰值 1.2 W**——

换句话说，**0.1 元就买断了一个真人大脑 1.8 秒的全部注意力。**

我把逆向后的 HTTP 流程写成 Python 装饰器：

```python

@auto_code(cost=0.1, timeout=3)

def register_phone(phone, img_b64):

# 调用打码 API

code = api.decode(img_b64)

return send_sms(phone, code)

```

函数一行不用改，验证码环节就被“人肉”替换。

在灰产论坛，这套模板售价 2999 元/套，**包更新、包售后、包教会。**

——0.1 元/次的人工打码，**是黑产攻击链里最便宜、也最不可替代的齿轮。**

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### 第三刀｜对抗样本：让 AI 失明，只需 0.5% 像素

打码平台也不是没防备，去年开始引入“AI 预识别”——

先让模型跑，置信度<95% 再转人工，节省 60% 成本。

于是“工人”们发现：

只要把图稍稍“整容”，AI 立刻瞎掉，任务 100% 流回人工池，大家又有班加。

我跟着 ID“噪点侠”做实验：

在验证码中心区域，用肉眼不可见的 L∞ 扰动 ε=4/255 注入高频噪点，

AI 识别率从 96% 暴跌到 6%，而人眼几乎看不出差别。

步骤公开：

1. 加载平台自研 CNN（泄露 onnx 模型）。

2. FGSM 迭代 10 步，loss 取 CTC-CTC，生成扰动 δ。

3. 把 δ 贴回原图，保存为 PNG（无损）。

4. 上传，**AI 直接返回“unknown”，任务自动进人工队列。**

一张图 0.5% 像素改动，就让平台多付 0.1 元人工费。

按 100 W 次/天计算，**每天 10 万元净利润被“噪点”悄悄搬走。**

——所谓“人工智能”，在对抗样本面前，

不过是另一群时薪 3 元的工人，只是他们不吃不喝，也不会投诉。

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三刀下去，验证码的神话血流成河：

滑块能被 80 行代码拖开，API 能把真人做成函数，对抗样本能让 AI 瞬间罢工。

而所有漏洞的终点，都指向同一间夜班机房——

那里灯光惨白，10 万根手指在键盘上翻飞，

他们不是黑产，却是黑产最便宜的武器；

他们也不是 AI，却替 AI 擦屁股、背黑锅、填漏洞。

【验证码漏洞悬赏】

读完卧底故事，如果你还意犹未尽，就把视线从屏幕移向浏览器——

“奇葩验证码”通缉令现在生效！

1. 遇到让人怀疑人生的验证码？截图发评论区。

2. 写下它“逼疯人类、难倒AI”的理由，越毒舌越好。

投稿即视为授权公开吐槽，让大厂看看“反人类设计”的极限在哪里。

下一张“特朗普出租车”式验证码，或许就来自你的截图。

把图丢过来，我们一起把验证码卷成行为艺术！

下一篇，我带你们用代码简单实现自动打码和人工打码的程序