搶票機器人的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

矽谷工程師爬蟲手冊：用Python成為進階高手

為了解決搶票機器人的問題，作者黄永祥 這樣論述：

　　循序漸進，涉及面廣 　　站在初學者的角度，循序漸進地介紹使用Python開發網路爬蟲的各種知識，內容由淺入深，涵蓋目前網路爬蟲開發的各種熱門工具和前瞻性技術。   　　從理論到實作，培養爬蟲開發思維 　　在說明過程中，不僅介紹理論知識，注重培養讀者的爬蟲開發思維，而且安排綜合應用實例或小型應用程式，讓讀者能順利地將理論應用到實作中。   　　實戰專案豐富，擴充性強 　　作者精心設計和挑選，根據實際開發經驗歸納而來的實戰專案，涵蓋在實際開發中所遇到的各種問題。說明步驟詳盡、結構清晰、分析深入淺出，而且案例擴充性強，讓讀者更容易掌握爬蟲開發技術，以應對業務需求，還可根據實際需求擴充開發。

  　　內容豐富，傾情分享 　　本書內容都來自作者多年的程式設計實作，操作性很強。還介紹爬蟲軟體和爬蟲架構的開發，幫助讀者擴充知識結構，提升開發技能。   　　適合讀者群：Python網路爬蟲初學者、Python初級爬蟲工程師、從事資料抓取和分析的技術人員，或學習Python程式設計的開發人員。   本書特色   　　一本讓你夠格去Google、百度、微軟、fb上班的修鍊大法 　　◎ 爬文字、爬評論、爬音樂、爬圖片、爬電影，無所不爬！ 　　◎ 存文字、存表格、存word、存db，存json、存csv，什麼都存！ 　　◎ Fiddler、 urlib、 requests、 selenium、 a

ppium、 scrapy，樣樣都有！ 　　◎ SQLAchemy、 MongoDB、MySQL、Redis、 SQLServer，格式通吃！ 　　◎ 百度、QQ、微博、求職網、搶票網、購物網、房仲網，通通都抓！ 　　◎ 自己完成爬蟲視窗程式、自己開發爬蟲架構、自己設計反爬機制！

搶票機器人進入發燒排行的影片

一個可自動增加驗證圖庫的圖像CAPTCHA系統

為了解決搶票機器人的問題，作者劉晉昇 這樣論述：

網際網路的蓬勃發展與快速普及讓人們使用網路的便利性日益增加，各式各樣的網路服務已與人們的關係密不可分。然而，隨著電腦能力的提昇，部分有心人士利用此便利性將自動化程式，也就是所謂的「機器人」，不當使用於網際網路上，造成資源的浪費，引起像是創造大量電子郵件帳號藉此發送垃圾信件、在網路訂票系統中的搶票行為、在聊天室或者留言板大量灌水等不少資訊安全問題。而CAPTCHA 的主要目的即是用來分辨使用者是否為真實人類，利用簡單的測試讓使用者證明自己是真人而不是自動化程式。因此，CAPTCHA 也被認為是一種挑戰與回應的驗證機制。如今，CAPTCHA 已被廣泛的使用在各種與網路相關的應用程式上，尤其像Go

ogle、Yahoo 跟Hotmail 這些主要的大型服務入口網站。目前最為常見的是文字式CAPTCHA，該機制產生一個扭曲變形的文字圖片，使用者必須將所看到的文字內容輸入作為回答。然而為了避免遭到如光學字元辨識(Optical Character Recognition, OCR)的電腦軟體辨識出這些扭曲的文字，CAPTCHA 在發展上加入疊合、旋轉、紋理背景等擾亂效果藉此提高辨識困難度。至於，如何拿捏文字的扭曲與擾亂程度，以達到在阻止自動程式通過系統驗證的同時，又不會造成使用者回答上的困擾，成為了文字式CAPTCHA 的一大挑戰。因此，近年來CAPTCHA 逐漸往圖像、聲音等不同形式發展。

圖像式CAPTCHA 的驗證方式是要求使用者找出圖片彼此之間的關連性，但是，現有多數的圖像式CAPTCHA 著最主要的問題在於圖片的標籤需要人力的介入才能進行，機制本身無法達到標籤自動化，使得測驗用圖片無法快速增加，因此新的測驗問題無法自動產生，最終導致圖片資料庫在擴增上受到了限制。一旦圖片資料庫無法擴增，有心人士便有機會藉由反覆蒐集的方式來重建一個完整的圖片資料庫，進而通過系統的驗證。在本文中，我們提出一能夠對圖片進行標籤的機制，進而讓圖像式CAPTCHA 題庫能夠自動更新擴大以解決現有圖像式CAPTCHA 所存在之問題。

讚爭：「按讚」已成為武器，中國、俄羅斯、川普、恐怖組織、帶風向者、內容農場，如何操縱社群媒體，甚至……不知不覺統治了你

為了解決搶票機器人的問題，作者P．W．辛格,艾默生．T．布魯金 這樣論述：

如果你近日即將前往中國大陸， 記得，「千萬不能」把這本書放入你的行李箱。 第四章、第八章的內容足以讓你惹上麻煩。 　　◎政府透過網路計算你的「社會信用」，分數不夠連火車票也不能買！猜猜看是哪國？ 　　◎泰國臉書出現一張泰皇穿低腰牛仔褲照片，按讚的人都犯了「冒犯君王」罪。 　　◎俄羅斯政府操縱了28個假帳號，這些帳號已吸引了一億四千五百萬人按讚。 　　◎梗圖、搞怪討罵、偏激說法引戰……有心人藉此洞察你的思想。你知道嗎？ 　　這就是21世紀最新的戰爭型態：讚爭。 　　不需要任何武器，只要你曾在網路上按了讚＋分享，你就參戰了。 　　不管你對這個「讚」是真有興趣或出自好玩， 　　有心人就是會一

直對你「感興趣」。 　　本書作者P．W．辛格（P.W.Singer）和艾默生．T．布魯金（EmersonT.Brooking）， 　　是智庫機構「新美國」的戰略專家，以及美國外交關係協會研究員， 　　他們親自走訪社群媒體公司、美國國防部與情報系統， 　　了解「網路戰」到底怎麼進行？酸民如何養成？為什麼一開始的單純小摩擦， 　　最後卻演變成「砲轟」、「找碴」，甚至是槍殺？有人該為此負責嗎？ 　　中國、俄羅斯、川普、恐怖組織、帶風向者、內容農場，又是如何操縱社群媒體？ 　　◎讚爭開打：按讚＋分享＝參戰，網際網路統治了你 　　˙製造話題，發動襲擊，你的注意力就是他的武器 　　本來，你可能不認識

川普，只知道他是位愛罵髒話的節目主持人，還破產了； 　　後來，你開始關注他的1.5萬則主觀的罵人批評性推文， 　　這無形之中助他產生人氣──甚至勝選。 　　˙如何善用每份人力？群眾外包──恐怖分子也這樣擴大組織 　　敘利亞內戰期間，恐怖組織ISIS怎麼招募聖戰士？YouTube就是他們的人力銀行。 　　接著，一個住在美國的傢伙上完廁所後，手上立刻沾滿遠在敘利亞少年的血， 　　為什麼？只因他邊上廁所邊在一場虛擬線上投票中按下一票： 　　「該處決還是釋放這名恐怖分子？」 　　◎想什麼、做什麼，不知不覺都聽政府的 　　˙政府控制人身，讓我們淪入沉默螺旋 　　泰國警方施行一項「網路童軍」專案，鼓

勵兒童舉報朋友和家人的線上活動， 　　且每通報一項不當行為，就會得到賞金15美元。 　　久而久之，人們會陷入沉默螺旋──為了更融入社會，默默減弱自己最偏激的立場。 　　˙控制公民思想，河蟹你 　　1998年，中國正式展開「金盾工程」，就是關鍵字過濾系統， 　　任何帶有禁用詞的訊息都無法傳送到接收對象。 　　網民只好衍生出大量雙關語來繞過篩檢，像是「被河蟹了」、「小熊維尼」…… 　　等監控軟體察覺後，可愛的小熊維尼從此在中國網路上消失了……。 　　◎如果你也想利用讚爭反制，該怎麼做？掌握幾個原則 　　˙「敘事」：你得會編故事，故事越簡單、越能帶動風向，越好 　　只要你能掌控故事，就等於告訴

閱聽眾，誰是英雄、誰才是壞蛋。 　　索馬利亞恐怖組織、聖戰士頭目用自己的故事說明： 　　敘事的力量比一整個海軍或彈藥更大。聽聽恐怖組織怎麼編故事。 　　˙激起「憤怒的力量」：酸民不愚蠢，而是搧風點（怒）火專家 　　中國數據科學家曾分析，20萬名使用者中傳播的7,000萬訊息，發現 　　憤怒，是流傳最快與最遠的情緒。一個網路好酸民的關鍵，就是 　　言論愚蠢到足以讓人信服，最終目標是讓你在網路上抓狂。 　　如何讓大家相信假訊息、假新聞？網路霸凌、傳遞色情，現在還有人監管嗎？ 　　本書深入網路最隱祕的角落，讓你看見社群媒體裡最意想不到的狀況。 各界推薦 　　「菜市場政治學」共同編輯、美國密西

根州大政治所博士候選人／陳方隅 　　「菜市場政治學」共同編輯、英國倫敦政經學院博士候選人／沈智新 　　「葉郎：異聞筆記／Dr.Strangenote」粉專版主／葉郎  

以字元細化分割與BPN辨識檢測CAPTCHA防護機制有效性之研究

為了解決搶票機器人的問題，作者李信陽 這樣論述：

隨著網際網路的快速發展，電子商務隨之興起，在過去，密碼的驗證機制被廣泛使用，然而，密碼的驗證機制很容易遭受字典攻擊，所以為了避免電子商務遭受惡意程式的攻擊，所以發展出CAPTCHA的驗證機制。 CAPTCHA 是一種由電腦分辨互動是電腦還是人的驗證機制，目前廣泛的應用在電子商務上，以防止全自動機器人程式不當使用網路上的資源，因此，CAPTCHA的有效性將深深影響著電子商務的安全性，故本研究將針對目前最大的電子商務平台─eBay，進行CAPTCHA的有效性檢測。 在過去研究中顯示若能將CAPTCHA中的字元一一分割出來，那其餘的辨識問題是相對簡單的，故目前為了增加CAPTC

HA字元分割上的難度，則以字元交疊或相連作為主要設計方式。 過去的研究學者都未針對字元相連以及字元交疊的CAPTCHA進行辨識的相關研究，因此本研究提出一個有效的處理字元相連與字元交疊等問題之方法。透過偵測字元間是否有縫隙，將可分割的字元擷取出來後，再利用細化的方式，增加字元間的縫隙，待字元擷取後，以倒傳遞類神經網路(Back Propagation Network, BPN)作為字元辨識的方法。為了改善單一網路誤判的問題，本研究將訓練三個網路，除了針對正規劃後圖像進行訓練外，還擷取正規劃圖像90%與80%作為另外兩個網路的訓練樣本，希望透過學習字元部分特徵，作為調整誤判的依據，以增加

辨識的準確率。利用網路間投票的方式，作為辨識的結果。 根據本研究實驗結果，單一網路的字元辨識率為94%，整合三個網路的字元辨識率96%，證實了透過多個網路進行決策的方式，確實比單一網路的辨識率還要高。