摘要
本報告提供對 AkiraBot 的技術分析，這是一個利用人工智慧（AI），特別是電腦視覺和機器學習技術，來破解各種 CAPTCHA 實作的高級機器人 1 。它的主要功能是自動化大規模送出網頁表單，推動廣泛的垃圾訊息活動 1 。本分析詳細說明其核心功能、CAPTCHA 破解能力的技術機制、垃圾訊息操作、推測的實作細節以及可能的防禦策略。
1. 簡介
CAPTCHA翻譯為人機驗證或全自動公開圖靈測試（英文全名: Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart）系統被廣泛部署作為防止自動化機器人濫用網路服務的安全措施。然而，AI 的進步促成了能破解這些機制的機器人發展。AkiraBot 是這一趨勢的重要例子，利用 AI 克服目的為阻礙自動化的挑戰 1 。本報告聚焦於 AkiraBot 操作的技術基礎，探討它如何實現 CAPTCHA 破解並進行大規模垃圾訊息活動。
2. 核心功能與架構
AkiraBot 的基本設計針對兩個主要任務：
- CAPTCHA 破解： 智能解決網站呈現的各種 CAPTCHA 挑戰 1 。
- 自動表單提交： 在破解 CAPTCHA 後，程式化填寫並提交網頁表單（例如留言區、聯絡表單、註冊頁面） 1 。
雖然原始資料未完全詳述其具體架構，但像 AkiraBot 這樣的機器人通常在 botnet 結構中運作。這允許分散式操作、掩蓋來源並擴展攻擊。它很可能是以服務形式分發或銷售（Malware-as-a-Service 或 Bot-as-a-Service） 1 ，讓技術較不成熟的使用者也能利用其進階功能。
3. CAPTCHA 破解機制：技術深入探討
AkiraBot 的核心創新在於其應用 AI 來擊敗 CAPTCHA 系統 1 。此過程可能涉及幾個技術步驟：
-
挑戰辨識：
機器人首先辨識目標網頁上實作的 CAPTCHA 類型。分析顯示 AkiraBot 特別針對常見且具挑戰性的實作，例如：
1
- hCaptcha
- reCAPTCHA (v2 和 v3)
- Cloudflare Turnstile
- 挑戰獲取(Challenge Acquisition)： 它取出 CAPTCHA 挑戰資料，可能是圖片（例如扭曲文字、物體辨識）、音訊檔案，或需要特定互動模式（例如勾選框點擊、滑鼠移動分析）。
-
AI 驅動解決：
這是關鍵步驟。AkiraBot 使用預訓練的機器學習模型，可能是深度學習或電腦視覺模型，來分析並解決挑戰
1
。
- 對於圖片型 CAPTCHA：可能使用卷積神經網路（CNNs）或類似架構進行圖片辨識、分段和光學字符辨識（OCR）。
- 對於互動型 CAPTCHA（例如 reCAPTCHA v3 或 Turnstile）：機器人可能試圖模仿人類互動模式，或利用風險分析引擎的潛在弱點。這可能包括模擬真實的滑鼠移動、時間控制和瀏覽器指紋(Browser fingerprinting)。
- 解決方案提交： 一旦 AI 模型生成解決方案（例如辨識文字、點擊座標、Solution token），機器人透過 HTTP 請求將其提交回網頁伺服器，模仿合法用戶提交。
AkiraBot 的有效性源於其使用專門 AI 模型適應不同 CAPTCHA 類型的能力，使其比依賴固定規則方法或 CAPTCHA 解決服務的機器人更具彈性 1 。
4. 垃圾訊息操作
成功破解 CAPTCHA 後，AkiraBot 繼續其目標：發送垃圾訊息。
-
目標辨識：
它辨識網頁表單中的輸入欄位（例如
<textarea></textarea>、<input type="text"/>、<input type="email"/>）。 - Payload 注入： 它自動將預設的垃圾訊息內容填入這些欄位。內容可能包括未經請求的廣告、釣魚連結、惡意 URL 或宣傳訊息 1 。
- 表單提交： 機器人程式化觸发表單提交動作（例如點擊「提交」或「發表評論」按鈕）。
- 可擴展性： 可能作為 botnet 或雲端基礎設施的一部分運作，AkiraBot 能同時針對多個網站，實現「大規模」垃圾訊息派送 1 。
5. 推測的實作細節（程式碼方面）
來源文章 1 未提供 AkiraBot 的具體程式碼片段。但根據其描述的功能 1 ，我們可以推測可能的技術與函式庫：
- 程式語言： Python 是極有可能的選擇，因其擁有豐富的網路互動、電腦視覺和機器學習函式庫。
-
核心函式庫（可能）：
-
HTTP 請求：
使用像
requests或httpx的函式庫與網頁伺服器互動，獲取 CAPTCHA 挑戰並提交表單。 -
網頁解析：
使用像
BeautifulSoup或lxml的函式庫解析 HTML 內容，尋找表單和 CAPTCHA 元素。 -
圖片處理：
使用像
Pillow (PIL)和OpenCV (cv2)的函式庫預處理 CAPTCHA 圖片，供 AI 模型使用。 -
機器學習框架：
深度學習框架如
TensorFlow、Keras或PyTorch是建立、訓練（可能離線）並運行解決 CAPTCHA 的推理模型所必需的。 -
瀏覽器自動化（可能性較低但可能）：
對於複雜的 JavaScript 重度 CAPTCHA 或互動模仿，可能使用
Selenium或Playwright，不過直接 HTTP 互動通常因機器人效率而較受青睞。
-
HTTP 請求：
使用像
開發這樣的機器人需要網路技術與應用機器學習的深厚專業知識，這從其功能可見一斑 1 。
6. 檢測與防禦策略
防禦像 AkiraBot 這樣的高級機器人 1 需要多層次方法：
- 進階 CAPTCHA 系統： 採用更新、更具彈性的 CAPTCHA 機制，這些機制更依賴行為分析和風險評分（例如 reCAPTCHA v3 或適應性挑戰），而非僅簡單的辨識任務。
- 網頁應用防火牆（WAFs）： 設定 WAFs 的規則集以檢測機器人行為，例如異常的 user-agent 字串、單一 IP 的高頻請求和已知惡意特徵。
- 行為分析： 在伺服器端監控用戶互動模式（滑鼠移動、打字速度、在頁面停留時間），區分人類與自動化活動。
- IP 信譽監控： 封鎖已知與 botnet 或惡意活動相關的 IP 地址流量。
- Fingerprinting： 分析瀏覽器與裝置指紋，檢測不一致或已知機器人特徵。
- 速率限制： 對表單提交和登入嘗試實施嚴格的速率限制。
7. 結論
AkiraBot 展現了針對網路基礎設施的自動化威脅日益複雜化的典範 1 。其使用 AI，特別是機器學習和電腦視覺來破解 CAPTCHA 系統，對傳統網站安全措施構成重大挑戰 1 。了解其運作背後的技術機制——利用 AI 解決 CAPTCHA 並大規模自動提交表單 1 ——對於制定有效對策至關重要。防禦需要超越靜態挑戰，轉向適應性、基於行為的安全性與強大的機器人檢測系統。像 AkiraBot 這樣的機器人出現，凸顯了網站防禦者與惡意自動化工具之間持續的軍備競賽 1 。