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CCS 2018论文解读:使用少量样本破解文本验证码

相信大家在日常上网的时候都会遇到“千奇百怪”的验证码,而在种类繁多的验证码家族中,文本验证码是使用最广泛的一种,也是我们遇到最多的一种验证码方案。近年来,随着深度学习技术的突破性发展,文本验证码的安全性也受到了挑战。通过收集大量目标网站的验证码,并训练一个深度网络模型,就可以实现对目标网站验证码的攻击。为了抵抗基于深度学习模型的攻击,一方面,各大网站都采用诸如字符扭曲、粘连、旋转,背景混淆,空心字体等多种复杂变换方案来提高文本验证码的安全性;另一方面,有些网站采用了诸如前端代码混淆、关键代码加密等反分析方式来防止验证码被恶意收集和自动爬取,进而通过增大攻击的成本来降低验证码被攻击的可能性。然而,上述两种方式真的能够增强验证码的安全性吗?

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