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    我是人吗?关于人机验证绕过技术的一些总结

    人机验证服务是突破传统验证码的人机识别产品,通过对用户的行为数据、设备特征与网络数据构建多维度数据分析,可以对风险设备使用、模拟行为、暴力重放等攻击进行综合判决,解决企业账号、活动、交易等关键业务环节存在的欺诈威胁问题。早期的验证码通常是一串非常简单的形状标准的数字,经过长期发展,形式越来越多样化,现在简单的数字英文验证码已经很容易被机器读取破解,复杂的验证码设计得愈发反人类。不过得益于机器学习,尤其是深度学习的进步,很多学者和技术大牛都这方面有了一些研究成果,本文将对已有的一些人机验证绕过技术进行总结。

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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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