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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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基于信息论的编码技术

信息论是通过应用密码学、概率论、信息熵、通信系统、随机过程等方法,来研究信息的传输、提取和处理系统的一门学科。而编码技术研究的主要内容是如何既可靠又有效地传输信息。1948年香农在《贝尔系统技术杂志》上发表了《通信的数学理论》。次年,他又发表了另一篇著作《噪声下的通信》。人们认为这两篇文章成了现在信息论的奠基著作。1959年香农发表了“保真度准则下的离散信源编码定理”,首先提出了率失真函数及率失真信源编码定理,此后发展成为信息率失真编码理论。现在,信息理论广泛应用在通信、计算机等领域,随着通信安全与质量的高要求化,编码技术也在不断地突飞猛进。

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