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行为验证码安全策略设置

前言在验证码项目中,都会遇到验证码被恶意大量高频的调用,给服务造成很多无效的注册或登录,占用大量的系统资源。而我在想,有没有哪一款验证码产品可以设置黑/白名单限制IP访问和设置风控异常呢?...当无感验证开启,验证码显示如下:部分代码片段def sense_verify(self): """ 检测当前用户是否为无感免验证用户 """ # 当前应用是否开启无感验证功能 if self.auth.data..., self.auth.lang[40000] ....IP限制(黑/白名单)黑名单模式:禁止以下IP访问白名单模式:只允许以下IP访问通过选择黑/白名单,填写IP列表来限制指定IP访问验证码...当访问者IP在黑名单列表里,验证码显示如下:相反,当访问者IP在白名单列表里,验证码正常显示:部分代码片段# 客户端IP检测 ip_list = self.auth.ip_list() if

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面对聪明的AI,行为验证码凭什么保护我们?

本专题将验证码的20年发展历程分为3大时代: · 比谁更丑 → 图像对抗时代 → 参看前文 · 比谁更精 → 行为对抗时代 → 本文揭秘 · 比谁更深 → 资源对抗时代 → 前沿报告 全文3300字,...好消息,自2015年起,伴随着AI在防守端的应用,验证码的新时代也崛起了! 这个大时代不仅堪称代码高手之间的左右互搏,而且对于用户而言,也是体验感的福音——多种行为交互的验证方法百花齐放。...【各类行为验证码合集】 当然,行为验证码的推广也会面临用户的挑战,而最让我们惊讶的是,行为验证最初被挑战的理由竟然是: 它太简单了!我没有安全感!...笔者分析过多种黑产用破解工具,他们对轨迹的生成,既有轨迹库也有采用sin等曲线函数制造抖动辅助生成,甚至还有从业者分享其利用遗传算法自己训练了可以通过的轨迹。...05 未来&挑战:适老化产品普及 回顾这几年的验证码变迁,行为验证码带来的用户体验是更好的,虽然伴随着少数用户觉得反而缺乏安全感的乌龙,但科技向善的理念正是希望人们无需学习成本,也能便捷享受到互联网时代的服务

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分布验证码登录方案

说错了,重来~ 为了防止验证系统被暴力破解,很多系统都增加了验证码效验,比较常见的就是图片二维码,业内比较安全的是短信验证码,当然还有一些拼图验证码,加入人工智能的二维码等等,我们今天的主题就是前后端分离的图片二维码登录方案...前后端未分离的验证码登录方案 传统的项目大都是基于session交互的,前后端都在一个项目里面,比如传统的SSH项目或者一些JSP系统,当前端页面触发到获取验证码请求,可以将验证码里面的信息存在上下文中...可以发现,基于前后端分离的分布项目登录方案对比原来,加了一个redis中间件和token返回,不再依赖上下文session,并且页面调整也是由后端换到了前端 动手撸轮子 基于验证码的轮子还是挺多的,本文就以...simpleimage-demo simpleimage 图片处理工具类,具有加水印、压缩、裁切等功能 xxl-job-demo xxl-job 分布定时任务使用场景 xxl-sso-demo xxl-sso...单点登录功能 vuepress-demo vuepress 建立自己的知识档案库 xxl-conf-demo xxl-conf 分布配置中心 Shardingsphere-demo Shardingsphere

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关于行为验证码,你不知道的一些问题!

验证码有效防止这种问题对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试,验证码很大程度上是用来判断操作是人为还是机器人。图片行为验证码的原理是什么?...针对用户产生的行为轨迹数据进行机器学习建模,结合访问频率、地理位置、历史记录等多个维度信息,快速、准确的返回人机判定结果,故而机器识别+模拟则不易通过。验证码的类型都有哪些?...1、数字、字母、中文组合:以图片的形式展示字母、数字、中文混合组合,此类验证码一般由4位组成。2、短信验证码:比较常见的验证码类型,用户填好手机号码,单击获取验证码后,手机上就能收到短信验证码。...3、行为验证码:智能无感、滑动拼图、文字点选、语序点选、字体识别、空间推理等。怎样防止恶意刷短信验证?恶意短信验证,属于短信轰炸的一种,用户端表现为高频收到验证短信内容,用户体验差。...防止这种恶意行为,方式之一是可以增加验证码校验。发送短信验证码时,可要求通过验证码。同时在验证码请求错误时,要重置验证码,防止图片验证码识别软件尝试多次识别。

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从构建分布秒杀系统聊聊验证码

前言 为了拦截大部分请求,秒杀案例前端引入了验证码。淘宝上很多人吐槽,等输入完秒杀活动结束了,对,结束了...... 当然了,验证码的真正作用是,有效拦截刷单操作,让羊毛党空手而归。...验证码 那么到底什么是验证码呢?验证码作为一种人机识别手段,其终极目的,就是区分正常人和机器的操作。我们常见的互联网注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景,都有被机器刷造成各类损失的风险。...目前常见的验证码形式多为图片验证码,即数字、字母、文字、图片物体等形式的传统字符验证码。...这类验证码看似简单易操作,但实际用户体验较差(参见12306网站),且随着OCR技术和打码平台的利用,图片比较容易被破解,被破解之后就形同虚设。...这里我们使用腾讯的智能人机安全验证码,告别传统验证码的单点防御,十道安全栅栏打造立体全面的安全验证,将黑产拒之门外。

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从构建分布秒杀系统聊聊验证码

前言 为了拦截大部分请求,秒杀案例前端引入了验证码。淘宝上很多人吐槽,等输入完秒杀活动结束了,对,结束了...... 当然了,验证码的真正作用是,有效拦截刷单操作,让羊毛党空手而归。...验证码 那么到底什么是验证码呢?验证码作为一种人机识别手段,其终极目的,就是区分正常人和机器的操作。我们常见的互联网注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景,都有被机器刷造成各类损失的风险。...目前常见的验证码形式多为图片验证码,即数字、字母、文字、图片物体等形式的传统字符验证码。...这里我们使用腾讯的智能人机安全验证码,告别传统验证码的单点防御,十道安全栅栏打造立体全面的安全验证,将黑产拒之门外。 场景 ?...定制接入 在系统登录的时候,我们需要先校验用户名以及密码,然后调用验证码操作,这里就需要我们定制接入了。

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转向行为 - 到达行为

到达行为在很多场合都可以被当作是寻找行为。实际上,它们之间的算法和处理方式都一样。唯一不同的是,在到达模式中,一辆机车在到达目标的某一距离时,会变成一种精确模式慢慢地靠近目标点。...为了了解到达行为的必要性,可以先运行一下SeekTest类,然后移动鼠标到某处让机车过来“抓住”它。会看到机车快速的越过了鼠标,接着它发现过头了,又返回来,还是过头了....于是会一直循环下去。...到达行为通过减速接近目标,解决了这个问题: public void arrive(Vector2D target) { Vector2D desiredVelocity...最终速度会趋向于0(假设只有一个行为作用于该机车)。...如果愿意可以再试着玩玩增加多辆机车,或者现在就进入下一个行为:追捕。

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从构建分布秒杀系统聊聊验证码

前言 为了拦截大部分请求,秒杀案例前端引入了验证码。淘宝上很多人吐槽,等输入完秒杀活动结束了,对,结束了...... 当然了,验证码的真正作用是,有效拦截刷单操作,让羊毛党空手而归。...验证码 那么到底什么是验证码呢?验证码作为一种人机识别手段,其终极目的,就是区分正常人和机器的操作。我们常见的互联网注册、登录、发帖、领优惠券、投票等等应用场景,都有被机器刷造成各类损失的风险。...目前常见的验证码形式多为图片验证码,即数字、字母、文字、图片物体等形式的传统字符验证码。...这里我们使用腾讯的智能人机安全验证码,告别传统验证码的单点防御,十道安全栅栏打造立体全面的安全验证,将黑产拒之门外。 场景 ?...定制接入 在系统登录的时候,我们需要先校验用户名以及密码,然后调用验证码操作,这里就需要我们定制接入了。 <!

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【Flask】显应用程序对象和销毁行为以及销毁行为在flask项目中的使用

应用程序对象 基于WSGI的Python web应用程序必须有一个中央调用对象来实现实际应用程序。在Flask中,中心调用对象是Flask类的一个实例。...最重要的原因之一是显对象可以保证实例的唯一性。使用单个应用程序对象模拟多个应用程序有多种方法,例如维护应用程序堆栈,但这会导致一些问题。我不会在这里展开。现在的问题是:微框架何时需要多个应用程序?...此外,在使用显对象时,可以继承基类(Flask)以方便修改特定函数。如果不使用显对象,则无法启动。 第二个原因也很重要,那就是Flask需要包名。...emacs文件: (prefer-coding-system 'utf-8) (setq default-buffer-file-coding-system 'utf-8) 销毁行为 经批准的Flask

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矩阵分解如何解决隐反馈(预测用户行为

普通的矩阵分解只能解决用户的显反馈,简单来说就是用户评分数据,但现实中推荐系统更多的是预测用户行为,如何使用矩阵分解来预测用户行为呢? ?...隐反馈 如何将矩阵分解从解决评分预测问题转向解决预测行为上来呢?通过使用加权交替最小二乘法(weighted alternating least squares)可以解决这个问题。...这种方法认为如果用户与物品之间没有隐反馈,则认为评分为0,如果有至少一次隐反馈,则认为评分是1,反馈的次数可以用于衡量权重(置信度)。这样目标函数为下面的公式: ? 其中,Cui 为权重。 ?...One Class 问题 在预测用户行为(隐反馈)时,大部分只有用户正向选择行为的记录(正样本),这类问题即为One Class 问题,即单类问题。...总结 通常矩阵分解只能用来解决用户的显示反馈问题(评分问题),针对想要解决用户的隐反馈,可以通过使用加权交替最小二乘法来解决。在解决隐反馈问题时,会同时引入一个新的问题:One Class。

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