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再见了,打码平台:对抗打码平台的验证码思路

某日,一朋友深夜微信上问我,如果打码平台盯上了你,你该咋整? 政治正确的回答方式是:加强风控策略,多维度判断使用者意图,减低对验证码的依赖。 显然这不是我或者朋友真正想要的,现在不少企业面对打码平台有时候束手无策,只能放弃对验证码的依赖,我觉着有点可惜。 我们先来回顾一下,验证码的学名是啥? 图灵测试。 图灵测试的目的是为了区分人与机器,而打码平台的加入使得这个过程立即无效——打码平台上活跃的对象还真是人。 但这样就没辙了么? No。这“人”与“人”之间是有差别的。我们仔细想想,我们加入验证码的目的其实除

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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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使用Java制作验证码

验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写,是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。可以防止:恶意破解密码、刷票、论坛灌水,有效防止某个***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,实际上用验证码是现在很多网站通行的方式,我们利用比较简易的方式实现了这个功能。这个问题可以由计算机生成并评判,但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题,所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。验证码这个词最早是在2002年由卡内基梅隆大学的路易斯·冯·安、Manuel Blum、Nicholas J.Hopper以及IBM的John Langford所提出。卡内基梅隆大学曾试图申请此词使其成为注册商标, 但该申请于2008年4月21日被拒绝。一种常用的CAPTCHA测试是让用户输入一个扭曲变形的图片上所显示的文字或数字,也就是图文验证码,扭曲变形是为了避免被光学字符识别(OCR, Optical Character Recognition)之类的电脑程序自动辨识出图片上的文数字而失去效果。由于这个测试是由计算机来考人类,而不是标准图灵测试中那样由人类来考计算机,人们有时称CAPTCHA是一种反向图灵测试。为了无法看到图像的身心障碍者,替代的方法是改用语音读出文数字,为了防止语音辨识分析声音,声音的内容会有杂音,这种就是手机语音验证码,通过拨打手机的方式告诉用户验证码是什么。

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