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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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