基于多图层的图形验证码生成技术研究

图形验证码已成为许多网站系统常用的一种防止恶意程序自动注册或登录、恶意灌水等网络攻击的工具,但当前的图形验证码存在容易被恶意程序识别,甚至有时用户很难辨别验证码中的验证字符信息。本文研究一种基于多图层的图形验证码生成技术,由显示随机验证字符串的前景图层和显示干扰字符串的干扰图层构成图形验证码,并采用.NET技术实现了该图形验证码,最后通过验证码识别工具PWNtcha分析该验证码的有效性和安全性。实验证明,基于多图层的图形验证码不仅效率较高、安全性较强,而且能够比较容易被用户识别。     

基于深度学习的字符型验证码识别研究

字符型验证码作为常见的验证码类型,被广泛应用在各种网络平台,作为一种防止自动化脚本入侵的信息安全手段.针对这种验证码识别问题提出了一种基于卷积神经网络来识别字符型图片验证码的方法.采用TensorFlow深度学习框架对卷积神经网络模型进行训练,将灰度化的验证码图像作为输入,通过验证码数据集进行实验.结果表明,该模型对识别字符型验证码具有较好的泛化能力与鲁棒性.     

图片验证码技术

本文介绍了一种实现图片验证码的技术及其方法.它可以有效防止非法用户进行程序恶意登录进行破坏等问题.     

粘连字符的图片验证码识别

验证码在维护互联网安全、防止机器恶意攻击做出了很大贡献。但通过现有的模式识别技术仍然可以破解部分验证码。着重于有粘连字符的猫扑和西祠胡同网站验证码进行识别,难点在于分割图片中的粘连字符。对字符是模糊粘连的猫扑验证码,提出了基于局部极小值和最小投影值的方法来分割;对有交错粘连的西祠胡同验证码,通过颜色聚类与竖直投影结合来达到分割字符的目的。最终均采用卷积神经网络进行训练和识别,达到了较高的识别率。     

基于PIL滤波计算去噪算法的验证码识别

验证码图片是互动应用系统用以阻止自动化程序恶意行为的重要人机区分技术,其设计和实用安全性直接涉及到应用系统的正常使用。为研究国内验证码实用安全性,设计实现一种验证码识别算法模型,对国内的验证码类型进行了实验和分析。实验结果表明,实用中的验证码识别率通常在50%以上,某些甚至达到100%,难以起到对自动化程序的阻碍作用。表明验证码实用技术还应做较大改进。     

高效的验证码识别技术与验证码分类思想

验证码图片是论坛类网站用以阻止自动化程序恶意行为的重要人机区分技术,其设计和实用安全性直接涉及到互联网的正常使用。为研究国内验证码实用安全性,设计实现一种验证码识别算法模型,对国内的论坛验证码类型进行了实验和分析。实验结果表明,实用中的验证码识别率通常在50%以上,某些甚至达到100%,难以起到对自动化程序的阻碍作用。从实用角度将验证码分为4类,发现最佳的一类基本是空白的,表明验证码实用技术还应做较大改进。     

.NET项目中图文验证码的实现方法研究

图文验证码是一种最流行的防止网站被恶意攻击的网络安全技术。利用图文验证码可以有效阻止通过恶意软件自动登录的行为,也能用于论坛防止大规模匿名回帖的发生,减轻爆破性攻击,避免网站数据库崩溃。重点对如何使用ASP.NET实现图片验证码的过程进行了详细阐述,为在asp.net web项目实现图文验证提供了一个编程框架。     

基于FusionCharts的图形验证码的研究与实现

针对现阶段普遍应用的验证码较为简单,易于被自动化程序识别导致恶意攻击的问题,提出一种新的生成验证码的方法。该方法首先设计了一种验证码生成算法,使其字符个数、字符出现的位置都是不固定的,之后结合FusionCharts技术予以实现。其主要特点为原始图片不包含任何验证码信息,需要结合鼠标事件才能获取有效的验证码。实验证明,采用该方法可以大幅提高验证码的可靠性、健壮性、易用性,并且FusionCharts图形界面友好,增强用户体验,最终提高Web安全性。     

基于对抗网络的验证码识别方法

在人机智能交互中,让机器自动识别验证码是机器模拟人的一项基础技术。基于文本的验证码识别一般先对验证码图片进行预处理,然后切割,最后对字符分类识别。字符切割的准确程度直接影响最终识别结果。提出一种对抗学习方法识别文本型验证码。先训练一个Pix2pix网络对验证码图片进行预处理,然后对抗训练出一对分割和识别网络。分割网络不仅能分割粘贴字符,而且可以筛选出难以分割的验证码结果。识别网络采用上下文相关的多通道卷积网络,能有效解决分割过程中因信息丢失而无法识别的问题。实验结果表明,该方法能提高文本验证码识别的准确率。     

覆盖约简算法在Captcha识别方面的应用

Captcha是用来区分计算机与人类的一种程序,图像验证码是一种典型的Captcha。对图像验证码的发展历程进行了总结,比较了几种目前最常见验证码的特点和设计思路,提出了对一般验证码的破解方法,并设计实现了提取验证码数据的图片信息提取系统;应用基于条件信息熵的覆盖约简算法,对验证码进行识别,对比实验结果证明,识别效果良好。     

基于CTC模型的无分割文本验证码识别

验证码安全性是保障网络安全的重要一环,本文利用深度学习,提出长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络和连接时序分类（Connectionist Temporal Classification, CTC）模型对主流的验证码图片进行智能识别,利用开源CAPTCHA验证码库生成数据集,简化验证码识别模型,统一语音识别和文本识别方法,实现端到端模型识别。本文提出的方法在较小训练集情况下有更优秀的性能。     

一种使用JCAPTCHA框架的验证码实现方法

对验证码识别技术进行介绍,例示了使用JCAPTCHA开源框架实现验证码的方法,并基于该框架设计完成了一个验证码构件,构件将验证码的实现方法进行封装。验证码构件可以方便地集成到Java EE项目中,实践证明,该构件的确能让验证码开发工作变得更为简单有效。     

基于即时通信的安全保护策略

分析了IM面临的主要安全威胁及其特点，阐述并借鉴了现有的解决方案，提出了一套即时通信(IM)安全保护策略，利用公钥基础设施机制、“安全套接字层”、CAPTCHA等技术，通过加密、签名、验证签名、解密、CAPTCHA验证和IM消息流量监控等方法，保障了IM的连接安全和数据交换安全，保护了IM系统的配置信息和通信记录，减轻了病毒和蠕虫的威胁。     

CAPTCHA技术研究综述

全自动开放式人机区分图灵测试(completely automated public Turing test to tell computers and humans apart,CAPTCHA)又称为人机交互验证(human interactive proof,HIP),它能自动产生并评估一个测试,这个测试能被几乎所有人类用户通过,而现有的计算机程序不能通过.CAPTCHA提供了一种自动驱分人和机器的手段,已成为一种标准的网络安全技术成功应用于包括Google,Yahoo!以及微软在内的各大网站.CAPTCHA设计基于人工智能领域的开放性问题,按表现载体和内容不同分为文本、图像、声音3种类型,其中,基于字符识别的文本CAPTCHA已得到广泛使用;图像CAPTCHA利用计算机视觉中的难解问题,目前尚处于研究阶段;声音CAPTCHA针对视觉残障者,是对前两种视觉CAPTCHA的补充.介绍了CAPTCHA的发展和设计准则,详细阐述CAPTCHA设计和破解的研究工作及最新进展,给出典型实例,讨论其可用性和安全性,最后指出未来CAPTCHA技术的发展方向和亟待解决的问题.     

基于PIL的验证码快速识别框架的研究

验证码是网络上普遍采用的一种图灵测试,研究验证码识别技术有助于验证码发展和解决一些新生问题。本文提出一种基于PIL类库的识别框架,通过结合Python的优良特性和已知识别方法,能够快速应对常见验证码形式,并能达到较好的识别效果。     

基于字符特征的随机问题阅读式验证码技术

在实际应用中,验证码的安全性与易用性是人们关注的重要方面.针对当前很多站点的验证码都缺乏可靠的安全性,设计了一种基于字符特征的随机问题阅读式验证码,它能有效抵御光学字符识别技术对阅读式验证码的破解.     

An efficient segmentation algorithm for CAPTCHAs with line cluttering and character warping

A CAPTCHA is a test designed to distinguish computer programs from human beings, in order to prevent the abuse of networked resources. Academic research into CAPTCHAs includes designing friendly and secure CAPTCHA systems and defeating existing CAPTCHA systems. Traditionally, defeating a CAPTCHA test requires two procedures: segmentation and recognition. Recent research shows that the problem of segmentation is much harder than recognition. In this paper, two new segmentation techniques called projection and middle-axis point separation are proposed for CAPTCHAs with line cluttering and character warping. Experimental results show the proposed techniques can achieve segmentation rates of about 75%.     

基于BMP图片汉字验证码的设计与实现

在程序中合理的使用验证码技术可以大大的提升系统认证的安全性。提出了一种汉字验证码的设计方法,这种验证码的显示是系统随机产生的汉字图像,介绍了BMP格式图片验证码结构及设计方法,并且给出了ASP实现此程序的源文件。