验证码技术的攻防对策研究

针对验证码的本质特征、形式化定义、今后发展方向和研究重点等问题, 通过深入、细致地分析和研究现有大量验证码, 给出了验证码的本质特征描述及形式化定义, 并从信息类型分类（共五种）、识别方式分类（共两种）和交互性分类（共两种）三个维度给出了验证码的20个种类; 分析了20种验证码类型的技术特点, 研究了其攻防对策, 给出了各类验证码今后的研究重点、难点及其研究方向。重点探讨了动态验证码和隐性验证码（包括语义验证码）, 特别针对验证码通用攻击的攻防对策, 提出了验证码领域的一些新思路和新研究方法。     

实现表单页面验证码功能的两种方式

简单讨论了验证码的作用、基本形式和原理,并通过源代码较详细地分析了图片验证码的ASP实现过程.     

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.     

一种扭曲粘连字符验证码识别方法

验证码识别研究能及时发现验证码的安全漏洞,使其变得更加安全.扭曲粘连字符验证码能抵抗字符分割,是验证码识别中的难点.针对由扭曲粘连字符构成的验证码,提出一种基于密集尺度不变特征变换(DENSE SIFT)和随机抽样一致性算法(RANSAC)的识别方法.首先通过DENSE SIFT特征匹配获得匹配点集,再利用RANSAC算法获取匹配信息,最后采用队列式分析算法得出识别结果.实验表明,该方法对不同难度级别的扭曲粘连验证码均有较好的效果.     

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。     

一种基于LINGO的交错式验证码生成技术

验证码技术是有效防止非人为控制程序的一种防范机制,技术应用领域很广泛。在互动多媒体技术领域中的验证码技术,应通过自带的系统字库生成英文验证码,并对传统的验证码生成技术进行优化改进,采用交错式方法混乱字符增加噪点,经过多次实验该验证码加大了程序系统自动识别难度,从而达到了降低其机器识别率效果。     

一种验证码倾斜自动矫正算法

鉴于网络上广泛使用的验证码类型存在安全性不高的问题,从验证码的破解角度,提出一种新的针对倾斜数字的自动矫正算法,可自动找出数字字符底边和倾斜方位角。算法包括3个方面,即验证码数字坐标化、通路搜索及通路分析。坐标化基于前期预处理过程,能定位倾斜角度。通路搜索确定字符连通情况并为后续通路分析阶段提供判定信息。经过实验证实,该算法对于标准字符能达到精度接近100%的矫正率,对于微形变的字符也能达到约95%的平均识别率。     

一种使用TCAPTCHA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.     

网上银行验证码研究与安全性分析

验证码（CAPTCHA）,是用于区别用户是人类还是机器的一种计算机自动程序。作为一种辅助手段,验证码在互联网安全领域扮演着很重要的角色。为了对网上银行验证码进行安全性评价,其过程包括三方面:验证码图像采集、图像预处理和图像识别。对国内网上银行验证码特点进行分析,采用最具可靠性的BP神经网络算法,选取其中具有代表性的验证码进行训练、识别。从识别结果中分析,通过所得到的识别率来评价国内网上银行验证码的安全有效性,并对网上银行验证码的生成给出一定的建议。     

验证码识别技术及应用

验证码识别对网络舆情、采集敏感信息具有十分重要的意义。首先对国内主流论坛验证码进行统计分类,接着针对简单验证码提出基于模板匹配的识别方法,针对复杂验证码提出基于SIFT特征和ISOMAP降维技术的识别方法,最终在主流论坛上测试获得较优的识别结果。     

基于CAPTCHA的中文安全机制的研究

随着越来越多的“网络机器人”在Intemet上活动,网站的安全性问题显得越来越严峻。全自动人机识别系统（CAPTCHA）,一个让人类能够通过测试,而当前的计算机不能通过的程序出现了。它的原理建立在未解决的人工智能问题领域。通过对几种在实际安全应用中的不同CAPTCHA结构的考察,描述了它们的原理、模型和优缺点,并结合我国情况,提出了基于中文文字识别的CAPTCHA模型,详细描述了在中文CAPTCHA编程设计中的实现策略。     

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。     

ADAMAS: Interweaving unicode and color to enhance CAPTCHA security

We propose, implement and test a new CAPTCHA, called Adamas, which offers resistance against pre-processing and various forms of segmentation and recognition attacks. The multi-layered security approach employed in this CAPTCHA mainly comes from its use of Unicode as an input space, a virtual keyboard as the input device, homoglyphs and correlated usage of color in foreground and background as well as several layers of randomization that aim to minimize the formation of detectable patterns that can be exploited by machines. A user study conducted to measure the usability of Adamas indicates that its solving accuracy is comparable to major CAPTCHAs in use today and offers insights into factors that affect CAPTCHA usability.     

子图验证码

本文提出一种简单的方法用于区分人类用户和计算机程序,称之为子图验证码.在子图验证码中,采用中文随机特征码,通过设置字体、背景加噪、扭曲图像等步骤完成对子图验证码的预处理.之后,以子图形式把子图验证码呈现出来.考虑到计算机程序在识别中文、噪声、粘连字符、扭曲图像、分离图像等方面的缺陷,人类用户很容易被区分出来,子图验证码正是利用这一特点来区分人类用户和计算机程序.最后,子图验证码采用C#语言并结合ASP.NET技术实现.     

验证码的设计与破解探讨

验证码属于人机区分测试的一种,已经被广泛用于网络来阻止恶意程序对网络服务的使用。文章论述了验证码的设计原理,分析了其设计中可能存在的容易被破解的缺陷,提出了一种自动识别验证码的流程,描述了识别的详细过程,利用实际网络中使用的验证码进行了测试,实验结果证明识别率达到了99%。     

基于粗糙集的一类彩色验证码识别研究

文章根据一类图片验证码的字符颜色、大小、字符间位置关系,使用粗糙集的方法将验证码图片中的字符分割出来,再使用AdaBoost算法进行训练,将分割得到的字符识别出来。经实验证明,该算法对该类彩色验证码,无需很高的训练样本,即具有很高的识别率和速率,基本可以满足实时应用、、     

基于随机顺序的图形验证码改进算法设计

针对目前常用图形验证码过于简单,容易被自动化程序识别所产生的安全隐患,提出了基于随机顺序的图形验证码改进算法。该算法首先创建一张随机背景色的真彩图片,然后在特定范围内随机选择验证字符个数,在此基础上将随机字符写入随机位置并标识字符顺序。其主要特征为验证码字符数目不固定,字体不固定,字符位置不固定和验证字符输入顺序不固定。实验证明,基于随机顺序的图形验证码在健壮性和可靠性方面都有很大提高,为保证Web安全提供了强有力的保障。     

基于Ajax技术的图形验证码设计

阐述了应用Ajax技术设计图形验证码的必要性,介绍Ajax的核心技术对象及工作原理,提出了一种基于Ajax技术设计图形验证码的方案和实现方法。     

基于 OCR 技术的图像验证码识别

验证码是一种标准的网络安全技术,它主要用来防止网民或者黑客等对网站的恶意注册和访问,以及发送垃圾文件、暴力破解高价值密码、滥发广告等恶意事件。通过对图片的扫描,可以提取图片中的数字、字符信息等。本文提出了一种基于OCR技术的图形验证码识别技术。通过对验证码图片进行灰度化、二值化、去噪点、圈点填充、直线填充、图像分割、统一大小、图像匹配和存入字库等一系列的操作,进行对验证码的识别实验。本文通过实验对验证码的特点有了充分的了解,这样方便设计出更加安全的验证码,防止被不法分子破解。