怎么破解游戏验证码（游戏验证码是什么）

图灵测试的目的是让一个人弄清楚他是在与人交流还是与机器交流。计算机在模仿人类方面做得更好，在破解图灵测试、欺骗验证系统认为他们是人类方面做得更好。

在 2000 年代，当自动化软件机器人在网络上漫游时，最终出现的解决方案是图灵测试的一种变体：用于区分人类的全自动测试。 ，简称验证码）。

验证码系统允许网站区分人类和机器的行为。或者更确切地说，这就是它最初的意图。

“易用性和安全性之间总是存在斗争，”英国伯恩茅斯大学人机交互讲师江南说。早期的 开发者包括语言学习平台 的创始人。当时， 是关于识别图像中的字母和数字。 2009 年， 购买了该系统并对其进行了调整，以帮助实现图书数字化。

通过识别非人类行为，网站能够在一定程度上阻止自动化机器。然而，早期的验证码对用户来说是可怕的和不愉快的。 2013 年，当票务公司 放弃了“可恶”的验证码时，一波反对该技术的浪潮开始出现。

计算机视觉技术的进步让计算机能够识别图像，这也使得验证码失去了原有的意义，不再起作用。正如老牌官网解释的那样，“情况要么是验证码没有被破解，我们有办法区分人和电脑；要么是验证码被破解了，我们解决了一个人工智能问题。 "

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早在 2013 年，人工智能初创公司就宣布他们已经破解了他们的人工智能技术。四年后，该公司将该方法发表在同行评审的学术期刊《科学》上。

联合创始人迪利普·乔治 (Dilip ) 表示，他的算法使用的方法在破解总和时并不是非常数据密集型。 说，通过使用循环皮层网络，他们在训练算法时使用的图像比其他方法少 5000 倍，同时仍然能够识别验证码系统的文本、手写数字和真实环境中的单词。

“你真的需要了解那封信是什么，”乔治说。他解释说，该系统能够创建字母模型，以便他们了解它们是如何构造的。这样，研究人员就不需要用之前的验证码示例来训练 AI 系统。 “如果你建立了那个模型，即使人们改变了他们的背景，你仍然可以使用这个模型来识别字母，”他解释说。乔治说，他们等到现在才发表这项研究的原因是因为他们正在等待这些验证码系统被淘汰。此外，他的团队在 2015 年底才开始撰写研究论文。

这不是 系统第一次遭到入侵。

2011 年，斯坦福大学的计算机科学家破解了 Audio（音频验证码），这是一种读取验证码供用户识别的技术，已被 、Digg 和 eBay 等公司使用。

此外，有人尝试使用人力暴力破解验证码系统。 2008年，发现印度一些公司正在招聘人员填写和谷歌验证码。那时，您只需 2 美元即可完成 1,000 次验证。然而，2010 年的一项研究发现，人类正确填写验证码的几率只有 71%。

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现在，连一些复杂的验证码技术都被破解了。

的点击验证码已被自动化技术大幅削减。 2014 年，谷歌正式放弃了基于文本的验证码系统，取而代之的是“我不是机器人”按钮。基于 AI 的系统还包括一个辅助测试，用户有时需要点击地图集中包含猫或其他东西的所有图像。

哥伦比亚大学的三名研究人员使用深度学习自动识别 ，成功率为 70%。研究人员在一篇论文中写道：“我们还使用这种方法破解了图像验证码，并达到了 83.5% 的准确率。”随着验证码系统完全破解，我们显然需要做点什么。

重置验证码

保护网站免受垃圾邮件发送者和创建安全验证码系统之间的斗争一直隐藏在幕后。 2016 年底，谷歌宣布它使用所谓的高级风险分析技术。

该系统使用 的人工智能技术来寻找人类行为的迹象。它从网页中删除了“我不是机器人”选项框，并在幕后检测鼠标移动和单击所需的时间。该公司的安全博客称，该隐身系统于 2017 年 3 月上线，“每天让数百万人类用户无需单击即可通过验证”。谷歌没有透露有关该系统如何工作的更多细节。

开发中的其他验证方法仍然需要一些人类知识。伯恩茅斯大学的姜楠开发了一种手机验证码系统，称为手机验证码系统。他说，在一个机器变得越来越不重要的世界里，我们需要复杂的新方法来超越人工智能。根据设计，该系统将在移动设备上运行，并且基于老式的扭曲文本方法。

“我们使用这种方法来创建指令，”他说。例如，一项任务是用扭曲的文本描述的，用户必须按照指示阅读并采取行动。系统将要求用户将一颗星星从屏幕的一侧移动到另一侧，并将其放在另一个形状的顶部。 “里面有一个背景。”江南说。他认为，要破解这种验证方法，机器不仅需要理解写出的文字，还需要理解其背后的上下文和需要完成的任务。

再看看亚马逊。该公司为一种验证码系统申请了专利，该系统的作用恰恰相反：在验证过程中表现不佳的是人类。根据该专利，人类有可能在一些基本的逻辑测试中出错（例如，计算句子中特定字母的数量），而机器可以轻松给出正确答案。亚马逊还申请了一项测试你物理知识的专利。正如姜楠举的例子，在这样的验证码系统中，机器必须了解图像中发生了什么，并得出自己的结论。即使人工智能技术取得了许多进步，但仍然很难达到那个水平。

那么，这些系统可靠吗？

江楠预测，如果人工智能足够接近人类，那么所有的验证码系统都可能被破解。 “如果我们开发最先进的人工智能技术，这些验证操作可能会通过一些我们还不知道的人工智能算法来模拟。如何在保持验证码方案易用性的同时保持安全性，这很重要。这是个问题。”

，每个人都可能讨厌它，但它需要保留一些人机交互元素，以应对日益智能的人工智能系统。验证码可能比秘密区分人和机器的黑匣子更有吸引力。

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