网站验证码研究分析报告

验证报告分析1. 引言本文旨在分析和评估验证报告的重要性以及如何正确撰写和分析验证报告。

验证报告是一份记录验证过程和结果的文档，对于确保产品的质量和可靠性至关重要。

本文将首先介绍验证报告的定义和目的，然后探讨验证报告的组成部分和撰写要求，最后分析验证报告的重要性和价值。

2. 验证报告的定义和目的验证报告是指在验证过程中记录和总结验证活动的文档。

它是验证工作的成果，包括验证计划、测试用例、测试结果和问题报告等内容。

验证报告的主要目的是提供关于产品的验证结果和质量的信息。

3. 验证报告的组成部分和撰写要求一份完整的验证报告通常包括以下几个组成部分：3.1 验证计划验证计划是验证报告的基础，它确定了验证的目标、范围、策略和资源等。

在验证计划中应包括验证的方法和技术、验证用例的选择和设计、验证环境的建立等内容。

3.2 测试用例测试用例是验证报告的核心内容，它描述了如何进行验证和测试的过程。

测试用例应具备可重复性、可验证性和全面性，能够覆盖产品的各个功能和特性。

测试用例的编写需要考虑测试的目标和预期结果，并保持清晰和易于理解。

3.3 测试结果测试结果是验证报告的主要输出，它记录了测试的过程和结果。

测试结果应包括每个测试用例的执行情况和验证结果，并对结果进行分析和总结。

测试结果的呈现方式可以是表格、图表或文字描述等。

3.4 问题报告问题报告记录了在验证过程中发现的问题和缺陷。

问题报告应包括问题的描述、重现步骤、影响分析和解决方案等内容。

问题报告需要及时提交给相关人员，并跟踪问题的解决进度。

3.5 其他附加内容除了上述基本部分外，验证报告还可以包括一些附加内容，如验证总结、建议改进和未解决的问题等。

这些内容对于评估验证过程的有效性和改进验证方法都具有重要意义。

4. 验证报告的重要性和价值验证报告对于产品的质量和可靠性至关重要。

它不仅可以提供验证结果和问题分析，还可以为产品的进一步改进提供参考。

以下是验证报告的重要性和价值的几个方面：4.1 确保产品的质量通过验证报告，可以了解产品是否符合规格和要求。

验证分析报告一、背景本次验证分析报告的编写是为了对某项产品进行验证分析，以确认其性能、可靠性等方面是否达到预期标准，并提供相应的数据和分析结果，为后续产品改进和推广提供有力支持。

二、目的本次验证分析报告旨在通过数据的收集、整理和分析，对产品的性能、可靠性等进行评估和验证，确定其是否符合设计参数要求和相关标准，以及是否满足客户的需求。

同时也可以发现产品存在的不足之处，并提出改进方案，提高其市场竞争力和质量。

三、验证范围本次验证分析报告的范围主要包括以下方面：1.产品设计要求与实际表现的比较分析。

2.功能性能、可靠性等关键指标测试结果分析。

3.用户反馈意见、市场反应等分析比较。

4.其他重要参数的分析和评估。

四、验证方法为了保证验证分析结果的准确性和可靠性，采用了以下验证方法：1.实验室测试方法：通过对关键指标进行实验室测试和数据采集，如性能、可靠性、耐久性等，以获得真实的数据和指标，并对其进行比较分析。

2.用户调查方法：通过用户的调查问卷和反馈意见，以及市场的反应数据等，获得对产品的评价和建议，并对用户体验和市场反应等方面进行评估和分析。

3.样本测试方法：通过对少量样本的测试，来模拟产品市场运行环境和使用状态，并获得真实的测试结果和评价。

五、验证结果与分析基于以上验证方法，得出了以下验证结果和分析：1.产品设计要求与实际表现比较分析：产品设计要求与实际表现相符，关键性能指标较好，但存在部分细节问题需要改进。

2.功能性能、可靠性等关键指标测试结果分析：产品在重要参数指标方面表现良好，但部分指标存在较大弹性，需根据实际使用场景进行调整。

3.用户反馈意见、市场反应等分析比较：用户给予产品的评价大多数较好，但也有部分不足之处需要完善。

市场反应比较积极，但竞争激烈，需进一步提升产品质量和营销策略。

4.其他重要参数的分析和评估：其他重要参数中，如价格、售后服务、环保度等方面表现平稳，但在某些方面还有较大的提升空间。

验证码的原理及其应用实验报告1. 研究背景验证码是一种用于识别用户是否为真实人类的技术，广泛应用于各种网络应用和系统中。

通过验证码，可以防止恶意机器人和自动化脚本的攻击，提高系统的安全性。

2. 验证码的原理验证码的核心原理是人机识别，即通过设计一系列人类容易理解的问题或任务，以区分真正的用户和机器。

2.1 图片验证码图片验证码是最常见的验证码类型之一。

其原理是生成一张随机图像，并在图像上添加一些干扰元素。

用户需要根据图像内容进行识别，并输入相应的答案。

图片验证码的生成过程通常包含以下步骤：•生成随机字符串或数字作为答案。

•选择一些图像素材作为验证码背景，并将答案嵌入图像中。

•添加一些干扰元素，如噪点、曲线等，增加难度。

•将生成的图像展示给用户，等待用户输入答案。

2.2 数字验证码数字验证码是一种简单而常见的验证码类型。

其原理是生成一组随机数字，用户需要根据提示进行识别并输入正确的数字。

数字验证码的生成过程通常包含以下步骤：•生成一组随机数字作为答案。

•设计一个简单的提示信息，如“请输入图中数字”。

•将答案展示给用户，等待用户输入。

2.3 语音验证码语音验证码是一种通过语音信息进行验证的技术。

其原理是通过电话或其他语音通信方式向用户播放一段含有验证码信息的语音，用户需要仔细听取并输入正确的答案。

语音验证码的生成过程通常包含以下步骤：•将答案转化为语音信息。

•向用户发起一次语音通信，播放包含验证码的语音。

•用户收听语音信息并输入正确答案。

3. 验证码的应用实验我们进行了一系列验证码应用的实验，以验证不同类型验证码的有效性和用户友好性。

3.1 实验设计我们设计了以下三个实验组：1.图片验证码组：参与者需要识别和输入一组由图像组成的验证码。

2.数字验证码组：参与者需要识别和输入一组由数字组成的验证码。

3.语音验证码组：参与者需要听取一段包含验证码的语音并输入正确答案。

3.2 实验过程我们邀请了30名参与者进行实验。

二维码标准与检测质量的研究的研究报告1. 研究背景二维码作为现代信息技术领域中的一种常用编码方式，被广泛应用于市场营销、支付结算、物流跟踪等领域。

然而，由于二维码技术的特殊性质，如数据密集度高、容错能力强等，其质量的检测与评价具有一定难度。

如何制定科学规范的二维码标准与检测质量方法，成为了本领域的研究热点。

本文旨在探究二维码标准与检测质量的研究现状，并提出一种基于机器视觉技术的二维码检测方法。

2. 研究内容2.1 二维码标准的研究本文对国际标准、国家标准及行业标准三个层面进行了调研与分析。

其中，国际标准包括ISO/IEC 18004、QR Code、DataMatrix等；国家标准主要是我国的《二维码通用技术规范》（GB/T 22015-2008）；行业标准则是各行业针对自身业务需求，自主制定的标准。

通过对各类标准的比较与分析，得出了以下结论：（1）ISO/IEC 18004标准具有广泛的适用性，包括数据格式、编码错误修正、版本控制、尺寸等方面的规定较为完备。

但其实现复杂度较高，不适用于一些小规模企业。

（2）QR Code标准具有易于实现、占用空间小的特点，适用于在手机等智能终端上的应用。

但其数据密度有限，不适用于存储大量信息的场合。

（3）DataMatrix标准具有较高的数据密度、适用于小尺寸二维码的特点。

但需要选择适当的解码算法和镜头，才能保证其识别率。

2.2 二维码检测质量的研究本文采用了基于机器视觉技术的二维码检测方法，包括图像预处理、二值化、轮廓检测、特征提取、二维码解码等步骤。

具体实现步骤如下：（1）图像预处理。

对输入图像进行灰度化、均值滤波、边缘增强等处理操作，使得图像更易于二值化及轮廓检测。

（2）二值化。

采用自适应阈值二值化方法，将图像转换为黑白二值图像。

（3）轮廓检测。

利用Canny算法和Hough变换，检测出二维码区域的轮廓。

（4）特征提取。

通过对二维码区域内的黑白像素统计，计算出二维码的纠错等级、版本和数据量等特征信息。

学生姓名
张安龙
学号
班级
所属院系专业
指导教师1
职称
所在
部门
物联网技术学院
指导教师2
职称
所在
部门
毕业设计
（论文）题目
验证码识别技术研究与实现
题目类型
工程设计（项目）■
论文类□
作品设计类□
其他□
1、选题简介、意义
选题的介
随着互联网技术的快速发展和应用，网络在给人们提供丰富资源和极大便利的同时，伴随而来的就是互联网系统的安全性问题。验证码的出现正是加强web系统安全的产物。验证码，最早作为卡内基梅隆大学的一个科研项目，Yahoo!是CAPTCHA的第一个用户。
5 可分割验证码的识别
5.1数字图像预处理技术
5.2常用的字符分割算法
5.3猫扑网站验证码的识别
5.4西祠胡同网站验证码的识别
6 涯验证码的识别
7 总结
致谢
参考文献
指导教师意见：
签字：
2019年3月2日
院（系）审批意见：
签章：
2019年3月5日
二、课题综述（课题研究，主要研究的内容，要解决的问题，预期目标，研究步骤、方法及措施等）
1.课题研究
验证码识别技术研究与实现
2、研究内容
研究验证码识别技术,可以及时发现和改善验证码的漏洞,在增强网络安全性、防止恶意机器程序攻击方面有着重要意义。
2.预期目标
找出现在验证码的不足，为以后改善验证码提供理论基础。
3.研究步骤
1、阐述了课题的背景及研究意义，介绍了验证码识别在国内外的发展状况
2、重点介绍了用于字符识别的BP神经网络、卷积神经网络和形状上下文算法，给出了它们的推导过程。

目录1. 软件设计要求和规范 (2)2. 软件制作过程（含增加的功能） (2)3. 收获与体会 (10)4. 参考文献 (10)1.软件设计要求和规范为了防止网站被非法登陆，网站一般通过验证码的方式，防止黑客用软件非法登陆。

验证码一般采用干扰后的图像显示，人可以识别，但机器识别有困难。

本案例用Visual C#.NET开发一个网站的验证码生成软件，并在网页上测试该软件的有效性。

2.软件制作过程（含增加的功能）1.打开Visual C#.NET 2010，通过“文件”/“新建”/“网站”，打开“新建网站”对话框，如图1所示。

选择“网站”，在“Web位置”选择保存网站的目录，单击确定按钮。

图1 新建网站2. 建立V alidateImage.ashx文件右击解决方案名称，在弹出的菜单中选择“新建项目”，打开“添加新项”对话框，选择“一般处理程序”，文件名称改为“V alidateImage.ashx”，单击“添加”按钮。

如图2所示。

图2 添加.ashx程序打开ValidateImage.ashx文件，并按照下列代码输入程序。

<%@ WebHandler Language="C#" Class="ValidateImage" %>using System;using System.Web;using System.IO ;using System.Drawing;public class ValidateImage : IHttpHandler,System.Web.SessionState.IRequiresSessionState{public void ProcessRequest (HttpContext context) {context.Response.Cache.SetCacheability(HttpCacheability.NoCache); string valid="";//定义随机数字//生成包含验证码的图片MemoryStream ms=Create(out valid);//存储在session中的验证码，用于验证context.Session["validateImage"]=valid;//置空输出流context.Response.ClearContent();//输出流格式context.Response.ContentType = "image/png";//输出context.Response.BinaryWrite(ms.ToArray());context.Response.End();}public bool IsReusable {get {return false;}}//用来产生2位数的随机分配的方法private string RndNum(int VcodeNum){stringVchar="1,2,3,4,5,6,7,8,9,a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,p,q"+",r,s,t,u,v,w,x,y,z,A,B,C,D,E,F ,G,H,J,K,L,M,N,P,Q,R,S,T,U,V,W,X,Y,Z";// 拆分数组string[] VcArray = Vchar.Split(new Char[] { ',' });// // 收集随机数string VNum = "";//记录最后的随机数，尽量避免同一随机数int temp = -1;Random rand = new Random();//通过一个简单的算法，以确保不同随机编号for (int i = 1; i< VcodeNum+1;i++){if (temp != -1){rand = new Random(i * temp* unchecked((int)DateTime.Now.Ticks));}int t = rand.Next(55);if (temp!=-1&&temp==t){return RndNum(VcodeNum);}temp=t;//随机数中位数加一VNum+=VcArray[t];}return VNum;}//生成随机数，并将其写入图像文件public MemoryStream Create(out string VNum){VNum=RndNum(3);Bitmap lmg=null;Graphics g=null;MemoryStream ms=null;System.Random random=new Random();Color[] c ={Color.Black,Color.Red,Color.DarkBlue,Color.Green,Color.Brown,Color.DarkCyan,Color.Purple};String[]fonts={"Verdana","Microsoft Sans Serif","Comic Sanns MS","Arial","宋体"}; lmg=new Bitmap((int)VNum.Length*18,32);g=Graphics.FromImage(lmg);g.Clear(Color.White);//在背景的随机位置画图for(int i=0;i<100;i++){int x=random.Next(lmg.Width);int y=random.Next(lmg.Height);g.DrawRectangle(new Pen(Color.LightGray,0),x,y,1,1);}//在g中映射验证码for(int i=0;i<VNum.Length;i++){int cindex=random.Next(6);int findex=random.Next(5);//格式Font f=new System.Drawing.Font(fonts[findex],15,System.Drawing.FontStyle.Regular);Brush b=new System.Drawing.SolidBrush(c[cindex]);int ii=4;if((i+1)%2==0) //控制不同验证码字符在垂直方向上的位置{ii=2;}g.DrawString(VNum.Substring(i,1),f,b,3+(i*12),ii);}ms=new MemoryStream();lmg.Save(ms,System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);g.Dispose();lmg.Dispose();return ms;}}3. 建立测试验证码的链接。

网页验证码原理
网页验证码是一种用于验证用户身份的技术，通常用于防止自动化程序和恶意攻击。

其原理是在用户提交表单或进行某些敏感操作时，网页会生成一个随机的图形验证码或文字验证码，并要求用户输入正确的验证码，以证明其为真实用户。

图形验证码的原理是将一段随机生成的字符图片化，即将字符以图片的形式呈现给用户，如将字符转换为扭曲、干扰线、噪点等效果，使得机器难以识别，而人眼相对容易识别。

用户需要将图形验证码中显示的字符正确输入，才能通过验证。

文字验证码的原理类似，但它直接以字符形式展示给用户。

用户需要将文字验证码中显示的字符正确输入，才能通过验证。

为了增加验证码的安全性，通常会设置验证码的有效期限，一般为数分钟。

每次生成的验证码都是唯一的，且只能使用一次。

网页验证码的原理基于人类对于图像和文字的识别能力相对机器的优势，通过要求用户输入正确的验证码，能够较好地防止自动化程序的恶意攻击，提高网站的安全性。

第1篇一、前言随着移动互联网的快速发展，二维码作为一种新兴的识别技术，已广泛应用于各个领域，如商品溯源、票务管理、支付结算等。

然而，二维码的普及也带来了一系列的安全隐患。

为了保障人民群众的合法权益，维护社会稳定，本报告对二维码存在的隐患进行了全面排查，并提出相应的防范措施。

二、二维码隐患概述1. 信息泄露风险二维码中可能包含个人隐私、企业机密等敏感信息。

若二维码被恶意篡改或扫描，可能导致信息泄露，给用户带来财产损失和名誉损害。

2. 病毒传播风险二维码可能被病毒、恶意软件等恶意代码嵌入。

用户扫描此类二维码后，可能导致手机中毒，造成数据丢失、隐私泄露等后果。

3. 钓鱼网站风险不法分子利用二维码发布虚假信息，诱导用户扫描，从而访问恶意网站，窃取用户账户信息、密码等。

4. 诈骗风险不法分子利用二维码进行诈骗活动，如虚假促销、虚假招聘等，诱导用户转账汇款，造成经济损失。

5. 非法营销风险部分商家利用二维码进行非法营销，如发送垃圾短信、骚扰电话等，侵犯用户权益。

三、二维码隐患排查方法1. 信息安全排查（1）对二维码内容进行安全审查，确保其中不包含个人隐私、企业机密等敏感信息。

（2）对二维码生成工具进行安全评估，确保其生成的二维码无恶意代码。

2. 病毒防范排查（1）对手机进行病毒查杀，确保手机无病毒、恶意软件。

（2）对二维码扫描工具进行安全评估，确保其扫描功能无漏洞。

3. 网站安全排查（1）对二维码链接进行安全检测，确保其指向的网站无钓鱼、恶意代码。

（2）对二维码生成工具进行安全评估，确保其生成的二维码链接安全可靠。

4. 诈骗防范排查（1）加强对二维码内容的审核，发现虚假信息、诈骗活动，立即进行删除、封禁。

（2）提高用户防范意识，普及二维码安全知识，引导用户识别、防范诈骗。

5. 非法营销排查（1）对二维码内容进行审查，发现非法营销行为，立即进行删除、封禁。

（2）加强商家管理，规范二维码使用，杜绝非法营销。

四、二维码隐患防范措施1. 提高用户安全意识（1）普及二维码安全知识，引导用户识别、防范诈骗。

网站检测报告随着互联网的快速发展，网站在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。

无论是购物、娱乐还是获取信息，我们都会借助网站来实现。

然而，随之而来的是网络安全威胁的增加，网站检测就成为了现代社会不可或缺的一环。

一、网站安全性检测网站安全性是用户访问网站时最关注的问题之一。

在网络环境中，网站容易成为黑客攻击的目标，从而对用户信息造成泄露。

因此，网站安全性检测是网站所有者需要高度重视的事项。

主要的安全检测包括漏洞扫描、SQL注入检测、XSS跨站脚本攻击检测等。

漏洞扫描是一种对网站进行全面检测的方式，通过检测网页源码中的漏洞，找出可能会被黑客利用的弱点。

一旦发现漏洞，网站所有者需要立即修复，以免给用户信息安全带来风险。

另外，SQL注入检测和XSS跨站脚本攻击检测也是网站安全性检测的重要内容。

SQL注入是黑客利用不正确的输入验证机制，向数据库中插入恶意代码的行为。

通过对网站进行SQL注入检测，可以及时发现并修复潜在的安全问题。

XSS跨站脚本攻击是指黑客通过注入恶意脚本代码，使得用户在浏览器中执行脚本，从而获取用户的信息。

对于网站来说，XSS攻击是一种常见的威胁，需要进行及时检测和防范。

二、网站性能检测除了安全性外，网站性能也是用户关注的重要因素。

网站性能包括加载速度、响应时间、兼容性等方面的考量。

优秀的网站应该具备快速加载、稳定可靠并兼容各种设备的特点。

加载速度对于用户体验至关重要。

过长的加载时间会使用户对网站失去耐心，转而选择其他更快速的网站。

因此，对于网站所有者来说，定期进行网站性能检测，及时优化网站的加载速度就显得尤为重要。

此外，响应时间也是衡量网站性能的一个重要指标。

用户在访问网站时，希望能够及时得到反馈，而不是长时间的等待。

通过对网站进行性能测试，可以查找到网站的瓶颈，进而采取相应的措施进行优化。

兼容性是指网站在各种不同的设备和浏览器上是否正常显示。

现代社会中，用户使用多样化的设备进行网站访问，如电脑、手机、平板等。

门户网站分析研究报告1. 引言门户网站作为互联网上的重要信息入口，扮演着传播信息、提供服务的重要角色。

本报告旨在对门户网站进行分析研究，从用户体验、内容推荐、社交互动等方面进行探讨，以及提出相应的改进建议。

2. 用户体验分析2.1 页面布局和导航门户网站的页面布局和导航对用户的使用体验至关重要。

通过对多个门户网站进行调研，我们发现绝大多数门户网站采用了简洁明了的布局和导航设计，使得用户能够快速找到所需信息。

2.2 内容呈现和分类门户网站通常拥有大量的信息，对这些信息进行合理的分类和呈现，能够提高用户的阅读效率。

一些优秀的门户网站采用了个性化推荐算法，根据用户的兴趣和行为习惯，推送相关的内容，从而提高用户的体验。

2.3 响应速度和加载性能门户网站的响应速度和加载性能直接影响用户的使用体验。

通过对多个门户网站进行测试，我们发现一些门户网站在高并发访问时响应速度明显下降。

我们建议门户网站优化服务器配置，提升网站的响应速度和加载性能，以提高用户的满意度。

3. 内容推荐分析3.1 推荐算法门户网站通常通过推荐算法为用户提供个性化的内容推荐。

根据调研结果，我们发现一些门户网站在推荐算法上存在一些问题，例如推荐的内容不符合用户的兴趣，推荐的内容过于重复等。

我们建议门户网站加强推荐算法的优化，根据用户的兴趣和行为习惯，提供更加精准和多样化的推荐内容。

3.2 广告投放门户网站通常通过广告投放获得收益，但过多或过于突兀的广告会影响用户的使用体验。

根据用户调研结果，我们发现一些门户网站在广告投放方面存在一些问题，例如广告过于频繁，影响了正常阅读等。

我们建议门户网站合理控制广告的数量和位置，确保广告投放不会过于干扰用户的阅读体验。

4. 社交互动分析4.1 用户评论和评分门户网站通常允许用户对文章和内容进行评论和评分，这种社交互动能够加强用户参与感和互动性。

根据用户调研结果，我们发现一些门户网站的评论系统存在一些问题，例如存在垃圾评论、评论审核不严格等。

消息鉴别码的分析和设计的开题报告一、选题背景随着现代通信技术的不断发展，信息的安全性也就愈发重要。

一些危害性比较大的通信风险，就是指那些来自恶意攻击者的攻击。

例如：模拟攻击，反向工程攻击，重放攻击等。

这些攻击都试图破坏信息交换过程的安全性。

因此，在信息的传输和交换中，必须确保消息的完整性，确保信息不被篡改，才能保证有效的通讯和信息传输。

因此，“消息鉴别码（Message Authentication Code）”技术应运而生。

要求信息的鉴别码应满足抵御各种攻击形式的要求，比如更短的鉴别码长度，更快的鉴别过程等等。

二、选题意义传统的消息鉴别码技术需要大量的计算量和存储空间，这限制了消息鉴别码的使用范围，而其它码技术则具有更好的应用性能。

目前，一些新的技术被提出，通过不同的方法实现了更短、更快和基于更少的存储空间的鉴别码。

在本文中，我们将讨论和设计一种基于Pseudo Kronecker积的消息鉴别码。

这种鉴别码基于大量的研究成果，涉及众多领域，如代数密码学，数论和信息论等等。

本文的目的就是设计出一种高效、安全的消息鉴别码。

三、研究内容本文的主要研究内容包括：1. 消息鉴别码的原理及相关概念的介绍：介绍消息鉴别码的概念、分类、鉴别码原理和相关算法，为后续研究奠定基础。

2. Pseudo Kronecker积的理论分析与实现：分析Pseudo Kronecker 积的数学理论和相关技术，并分析其在消息鉴别码设计中的优势。

3. 基于Pseudo Kronecker积的消息鉴别码设计及算法实现：通过对现有的鉴别码技术进行分析和比较，设计和实现一种基于Pseudo Kronecker积的消息鉴别码。

四、预期结果本文的预期结果包括：1. 形成一份详细的消息鉴别码设计方案：通过研究不同的鉴别码技术和算法，本文将形成一份详细的消息鉴别码设计方案。

2. 分析衡量标准：通过对设计方案的分析，将形成衡量消息鉴别码技术优劣的标准，以便评估不同鉴别码技术的优缺点。

总第247期2010年第5期计算机与数字工程Computer&Digital EngineeringVol.38No.5116验证码的设计与破解探讨3唐娅琴(重庆医科大学基础医学院　重庆　400016)摘　要　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%。

关键词　去噪;验证码;自动识别中图分类号　TP391.43A Discussion about CAP TCHA Design a nd DefeatingTang Yaqin(Chongqing Medical University,Chongqing　400016)Abs t rac t　CAPTCHA has been designed to block the malicious program using the Internet Service.First introduced the prin2 ciple of CAPTHA design,then analyzed the defect may be used by attacker.The flow of CAPTCHA defeat proposed,described the detail defeat steps.We test our method with a real CAPTCHA system on the Internet,the success rate reach99%.Ke y Words　noise remove,CA PTCHA,automatic recognitionClass Nu m ber　TP391.431　引言CA P TCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Comp uters and Humans Apart)全自动区分计算机和人类的图灵测试,是用来区分对方到底是人还是计算机程序而设置的一种验证措施。

验证码及其安全性研究摘要随着全球互联网的迅速崛起，验证码的应用日益广泛．本文首先介绍验证码的历史背景，验证码的概念，验证码的作用以及验证码的意义．然后了解国内和国外对验证码识别研究的现状，简单介绍三种验证码识别技术：基于模板匹配的方法、基于神经网络学习方法以及基于形状上下文方法．接着将国内现有的验证码生成方案整合分类，了解其实现方式．对图片验证码、人工智能识别和人机交互验证码等现有验证码方案进行了安全性研究．对这些验证码的安全性做出比较排序，把实验结果进行分析并整合，得出基于生物特征的验证码以及短信验证码最为安全，其次相对来说人机交互的验证码较为安全，最后才是图片以及数字验证码，但是对于数字型的验证码可以进行加入噪线、扭曲等复杂机制来提升安全性．关键词验证码；验证码识别；验证码的安全性Research on Verification Code and Its SecurityAbstractWith the rapid rise of the global Internet, people began to use Internet technology more and more frequently, and Internet technology began to infiltrate into all aspects of people's lives,. Firstly, this paper introduces the historical background of verification code, the concept of verification code, the function of verification code and the significance of verification code. Then, to understand the current situation of research on verification code recognition at home and abroad, three verification code recognition technologies are briefly introduced: template matching based method, neural network based learning method and shape context based method. Then the existing verification codes in China are integrated and classified to understand their implementation. The security of existing verification codes such as picture verification codes, artificial intelligence recognition and human-computer interaction verification codes is studied. The security of these verification codes is compared and sorted, and the experimental results are analyzed and integrated. It is concluded that biometrics-basedand SMS-based verification codes are the safest, then human-computer interaction verification codes are relatively safe, and the last is pictures-based and digital-based verification codes. However, digital verification codes can be added to complex mechanisms such as noise and distortion to improve security.Key wordsverification code, verification code recognition, verification code security1. 绪论1.1研究背景随着全球互联网的迅速崛起，人们开始越来越频繁的使用互联网技术，而且互联网技术也渗入到人们生活的方方面面，像淘宝的购物，京东的购物，游戏的账户登录，12306的火车出行等等方方面面都已经开始和互联网技术挂钩了，于是这些输入到了网络的居民信息容易被很多不法分子开始利用，这些不法分子利用各种可以破解输入到了网络的居民信息的程序以及病毒，从而获取居民的信息．一些机构为了遏制上面这些不好的现象，开发出来了验证码．验证码主要就是用来区分某个网站或者网页究竟是人为的登录，还是被一些计算机恶意的访问，然而验证码的开发虽然有效的减低了一些计算机恶意的访问，但同时也给了用户一些不美好的体验，比如在某一段时间12306的火车出行的登录验证，一些验证码过于复杂，导致用户多次登录失败，严重影响用户的体验．因此，对于验证码也必须有结合自身网站的具体需求来具体设计．1.2 研究现状随着全球互联网的迅速崛起，人们开始越来越频繁的使用互联网技术，验证码的使用也是越来越频繁，已经慢慢发展成了网站保护的一种司空见惯的技术了．在这种情况下，国内外很多学者对于验证码的研究也越来越深入．1.2.1国外研究现状在互联网技术发展的初期，美国学者Luis yon Alto就抢先一步开始研究验证码及其安全性能，并且首次提出了CAPTCHA的技术概念[1]，Luis yon Alto在接下来的一段时间里并没有放弃研究验证码及其安全性能，随后发现了为RE-CAPTCHA的技术[2]，使得验证码的应用得到进一步发展．JRendra Malik进一步对于验证码及其安全性进行了研究[3]，发现了验证码可以基于形状上下文的形状条纹的不同的特征来进行相关的匹配[4]．Jesse Windle在验证码及其安全性进行了研究上发现了可以用Hart小波滤波结果来破解一种相关的验证码等等．1.2.2国内研究现状中国科学家龚才春在验证码及其安全性研究的基础上通过凹凸分析发现了一些相关的识别手写体的数字字符的验证码识别技术[5]．中国科学家汪渤利用图像进行二值化的技术[6]，在验证码及其安全性的研究上提出基于外部轮廓结构及其机构的特征从而可以验证数字进行验证码验证的方法[7]．在2009年的时候，中国科学家吕刚利用神经网络相关方面的知识[8]，结合验证码验证的技术，提出了模板匹配验证码验证技术．1.3研究意义与方法1.3.1研究意义实际应用中验证码在互联网安全保护中应用非常广泛，其主要作用是用以鉴别出人和机器，从而防止攻击者操作机器开展的恶意行为．并且验证码可以防止人们很多的网上的信息被很多不法分子所开始利用[9]，这些不法分子利用各种可以破解输入到了网络的居民信息的程序，或者说是病毒，从而获取居民的信息，进而进行一些诈骗或者其他违法行为．并且有利于保护现在互联网登录安全，十分有利于互联网的发展．1.3.2研究方法1). 文献法——搜集和分析研究各种现存的有关验证码及其安全性的文献资料，从中选取适合本文的信息，帮助完成调查研究目的．2). 分析推算法——通过上面方法收集到的资料，进行分析推算，这里利用图像二值化等相关的方法得到相关的验证码及其安全性研究的结论．3). 实验法——选一些具有代表性的图片验证码做识别实验，对各类的安全性强弱做出排序．2.验证码概述2.1 验证码定义验证码也就是上面美国科学家Luis yon Alto提出的CAPTCHA的技术概念，中文全称叫做全自动区分计算机和人类的图灵测试[10]，随着互联网的高速发展，互联网技术也开始慢慢渗入到人们生活的方方面面，像是日常生活淘宝的购物，京东的购物，游戏的账户登录，12306的火车出行等等方方面面都已经开始和互联网技术挂钩了，因此人们的日常的信息也开始输入到了网络，于是这些输入到了网络的居民信息也容易被很多不法分子所开始利用，这些不法分子利用各种可以破解输入到了网络的居民信息的程序，或者说是病毒，从而获取居民的信息．一些机构为了遏制上面这种不好的现象，验证码也由此被开发了出来．2.2验证码作用验证码主要就是用来区分某个网站或者网页究竟是人为的登录，还是被一些计算机恶意的访问．所以验证码的主要作用如下：（1）防止一些用户随意恶意注册导致网站压力测试需求变大．（2）防止一些用户随意恶意发布一些不正规链接，以及一些不正规的垃圾信息．（3）在一些民众选票制度的时候，可以保证民众选票投票的公平．（4）防止一些计算机暴力破解密码，泄露用户信息．2.3 验证码的分类验证码大体上可以分为六个类型分别是基于汉字、字母和数字的文本型验证码[11]、基于人机交互的验证码[12]、基于手机短信的验证码[13]、基于音频信息的语音验证码[14]、基于简单数学等式的验证码[15]．如图2.1-2.6所示列出了最常见的六种验证码登录方式：图2.1表示图片验证、图2.2表示手机短信验证、图2.3 表示字母或者语音验证，图2.4 基于人机交互的验证码，图2.5 人脸验证，图2.6 数字验证．图2.1图片验证图2.2手机短信验证图2.3 字母或者语音验证图2.4 基于人机交互的验证码图2.5 人脸验证图2.6 数字验证3.各类验证码的生成机制3.1数字验证码及其变种的实现数字验证码的实现一般分为三个步骤，也就是首先得生成随机数，然后将生成的随机数，绘制成图片，最后将相应的图片输出到目标位置即可，具体实现步骤如图3.1所示．1)、生成随机数生成随机数无非就是调用Random的API，但为了后续更好的实用，应该分成多种组合以适应需求的变化，应将生成随机数的个数和类型组合还有排除字符抽取成参数．同时这里也是变种的实现机制当用户输入错误或者长时间未输入会重新生成随机数，导致变种验证码出现，进而继续绘制成图片，最后将相应的图片输出到目标位置[16]．2)、绘制图片绘制图片是重点也是难点，这里将详细介绍．（1）创建BufferedImage对象如果把BufferedImage比作是画板，那么Graphics就是画纸，这样比较好理解，后续的操作都是在这画纸上进行的．BufferedImage image = new BufferedImage(width,height,BufferedImage.TYPE_INT_RGB);（2）绘制背景Graphics有个setColor（）方法，可理解为画笔，在绘制任何东西前要选好画笔，即颜色，然后调用fillRect（）进行轮廓的绘制，后续的绘制范围不会超过这个轮廓．g.setColor(backColor==null getRandomColor():backColor);g.fillRect(0,0,width,height);（3）绘制干扰线调用drawLine画直线，绘制不超过interLine条干扰线．if(interLine>0){int x=r.nextInt(4),y=0;int x1=width-r.nextInt(4),y1=0;for(int i=0;i<interLine;i++){g.setColor(lineColor==null getRandomColor():lineColor);y=r.nextInt(height-r.nextInt(4));y1=r.nextInt(height-r.nextInt(4));g.drawLine(x,y,x1,y1);}}（4）写验证码 为了不整整齐齐而且重叠的写，应将每个字符的高度和水平位置随机，重点在于每绘制完一个字符后，需将画笔的水平坐标往右边移动一定的位置，这里一般用了依据宽度浮动． （5）扭曲图片将图片的扭曲就是将图片水平和垂直按不同比例平移．（6）添加噪点噪点的添加实质上就是在画纸上没有规律的点，所以用随机颜色随机位置来执行最合适了．3)、将相应的图片输出到目标位置将图片输出成文件，然后将相应的图片输出到目标位置即可．3.2图片验证码的生成机制图片验证码的实现一般和数字验证码类似也是分为三个步骤，也就是首先得生成随机和给定的图片对应的汉字，然后将汉字绘制成图片，图片输出到目标位置，用户只需要点击与汉字匹配的图片即可完成验证[17]，具体实现步骤如图3.2所示．图3.2图片验证码的实现步骤 具体的操作和生成数字验证码较为类似，只是第一步操作的将生成随机的数字换成了生成随机的汉字．3.3 短信验证码的生成机制短信验证码的实现一般和前面二种验证码的生成都有着很大的不同，因为短信验证码需要获取第三方接口，调用第三方接口并且向第三方接口发送信息，短信验证码也是分为三个步骤，也就是首先得生成随机4位或者6位数字，然后获取第三方接口信息，最后将随机4位或者6位数字发送给第三方接口，用户只需要收到的4位或者6位数字输入指定位置即可完成验证[18]图3.3短信验证码的实现步骤 1). 生成随机数字生成随机数字其实很简单，只需一行代码，具体如下：String verifyCode = String.valueOf(new Random().nextInt(899999) + 100000);生成随机汉字 绘制相应图片图片输出 到目标位置生成随机数字 获取第三方接口 向第三方接口发送信息2). 获取第三方接口以及调用第三方接口图3.4第三方接口使用步骤3.4 基于生物特征验证码的实现原理基于生物特征验证码的实现原理之中设计的数据量十分庞大，所以基于生物特征验证码的实现原理一般也是通过神经网络算法来实现的，下面简要的介绍一种神经网络算法，具体如图3.5 BP神经网络应用流程所示．图3.5 BP神经网络应用流程基于BP算法的神经网络结构是一种特殊的多层感知机模型[19]．其特殊性表现在含有隐含层且能调节所有的连接权，网络的输出值可以是连续的．神经元之间进行全连接，而对于每层神经元则无相互连接，信号只进行网络的单向传递．输入层用来接收信号的输入，不对信号做任何处理．隐含层接收输入层的输出并经过函数处理．输出层接收隐含层的输出并经过函数处理．这种函数处理对于BP神经网络来说，通常采用非线性的映射关系，输出层输出即为网络的整体输出．3.5人机交互验证码的实现方式人机交互验证码也叫做滑动验证码，最近滑动验证码在很多网站逐步流行起来，一方面对用户体验来说，比较新颖，操作简单，另一方面相对图形验证码来说，安全性并没有很大的降低．当然到目前为止，没有绝对的安全验证，只是不断增加攻击者的绕过成本．接下来分析下滑动验证码的核心流程：1)、后端随机生成抠图和带有抠图阴影的背景图片，后台保存随机抠图位置坐标．调用短信验证码接口demo请求发起客户端通过post方式访问发送信息2)、前端实现滑动交互，将抠图拼在抠图阴影之上，获取到用户滑动距离值．3)、前端将用户滑动距离值传入后端，后端校验误差是否在容许范围内．4.验证码攻击方法以及安全性研究4.1验证码的攻击方法对于攻击验证的攻击的实质就是识别验证码，进而输入识别出来的答案，输入到指定的位置，进而导致非法登录．对于验证码识别步骤一般分为三个步骤[19]也就是：图像预处理、字符分割、字符识别．4.1.1图像预处理而对于图像预处理一般也是分为三个步骤分别是：灰度化，二值化，去噪.下面用图像二值化具体分析．1)、图像的灰度化验证码的图片一般可以分为三通道分别是R （红色）、G （绿色）、B （蓝色）．这里将验证码的图片的三通道加权平均值法的原理进行赋值，经过试验证明三通道R （红色）、G （绿色）、B （蓝色）的加权权重分别是WR=0.299,WG=0.587,WB=0.114那么灰度化公式如下所示：r 0.299*0.587*0.114*G R G B =++ (4-1)2)、灰度图像二值化下面一个公式展示了二值化的具体的原理：1,(,)(,)0,(,)f i j T F i j f i j T >⎧=⎨≤⎩(4-2) 其中，F(i ，j)表示为灰度图像二值化的具体输出，f(i ，j)为为灰度图像二值化的具体输入像素，T 为灰度图像二值化的具体阈值．而这里具体确定图像二值化的具体阈值T 的方法为迭代法，具体方法如下所示：(1) 确定灰度图像二值化的具体最小灰度值Tm ，然后确定灰度图像二值化的具体最小灰度值最大灰度值Tn ，则灰度图像二值化阈值初值可以表示为：T0=（Tm+Tn ）/2；(2) 将图像分割成背景和图案二个部分，分别求出灰度图像二值化的具体的平均灰度值Ti 和Tj.(3) 求出灰度图像二值化的具体新阈值:T1=（Ti+Tj ）/2；(4) 如果T0=T1，则结束，否则令T0==T1，转向第二步．3)、灰度图像去噪毫无疑问，在一般的网站中的验证码图像都含有多多少少一定的噪声，因此对于去噪灰度图像二值化处理之后必须进行去噪处理，我们这里采用的是均值滤波的方法进行去噪的，具体表达式如下：()()1,,g x y f x y m=∑ (4-3) 其中，g(x,y)表示为经过均值滤波的方法对灰度图像去噪之后的的新的灰度值，而其中m 一般取值取为5或9都可以达到预定的效果．4.1.2字符分割验证码灰度图像二值化经过预处理后，我们便能开始分割字符了，分割具体处理的是去灰度图像二值化经过预处理的图像．字符分割我们这里采用的是边缘检测的方法．首先我们利用Roberts 算子，具体的表达式如下：()()()()()22,,1,11,,1g x y f x y f x y f x y f x y ⎡⎤⎡⎤=-++++-+⎣⎦⎣⎦ (4-4) 然后我们可以用求得到的算子来找到图像的边缘．4.1.3字符识别 验证码灰度图像二值化经过预处理后，并且在分割字符之后，便可以进行字符识别了．我们这里选用的字符识别的方法选用的最近非常火热的BP 神经网络的方法．具体的步骤如图4.1所示．图4.1 BP 神经网络 (1) 训练样本的制作我们选择的训练样本一共包括验证码图像800张左右．(2) BP 神经网络的参数设定具体的训练网络如图4.2所示．特征提取 输入图像 训练样本验证码 预处理待识别验证码特征提取 训练结果BP 神经网络 识别结果训练识别 训练 识别图4.2 训练网络在这里我们列举几个网络配置，具体的参数信息见下面：net．trainParam．show：显示中间结果的周期；net．trainParam．epochs：最大迭代次数；net．trainParam．1r：学习率．4.2 安全性研究本篇论文主要内容是简介验证码的原理与作用，以及收集各种验证码，了解其实现方式，以及为方便开发者从众多的验证码中选择出一种适合自己系统的验证码，所以对现有验证码进行分类整理，列举出一些具有代表性的验证码并对各自的安全性进行对比分析，且对安全性做出一个大致的排序，比较各类验证码的优点与缺点．列如文本验证码，它展示一张含有多个字符的图片，要求用户识别并在输入框中输入对应的字符，输入全部正确即认证成功，这些字符多为大小写英文字母、数字或它们的组合，伴随这噪线、扭曲、多字体等复杂机制来提升安全性．这些安全机制多是对抗分割和对抗识别的，对抗分割的安全机制增加了程序分割出单个字符的难度，比如用字符粘连抵抗分割，用空心线来描绘字符轮廓等机制[20]来增加验证码的安全性．在这里，我们取出50幅验证码图像（分为A类、B类、C类、D类、F类）经过上面的图像二值化预处理，边缘分割技术，BP神经网络进行字符识别技术，可获得200幅图像，而且都被统一成了为十六进制的字符图像．将统一成的十六进制的字符图像当做BP神经网络的输入，然后BP神经网络通过读取权值文件后就可以字符识别，我们可以看出得到识别有误差的图片5幅，完全没有问题的图片195幅，单个字符正确率为97个百分点，验证码识别正确率为95个百分点．4.2.1二值化预处理个阶段效果图下面列出了一些各个时期的图像，如图4.3是图像二值化预处理的效果图．图4.3图像二值化预处理个阶段效4.2.2字符分割效果图如图4.4所示是第二阶段字符分割的效果图．图4.4字符分割效果图4.2.3字符识别之后的效果图及其安全性研究如图4.5是第三阶段B类C类验证码经过字符识别之后的的效果图．图4.5 B类C类验证码经过字符识别之后的效果图上图分别列出了各个时期经过处理之后的效果图，图4.3是图像二值化预处理个阶段效果图，图4.4是字符分割效果图，图4.5是B类C类验证码经过字符识别之后的效果图．最后我们可以得到各类验证码图片识别的准确率的统计表．表4.1 结果统计表验证码图像类别正确率A类96%B类100%C类94%D类100%E类100%F类96%从表4.1实现结果统计图看出来，A类、B类、C类、D类、E类、F类六个类型之中只有A类、C类、F类3类验证码的识别程度相对低一点，可见我们可以对A类、C 类、F类3类验证码验进行一些相应的操作，也就是可以多加入一些噪线、扭曲、多字体，以及多加入些复杂的中文文字，加入一些相应的数学计算等复杂机制来提升安全性，也可以用字符粘连抵抗分割，用空心线来描绘字符轮廓等机制来增加验证码的安全性．4.2.4人工智能识别安全性研究对于人脸以及运算类必须经过人类大脑或者最为直接身份认证的识别毫无疑问是最为安全的，比如图4.6所示的含有复杂计算的验证码和图4.7所示有人脸识别的验证码就是这一类验证码．图4.6含有计算的验证码根据图4.6描述的含有计算的验证码，由于含有复杂的计算，一般的程序难以破解，这样一种验证码可以防止人们在网上的信息被很多不法分子所利用，所以说这样一种含有计算的验证码的安全性是能够得到保障的[21]．图4.7人脸识别的安全性验证根据图4.7描述的人脸识别的安全性验证，由于其中含有较为复杂的计算量，得出人工智能的算法较好，并且这样一种人脸识别的安全性验证不单单是简简单单的识别到人脸即可．在进行登陆的时候，系统可能会让你眨眨眼睛或者笑一笑等等智能化的操作，杜绝了别人拿用户的照片进行登录，这些不法分子能够直接利用各种简单的程序破解居民信息，或者说通过是病毒，来获取居民的信息，进而进行一些诈骗或者其他违法行为．所以说人脸识别的安全性验证的安全性是能够得到保障的．4.2.5人机交互验证码安全性研究最近滑动验证码在很多网站逐步流行起来，一方面对用户体验来说，比较新颖，操作简单，另一方面相对图形验证码来说，安全性并没有很大的降低．从前面图2.4 基于人机交互的验证码可以看到，滑动图形验证码，重要有两个图片组成，抠块和带有抠块阴影的原图，这里面有两个重要特性保证被暴力破解的难度：抠块的形状随机和抠块所在原图的位置随机．这样就可以在有限的图集中制造出随机的、无规律可寻的抠图和原图的配对．并且由于人机交互通过了距离的不同的把控，加入了人为的操作，增加了一点安全性．4.3各类验证码的安全性比较从上文各种分析研究实验可以知道，对于上面所描述的一些通用的验证码，本文进行了一个大概的比较，其中基于生物特征的验证码，以及短信验证码最为安全，其次相对来说人机交互的验证码较为安全，最后才是图片以及数字验证码，但是对于数字类型的验证码用过上文的研究实验可以进行加入噪线、扭曲、多字体等复杂机制来提升安全性．5.总结本文首先介绍验证码的历史背景，验证码的概念，验证码的作用以及验证码的意义．然后了解国内和国外对验证码识别研究的现状，简单介绍五种验证码生成机制：数字验证码及其变种的实现、图片验证码的生成机制、短信验证码的生成机制、生物特征验证码、人机交互特征验证码，并了解其实现方式．主要选图片型的验证码作为实验对象，通过对各种验证码进行预处理、添加干扰噪声、使字符扭曲变形或粘连等方法进行实验，选取一些比较有代表性的验证码做识别实验，对各类验证码的安全性做出比较且排序，将实验结果进行分析并整合，得出结论．最后总结实验结果，提出自己的见解．参考文献[1]Luis von Ahn, Manuel Blum, John Langford. Telling Humans and Computers Apart Automatically[J]. Communications of the ACM . 2004, 11(2):123~130 .[2]Moy G Jones N，Harkless C．Distortion Estimation Techniques in Solving Visual CAPTCHAs[C]．IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition．IEEE ComputerSociety, 2004：23~28．[3]Greg Moil，Jitendra Malik．Recognizing Objects in Adversarial Clutter：Breaking a Visual CAPTCHA[C]. Computer Vision and Pattern Recognition，2003．Proceedings．2003 IEEE Computer Society Conference on．2003: 134~141．[4]曹放. 基于视觉感知的图像验证码设计与研究[D]. 西安，西安电子科技大学,2017:15~20.[5]胡健, 柳青, 王海林. 验证码安全与验证码绕过技术[J]. 计算机应用, 2016, 24(S1): 45~60.[6]王斌君,王靖亚,杜凯选,韩宇.验证码技术的攻防对策研究[J]. 计算机应用研究, 2013, 13(09):[7]朱莹玲. 粘连字符验证码的识别研究[D]. 南京，南京理工大学, 2017.[8]谢云昊.文本验证码通用识别算法的研究[D]. 西安，西北大学, 2016.[9]杨思发.验证码破解算法研究及实现[D]. 南京，南京理工大学, 2013.[10]石冬冬. 基于局部不变特征的图像匹配技术在新型图片验证码识别中的应用研究[D] . 西安，西安电子科技大学, 2015.[11]李新良. 基于模板匹配法的字符识别算法研究[J]. 计算技术与自动化, 2012,30(02): 100~120.[12]于志良. 简单验证码的模板匹配实现[J]. 电脑知识与技术, 2011, 45 (26): 56~59.[13]张守强. 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验证结果分析报告1. 引言本报告旨在对验证结果进行全面分析，揭示该验证的可靠性和准确性。

通过深入的步骤和思考过程，我们将逐步分析验证结果，并提供结论和建议。

2. 验证方法我们使用了一种基于数据分析的验证方法，以确保结果的准确性和可靠性。

以下是我们的验证步骤：2.1 数据收集首先，我们收集了大量的相关数据，包括历史记录、统计数据和实验数据等。

这些数据来源于可靠的数据集和实验结果。

2.2 数据预处理在进行进一步的分析之前，我们对收集到的数据进行了预处理。

这包括数据清洗、去除异常值和缺失值处理等。

通过这些步骤，我们确保了数据的一致性和完整性。

2.3 数据分析接下来，我们对预处理后的数据进行了详细的分析。

我们使用了统计学方法和机器学习算法来揭示数据中的模式和趋势。

通过这些分析，我们获得了对验证结果的初步认识。

3. 验证结果分析基于以上的验证方法，我们得出了以下的结果分析：3.1 结果A我们的分析发现，结果A与我们的初始假设相符。

通过对数据的仔细分析，我们发现结果A在不同条件下的稳定性和准确性非常高。

3.2 结果B对于结果B，我们发现了一些意外的数据模式。

进一步的分析表明，这些模式可能是由于实验设置或数据收集过程中的一些偏差导致的。

因此，我们对结果B的可靠性提出了一些疑虑。

3.3 结果C对于结果C，我们发现了与我们的假设完全相悖的结果。

通过进一步的分析，我们发现这可能是由于实验中的某些系统性误差或数据处理错误导致的。

因此，我们对结果C的准确性提出了质疑。

4. 结论和建议基于我们的分析，我们得出以下结论和建议：4.1 结论•结果A是可靠和准确的，可以作为后续决策的依据。

•结果B的可靠性存在一定的疑虑，需要进一步的验证和分析。

•结果C的准确性有待验证，可能需要重新进行实验或数据处理。

4.2 建议•针对结果B的可靠性问题，我们建议进行更多的实验和数据收集，以验证和确认数据模式。

•对于结果C的准确性问题，我们建议对实验设置和数据处理过程进行仔细检查，以排除可能的系统性误差和错误。

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I
Abstract
ABSTRACT
With the rapid development of Internet ， the network has brought great convenience to people's live. At the same time, network security issues are also prominently increasing. As a widely used means, Network CAPTCHA has played an important role in network security. The research of CAPTCHA recognition technology can help us discover and improve the loopholes of the verification code, so as to prevent websites from malicious attacks by machine program. This paper uses computer vision and pattern recognition to recognize different types of CAPTCHA. We select the representative Mop, Xicihutong and Tianya captcha as the research object. Aiming at the specific code, we proposed targeted breaking method to solve practical problems. The results reveal the possibility of their insecurity. Through comparison of different recognition algorithms, the study has theoretical and practical value. Following is the main work and achievements: 1. Focus on the algorithms of BP neural network, convolutional neural network, and give their details of the derivation. 2. For the existing divided Mop code, we propose a recognition scheme. It use piecewise linear transformation to remove the image blur. Local OSTU binary threshold got better than the global results. After improving the traditional projection method we propose the minimum segmentation algorithm and it effectively solve the merged characters in Mop code. Then simplified convolutional neural network is used to train and recognize single character. It achieves a high recognition rate at 94.1%. 3. For existing Xicihutong verification code, the K-means clustering algorithm combined with vertical projection is proposed to complete division and it solve the problem of stacking and adhesion. Then single character is trained and recognized by simplified convolutional neural network and the recognition rate is 53%. 4. For existing tianya captcha, we put forward the overall recognition algorithm based on shape context to verify code. The broken rate is 27.7%. This global recognition thought also gives a new idea to identify other code which is more difficult to split. Key words: CAPTCHA, recognition, convolutional neural network, BP neural network, shape context

综合验证码接收平台各类验证码接收方式的分析报告摘要验证码接收平台是目前一种新的手机验证码接收方式，本文就目前尚可使用的验证码接收平台做为分析对象，旨在得出目前哪种验证码接收平台适应现在的大众使用要求，符合正规验证码接收平台的要求，本文将针对验证码接收平台的功能、特点、操作来逐一分析，下文所指出的平台均为分析对象，不做任何商业推广，也是为了让广大用户有个清晰的对比。

（PS：本文出自急速科技，更多关于实用网络软件的问题可以关注我们的weixin公众号：jisukeji99999）验证码接收平台主要调查分析对象：1.接码验证码接收平台（www.jiema.hk/）2.牛码验证码接收平台（）3.极码验证码接收平台（）以上三个平台作为目前可用并且口碑较好的验证码接收平台，我们以它们为例综合其功能、特点、操作等方面得出以下结论，但不具备任何权威性质，纯属个人结论，仅供参考。

综合上述平台的特点得出结论：好的验证码接收平台必须具备可重复使用的特性，并且操作要简单（操作问题随后会指出），使用要便捷，至少要有手机版、网页版、电脑版三种不同的版本供用户在不同的情况下使用，并且充分的给用户自主操作的权利，同时在接收验证码的时候速度要快，目前在这些方面做得比较好的是接码和极码这两个验证码接收平台。

综合上述平台的功能得出结论：合格的验证码接收平台必须具备收发验证码的核心功能，目前以上三个平台都是具备的，但是在收发的基础上，还需扩展出批量注册、解封、解绑、绑定等功能，出去软件功能之外，平台还要能够24小时的运作，并且支持自主添加项目（合法、合规的），让用户在使用验证码接收平台的时候能够一站式的解决所有问题，不然价值不大，目前这类平台不算太多，出去上述三个平台，只有少数几个能做到。

综合上述平台的操作方法得出结论：软件的可操作性一直都是用户关注的问题，据作者多方面测试，发现接码验证码接收平台的操作更符合用户的需求，下面就以它为例，为大家演示一下它网页版的基本操作，大家即可一目了然的了解它。

验证码识别技术的研究与应用随着现代科技的不断发展，互联网在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。

然而，随着互联网的普及，一些不法分子也越来越多地利用互联网从事各种欺诈行为。

为了保护用户信息的安全和保护其权益，各大网站普遍采用了验证码技术来防止恶意攻击和非法注册。

验证码（Captcha）即全自动区分计算机和人类的公开测试，其目的是在用户注册、登录、修改密码等行为中识别出是否为人类用户。

验证码可以有效地防范撞库、注册机等的威胁，因其安全性高、易实现受到了广泛应用。

验证码技术的研究主要包括两部分：一是验证码生成技术，二是验证码识别技术。

验证码的生成技术目前也比较成熟，有基于音频、图形、动画等多种类型。

验证码的识别技术是指通过计算机对验证码图片进行自动识别，即通过计算机模拟人眼识别图像的过程实现识别。

验证码识别技术是验证码技术的核心之一。

随着机器学习技术和深度学习技术的不断发展，验证码识别技术也在不断深入和完善。

在本文中，我们将对验证码识别技术的研究和应用进行详细探讨。

一、验证码识别技术验证码识别技术主要分为两种：基于图像处理的传统识别技术和基于机器学习的深度学习技术。

1、传统识别技术传统识别技术是指通过计算机对验证码图片进行处理，再用算法对验证码进行判别和识别。

主要涉及图像预处理、特征提取和目标分类三个方面。

图像预处理是对验证码图片进行必要的预处理操作，包括图像二值化、去噪和字符分割等。

在图像二值化时，可以采用全局阈值分割或局部自适应阈值分割。

去噪操作可以采用一般的模板滤波方法，如中值滤波或高斯滤波。

字符分割是将验证码中的字符分离出来，并同时消除噪声。

字符分割需注意一点，即在纵向方向上必须将字符分割为一列。

最后提取出字符后，可以进行特征提取和目标分类操作。

特征提取是将验证码中的字符进行几何或统计学上的特征分析，将其转化成多维特征向量，以便于机器学习算法的处理。

特征提取采用灰度共生矩阵、小波变换、SIFT等各种不同的技术。