【安全的驗證碼，不僅有AIGC加持，更集成環(huán)境信息檢測】具體的是什么情況呢，跟隨小編一起來看看！

1、黑灰產(chǎn)經(jīng)常采用批量撞庫方式登錄用戶賬號，然后進行違法違規(guī)操作。

2、黑灰產(chǎn)將各種方式竊取賬號密碼導入批量登錄軟件，登錄軟件自動嘗試賬號登錄。郵箱服務器檢測到異常登錄請求，會下發(fā)驗證碼進行安全驗證，但是黑灰產(chǎn)能夠自動破解簡單驗證碼，完成撞庫登錄過程。整個過程完全自動化操作，無需人工干預，就這樣，用戶的大批賬號就被冒名登錄了。

(資料圖片)

3、為了防止驗證碼被識別、破解、繞過，很多平臺和服務在驗證碼加入干擾，比如采用了非常復雜的驗證碼：歪斜的字母漢字、復雜的圖形、轉(zhuǎn)瞬即變內(nèi)容等。以12306為例，提供了多達接近600種圖形驗證碼，再經(jīng)過排列組合，總共有多達300000種。一次性輸入準確的比例僅僅是8%，兩次輸入準確比例27%，三次以上輸入準確的比例才勉強超過60%。

4、原則上驗證碼是越復雜越好，但是凡事都有張有弛。驗證碼的本質(zhì)，是讓操作者證明是人而不是機器人，而隨著驗證碼越來越難，用戶正常操作的門檻也越來越高。復雜的驗證碼確實能夠降低黑灰產(chǎn)破解，卻也增加用戶識別難度，將用戶也阻擋在外，導致用戶紛紛吐槽。

5、知己知彼，黑灰產(chǎn)破解驗證碼的過程

6、要防止黑灰產(chǎn)破解驗證碼，必須了解其破解的過程。黑灰產(chǎn)破解驗證碼主要是基于驗證資源的窮舉以及識別，也就是通過抓取驗證碼圖庫的圖片，然后進行標注，由此破解驗證碼。目前黑灰產(chǎn)運用目前最流行的人工智能技術(shù)訓練，大大提高了識別驗證碼的速度。

7、以下是一個描述基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲和圖像識別技術(shù)的驗證碼破解過程的簡要步驟：

8、第一步，制作網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具，通過訪問各個驗證碼技術(shù)平臺，爬取驗證碼的圖片素材。網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以快速收集大量的驗證碼樣本，為后續(xù)的模型訓練和識別提供數(shù)據(jù)支持。

9、第二步，生成驗證碼圖片素材的模型庫。根據(jù)不同類型的驗證碼，如旋轉(zhuǎn)、滑動、拼圖等，生成相應的模型庫。這些模型庫包含有關(guān)驗證碼的特征信息，以便后續(xù)的驗證碼識別過程中進行比對。

10、第三步，識別驗證碼類型。在遇到需要破解的驗證碼時，程序迅速分析驗證碼的特征，確定其屬于滑動、拼接、點選、旋轉(zhuǎn)或計算等類型的驗證碼。這一步驟為后續(xù)的處理提供了方向和依據(jù)。

11、第四步，使用相似度算法檢索之前構(gòu)建的驗證碼模型庫，快速定位到相似的圖片。通過比對目標驗證碼與模型庫中的樣本，系統(tǒng)可以找到最相似的圖片，并為后續(xù)操作提供參考。

12、第五步，模擬人類操作。根據(jù)驗證碼類型和識別結(jié)果，程序模擬人類的操作行為，進行旋轉(zhuǎn)、滑動、選擇、計算或拼接操作，將圖片調(diào)整至目標角度。這一步驟需要模擬各種可能的驗證碼操作，以達到繞過驗證碼核驗的目的。

13、第六步，欺騙驗證碼核驗，獲得通過憑證。通過前面幾步的處理，系統(tǒng)成功繞過驗證碼的安全機制，并獲得了通過驗證的憑證。這使得攻擊者可以繼續(xù)訪問受限資源或執(zhí)行其他惡意操作。

14、AIGC加持，防范黑灰產(chǎn)的破解

15、驗證碼要做好防守，必須針對黑灰產(chǎn)破解的時效性和高效性特點展開。通過高頻率的生產(chǎn)圖片保證新的驗證圖片實時更新，從根源上杜絕打碼平臺拖庫。

16、AIGC，全名“AI generated content”，又稱生成式AI，意為人工智能生成內(nèi)容，具有文本續(xù)寫，文字轉(zhuǎn)圖像、數(shù)字主持人等應用。其原理是利用人工智能技術(shù)中的自然語言處理、機器學習、深度學習等技術(shù)，對大量的語言數(shù)據(jù)進行分析、學習和模擬，從而實現(xiàn)對自然語言的理解和生成。

17、集成AIGC的頂象無感驗證能夠無限生產(chǎn)驗證圖片。通過AIGC能夠文本描述快速生成無限量的圖像素材，使得基于遍歷圖庫的破解方式失效，大大增強驗證碼的破解難度。而且AIGC能夠根據(jù)企業(yè)業(yè)務場景，生成個性化定制驗證碼圖片。在拼圖、旋轉(zhuǎn)、滑動等驗證方式下，如果無法得知預先的驗證圖片，就無法完成破解。

18、此外，利用AIGC，頂象無感驗證更創(chuàng)造出一些對用戶友好、機器識別難度較高的新型驗證碼。例如，常見的滑塊驗證碼，由于為了保證有足夠識別度，目標缺口的像素與周圍的像素需要有一些差異，因而往往非常容易識別，進而輕易判斷出滑塊的目標位置，因而安全性并不高。利用AIGC，可以設(shè)計出沒有缺口的滑塊驗證碼，要判斷出目標位置需要理解圖像的語義，由此增加黑灰產(chǎn)的破解難度。

19、魔高一丈，黑灰產(chǎn)+AIGC突破常規(guī)驗證碼

20、AIGC技術(shù)能夠生成海量圖片，且有一定隨機性且不可逆，使攻擊者打標訓練成本可增加10倍以上，雖然大幅增加機器破解的難度。但是黑灰產(chǎn)也可以基于AI進行破解，只是成本增加。

21、基于AIGC，黑灰產(chǎn)不再需要采集驗證碼廠商的圖庫并打標，就能訓練模型識別各種藝術(shù)字。

22、具體來說，黑灰產(chǎn)可以利用AIGC自動生成大量漢字對應的各種樣式的藝術(shù)字，作為數(shù)據(jù)集訓練模型，使該模型能夠非常魯棒地識別任何風格的藝術(shù)字。也許在不久的將來，藝術(shù)字驗證碼這種驗證方式將完全失效。由此，進一步推動驗證碼企業(yè)提升驗證方式的安全性和對抗性。

23、雙重防護，保障驗證碼安全

24、除了AIGC的加持，頂象驗證碼基于驗證環(huán)境信息進行防御，通過生產(chǎn)無窮的驗證圖片+對環(huán)境信息進行驗證，雙重保障驗證碼安全。

25、首先，源源不斷得新驗證圖片，極大增加了黑灰產(chǎn)的識別與破解成本。同時提升驗證要素識別難度?；谏疃葘W習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成一些難以被預測和重復的圖片、元素，并在驗證過程中加入時間戳或者隨機數(shù)等動態(tài)變化的因素，增加破解的難度，有效抵御機器破解。

26、其次，集成實時流計算及場景策略結(jié)合機器學習訓練的人機模型、歷史數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，通過圖形算法和AI模型，對用戶產(chǎn)生的行為軌跡數(shù)據(jù)進行機器學習建模，結(jié)合訪問頻率、地理位置、歷史記錄等多個維度信息，快速、準確得返回人機判定結(jié)果。在驗證碼的驗證環(huán)節(jié)采集有辨識度的環(huán)境信息，配置規(guī)則和策略來，篩選出可能是黑灰產(chǎn)的請求進行二次驗證或攔截。例如，判斷完成驗證時的驗證環(huán)境信息和token上報時的驗證環(huán)境信息是否一致，對多次惡意攻擊的IP地址進行攔截，限制驗證碼輸入的次數(shù)等。

27、驗證碼作為人機交互界面經(jīng)常出現(xiàn)的關(guān)鍵要素，是身份核驗、防范風險、數(shù)據(jù)反爬的重要組成部分，廣泛應用網(wǎng)站、App上，在注冊、登錄、交易、交互等各類場景中發(fā)揮著巨大作用，具有真人識別、身份核驗的功能，在保障賬戶安全方面也具有重要作用，由此也成為黑灰產(chǎn)攻克破解的重要目標。為了破解驗證碼，黑灰產(chǎn)利用各種技術(shù)和手段快速批量快速破解，以滿足批量注冊、批量登錄、惡意盜取等不法操作的需要。

以上就是關(guān)于【安全的驗證碼，不僅有AIGC加持，更集成環(huán)境信息檢測 具體是什么情況?】相關(guān)內(nèi)容！

關(guān)鍵詞：