README.md

secure

What is it

project for Information Security class

选题背景

• 验证码作用是区分人与机器
• 合格的验证码应该基于AI-hard型问题设计
• 保护邮件等网络服务防止被bot滥用的重要手段

产品现况

12306

然而12306的图片验证码甚至用百度识图就可以识别。

比较合格的图形验证码:

移动验证码：

放一段视频或动图，验证码会不断移动

主流图形验证码

目前最主流的验证码：(机器学习检测+图像识别+逻辑验证)

研究现况

识别带噪音和干扰的验证码

去噪及抗干扰手段：图像二值化+开闭运算+腐蚀膨胀

处理字符粘结：骨架算法

验证码分割：连通域提取

识别：机器学习或深度学习都可以胜任 常见的用于图片识别领域的模型：SVM，CNN

主要思路

目前考虑到的几个方案见这里. 在孙老师指导下的新的方案以及可行性分析在这里.

前两天看到了一片文章有了新的想法，虽然暂时没时间了，但我肯定还会仔细研究研究的，这个估计才是最靠谱的方向。暂且把引用贴下来。

Nguyen A, Yosinski J, Clune J. Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence redictions for Unrecognizable Images. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR ’15), IEEE, 2015.

语义图形验证码 (deprecated)

思路

选择带有语义的图片作为图形验证码的图片，让用户根据提示语选择语义匹配的图片。 例： 请选出下图中花瓣为白色、花蕊为黄色的花

参考文章

Generative Adversarial Text to Image Synthesis

模型 GAN-INT, GANINT-CLS

输入一段对花颜色、形状的描述，生成符合描述的图片

实现：

text-to-image

可行性分析：

选择该类型验证码的主要难点在于寻找大量合适的图片，使用GAN生成模型可以解决该问题，通过输入自然语言生成大量可靠的图片，作为图形验证码的素材。