交互验证和人机识别对抗升级，AIGC如何应用在验证安全？保证用户体验才是王道-编程知识

交互验证和人机识别对抗再升级，滑动拼图、文字点选、语义空间和人工智能的对抗，俗话说，道高一尺，魔高一丈，图形验证可以挑战人工智能吗？ AIGC如何应用在身份验证业务？

1 交互验证被破解现状

网上输入关键词“极验最新版本破解”，“验证码识别、轻松破解、暴力破解、逻辑漏洞破解、简单破解”等等各类关键词的内容,不一而足,关于“如何用破解某某验证码”的帖子更是多如牛毛。

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2 人工智能是图灵验证方式的天敌

2017年,绍兴警方成功破获了全国首例利用AI(人工智能)犯罪、侵犯公民个人信息案。犯罪嫌疑人杨某通过运用人工智能机器深度学习技术,可以让程序软件如ALPHAGO一样自主操作识别,有效识别图片验证码,又快又准,很短时间就能识别出上千上万个验证码,而且能够识别出98%以上的验证码,轻松绕过互联网公司设置的验证码安全策略。

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验证码作为人机交互界面经常出现的关键要素,是身份核验、防范风险、数据反爬的重要组成部分,广泛应用网站、App上,在注册、登录、交易、交互等各类场景中发挥着巨大作用,具有真人识别、身份核验的功能,在保障账户安全方面也具有重要作用,由此也成为黑灰产攻克破解的重要目标。为了破解验证码,黑灰产利用各种技术和手段快速批量快速破解,以满足批量注册、批量登录、恶意盗取等不法操作的需要。

3 黑灰产已经形成完成破解产业

1）黑灰产破解验证码的两种方式

机器破解
人工打码两种。

机器破解主要是通过识别图片中的相关验证要素来进行破解,例如识别滑动验证码的缺口,点选验证码中的文字要素和数字要素,其主要技术手段是图像处理,图像二值化,模拟滑动轨迹等相关技术。

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2）黑灰产破解验证码的过程

第一步,首先制作网络爬虫工具,到各个验证码技术平台爬取验证码的图片素材。
第二步,生成验证码图片素材的模型库:例如旋转类验证码,生成图片旋转模型库;滑动类验证码,生成图片滑动模型库;拼图类验证码,生成图片拼接模型库等等,以此类推。
第三步,遇到需要破解的验证码,程序迅速识别是哪类验证码:滑动?拼接?点选?旋转?计算等等。
第四步,使用相似度算法,检索此前验证码模型库,并快速定位到相近的图片;
第五步,模拟人类操作,旋转/滑动/选择/计算/拼接图片至目标角度;
第六步,骗过验证码的核验,获得通过凭证。

3）人工打码平台

机器破解的前期爬取图片、建模的工作量很大,技术门槛高。因此,黑灰产另一种门槛较低的破解方式“人工打码”就应运而生。

第一步,建立或寻找一个任务平台;
第二步,任务发布者(一般是黑灰产),将获取到的验证码信息封装成任务提交到打码平台;
第三步,打码平台作为中间的任务调度者,将发布的任务调度给领取任务的平台用户(专门做验证码验证标注的人);
第四步,任务领取者,完成验证码的标注,然后将标注结果返回给任务平台;
第五步,任务发布者(黑灰产)模拟人类用户,拿着标注的验证码进行验证;
第六步,骗过验证码的核验,获得通过凭证。

人工打码有一个很明显的缺点是单次请求耗时高,因为其破解的速度效率严重依赖于标注者的破解速度。

4 人机识别的攻击特点

综合来看,黑灰产破解验证码主要是基于验证资源的穷举以及识别,具有自动化攻击、手段多、破解速度快、破解验证码形式多等特点。

第一、自动化攻击。黑灰产使用自动化程序进行验证码破解,这种程序可以模拟人类操作,不断尝试多种可能性,并通过机器学习等技术对验证码进行分析和识别。
第二、攻击手段多。黑灰产使用多种攻击方式,如字典攻击、暴力破解、文本识别、人工智能攻击等,以提高攻击的成功率。
第三、破解速度快。黑灰产使用高速攻击技术,使其得以在短时间内尝试大量的可能性,以达到破解验证码的目的。
第四、破解形式广。黑灰产可以攻击各种类型的验证码,包括文字、数字、图片、语音等多种形式,甚至是复杂的混合验证码。

5 人机识别当前手段：提高复杂程度的交互方式超过人类的认知

加快验证码图库更新。高频率的生产图片保证新的验证图片实时更新,从根源上杜绝打码平台拖库。这样就导致黑灰产的标注者,需要源源不断的对新验证图片进行验证,极大增加了黑灰产的识别与破解成本。
提升验证要素识别难度。基于深度学习和神经网络,生成一些难以被预测和重复的图片、元素,并在验证过程中加入时间戳或者随机数等动态变化的因素,增加破解的难度,有效抵御机器破解。
基于验证环境信息进行防御。在验证码的验证环节采集有辨识度的环境信息,配置规则和策略来,筛选出可能是黑灰产的请求进行二次验证或拦截。例如,判断完成验证时的验证环境信息和token上报时的验证环境信息是否一致,对多次恶意攻击的IP地址进行拦截,限制验证码输入的次数等。

6 图灵验证发展历程及总结

1）发展历程：

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2）图形验证历史总结：

从键盘输入图形验证的1代验证方式，到交互验证的二代验证方式，可以说是为难用户的历史，
最大的弊端就是采用图形验防识别技术，提高了机器识别的难度，但同样为难了用户。
由于机器学习能力的提高，机器能识别图形的能力已经超过了人类，
比如一代图形验证，即使增加干扰，真人输入成功率极低，但机器训练后可以超过 99% 。
二代由于刚出现的滑动方式简单，吸引了不少用户，
但随后又陷入被破解后被迫放弃用户体验，升级为文字点选甚至语义空间及各种复杂的交互方式，走上了一代的路子，靠为难用户来增加安全，总而言之，**用户体验和安全是矛盾，**所以，二代的安全问题也让二代走上了尽头。

7 下一代零交互验证【后台AI算法】

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采用反欺诈为核心的算法模型，利用时间曲线、地理位置特征、设备指纹大数据为基础的机器学习训练出的特征库，能快速发现并及时拦截攻击，采用实时流计算的特点是先放再抓，所以必然会有最小匹配大小，样本数据中有些大家比较好理解的特征曲线，

1. 攻击状态时间曲线

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2. 正常状态的时间曲线【未学习状态】

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四丶结语

图形验证码从键盘输入发展到交互方式，其本质还是图灵验证，其发展史也是一部刁难用户的历史，随着人工智能的提高，机器识别图形的能力也大大超过了人类，于是各种愚蠢的技术在被攻破后，靠扭曲的图形干扰再发展到语义空间，忽略用户体验的做法就是耍流氓！已经彻底改变了互联网注重用户体验的良好习惯，好消息是，终于有下一代的隐形验证产品已经研发出来。