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游戲驗證碼是什么 怎么破解游戲驗證碼

驗證碼破解游戲

圖靈測試的目的 ， 是讓一個人弄清楚自己的交流對象究竟是人還是機器 。 計算機在模仿人類方面已經變得更加出色 ， 而它們也越來越善于破解圖靈測試 ， 讓驗證系統誤以為它們是人類 。

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在本世紀頭十年里 ， 當自動化的軟件機器人橫行網絡時 ， 最終出現的解決方案是圖靈測試的一個變種：全自動區分計算機和人類的公開圖靈測試（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart ， 簡稱Captcha ， 俗稱驗證碼） 。
驗證碼系統讓網站得以對人類和機器的行為加以區分 。 或者說 ， 它的初衷是如此 。
“易用性和安全性之間始終存在著斗爭 。 ” 英國伯恩茅斯大學的人機交互學講師蔣楠（音）說道 。 早期驗證碼的開發成員包括語言學習平臺多鄰國（Dulingo）的創始人 ， 當時 ， 驗證碼就是識別圖像中的字母和數字 。 2009年 ， 谷歌買下了該系統 ， 并將之改造為reCaptcha ， 以對書籍的數字化工作提供幫助 。
通過識別非人類行為 ， 網站得以在一定程度上阻止自動化機器的襲擾 。 不過 ， 早期的驗證碼非常糟糕 ， 不為用戶所喜 。 2013年 ， 票務公司特瑪捷（Ticketmaster）棄用了“令人深惡痛絕的”驗證碼 ， 反對這項技術的潮流開始涌現 。
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計算機視覺技術的進步讓計算機得以識別圖像 ， 這也讓驗證碼失去了當初的意義 ， 不再能發揮作用 。 正如過氣的Captcha官網所解釋的那樣 ， “情況要么是驗證碼沒有被破解 ， 我們有辦法區分人和計算機；要么是驗證碼已經被破解 ， 我們解決了一個人工智能問題 。 ”
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每次買火車票都要過這一關
早在2013年 ， 人工智能初創公司Vicarious就宣布 ， 他們已利用自己的人工智能技術破解了Captcha 。 四年后 ， 該公司在同行評議的學術期刊《科學》上公布了這種方法 。
Vicarious聯合創始人迪利普·喬治（Dileep George）表示 ， 在破解Captcha和reCaptcha時 ， 其算法使用的方法 ， 數據密集度并不高 。 喬治說 ， 通過使用遞歸皮層網絡 ， 他們用于訓練算法的圖像數量比其他方法少了5,000倍 ， 同時仍然能夠識別驗證碼系統的文本、手寫的數字以及真實環境中的文字 。
“你真的需要理解那個字母是什么 。 ”喬治說 。 他解釋稱 ， Vicarious的系統能夠創建字母的模型 ， 從而得以了解它們的構成方式 。 這樣一來 ， 研究人員就不需要用之前的驗證碼樣例對人工智能系統進行訓練了 。 “如果你建立了那個模型 ， 那么即便人們改變了背景 ， 你仍然可以使用模型來識別字母 。 ”他解釋道 。 喬治表示 ， 之所以等到現在才公布這項研究成果 ， 是因為他們在等待這些驗證碼系統被淘汰；此外 ， 他的團隊是在2015年底才開始撰寫這篇研究論文的 。
這不是驗證碼系統第一次遭到破解了 。
2011年 ， 斯坦福大學的計算機科學家破解了Audio Captcha（音頻驗證碼） ， 該技術會把驗證碼讀出來讓用戶進行辨識 ， 微軟、Digg和eBay等公司都曾應用過這種技術 。
此外 ， 還有人試圖使用人力來暴力破解驗證碼系統 。 2008年 ， 人們發現印度一些公司在雇人填寫MySpace和谷歌的驗證碼 。 那時 ， 你只需花2美元就能完成1,000次驗證 。 不過 ， 2010年的一項研究發現 ， 人類填寫驗證碼的正確率只有71% 。
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？？？
現在 ， 甚至連一些復雜的驗證碼技術也已遭到破解 。
Snapchat的點擊式驗證碼被自動化技術斬落馬下 。 2014年 ， 谷歌正式拋棄了基于文字的驗證碼系統 ， 代之以“我不是機器人”按鈕 。 這套基于人工智能的系統還包含了二次測試 ， 用戶有時需要從圖集中點選所有包含貓或其他事物的圖像 。
哥倫比亞大學的三位研究人員使用深度學習技術去自動識別谷歌的reCaptcha ， 成功率達到了70% 。 “我們還用這種方法去破解Facebook的圖像驗證碼 ， 取得了83.5%的準確率 。 ”這些研究人員在一篇論文中寫道 。 在驗證碼系統遭到全面破解的情況下 ， 我們顯然需要做點什么了 。
重置驗證碼 一邊是要保護網站免遭垃圾制造者的襲擾 ， 一邊是要創造出安全的驗證碼系統 ， 這兩者之間的斗爭已經隱于幕后 。 2016年底 ， 谷歌公布了Invisible reCaptcha ， 它用到了所謂的高級風險分析技術 。

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