本文關鍵詞：基于ELM算法的驗證碼軟件可用性研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡技術逐漸充斥到我們的生活和工作中,隨之帶來了網(wǎng)絡安全問題,驗證碼機制應運而生。驗證碼是一種防止計算機程序(或機器人)自動執(zhí)行惡意行為的有效且廣泛使用的解決方案,但是它的出現(xiàn)對網(wǎng)站系統(tǒng)的用戶產(chǎn)生了一定的影響。目前驗證碼的自動識別技術日新月異,為了提高驗證碼的健壯性,設計人員經(jīng)常將驗證碼的文本扭曲、模糊和粘連。因此,我們正面臨一個困境,即一個驗證碼應該足夠健壯的同時也需要滿足人機交互要求,這樣用戶就不需要因為猜測錯誤而進行多次驗證。本文主要從人機交互要求的角度,選取四類具有典型代表的文本驗證碼,對它們的軟件可用性進行實驗和分析。一組實驗是招募多位視力正常的用戶參與驗證碼的人工識別,另一組實驗則是采用基于ELM算法的驗證碼自動識別,并對兩組實驗的結果進行可用性分析,得出驗證碼的軟件可用性分類。本文的主要工作如下:1、針對已有的驗證碼樣本,在正常情況下進行人工識別,分析并統(tǒng)計識別結果,包括人工識別正確、識別錯誤、容易識別和難識別的驗證碼數(shù)據(jù)。2、對驗證碼樣本進行自動識別。由于驗證碼特征不同,故本文采用不同的方法對驗證碼樣本集進行預處理操作,然后對結果圖像采用結合驗證碼字符總數(shù)或寬度為約束條件的基于上下輪廓投影法進行字符分割,再對單個字符提取特征,構造基于ELM算法的分類器進行訓練識別。最后采用相應的分類器對驗證碼測試樣本進行識別。3、從驗證碼的可用性分析人工識別和自動識別的實驗結果。人工識別的結果顯示了驗證碼的有效性和主觀滿意度,可分為人容易識別和人難識別兩種類型;自動識別的結果顯示了驗證碼的魯棒性,可分為機器易識別和機器難識別兩種類型。區(qū)分容易識別和難識別的指標為識別率,規(guī)定識別率超過70%則為容易識別,識別率低于40%為難識別,觀察兩個實驗的結果,將其按照人類易識別、機器易識別、人類難識別、機器難識別四種類型進行劃分。
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.08

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本文編號：1200645