本文關(guān)鍵詞：基于梯度提升樹(shù)的行為式驗(yàn)證碼人機(jī)識(shí)別的研究　出處：《華中師范大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：在社會(huì)信息化發(fā)展迅速的今天,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)滲透到我們的生活的細(xì)枝末節(jié),它拉近人與人之間交流的距離,同時(shí)也埋下了網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題的隱患。作為互聯(lián)毛細(xì)血管的驗(yàn)證碼天然被賦予了維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的責(zé)任。首先,本文針對(duì)現(xiàn)實(shí)生活中普遍存在的驗(yàn)證碼,基于驗(yàn)證碼技術(shù)的發(fā)展,介紹了各種類型驗(yàn)證碼,他們的特點(diǎn),在網(wǎng)絡(luò)世界中驗(yàn)證碼的作用,以及目前熱門的行為式驗(yàn)證碼,這種驗(yàn)證方法對(duì)人機(jī)識(shí)別模型的要求。其次,簡(jiǎn)要介紹了樸素貝葉斯、邏輯回歸和決策樹(shù)分類模型的基礎(chǔ)方法和優(yōu)缺點(diǎn),重點(diǎn)介紹了目前比較流行的集成模型的機(jī)器學(xué)習(xí)思想,基于集成學(xué)習(xí)思想并將決策樹(shù)作為基礎(chǔ)分類器的梯度提升樹(shù)模型最后,以行為式驗(yàn)證碼的滑動(dòng)驗(yàn)證軌跡數(shù)據(jù)提取的特征數(shù)據(jù),運(yùn)用梯度提升分類樹(shù)算法,對(duì)人的行為和機(jī)器行為進(jìn)行分類,以區(qū)分人和機(jī)器。最后分別運(yùn)用樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機(jī)等分類算法相比較,由結(jié)果可知,基于Boosting方法的梯度提升分類樹(shù)表現(xiàn)較其他分類器要好。
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：1315925