【摘要】：驗證碼是當今互聯(lián)網蓬勃發(fā)展的產物,主要用來防止網站遭到惡意程序攻擊,保衛(wèi)網站安全。驗證碼破解技術的研究對于發(fā)現(xiàn)驗證碼的設計缺陷,提高互聯(lián)網站的安全性也有著非常重大的意義。該技術的研究,也能夠促進人工智能、手寫字符識別、車牌識別等多個研究領域的發(fā)展。 本文統(tǒng)計了現(xiàn)今互聯(lián)網上正在使用的驗證碼的主要形式,總結了國內外驗證碼破解的研究現(xiàn)狀。按照驗證碼破解的主要步驟,研究了各個環(huán)節(jié)所用到的算法,本文的主要工作內容如下： (1)研究了驗證碼圖像預處理算法。首先,提出了基于連通域的去噪算法,不僅不損壞字符信息,而且對于較大的區(qū)塊噪聲有比較明顯的去除效果。接著,在驗證碼粘連字符分割方面,本文提出了基于字符寬度的分割算法和基于字符數(shù)量的分割算法。 (2)簡要介紹人工神經網絡基本理論,選取了合適的激活函數(shù),提高神經網絡的計算速度。在人工神經網絡理論基礎之上,研究了基于卷積神經網絡的字符識別算法,實現(xiàn)了簡化后的卷積神經網絡結構。 (3)提出了改進的卷積神經網絡字符識別算法,并用C++程序設計語言設計實現(xiàn)了改進的卷積神經網絡字符識別算法。針對改進的算法,使用UNIPEN字符庫進行了字符識別實驗。最后實驗證明,改進后的卷積神經網絡不僅能夠很好地完成字符識別任務,而且提高了收斂速度和識別正確率。 (4)本文設計開發(fā)了用于破解驗證碼的工具軟件,該工具軟件有助于驗證碼破解算法的設計和調試。選取建行驗證碼、中國聯(lián)通驗證碼、豆瓣驗證碼為代表,對含有三類噪聲的驗證碼進行破解實驗,制定了相應的破解方案,破解成功率分別為88.67%,93.5%和23%。
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：2565660