驗(yàn)證碼（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart,CAPTCHA）是設(shè)計(jì)用于區(qū)分計(jì)算機(jī)與人類用戶的安全機(jī)制,它被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)銀登錄、賬號(hào)注冊(cè)、密碼找回等驗(yàn)證環(huán)節(jié),以防止網(wǎng)站受到惡意程序的自動(dòng)攻擊�，F(xiàn)有驗(yàn)證碼機(jī)制可以劃分為三類:文本驗(yàn)證碼、圖像驗(yàn)證碼和語音驗(yàn)證碼,其中文本驗(yàn)證碼是使用最廣泛的驗(yàn)證碼機(jī)制。當(dāng)前針對(duì)驗(yàn)證碼的研究還存在諸多的問題和不足:首先,一些新型文本驗(yàn)證碼機(jī)制的安全性還有待驗(yàn)證,比如微軟首次使用的雙層驗(yàn)證碼;其次,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸成為驗(yàn)證碼破解的主要工具,文本驗(yàn)證碼是否仍然安全存在質(zhì)疑;最后,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在驗(yàn)證碼設(shè)計(jì)中的應(yīng)用同樣需要探索。針對(duì)這些問題,本文主要進(jìn)行了以下三方面工作:（1）以微軟的雙層驗(yàn)證碼機(jī)制為代表討論了雙層驗(yàn)證碼的安全性,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的方法來破解微軟的雙層驗(yàn)證碼機(jī)制。該方法針對(duì)雙層驗(yàn)證碼的特征提出了一種新的二維分割算法,并且設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)模擬器來模擬微軟驗(yàn)證碼的生成過程,自動(dòng)生成模擬的驗(yàn)證碼圖片作為訓(xùn)練集用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolu... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

KNN原理圖

化時(shí)其輸出是否變化。(a) 稀疏連接 (b) 權(quán)值共享圖2.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稀疏連接與權(quán)值共享（2）網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括多種層次結(jié)構(gòu)，在此主要介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層、激勵(lì)層、池化層、Dropout 層與全連接層。卷積層。提取圖片的特征是卷積層的主要作用，這一過程是一個(gè)黑盒，它提取的是圖片的什么特征并不可知。卷積層對(duì)輸入進(jìn)行卷積運(yùn)算，也就是先進(jìn)行乘積再求和，最后再加上偏移和激活函數(shù)。第 l 層卷積輸出計(jì)算方式如式(2-11)所示，其中 x 為上一層的輸出，Mj表示輸入集合，b 表示偏置，k 表示卷積核。xjl=f (∑ xil-1 ki jli∈Mj+bjl) (2-11)激勵(lì)層。激勵(lì)層通常是指一個(gè)激活函數(shù)緊跟在卷積層之后

iii）每一層的相鄰字符相互粘連，并且對(duì)整個(gè)驗(yàn)證碼圖片進(jìn)行了扭曲與旋轉(zhuǎn)。(a) 微軟早期單層驗(yàn)證碼機(jī)制 (b) 微軟雙層驗(yàn)證碼的初期版本圖3.1 微軟驗(yàn)證碼機(jī)制這種雙層驗(yàn)證碼機(jī)制可以看做是幾種驗(yàn)證碼風(fēng)格的組合，因?yàn)樗仁沽丝招淖址彩褂昧藢?shí)心字符。但從本質(zhì)上而言，它應(yīng)當(dāng)被劃分為一種改進(jìn)版本的字符粘連驗(yàn)證碼機(jī)制，因?yàn)樽址麖纳系较�、從左往右均粘連在一起。字符粘連驗(yàn)證碼是最常用的驗(yàn)證碼風(fēng)格，并且是前面提到的三種驗(yàn)證碼風(fēng)格中最難破解的一種。它通過將字符粘連在一起，很大程度上增加了字符分割的難度。判斷單層驗(yàn)證碼中每個(gè)字符在驗(yàn)證碼圖


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