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早期的验证码设计得很简单，主要是规范的数字形状。可如今，它们变得越来越复杂，有的甚至显得有些违背人性。验证码究竟是如何演变的？又有哪些破解方法？接下来，我们将逐一探讨。

早期验证码形态

早期验证码不过是些规范、简单的数字组合。当时想要破解它并不简单。然而，随着科技的进步，这种简单的数字验证码已无法满足安全需求。过去，网站使用这样的验证码可以确保基本的访问安全，但在当前的网络环境下，这显得过于简单。

随着网络技术的进步，各类破解方法应运而生，原本简单的数字验证码变得容易被机器识别并破解，其安全性大幅降低。为此，验证码的设计者们开始寻求改变，以应对这一新挑战。随着时间的推移，验证码的种类也日益丰富。

亚马逊验证码情况

亚马逊的验证码全是用英文字母构成的，每个字母的样式各异，这加大了识别的难度。若想借助现有的Tesseract – OCR技术来识别它，效果并不理想。这是因为字母形态的丰富性使得常规的识别手段显得力不从心。

数据显示，识别单个字母图片耗时约一秒，而亚马逊验证码的识别时间则在五到六秒之间。虽然这个速度尚可接受，却对破解者提出了更高的挑战，驱使他们寻求更快的识别手段。

12306验证码破解

面对12306验证码的简单破解手段无效，研究者们转而采用深度学习中的图像识别技术进行尝试。他们将识别任务转化为一个典型的多分类问题，这一转变为破解过程带来了新的思考方向。

在研究过程中，作者选用了Keras库中的VGG-16卷积神经网络，但仅使用了其表示层。当前，针对12306验证码的破解多运用深度学习，其准确率普遍高于90%，这显示出验证码的安全性正遭遇重大挑战。

reCAPTCHA验证码变迁

reCAPTCHAv1将那些书本扫描得来的、OCR技术难以辨识的文字嵌入到验证码中，以此来区分访问者是人还是机器。不过，Bursztein等人成功破解了这一版本，他们利用机器学习系统对文本进行了分割和识别，识别准确率高达98%。

为了防止破解，谷歌推出了reCAPTCHA v2版本，该版本结合了音频和图像技术，并运用了高级分析手段来区分人类用户和机器人。随后，他们又推出了新的ReCaptcha，引入了短语语音验证方式。然而，这种方法也带来了新的挑战，破解难度降低，利用免费的语音识别API，识别准确率可达到约90%。

新型验证码评估

一些验证码能分析众多信号，通过机器学习技术给出0到1的风险评估分数。这些评分是在后台自动完成的，不涉及任何人工干预。这样的设计大大提升了破解的难度。这种验证码运用了高科技和算法，使得破解变得十分困难。

某些验证码通过跟踪页面加载时的网络数据，深入剖析其中的JS计算环节，模仿操作轨迹和计算过程，以获取前端请求信息，从而解锁滑动界面。即便是淘宝的UA算法这样加密程度高的，也能被破解。然而，算法更新速度很快，一旦破解成功，可能很快又会发生变化。

验证码未来走向

观察当前形势，我们可以发现验证码技术正在不断发展。设计者会不断强化其复杂度和安全性，借助更先进的技术手段来抵御破解。这包括引入更多的生物识别技术，以及更高级的行为分析等。

破解者不会束手就擒，他们会持续探索新的破解途径。验证码与破解的较量将持续不断，究竟未来哪一方能占得先机，实在难以预料。

大家对未来的看法不一，有人认为验证码的安全性将显著增强，也有人预测破解者将找到更高效的破解手段。欢迎在评论区发表您的观点。如果您觉得这篇文章对您有帮助，请点赞并分享。

早期的验证码清晰易懂，但现今却变得越发繁复，有时甚至让人难以接受。与此同时，破解手段也在持续进步。那么，这种对抗究竟是怎样的情形？下面我们一起来深入了解。

验证码的早期模样

早期验证码设计得非常简单，仅由一些规范形状的数字组成。由于当时互联网尚不普及，网络安全风险较低，这样的数字验证码便足以应对需求。用户可以轻松识别并填写，而网站也能借助它来辨别人类与机器。

在一些小论坛，人们常用这种简单的验证码来阻止机器大量注册并发布广告。虽然当时这种方法足够应对，但随着技术的不断发展，这种安全措施显然已经不够用了。

验证码的多样化发展

随后，随着安全需求不断上升，验证码的种类也随之增多。它不仅限于基本的数字与字母组合，还加入了变体字符，以及那些带有干扰线条和噪点的复杂设计。

某些网站采用形状扭曲的字母作为验证码，这些字母书写风格奇特，周围还伴随着杂乱的线条。其设计目的是为了提升机器识别的难度，以保障用户和网站的安全，但同时也给用户带来了识别上的不便。

亚马逊验证码的特点及识别情况

亚马逊网站的验证码全是用英文字母构成，每个字母的外形都不相同。其中，有些字母可能采用了特殊的字体，有的字母甚至倾斜或扭曲得非常严重。

Tesseract – OCR技术识别效果不佳，识别单个字母耗时大约一秒，而完成整个验证码识别则需要五到六秒。虽然这个速度在可接受范围内，但这种特殊设计使得机器识别变得困难，也因此吸引了破解者的注意。

12306验证码的破解技术

12306设置了复杂的验证码来阻止票贩子刷票，需要识别特定的图片。然而，现在研究者运用深度学习中的图像识别技术，成功破解了它，识别准确率达到了92%。

研究者将验证码识别处理成了多类别识别的经典问题，并运用了Keras库中的VGG-16卷积神经网络来辅助识别。当前，大多数破解手段依赖深度学习，识别准确率已经超过了90%。

reCAPTCHA验证码的版本与破解

reCAPTCHAv1版本中的验证码由书籍扫描中难以被OCR准确识别的文字构成。然而，Bursztein等人利用基于机器学习的方法成功破解了文本分割和识别，其准确率高达98%。

为了防止被破解，谷歌发布了基于音频和图像的v2版本，同时还推出了采用短语语音验证的新版本。然而，在增加了语音验证方式后，黑客们通过使用免费的语音识别API，其识别的准确率大约在90%左右。

验证码反破解与其他破解手段

谷歌最新推出的ReCaptcha系统能够分析信号，并通过机器学习技术给出风险评估分数。这个过程完全由系统自动完成，无需人工干预，因此破解难度极高。而淘宝则采用了JS加密验证技术，其中UA算法的加密难度更是达到了顶峰。

有人通过记录页面加载时网络的相关数据，对计算过程进行解析，并模拟用户操作路径来获取前端请求的参数，以此解锁滑动界面。然而，淘宝的算法更新速度很快，大约每半个月到一个月就会有一次更新，所以刚刚破解的界面可能很快就会变得面目全非。

你认为未来的验证码会如何演变，既能确保安全又不会太让人烦恼？欢迎点赞、转发这篇文章，并在评论区分享你的观点！