验证码识别技术PPT课件
《验证技术概述》课件
基于模拟的验证技术
总结词
基于模拟的验证技术通过模拟系统运行环境来评估系统的性能和行为。
详细描述
模拟技术可以模拟实际运行环境中的各种条件和输入，从而评估系统在不同情况下的性能和行为。这种方法广泛 应用于软件测试、系统集成和验证等领域。
基于仿真的验证技术
总结词
基于仿真的验证技术通过模拟实际系统的运行过程来评估系统的性能和行为。
随着人工智能和机器学习技术的发展，智能化验证技术逐 渐成为趋势，通过智能化算法和模型，能够更快速、准确 地发现和解决问题。
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验证技术分类
基于模型的验证技术
总结词
基于模型的验证技术使用数学模型来 描述系统的行为和结构。
详细描述
通过建立系统行为的数学模型，基于 模型的验证技术可以预测系统的性能 和行为，并发现潜在的问题和错误。 这种方法广泛应用于航空、汽车、电 子等领域。
模拟场景
支持定义各种模拟场景，以便对系统在不同条件 下的行为进行测试。
模拟结果分析
提供模拟结果分析功能，帮助用户理解系统行为 并发现潜在问题。
仿真工具
仿真环境
提供仿真环境，用于模拟真 实系统运行。
仿真模型
支持构建各种仿真模型，如 离散事件仿真、连续仿真等 。
仿真结果分析
提供仿真结果分析功能，帮 助用户理解系统性能和行为 。
验证技术的应用领域
硬件产品
对硬件产品进行功能、性能、安全性等 方面的测试和验证，以确保其符合设计
要求和用户需求。
系统集成
对多个系统进行集成测试和验证，以 确保其协同工作、数据传输等方面符
合要求。
软件产品
对软件产品进行功能、性能、兼容性 等方面的测试和验证，以确保其符合 设计要求和用户需求。
验证码识别原理及实现方法
验证码识别原理及实现方法验证码的作用：有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试。
其实现代的验证码一般是防止机器批量注册的，防止机器批量发帖回复。
目前，不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水，都采用了验证码技术。
所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。
我们最常见的验证码1，四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。
2，随机数字图片验证码。
图片上的字符比较中规中矩，有的可能加入一些随机干扰素，还有一些是随机字符颜色，验证作用比上一个好。
没有基本图形图像学知识的人，不可破！3，各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。
4，汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打起来更难了,影响用户体验，所以，一般应用的比较少。
简单起见，我们这次说明的主要对象是第2种类型的，我们先看几种网上比较常见的这种验证码的图片.这四种样式，基本上能代表2中所提到的验证码类型，初步看起来第一个图片最容易破解，第二个次之，第三个更难,第四个最难。
真实情况那？其实这三种图片破解难度相同。
第一个图片，最容易，图片背景和数字都使用相同的颜色，字符规整，字符位置统一。
第二个图片，看似不容易，其实仔细研究会发现其规则，背景色和干扰素无论怎么变化，验证字符字符规整，颜色相同，所以排除干扰素非常容易，只要是非字符色素全部排除即可。
第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，并且各个字符的颜色也各不相同。
看似无法突破这个验证码，本篇文章，就一这种类型验证码为例说明，第四个图片，同学们自己搞。
第四个图片，除了第三个图片上提到的特征外，又在文字上加了两条直线干扰率，看似困难其实，很容易去掉。
验证码识别技术课件
移。
3、知道了数字的偏移位置，就可以计算出数字在二维数组
里的位置，通过循环将数字的6*10=60个数据取出来拼接在
一起，就形成了与数字字模类似的字符串。
4、将字符串与每一个字模的字符串比较，求其相似度，取
最高的相似度对应的数字，或者相似度达到95%以上就可以
断定是某个数字。
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• 第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色
和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，
并且各个字符的颜色也各不相同。
• 第四个图片，除了第三学个习交图流PPT片上提到的特征外，
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验证码识别几个步骤
• 一、取出字模 • 1、多刷新几次验证码，将验证码图片保存起来，
要搜集齐0-9的图片。
• 2、用图片处理软件打开图片，图片的视图放大， 这样就能很清楚地观察到图片的每个像素。
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输出结果：
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四、对照样本
把步骤二中的图片特征码和步骤三中的验证码的字模进行对 比，得到验证图片上的数字。
算法过程：
1、将图片二值化后的值保存到二维数组里。
2、通过循环，求出每一个数字的位置，要用到前面得到的
数字的宽、高、间隔、左边偏移、顶部偏移。
例如：第i个数字左边偏移 =（数字宽 + 间隔）* i + 左边偏
• 3、各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+ 随机干扰像素+随机位置。
•
4、汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打
起来更难了,影响用户体学验习交流，PPT所以，一般应用的比较
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我们先看几种网上比较常见的验证码图片
验证码
原因： 雅虎——免费邮件提供商 用户们每天遇到的数以百计的垃圾邮件轰炸 垃圾邮件，都来自于雅虎的服务器
Luis von Ahn
书籍电子化
有一些论坛的注册验证码就像是考题一样的，证明你有进入 这个论坛和里面的人交流的知识水平。
防止人类进入机器人网站
来源：/index.php?db=comics&id=2999
生成一对验证码（一个图片和图片对应的答案） 把答案保存在服务器的 session 里，把图片发给浏览器 用户填写验证码答案并提交 服务器抓到验证码答案并和 session 里存储的验证码答案 比较 • 如果一致就认为验证通过进行下一步骤，否则就作废旧的 验证码，生成新的验证码重头开始验证。 • • • •
验证码 CAPTCHA
• 计算机辨识技术对于经过扭曲、污染的文字，是无法辨识 的。而人类却可以轻松认出这些文字。这是一个简单而巧 妙的设计，计算机先是产生一个随机的字符串，然后用程 序把这个字符串的图像进行随机的污染，扭曲，再显示给 显示器前的人或者机器。凡是能够辨识这些字符Make Presentation much more fun
验证码识别技术研究与应用
验证码识别技术研究与应用随着互联网技术的不断发展，验证码逐渐成为了一个保护网站或应用的重要手段。
很多网站都会在用户登录、注册、重置密码等操作时添加验证码。
验证码一般由数字、英文字母或汉字随机组合成，以防止机器人恶意攻击和大规模注册。
但是，由于验证码图像难以识别，人工识别成本过高，因此验证码识别技术成为了必须探索的课题之一。
一、验证码识别技术验证码识别技术是指通过计算机程序自动识别验证码。
通常，验证码识别技术可以分为两种方法：基于图像处理的验证码识别和基于模型的验证码识别。
基于图像处理的验证码识别是指对验证码图像进行预处理和特征提取，然后采用分类器进行识别。
基于模型的验证码识别是指采用机器学习的方法，通过模型训练来实现验证码的识别。
1. 基于图像处理的验证码识别基于图像处理的验证码识别一般包括以下几个步骤：1）去噪处理：为了清除验证码图像中的噪点，可以采用中值滤波、均值滤波等算法进行去噪。
2）验证码分割：由于验证码图像中的字符之间没有分隔符，需要对每个字符进行分割。
分割方法有垂直投影法、水平投影法、基于联通性的字符分割等。
3）验证码特征提取：为了将验证码图像转化为计算机可识别的数字，需要对验证码图像进行特征提取。
常用的特征提取方法有灰度矩、Zernike矩、Gabor滤波器等。
4）验证码分类：最后采用分类器对验证码进行分类，常用的分类器有KNN、SVM、随机森林等。
2. 基于模型的验证码识别基于模型的验证码识别通常采用机器学习的方法，主要包括以下几个步骤：1）数据采集：从互联网上采集大量的验证码图像数据。
2）特征提取：对采集到的验证码数据进行特征提取，常用的方法有HOG特征、SIFT特征等。
3）模型训练：对提取到的特征进行模型训练，采用SVM、随机森林等分类器进行分类模型的训练。
4）模型评估：对训练好的模型进行评估，以确定模型的精度和正确率。
5）应用部署：将训练好的模型应用于实际验证码的识别。
二、验证码识别技术的应用验证码识别技术在互联网领域的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 自动注册：很多网站为了防止恶意注册，设置了各种各样的验证码，但是验证码难以防范机器人注册。
网页验证码识别技术
Assignment 2 1、网站验证码调研1.1、验证码图片取样网站验证码图片当当网美团网易迅国美天涯1.2、验证码图片分析网站字母/数字噪声/颜色旋转/扭曲/粘连特性当当网字母大小写都有，字体单一，较粗；无数字无干扰噪声点，也无干扰噪声线稍有旋转；没有扭曲；有粘连验证码颜色单一，颜色无渐变美团网字母内部无颜色，只有轮廓，字体单一，相对字母数字较少，数字内部无颜色，只有轮廓无干扰噪声点，也无干扰噪声线没有旋转；没有扭曲；有粘连验证码颜色单一，颜色无渐变易迅字体单一，较细，排列变化较大，都是大写；一般最多一个数字，数字和字母没有差异无干扰噪声点，但有干扰噪声线一般为一根或2根没有旋转；没有扭曲；稍有粘连验证码颜色单一，无渐变，噪声颜色单一，与验证码有差异国美字体单一，大小写都有，较细，大小写都有；最多一个数字，数字和字母没有差异整张图片充满随机噪声点，噪声点有几种无干扰噪声线旋转；没有扭曲；有粘连验证码单一，颜色无渐变，有一种噪声的RGB值和验证码的相同，其他噪声点的RGB值和验证的差异很大天涯字体单一，大小写都有，数字和字母没有差异随机分布几个噪声数字和字母噪声，几何大小小于验证码旋转；没有扭曲；有粘连背景颜色单一，验证码和噪声的颜色各异，每个验证码字母或数字的颜色同一，每个噪声字母或数字颜色也同一2.易迅网的验证码自动识别系统主要针对易迅网的验证码制作识别系统，其中易迅网的验证码和验证码特点如下：易迅网站字母/数字噪声/颜色旋转/扭曲/粘连特性易迅字体单一，较细，排列变化较大，都是大写；一般最多一个数字，数字和字母没有差异无干扰噪声点，但有干扰噪声线一般为一根或2根没有旋转；没有扭曲；稍有粘连验证码颜色单一，无渐变，噪声颜色单一，与验证码有差异2.1、识别系统的组成模块一般验证码识别需要完成以下图2.1的识别过程（图2.1）其中本识别系统包含了上述所有识别步骤，并总结为以下几大组成模块：1.预处理模块，包括了对验证码原图的灰度化、二值化、去噪；2.字符分割模块；3.字符识别模块；4.结果显示模块。
《Python网络爬虫技术案例教程》PPT课件(共10单元)六单元模拟登录和处理验证码
6.2.2 处理点触验证码 ➢ 注册超级鹰账号
使用浏览器访问/user/reg/，注册并登录网站，然后在“用户 中心”的“软件ID”中生成一个软件ID以便在接口中调用，如图6-16所示。
图6-16 “超级鹰”生成一个软件ID
6.2 处理验证码
6.2.2 处理点触验证码 ➢ 注册超级鹰账号
6.1 模拟登录
requests库中的session对象可以模拟登录并自动更新Cookie，实现保持登录，常用的方法和属 性如表6-1所示。
图2-2 HTTP请求和响应的详细信息
方法/属性 session() headers cookies
update()
说明
创建一个session对象 session对象的请求头 session对象的Cookie 设置或修改session对象的属性，如session.cookies.update({‘id’: ‘sessionID’})，如果cookies属性中的id信息不存在，则设置该信息； 如果存在，则修改该信息为“sessionID”
6.2 处理验证码 【参考代码】 详情见P155~P156
6.2.1 处理图片验证码
【运行结果】 验证码图片的原图、灰度图和二值图如图6-12所示。识别的验证码字符串和提取的验
证码如图6-13所示。
图6-12 验证码的原图、灰度图和二值图
图6-13 识别的验证码字符串和提取的验证码
6.2 处理验证码
图6-14 哔哩哔哩登录验证码
图6-15 中国铁路12306登录验证码
图6-14中是依次点击图中文字，顺序正确则验证成功； 图6-15中是点击图中所有符合要求的图，所有答案都正确，验证才会成功。 这两种情况都需要获取点击的位置坐标，此时，可通过第三方收费的接口（如超级鹰网站）来实现。
《信息认证技术》PPT课件
通常有三种方法验证主体身份。
1）是只有该主体了解的秘密，如口令、密钥；
2）是主体携带的物品，如智能卡和令牌卡；
3）是只有该主体具有的独一无二的特征或能 力，如指纹、声音、视网膜图或签字等。 单独用一种方法进行认证不充分
第5讲 认证
身份认证系统架构包含三项主要组成元件：
认证服务器(Authentication Server)
第5讲 认证
认证信息截取/重放(Record/Replay) 有的系统会将认证信息进 行简单加密后进行传输，如果攻击者无法用第一种方式推算 出密码，可以使用截取/重放方式。攻击者仍可以采用离线方 式对口令密文实施字典攻击；
对付重放的方法有：
1在认证交换中使用一个序数来给每一个消息报文编号 ，仅当 收到的消息序号合法时才接受之；
第5讲 认证
4）主体特征认证
目前已有的设备包括：视网膜扫描仪、声音验 证设备、手型识别器等。安全性高。
例如：系统中存储了他的指纹，他接入网络时， 就必须在连接到网络的电子指纹机上提供他的 指纹（这就防止他以假的指纹或其它电子信息 欺骗系统），只有指纹相符才允许他访问系统。 更普通的是通过视网膜膜血管分布图来识别， 原理与指纹识别相同，声波纹识别也是商业系 统采用的一种识别方式。
否认 伪造 篡改 冒充
数字签名实现方式
Hash签名
通过一个单向函数（Hash）对要传送的报文进行处理， 用以认证报文来源。
公钥签名技术
用户使用自己的私钥对原始数据的哈希摘要进行加密， 接受者使用公钥进行解密，与摘要进行匹配以确定消 息的来源。
对称加密算法进行数字签名
Hash函数 单密钥 实现简单性能好 安全性低
4.不要暴露账户是否存在的信息 例：打入一个用户名后，不论账户是否存
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http://127.0.0.1/yzm/index.php?im
验证码的识别
• 1、四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。 •
2、随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，有的可能加入一些随机干扰素，还 有一些是随机字符颜色，验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人，不可破！ • 3、各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 • 4、汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打起来更难了,影响用户体验，所以，一般 应用的比较少。
• 一、取出字模 • 1、多刷新几次验证码，将验证码图片保存起来，要搜集齐0-9的图
片。
• 2、用图片处理软件打开图片，图片的视图放大，这样就能很清楚地 观察到图片的每个像素。
• 3、将每个数字截出来保存为图片，大小为6*10。
• 二、图片二值化 二值化就是把图片上的验证数字上每个象素用数字1表示，其它部分 用0表示。把要识别的图片，进行二值化，将数据保存到二维数组里， 得到图片特征数组。
输出结果：
四、对照样本
把步骤二中的图片特征码和步骤三中的验证码的字模进行对 比，得到验证图片上的数字。
算法过程：
1、将图片二值化后的值保存到二维数组里。 2、通过循环，求出每一个数字的位置，要用到前面得到的 数字的宽、高、间隔、左边偏移、顶部偏移。 例如：第i个数字左边偏移 =（数字宽 + 间隔）* i + 左边 偏移。 3、知道了数字的偏移位置，就可以计算出数字在二维数组 里的位置，通过循环将数字的6*10=60个数据取出来拼接在 一起，就形成了与数字字模类似的字符串。 4、将字符串与每一个字模的字符串比较，求其相似度，取 最高的相似度对应的数字，或者相似度达到95%以上就可以 断定是某个数字。
• 第二个图片，看似不容易，其实仔细研究会发现其规则，背景色和干扰素无论怎么变化， 验证字符字符规整，颜色相同，所以排除干扰素非常容易，只要是非字符色素全部排除 即可。
• 第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色和干扰素一直变化外，验证字符的颜色 也在变化，并且各个字符的颜色也各不相同。
•
第四个图片，除了第三个图片上提到的特征外，又在文字上加了两条直线干扰率，看似 困难其实，很容易去掉。
• 5、其他,如12306
我们先看几种网上比较常见的验证码图片
这四种样式，基本上能代表2中所提到的 验证码类型，初步看起来第一个图片最 容易破解，第二个次之，第三个更难,第 四个最难。
• 真实情况呢？其实这三种图片破解难度相同。
• 第一个图片，最容易，图片背景和数字都使用相同的颜色，字符规整，字符位置统一。
• 1、首先要将数字和背景色和干扰色区分开来，用屏幕取色器观察颜 -
三、数字字模二值化 计算出每个数字字模的二值化的数据，记 录下这些数据，当作key即可。 1、将0-9的数字字模图片进行二值化，逐 个取出图片的像个像素的颜色，然后获取 每个像素的R、G、B值，再进行判断，代码 如下：