有些验证码看起来很容易可是没人作自动识别的缘由分析

验证码之因此存在，就是为了防止机器的自动识别，当某种验证码的自动识别软件烂大街的时候，这种验证码技术也该被产品开发团队打入冷宫了，该软件存在的价值，也就只剩下编程考古了。

其实，验证码自动识别的工具并非没有，网上有很多采用大厂的 OCR API 实现验证码自动识别的博文，用于爬取数据之类的场景，但图像识别技术的进步，也倒逼着打码技术的进步。

题主说的简单型的验证码，前景和背景容易分离、多位字符串容易切割的，传统的 SVM （支持向量机）就能够轻松搞定。复杂的验证码，使用这几年风光的 CNN（卷积神经网络）也能将其斩于马下，然而再强大的 CNN 也依赖于大量的标注数据。若是要作到 90% 以上的识别率（90% 对于不少使用者来讲仍是很渣的），可能须要数以万计的样本，和比较长的训练时间。训练成功，平台认为以前的打码方式被破解后，又会提高难度或者换一种思路，别有用心的攻击者又要从新标注数据，从新训练……投入的成本，可否产生足够的利益呢？这是他们须要考虑的问题。

深度学习能力加强的同时，如今的验证码技术也衍生出了更为丰富的方式，好比B站，已经采用了滑动拼图验证码。

以网易云为例，咱们提供的云安全验证码，可对外提供4种类型的验证码，滑动拼图、图中点选、短信上行验证为常规验证体系，智能无感知验证码为独立的验证体系。

网易云常规验证体系网易云智能无感知验证码

云安全验证码抛弃了传统字符型验证码展现-填写字符-比对答案的流程，采用验证码展现-采集用户行为-分析用户行为流程，用户只须要产生指定的行为轨迹，不须要键盘手动输入，极大优化了传统验证码用户体验不佳的问题；同时验证码后台针对用户产生的行为轨迹数据进行机器学习建模，结合访问频率、地理位置、历史记录等多个维度信息，快速、准确的返回人机断定结果。灵活采用这些打码技术，能够更为有效地防护攻击，同时保证用户体验。

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