什么是验证码及其工作原理？
在本文中，我将解释什么是验证码、验证码的工作原理、验证码的不同类型、验证码的演变过程以及验证码在今天的重要性。
什么是验证码？
CAPTCHA 是 "区分计算机和人类的完全自动化公共图灵测试 "的缩写。它是一种测试或挑战，旨在通过向人类提出自动化系统难以解决的简单任务，将人类用户与机器人区分开来。验证码被广泛应用于互联网，以保护网站免受可能从事有害活动（如创建账户、发送垃圾内容甚至黑客攻击）的机器人的攻击。
2000 年，由 Luis von Ahn 领导的卡内基梅隆大学的一组研究人员创造了验证码。验证码的核心是利用人类和机器在认知能力上的差异，使机器人难以绕过挑战。
为什么使用验证码？
在整个网络中使用验证码有几个重要原因，其中包括
- 防止自动攻击 机器人经常被用来进行恶意活动，如发送垃圾邮件、暴力破解攻击或通过分布式拒绝服务（DDoS）攻击使服务器超载。验证码可确保只有合法的人类用户才能与网站的关键区域进行交互，从而减轻这些威胁。
- 提高数据完整性： 无论是在线投票、用户注册还是联系表单，验证码都能确保输入的内容是真实的，而不是由脚本或机器人自动生成的。从而获得更可靠的数据。
- 阻止不必要的访问 验证码可防止机器人侵入网站的敏感区域（如登录页面或需要个人数据的部分）或访问受限内容。
验证码如何使用
验证码的基本前提是创建一个需要人类认知能力的任务，同时让机器难以解释或解决。这些任务通常涉及视觉或听觉部分。验证码基于以下步骤：
- 挑战一代： 用户访问网站时，网站会生成并显示验证码。挑战的形式可以是扭曲的文本、一连串图像或谜题。
- 人际交往： 用户通过解决挑战与验证码互动。例如，他们可能需要识别图像中的特定对象、输入扭曲的文本或完成拖动滑块等任务。
- 验证： 用户提交回复后，系统会检查输入是否与预期答案一致。如果符合，系统就认为用户是人类，并允许访问网站或资源。如果不符合，系统可能会提示用户再试一次。
- 预防僵尸 尝试访问网站的机器人通常无法通过验证码挑战，因为大多数机器人无法完成所需的认知任务。
验证码类型
随着时间的推移，验证码系统也在不断发展，以跟上人工智能和机器学习的进步。早期的验证码主要基于文本，但随着机器人变得越来越复杂，验证码系统也随之发展。如今，有几种验证码是为挫败不同类型的僵尸攻击而设计的。
文本验证码
基于文本的验证码是最早也是最广泛认可的形式。这种方法是在扭曲、嘈杂的图像中显示随机字母和数字序列。用户必须破译扭曲的文本并将其输入表格。
- 如何使用 验证码会扭曲文本，使字符识别算法难以正确识别字母和数字，但人类仍然可以比较轻松地读取它们。
- 局限性： 随着 光学字符识别(OCR) 通过软件和机器学习算法，机器人在解决这些验证码难题方面变得更加出色，并开发出了更复杂的验证码类型。
基于图像的验证码
基于图像的验证码要求用户识别包含特定对象的图像，例如选择包含汽车、路标或树木的所有图片。这种类型的验证码对人类来说更直观，因为它利用了人类的视觉感知。
- 如何使用 系统会显示一个图像网格，用户必须选择符合给定标准的图像。由于现实世界中的图像和物体千变万化，机器人很难准确识别图像中的物体，这就造成了复杂性。
- 例如 谷歌的验证码 (稍后详述）就是一个使用图像挑战的常见例子。
- 局限性： 随着人工智能图像识别能力的提高，这种验证码也可能会受到能够识别物体的高级机器人的攻击。
基于数学的验证码
在这种验证码格式中，用户会看到一个简单的数学问题（如 3 + 2），并被要求解决这个问题。人类用户可以轻松地进行心算并提供正确答案，但机器人可能会因为没有能力进行此类计算而陷入困境。
- 如何使用 系统会随机生成用户需要解决的数学问题（通常是基本算术）。
- 局限性： 对于复杂的机器人来说，简单的运算并不是一个强有力的挑战，因为即使是基本的人工智能程序也能轻松解决这类问题。
音频验证码
音频验证码专为视障用户设计。在这类验证码中，系统会播放音频文件，要求用户输入文件中的单词或数字。音频通常会被背景噪音扭曲，使机器人难以使用语音识别技术破译。
- 如何使用 用户听一段包含数字或字母口语序列的音频片段，然后将序列输入验证码字段。
- 局限性： 与基于文本和图像的验证码一样，随着时间的推移，语音识别技术的进步也降低了音频验证码的有效性。
验证码
目前最常用的验证码系统之一是谷歌的 reCAPTCHA。它是传统 CAPTCHA 的增强版，利用先进的风险分析来区分人类和机器人，在很多情况下不需要用户与扭曲的文本或图像挑战进行交互。
- 如何使用 reCAPTCHA 通常在后台工作，分析用户的行为，如如何移动鼠标、打字和其他交互模式，以确定用户是否为人类。如果系统检测到可疑行为，就会向用户发出挑战提示，例如基于图像的验证码。
版本：
- reCAPTCHA v2： 通常要求用户勾选一个复选框（"我不是机器人"）。如果需要进一步验证，就需要进行图像识别。
- reCAPTCHA v3： 用户完全看不到，它会根据用户与网站的交互情况给用户打分，判断用户是机器人还是人类。我个人在我们公司的网站和客户网站上使用 reCAPTCHA v3。
无验证码 reCAPTCHA
这种更方便用户使用的验证码方法旨在减少用户的摩擦。用户无需解决复杂的谜题，只需在 "我不是机器人 "的方框内打勾即可。然后，系统会根据用户的 IP 地址、浏览行为和鼠标动作进行风险分析。
- 如何使用 用户只需点击复选框，验证码系统就会在后台分析用户的交互数据。与人类相比，机器人通常会表现出与众不同的交互模式。
- 局限性： 虽然这对用户来说更方便，但它依赖于风险分析，对高度发达的机器人可能无法做到万无一失。
验证码的局限性和挑战
尽管验证码很有效，但也存在一些局限性和挑战：
- 用户体验： 验证码会让用户感到沮丧特别是如果它们太难或出现频率太高。这会导致糟糕的用户体验，尤其是在移动设备上，因为小屏幕和触摸控制会增加与验证码交互的难度。
- 无障碍问题： 验证码通常会给残疾用户，尤其是视觉障碍用户带来困难。虽然有基于音频的验证码，但由于背景噪音或音频质量差，它们也可能难以使用。
- 高级机器人 如前所述，机器学习和人工智能的进步使机器人能够解决许多传统的验证码难题。这意味着验证码系统必须不断发展才能保持有效性。
- 隐私问题： 一些验证码系统，特别是那些分析用户行为的系统，由于会跟踪和分析用户的交互行为，因此会引发隐私方面的问题。用户可能会对此类系统的数据收集程度感到不安。
解决验证码问题
解决验证码的方法有很多种，这里就不一一介绍了。其中一些方法包括
- 手动输入:最直接的方法是由人工通过视觉识别字符、图像或图案并手动输入答案来解决验证码问题。
- 验证码解决程序:这些都是为解决验证码问题而设计的自动服务或应用程序接口。用户可以向服务发送验证码，服务会返回正确答案。流行的服务包括 Bright Data、2Captcha、Anti-Captcha 和 DeathByCaptcha。访问 我的最佳验证码解码器列表 找到完美的解决方案。
- OCR（光学字符识别）工具:利用 OCR 技术，这些工具可以分析和识别基于图像的验证码中显示的文本或字符，并自动输入正确的回复。
- AI/ML 模型:经过训练的机器学习模型，可识别验证码模式并自动解决这些问题。这些模型通常用于处理常见的验证码格式，如 reCAPTCHA 或基于文本的验证码。
- 浏览器自动化:Puppeteer 或 Selenium 等工具可与验证码解决服务集成，从而在网络扫描或数据收集任务中自动识别和解决验证码。
- 人工验证码解决服务:将验证码的解决外包给人工解决验证码的工作人员。这些服务通常用于满足高精确度需求，对于大量验证码而言具有成本效益。
- 使用 Cookie 或令牌进行旁路:在某些情况下，可以通过使用会话 cookie 或从合法用户那里获取令牌来绕过验证码要求，从而完全避免解决验证码问题。
- reCAPTCHA v3 旁路reCAPTCHA v3：reCAPTCHA v3 不显示挑战，而是对用户行为进行评分，以检测机器人。解决方案包括模仿人类行为，以获得低风险分数，并绕过验证码，而无需直接解决问题。
- 代理轮换和 IP 管理:使用 旋转代理 并管理 IP 地址，避免一开始就触发验证码，从而最大限度地减少验证码求解的需要。
- 图像识别算法:对于基于图像的验证码（如选择交通信号灯或公共汽车），可以训练高级图像识别算法来识别验证码图像中的对象并选择正确的对象。
结论
验证码仍然是对抗机器人和自动网络攻击的重要工具，有助于确保网站和在线服务的安全。然而，随着人工智能的不断进步，验证码开发者和僵尸创建者之间的军备竞赛可能会持续下去。
虽然传统的验证码方法（如基于文本和图像的挑战）仍在使用，但现代系统（如 reCAPTCHA 和行为分析）已成为更复杂、更方便用户使用的替代方案。随着验证码技术的不断发展，平衡安全性、用户体验和可访问性将成为关键。
