“你永遠不知道，網絡對面坐的一個人還是一隻狗”

--網友戲說

視頻、出行、購物等網站的使用者，就一定是人類嗎？會不會是僞裝成“人類”的計算機呢？

為了能夠識别人類和計算機，“驗證碼”應運而生。

今天，讓我們了解一下驗證碼的前世今生吧！

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先了解什麼是“圖靈測試”

從1946年世界上第一台計算機出現開始，聰明的人類就已經考慮計算機發展到替代人類的可能性。艾倫·麥席森·圖靈，被稱為計算機科學之父、人工智能之父，專門設計了一個著名的“圖靈測試”，用來判定計算機能否在智力行為上表現得和人無法區分。

當主持人問了1個問題，然後無法從2個解答中分辨出誰是人類、誰是計算機時，就表明計算機的智能水平已經與人類沒有差異了。

“圖靈測試”是由人類來判斷：誰是計算機？誰是人類？

最重要的目的，是識别出計算機。

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反過來的“圖靈測試” 就是驗證碼

那麼“驗證碼”，是由計算機來判斷：誰是人類？誰是計算機？

最重要的目的，是識别出人類。

這一點，可以從驗證碼的中英文全稱中看出來：CAPTCHA（Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart， 全自動區分計算機和人類的公開圖靈測試），又名HIP（Human Interaction Proof，人類交互行為證明）。

最典型的驗證碼，如下圖所示。

以目前的眼光來看，這個驗證碼确實略顯簡陋。

但是在計算機技術還不發達的年代，這樣的驗證碼，已經足以識别出人類：

• 隻有人類，才能識别出驗證碼中被嚴重扭曲的字母或者數字；

• 而計算機，則無法識别。

基于這樣的驗證碼，各種計算機系統（例如：網站、郵箱等）成功識别到真正的人類後，允許人類繼續操作，比如：登錄郵箱、投票等。

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為“保護”而生的驗證碼

當各種計算機系統無法識别人類和計算機時，計算機技術也能給人類帶來麻煩，例如：

• 郵箱的泛濫注冊，導緻垃圾郵件滿天飛；

• 投票的野蠻刷票，導緻投票結果不公正；

• 車票的插件搶占，導緻返鄉車票買不到。

1999年一個網站發起的在線投票，推選全美計算機科學專業最好的學校時，按理來說是一個人投一張票。但是投票網站在設計的時候，沒有考慮太多，隻以投票者所在計算機的IP地址作為判斷依據。

于是有人編寫了計算機腳本進行批量刷票：每次投票完後更改一個IP地址，然後繼續投票。這樣的話，有成千上萬個IP地址就代表了成千上萬個不同的人，就可以投成千上萬票。

這樣的計算機技術，無疑是影響到了整個投票的公平性。

所以說，各種計算機系統，需要一個堅固的“盾”來保護自己。

實際上，第一種驗證碼（字符型）的出現，就是為了對抗“自動刷票”這種計算機技術的。

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越來越堅固的“盾”

那麼你知道都有哪些千奇百怪的“驗證碼”嗎？

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字符型

字符型驗證碼，是我們日常最經常見到的驗證碼。通常是一些字母、數字的組合，而且為了增加識别的難度，這些字符經常會被變形、被扭曲、被翻轉。

随着計算機技術的發展，字符型驗證碼的安全程度在降低，逐漸被其他類型驗證碼替代。

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計算型

計算型驗證碼，通常是一些數學公式，需要人類發動聰明的大腦進行複雜的運算，才能得出正确的結果。

很遺憾，這種可以提供較高安全性的驗證碼，雖然計算機很難識别，但是大部分人類自己也覺得很難。所以計算型驗證碼，并沒有廣泛應用過。

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點擊型

點擊型驗證碼的最大特點是：使用者隻需要通過鼠标進行點擊，不需要輸入任何東西。通過這種人類專屬的行為動作，以及使用者在浏覽器中的一些操作數據、浏覽數據等，共同識别出真正的人類。

點擊型驗證碼的安全性較高，而且用戶體驗較好。

在一些重要的計算機系統，例如：動車售票網站、大型購物網站、大型視頻網站等用戶量較大、數據安全要求高的地方，采用點擊型驗證碼，可以有效識别人類，避免其他計算機的攻擊。

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滑動型

滑動型驗證碼通過收集使用者的動作，判斷是否為人類。例如：人類拖動滑塊的軌迹會是一個先快後慢的過程：先快速拖動，後慢慢對齊，再瞬間釋放。

這種驗證碼的用戶體驗較好，雖然被計算機技術突破的成功率也有60%以上，但是計算機技術模拟人類行為的成本較大，得不償失。

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短信型

短信型驗證碼，是最常用的一種方式。各種APP一般會采用這種方式，簡單直接，通過運營商來發送短信，安全上有保障。

每個驗證碼與手機号碼相對應而且一般有效期僅為60秒~90秒，不留其他人鑽空子的機會。

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掃碼型

掃碼型驗證碼，實際上就是首先确保在手機上已經成功登錄，然後通過掃描二維碼的方式在PC上繼續登錄。這是如今各大視頻網站、購物網站的常用方法。

讓人類自己去驗證人類自己，嘿，這方法真棒。

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生物特征型

各種人臉識别、指紋識别、聲紋識别甚至虹膜識别，都可以算作是生物特征型驗證碼。使用起來更加簡單，而且因為這些生物特征在每個人類中的獨特性，猶如一把專屬鑰匙，具備較高的安全性。

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越來越鋒利的“矛”

雖然“盾”很堅固，但是随着計算機技術的不斷進步，鋒利的“矛”也層出不窮。

為了突破驗證碼的保護，發展出了以下的計算機技術：

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OCR技術

OCR （Optical Character Recognition，光學字符識别）技術，可以将圖片、照片上的文字内容，直接轉換為可編輯的文本。

2003年有人通過圖像識别算法（Shape Context）對簡單字符型的驗證碼進行自動化識别，可以達到93%的成功率。

OCR技術僅能攻破一些簡單的字符型驗證碼，稍微複雜一些（比如扭曲、翻轉）的字符，就需要花費更多時間，一般無法在字符型驗證失效前識别成功。

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機器學習模型

2005年有人利用機器學習模型（CNN）對單個字符的驗證碼進行自動化識别，計算機的識别成功率竟然還比人類的成功率還高。

然而，要想使用機器學習模型來識别字符型驗證碼，需要先準備好多台高性能計算機和大量的訓練數據，因此模型識别的成本太高，一般人用不起。

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僞裝的手機基站

要想破解短信型驗證碼，僞裝的手機基站需要首先屏蔽目标手機的信号，然後以這個手機号碼去嘗試登錄網站，還要能夠僞裝目标手機去接收短信。

各個環節都要在短時間内完成，簡直就是Mission Impossible，而且每一步都是違法違規，破解成本高到天際了。

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終極的“僞裝”

“能打敗人類的，終将是人類自己”！

當人類擁有走出宇宙文明的計算機技術時，是否可以通過克隆出一個人類，讓這個複制出來的人類去破解各種各樣的驗證碼，豈不是手到擒來？！

當然，這僅僅是小編的一丢丢幻想，可能會在科幻片裡看到，各位粉絲不要當真哦！

好的，今天的内容就是這些啦，和小編一起回顧一下吧：

• “圖靈測試”是為了分辨出誰才是計算機；

• “驗證碼”是為了分辨出誰才是人類；

• 千奇百怪的“驗證碼”保護着各種計算機系統；

• 層出不窮的“計算機技術”不斷提高自己僞裝成人類的能力。

作為“盾”，驗證碼如何才能更安全、更易用？

作為“矛”，計算機技術如何才能突破驗證碼的嚴防死守？

這些問題，都需要交給聰明的人類、更加智能的計算機技術去解答。

可以預見，作為“人類與計算機的角鬥場”的驗證碼，将迎來更多的攻防機會，同時也會給我們的社會帶來更多的改變，讓我們拭目以待！

轉載内容僅代表作者觀點

不代表中科院物理所立場

來源：中興文檔

編輯：Garrett