【摘 要】
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为提升网站验证码的安全性,提出基于对抗样本生成的验证码反爬虫机制.本文通过在对抗样本数据集中添加极小的扰动,可导致验证码识别模型输出错误的预测结果,从而无法绕过反爬机制对网络数据进行非法下载.针对常用的验证码识别模型,本文对比了使用图像加扰和未使用图像加扰情况下的文本验证码识别效果.结果表明,采用本文提出的图像加扰算法,可大幅度降低图像识别模型的识别精度,从而有效保护网站验证码反爬机制的可靠性.基于本文提出的图像加扰验证码技术,可作为互联网反爬虫机制的重要手段.
【机 构】
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深圳市网联安瑞网络科技有限公司,广东 深圳 518000;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川 成都 610041
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为提升网站验证码的安全性,提出基于对抗样本生成的验证码反爬虫机制.本文通过在对抗样本数据集中添加极小的扰动,可导致验证码识别模型输出错误的预测结果,从而无法绕过反爬机制对网络数据进行非法下载.针对常用的验证码识别模型,本文对比了使用图像加扰和未使用图像加扰情况下的文本验证码识别效果.结果表明,采用本文提出的图像加扰算法,可大幅度降低图像识别模型的识别精度,从而有效保护网站验证码反爬机制的可靠性.基于本文提出的图像加扰验证码技术,可作为互联网反爬虫机制的重要手段.
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