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就可以完成验证。reCaptchalmnotarobotPrivacy-Terms图6.22GooglereCaptcha第二代验证码这种无感验证形式，在保证安全性的前提下，尽可能地保障了正常用户的体验。reCaptcha可以被认为是当前比较先进的验证码，它拥有强大的人机识别算法。然而，reCaptcha也存在一定的漏洞。2019年，UnCaptcha项目利用Google提供的语音识别技术通过了reCaptcha的语音挑战(为视觉障碍者提供了识别音频中播放单词的验证码)，识别准确率高达9095%。6.2.3.2”轨迹模型大部分验证码厂商均有使用基于用户行为轨迹的生物探针技术。用户使用智能终端设备在通过验证码的过程中,产生的生物行为数据(传感器、屏幕滑动轨迹或鼠标移动数据、操作频率间隔数据等)是难以伪造和模仿的，因此，可以通过机器学习建模的方式来区别真实用户和机器。通过数据分析可以看到人类的操作会有非常多的抖动，而且轨迹并不是直接走向下一个目标，而是会有思考时的犹耶间隔，整体操作相对无序、分散。反观机器模拟的轨迹，在弹出验证码之后，会有一定时间的停顿，可能是在等待打码平台或自动识别工具的处理，它的间隔也不像真实人类一样流畅，同时整体操作更加有顺序、有规律。尽管脚本在模拟滑动点击时，可能也会增加一些方向上的随机持动，但在大

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多数情况下，模型还是能够成功地识别出这种机器行为。6.2.3.3”多维度赋能打码平台唯一的功能就是识别图片。如果图片识别只是验证码其中的一道防线,那么它在整个攻击中的重要性就将被大大削弱。所以，在验证码前端，我们需要做高强度的动态代码混淆，防止黑产轻易得到验证码的交互逻辑。在攻击者获取验证图片的这个步骤前，我们也增加了门槛。每张图片从后端传输到前端的过程中都是经过切割打乱处理的，所以攻击者无法通过抓包的方式直接拿到最终展示给用户的图片。同时验证码也会检测用户的设备环境是否存在异常，如是不是模拟器、有没有安装作浆工具、是否是真实浏览器环境等。除此以外，我们也为验证码加入了各种防控维度，包括IP画像、设备画像等。通过画像数据补充，对来源的IP和设备有清晰的了解，如它的IP地址类型(是普通宽带还是IDC机房)、归属地、是否是代理、设备是否有历史风险行为等。6.3”设计一款优秀的验证码了解了黑产自动识别验证码采用的各种技术手段之后，我们一起设计、构建一款可以抵御大部分自动识别方案的优秀验证码。6.3.1”设计标准在大多数已有的研究中，对于一种验证码优劣的评判标准更多的是基于它的安全性来考量的。在学术界有一个公认的评判标准是，如果机器对这个验证码识别率超过了1%，则认为这个验证码是无效的。但在实际的产品设计中，除安全性外，可用性

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或易用性也是极其重要的衡量标准。如果一个正癌人需要伦10秒以上才能完成一次验证，那么这就是一个不友好的验证码。验证码是一种为了限制请求频率而迫不得已的产物，对于真实用户实际上不需要每次都进行交互验证。因此，一款优秀的验证码需要能够智能识别风险，知道何时应该一键通过，何时需要弹出验证码。6.3.2”设计实战基于持续多年的黑产对抗经验和积累，我们在设计新一代智能验证码时，遵循3个基本原则，即对人容易、对机器难、有趣好玩(EasyforHuman、HardforBot、AbetterExperience)。现在，我们已经有8种不同类型的智能验证码投入使用，包括无感验证、滑块验证、图文点选、文字氮选、语序点选、空间旋转文字点选、空间旋转图文点选、空间推理，如图6.23所直。WA验证成功无风险，一点即过简单挑战，滑动行为验证便难度提升，点选行为验证图6.23”验证码智能处理逻辑智能验证码通过持续对用户的终端设备、网络环境和生物行为等非敏感特征进行风险检测、关联分析，并引入行为生物识别算法，实时判断当前用户是否存在风险、对应的风险程度，根据用户配置的策略进行风险决策。为了避免对正常用户造成干扰，智能验证码提供了自动智能预判处理机制，例如，用户无风险一键通过，用户有风险则根据不同风险等级弹出不同难度的验证码进行挑战。同时，用户可以

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