分析|顶象无感验证的十一种验证方式和四个典型应用场景验证码“作为人机交互界面经常出现的元...|分析|拥有11种验证方式的顶象无感验证 不仅省钱 还省时

分析|顶象无感验证的十一种验证方式和四个典型应用场景
验证码“作为人机交互界面经常出现的元素 , 其本质是为了防止用户利用机器人程序自动注册、登录、恶意投票、发送垃圾邮件、恶意尝试密码等登陆尝试 , 保证网络安全 。 ”
据统计 , 全球所有人每天需要填写2亿个验证码 。 而输入一次验证码大概10秒 , 那全人类每天在验证码上花费50多万个小时 。 顶象智能无感验证 , 11种验证方式不仅省钱还可以省时 。
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技术推动验证码不断变革
2000年之前 , 验证码并不存在 。 随着垃圾邮件、批量评论、恶意信息以及脚本的出现 , 当时最大的电子邮箱和新闻网站雅虎深受其害 , 于是联系到了卡内基梅隆大学的计算机科学系来寻求帮助 , 希望能够“有效分清真人用户和机器” 。
卡内基梅隆大学一名21岁的学生路易斯冯安恩(LuisVonAhn)针对这个目的有了思路:要让注册的用户提供“证据”来证明自己是一个人类 , 例如做一些只有人类能做 , 而机器做不到的事情 。 什么事情是在当时只有人类能做而机器做不到的?答案是阅读图片 。 人类可以很轻松的读出图片中的信息 , 但当时的机器并没有这样的能力 。 如果通过程序来提供一些稍加扭曲的图片 , 然后让注册者回答图片中的内容 , 便能很轻易地将机器拒之门外 。
这正是即使在现在我们也很常看到的验证码形式之一 。
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2002年左右 , 这名学生路易斯冯安恩发明了验证码这一概念 , 他将其命名为CAPTCHA 。
CAPTCHA是CompletelyAutomatedPublicTuringtesttotellComputersandHumansApart的简写 , 意为“全自动区分计算机和人类的图灵测试” 。 也是从这一刻开始 , 一场持续数十年的 , 人与机器之间 , 围绕着图灵测试的对抗也开始了 。
分析|顶象无感验证的十一种验证方式和四个典型应用场景验证码“作为人机交互界面经常出现的元...|分析|拥有11种验证方式的顶象无感验证 不仅省钱 还省时】早期的验证码就是网站提出一些图文 , 随着安全防护与破解入侵两方面的抗衡日益升级 , 验证码的难度在增加 , 形式也在多样化 。 从简单的字母数字、算术题 , 到扭曲的字符、模糊的图片 。
随着人工智能技术的发展 , 特别是大数据推动下的人工智能技术的发展 , 已经使得机器的感知能力达到甚至超越了人类的水平 , 这个技术趋势的直接结果就是基于感知能力的人机验证的方式已然失效 。 机器在某些方面的感知能力方面已经达到甚至超越了人类水平 。 比如微软在图像识别方面的准确率达到96.43% , 高于人类94.9%的识别度 。 攻击者在利用人工智能技术自动化破解验证码 , 由此给企业带来新的风险挑战 。
验证码的设立很大程度上是为了对抗高频的暴力破解 , 阻挡非法的操作 , 所以验证码自身的安全性非常必要的 。 以顶象无感验证为代表的产品 , 充分考虑了验证码安全性和操作便捷性需求 , 不再依赖单一维度进行验证 , 而是根据操作者环境进行智能分析与综合判断 , 不仅保障验证码的安全性 , 更提升了用户的体验 , 实现了易用性与安全性的平衡 。
顶象无感验证的11种验证方式
顶象无感验证支持Android、iOS、Web(H5)、微信小程序等 , 满足业务多平台需要 。 通过数据分析和人工智能判断 , 降低验证码遭破解的可能 , 保障业务的安全;通过提高免验群体 , 免去正常用户辨别验证码、操作验证码的苦恼 , 提升用户体验 。