網上輸入關鍵詞“破解驗證碼”，會出現1740萬個搜索結果。“驗證碼識別、輕松破解、暴力破解、邏輯漏洞破解、簡單破解”等等各類關鍵詞的內容，不一而足，關于“如何用破解某某驗證碼”的帖子更是多如牛毛。
2017年，紹興警方成功破獲了全國首例利用AI（人工智能）犯罪、侵犯公民個人信息案。犯罪嫌疑人楊某通過運用人工智能機器深度學習技術，可以讓程序軟件如ALPHAGO一樣自主操作識別，有效識別圖片驗證碼，又快又準，很短時間就能識別出上千上萬個驗證碼，而且能夠識別出98%以上的驗證碼，輕松繞過互聯網公司設置的驗證碼安全策略。驗證碼作為人機交互界面經常出現的關鍵要素，是身份核驗、防范風險、數據反爬的重要組成部分，廣泛應用網站、App上，在注冊、登錄、交易、交互等各類場景中發揮著巨大作用，具有真人識別、身份核驗的功能，在保障賬戶安全方面也具有重要作用，由此也成為黑灰產攻克破解的重要目標。為了破解驗證碼，黑灰產利用各種技術和手段快速批量快速破解，以滿足批量注冊、批量登錄、惡意盜取等不法操作的需要。
(資料圖片僅供參考)
黑灰產破解驗證碼的常見方式
黑灰產破解驗證碼的手段多樣化，但主要是機器破解和人工打碼兩種。
機器破解主要是通過識別圖片中的相關驗證要素來進行破解，例如識別滑動驗證碼的缺口，點選驗證碼中的文字要素和數字要素，其主要技術手段是圖像處理，圖像二值化，模擬滑動軌跡等相關技術。
黑灰產破解驗證碼的過程
第一步，首先制作網絡爬蟲工具，到各個驗證碼平臺爬取驗證碼的圖片素材。
第二步，生成驗證碼圖片素材的模型庫：例如旋轉類驗證碼，生成圖片旋轉模型庫；滑動類驗證碼，生成圖片滑動模型庫；拼圖類驗證碼，生成圖片拼接模型庫等等，以此類推。
第三步，遇到需要破解的驗證碼，程序迅速識別是哪類驗證碼：滑動？拼接？點選？旋轉？計算等等。
第四步，使用相似度算法，檢索此前驗證碼模型庫，并快速定位到相近的圖片；
第五步，模擬人類操作，旋轉/滑動/選擇/計算/拼接圖片至目標角度；
第六步，騙過驗證碼的核驗，獲得通過憑證。
機器破解的前期爬取圖片、建模的的工作量很大，技術門檻高。因此，黑灰產另一種門檻較低的破解方式“人工打碼”就應運而生。
第一步，建立或尋找一個任務平臺；
第二步，任務發布者（一般是黑灰產），將獲取到的驗證碼信息封裝成任務提交到打碼平臺；
第三步，打碼平臺作為中間的任務調度者，將發布的任務調度給領取任務的平臺用戶（專門做驗證碼驗證標注的人）；
第四步，任務領取者，完成驗證碼的標注，然后將標注結果返回給任務平臺；
第五步，任務發布者（黑灰產）模擬人類用戶，拿著標注的驗證碼進行驗證；
第六步，騙過驗證碼的核驗，獲得通過憑證。
人工打碼有一個很明顯的缺點是單次請求耗時高，因為其破解的速度效率嚴重依賴于標注者的破解速度。
人機識別的攻與防
綜合來看，黑灰產破解驗證碼主要是基于驗證資源的窮舉以及識別，具有自動化攻擊、手段多、破解速度快、破解驗證碼形式多等特點。
第一、自動化攻擊。黑灰產使用自動化程序進行驗證碼破解，這種程序可以模擬人類操作，不斷嘗試多種可能性，并通過機器學習等技術對驗證碼進行分析和識別。
第二、攻擊手段多。黑灰產使用多種攻擊方式，如字典攻擊、暴力破解、文本識別、人工智能攻擊等，以提高攻擊的成功率。
第三、破解速度快。黑灰產使用高速攻擊技術，使其得以在短時間內嘗試大量的可能性，以達到破解驗證碼的目的。
第四、破解形式廣。黑灰產可以攻擊各種類型的驗證碼，包括文字、數字、圖片、語音等多種形式，甚至是復雜的混合驗證碼。
驗證碼要做好防守，必須針對黑灰產破解的時效性和高效性特點展開。
1、加快驗證碼圖庫更新。高頻率的生產圖片保證新的驗證圖片實時更新，從根源上杜絕打碼平臺拖庫。這樣就導致黑灰產的標注者，需要源源不斷地對新驗證圖片進行驗證，極大增加了黑灰產的識別與破解成本。
2、提升驗證要素識別難度。基于深度學習和神經網絡，生成一些難以被預測和重復的圖片、元素，并在驗證過程中加入時間戳或者隨機數等動態變化的因素，增加破解的難度，有效抵御機器破解。
3、基于驗證環境信息進行防御。在驗證碼的驗證環節采集有辨識度的環境信息，配置規則和策略來，篩選出可能是黑灰產的請求進行二次驗證或攔截。例如，判斷完成驗證時的驗證環境信息和token上報時的驗證環境信息是否一致，對多次惡意攻擊的IP地址進行攔截，限制驗證碼輸入的次數等。
圖片
AIGC加持，給驗證碼帶來革命性變化
AIGC，全名“AI generated content”，又稱生成式AI，意為人工智能生成內容，具有文本續寫，文字轉圖像、數字主持人等應用。其原理是利用人工智能技術中的自然語言處理、機器學習、深度學習等技術，對大量的語言數據進行分析、學習和模擬，從而實現對自然語言的理解和生成。AIGC起源于20世紀90年代，直到2022年OpenAI推出ChatGPT3.5后，才被廣為所知。
AIGC技術給驗證碼的研發和應用帶來了很多新的價值，不僅提升用戶體驗，帶來新的驗證方式，更增強驗證碼的安全性，當然也給驗證安全帶來新的安全挑戰。
1、無限生產驗證圖片。通過AIGC能夠文本描述快速生成對應圖像，減少時間成本和工作量。無限量的圖像素材，使得基于遍歷圖庫的破解方式失效，大大增強驗證碼的破解難度。而且AIGC能夠根據企業業務場景，生成個性化定制驗證碼圖片。在拼圖、旋轉、滑動等驗證方式下，如果黑灰產不知道驗證圖片，就無法完成破解。
2、創造新型驗證方式。利用AIGC，可以優化已有的驗證方式，甚至創造出一些對用戶友好、但機器識別難度較高的新型驗證碼。比如，常見的滑塊驗證碼，由于為了保證有足夠識別度，目標缺口的像素與周圍的像素需要有一些差異，因而往往非常容易識別，進而輕易判斷出滑塊的目標位置，因而安全性并不高。利用AIGC，可以設計出沒有缺口的滑塊驗證碼，要判斷出目標位置需要理解圖像的語義，由此增加黑灰產的破解難度。
圖片
傳統的帶有缺口的驗證碼圖片
圖片
AIGC生成的無缺口的驗證碼圖片
再比如，谷歌的reCAPTCHA，實際上可以視為一個目標檢測的問題，對于機器視覺來說并不困難。但若改為給定一句文字描述，“找出九宮格中符合該描述的圖片”，就可以將目標檢測升級為語義匹配，對于機器而言，難度提升了多個數量級。
圖片谷歌的reCAPTCHA示例：點選包含道路的圖片
圖片AIGC生成的圖文語義匹配驗證碼圖片
3、增加黑灰產破解成本。基于AIGC技術生產圖片或文字相對容易，但要匹配文字和圖片是相對困難的。AIGC規模化的生成海量圖片有一定隨機性且不可逆，黑灰產要破解驗證碼，就需要理解圖像的語義，這就需要使用到大語言模型和超大算力，成本非常高，而且大語言模型并不能開箱即用，需要二次配置定義，大部分的黑灰產并不具備利用大模型做破解模型的能力。
4、良好改善用戶體驗。基于AIGC生成的圖像具有高度的精準度，進一步提升驗證碼的用戶體驗。例如，空間語義驗證方式中，基于AIGC生成的圖片3D效果更為逼真，更便于用戶識別空間信息。同時，也會讓驗證碼提供商摒棄藝術字、數字字母變體等影響用戶體驗的驗證方式，在不影響用戶體驗的同時，增加機器識別的難度。
圖片AIGC生成3D效果圖示例
圖片AIGC生成3D效果圖示例
5、推動企業提升驗證碼的安全對抗性。此外，黑產也可以利用AIGC增強破解能力。基于AIGC，黑灰產不再需要采集驗證碼廠商的圖庫并打標，就能訓練模型識別各種藝術字。具體來說，黑灰產可以利用AIGC自動生成大量漢字對應的各種樣式的藝術字，作為數據集訓練模型，使該模型能夠非常魯棒地識別任何風格的藝術字。也許在不久的將來，藝術字驗證碼這種驗證方式將完全失效。由此，進一步推動驗證碼企業提升驗證方式的安全性和對抗性。
圖片
為防范黑灰產，頂象構建了專屬AIGC平臺
頂象構建了一個基于Stable Diffusion模型專屬AGIC平臺，由百余個GPU的小型計算集群組成。該模型基于Latent Diffusion Models（潛在擴散模型，LDMs）的文圖生成（text-to-image），根據文本描述，自動快速海量地生成相應圖片。
具體來說，Stable Diffusion模型使用LDMs來從文本描述中提取相應的語義信息，然后將其投入到擴散過程中，由此產生隨機的潛在向量，這些向量接著通過逆變換網絡（inverse transformation network）轉換為圖像。擴散過程基于連續時間的馬爾可夫鏈（Markov chain），采用隨機漫步的方式進行迭代，并且每一次迭代都會增加一定的噪聲。噪聲的引入能夠使得生成的圖像具有更多的隨機性和多樣性，增加模型的創造力。同時，該模型還使用了自適應步長的方法，以在較短的時間內快速生成高分辨率的圖像。
圖片Stable Diffusion模型應用原理
Stable Diffusion良好解決時間成本和經濟成本問題。如果要生成一張1024*1024尺寸的圖像，Latent Diffusion通過在一個潛在表示空間（Latent Space）中迭代“去噪”，然后將表示結果解碼為完整的圖像，讓文圖生成能夠在消費級GPU上以10秒級別的時間生成圖片，大大降低了業務落地門檻。
圖片AGIC+無感驗證，讓安全與體驗兼得
頂象無感驗證集成的就是Stable Diffusion文本到圖像生成開源模型。作為首個使用AIGC技術的業務安全產品，頂象無感驗證在五個方面有顯著提升。
1、風險攔截率提升19%。使用靜態圖庫作為驗證碼圖片時，圖庫更新一周以后，爬蟲的攔截防御能力會出現明顯的效果衰減，一個月左右，惡意爬蟲通過率會達到20%。使用AIGC生成圖片后，爬蟲通過驗證通過率立即下降至0.8%以下，且長時間維持在1%以內。相比之前靜態圖庫的情況下，AIGC大幅提高了驗證難度和防御能力。
使用靜態圖庫時，惡意爬蟲的通過率
圖片使用AIGC圖庫時，惡意爬蟲的通過率
2、管理員配置效率提升50%。原先使用靜態圖片時，需要管理人員進行手動調整配置的圖集、圖標庫等要素，現在AIGC自動生成的圖集直接減少多個配置環節，效率提升50%。
圖片AIGC可自動生成
3、用戶辨識度提升70%。在我們組織的AIGC和靜態圖片的對比實驗中，85%的參與者認為使用AIGC生成的主題圖片更加生動和豐富；在與視覺設計師調查中，92%的人表示喜歡使用AIGC生成的圖片；在我們的另外一個對比實驗中，100名非深度驗證碼使用者，觀看使用AIGC生成的主題圖片和使用傳統3D模型生成的靜態主題圖片，結果顯示，AIGC生成的主題圖片辨識度提升了70%。
85%人認為AIGC圖片更加生動和豐富
92%的人喜歡使用AIGC生成的圖片
4、黑灰產破解成本增加10倍。使用靜態圖庫時，因為驗證碼圖集有限，攻擊者只需定期爬取主題圖片，然后針對性地打標訓練新的識別模型，就可快速破解。AIGC技術能夠生成海量圖片，且有一定隨機性且不可逆，使攻擊者打標訓練成本可增加10倍以上，大幅增加機器破解的難度。
6、圖片的生產數量提升8640倍。使用靜態圖庫時，驗證碼企業需要一個月更新一次圖庫，每次更新圖片幾百到幾千張，平均每天只能設計幾十張圖。使用AIGC后，以單個GPU計算機為例，利用AIGC技術20秒就可以生成一張圖片。使用100個GPU的小型計算集群，一天就可以生成43萬2000張新的圖片，一個月可以生成超過1000萬張新圖片。AIGC的生產能力是人工制圖的8640倍。
圖片AIGC與人工單日生產圖片的數量對比
頂象無感驗證集成13種驗證方式，多種防控策略，匯集了4380條風險策略、112類風險情報、覆蓋24個行業、118種風險類型，防控精準度>99.9%，1天內便可實現從風險到情報的轉化，行業風險感知能力實力加強，同時支持安全用戶無感通過，實時對抗處置能力更是縮減至60s內。幫助企業在登錄、注冊、支付等場景中實現快速驗證身份，大大提高了服務體驗的便捷性和效率。
后續，AIGC能力將集成到頂象防御云各個模塊，應用到各個行業和場景中。作為國內首個使用AIGC的業務安全企業，頂象展示了AIGC技術在業務安全領域的廣泛應用和巨大潛力，促進整個行業的技術創新和發展。通過AIGC技術在驗證碼等業務安全產品上的落地，頂象將為客戶提供更加安全和可靠的服務，將幫助企業更好地抵御各類風險與威脅，助力業務健康發展。
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