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戏说IT：史上最难验证码？12306再曝漏洞

【PConline 资讯】为了防止盗票软件，12306官网频繁更换验证码。当被誉为史上最难验证码的“图片”验证方式出现时（验证码图片有八张，用户需要按照提示点击选择图片中所有相关物品，如贺卡、雕像、贝壳等），可以说是所有人都震惊了，各种谩骂之声不绝于耳。不过，尽管饱受诟病，但如果真的能够杜绝抢票软件，对大家来说都是一件好事，也能保证购票的公平性。但是，但是~~~

五云漏洞平台消息称，12306图片验证方式存在漏洞，理论上可以复活抢票软件。白帽子“乘客A”在漏洞描述中表示：该漏洞是一个设计缺陷/逻辑错误。新的选图验证码确实比之前的4字母验证码更难，而且中文识别也比较困难。不过目前发现12306新的图片选择验证码存在可绕过的漏洞，应该是更新不完整导致的。详细信息已通知制造商，正在等待处理。

对于很多DIYer来说，如果不认识AIDA64软件，只能说你out了（有点像“不认识陈近南，自称英雄也没用”）。 AIDA64是一款电脑硬件检测神器。此前仅限于PC平台，并采用付费模式（40美元）。现在这款软件已经来到了移动平台，并且采用免费模式。搭载Android系统的手机、平板电脑等Android设备都可以用它来测试机器。唯一遗憾的是AIDA64软件还不支持中文。最初仅支持英语、德语、意大利语等。

3月20日，中国索尼PS4终于上市。较低的价格让很多想要选择Xbox One的朋友感到困惑，PS4还是Xbox One？头痛！然而，对于外国朋友来说，PS4和Xbox One早已过时。现在国外流行复古风。制造商安德鲁·汉内(Andrew Hannay) DIY 了一台非常旧的手持游戏机。这款游戏机的亮点在于它的屏幕是从诺基亚手机“借来的”。虽然外观看上去有些粗糙，但是当你拿出来的时候，绝对会吸引路人的目光，成为众人的焦点。

近日，日本畅销漫画《进击的巨人》真人电影首支宣传片发布。视频仅描绘了一个巨人举起一个人并准备将其放入嘴中的画面。另一个场景是一个超大巨人拍摄着冒着浓烟的巨手。视频最后一张图片表明，第一部将于今年8月1日上映，第二部将于9月19日上映。

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最近，同事们讨论的话题大多是如何回家过年。

你啥时候回家过年啊？没钱怎么回去啊？你啥时候回家过年啊？没时间怎么回去啊？哈哈，你太天真了

阻碍过年的最大敌人不是钱，更不是时间。

但12306，一个耗资数亿元打造的火车票购买网站。

我猜他花了很多钱来创造一些可以

考验智力的验证码图标就是这样……

这些你还能认得出来吗？

然后升级难度

谁TM能看得出啊？？？让我们体会一下回家的艰辛

12306可谓是煞费苦心

共释放581种个验证码，随机排列组合高达336980道。用户一次尝试成功的概率只有5%。两次成功的比例为27%。65%的用户需要三次甚至四次以上才能正确丢失。

就算你生气刷新验证码也没用。

当你最终失去权利时

资管君估计12306的产品经理一定很喜欢玩

“找”和“大家来找茬”顺应潮流

要更新的新版本应该是这样的

购买火车票

你应该多看看漫画.

您还需要熟悉地理……。

你还需要学好生物知识……。

当然文化建筑也是少不了的……

你需要了解一点艺术知识

当然，你也应该认识一些娱乐明星。

你还需要具备合格的三观

防伪意识必不可少

当然，还有审美要求

外国人，好好活着，没必要回国

看这里

你发现了吗？

您体会到12306的良苦用心了吗？

他们是为了我们多学点东西而在努力啊！你有这种深藏功名的精神吗？

是谁在为中华文化传播而努力？是谁在为我们知识面扩散而奋斗？是谁在关心我们的认知面的扩大？是谁在苦苦为我们收集学习资料？是谁在我们最紧张的时候灌输知识？是12306

AI可以破解AI生成的验证码吗？

文本|太平洋科技

AI Agent风潮愈演愈烈，我也想体验一下“平躺”的生活。让AI根据目的地和时间帮我找到导游并订购航班和酒水，然后填写信息并等待我付款。然而，理想很丰满，现实却很骨感。很多网站都要求强制登录，需要验证码才能登录。其实这个验证过程也是由AI驱动的。

这一幕就像一场“AI内战”，兄弟之间互相妨碍。今天我们就来聊聊这场AI与反AI的攻防对决，技术含量十足，又略带俏皮。

验证码：始于人机大乱斗经常抢票的朋友一定见过各种验证码，尤其是前几年被调侃为地狱难度的12306验证码。很多朋友可能认为验证码纯粹是用来给人类难堪的。你可能不相信，验证码最初是为了区分人类用户和计算机而设计的。

在互联网发展初期，随着网络应用的普及，各种自动化程序开始大量涌现。它们被用来进行发送垃圾邮件、恶意淹没论坛、批量注册账号等恶意行为。它们严重干扰了正常的网络秩序，给服务器造成了巨大的资源消耗。

为了识别操作者是真人还是机器，验证码应运而生。全称是Completely Automated Public Turing test to Tell Computers and Humans Apart，即全自动区分计算机和人类的图灵测试，简称CAPTCHA。对了，验证码的发明人路易斯·冯·安（Luis von Ahn）也是多邻国的创始人之一，我感觉我一辈子都被这个人操纵了。

最初的验证码就像小学算术题一样，只需扭曲字符即可有效地阻止当时的“脚本小子”。然而，路虽好，魔鬼亦然。随着OCR技术的进步，这些简单的防线很快被打破。于是，验证码中出现了更为复杂的字符变形、干扰线、颜色变化等。随后，图像验证码、音频验证码相继出现。

面对不断升级的验证码，自动化工具的开发者自然不会坐以待毙。他们开发了基于规则的脚本，旨在破解特定的验证码模式。当验证码的复杂度超过机器的识别能力时，甚至出现了“人工编码平台”这样略为“原创”但行之有效的解决方案，即通过雇佣大量的人类来识别验证码。

我们上网时看到的那种小广告是“大学生，学历不限，只要会上网、会打字，一天就可以赚XXXXX”。有些广告商是人工打码的平台，比如识别验证码就给你1分钱。当然，骗子还是很多的，大家不要放松防骗意识！

AI时代的验证码：难倒人类进入AI时代，图形验证码的设计也融入了AI技术。现代图形验证码不再只是静态图片。他们使用人工智能算法动态生成更具挑战性的图像。例如，要求用户区分三角形的初音和初音未来，并在一组Giey 中找到537（笑）。一些先进的验证码系统甚至使用生成对抗网络（GAN）来生成现有人工智能模型难以识别的“对抗样本”。

与此同时，人工智能也在不断发展，以破解这些由人工智能驱动的验证码。利用深度学习中的卷积神经网络（CNN），AI模型可以学习识别各种复杂的图像特征，从而准确识别验证码中的目标物体。更先进的人工智能还可以理解验证码中的上下文信息，从而更有效地破解它。

随着AI能力的不断提升，目前的图形验证码有超出人类理解范围的趋势。在追求更高安全性的同时，或许我们还需要探索和采用其他形式的验证方式来提升用户体验。

人：我不是机器人除了传统的图形验证码外，现在很多网站都采用这种只需点击一下就能证明你不是机器人的验证方式。这种验证方法是由Google的reCAPTCHA提供的。常见的“我不是机器人”是v2版本。大多数情况下，用户只需点击一下即可完成验证，体验大大提升。仅当系统认为可疑时才需要额外的图像识别，但有时图像识别比较困难。

升级版的reCAPTCHA v3更加隐蔽，完全在后台运行，通过分析用户的网站行为（如鼠标移动、点击等）给出风险评分。网站可以使用此分数来决定是否需要额外的验证，例如两步验证或直接阻止该操作。用户通常不需要采取任何明确的操作。

除了行为分析之外，很多验证码系统还会采用环境和设备识别、蜜罐技术、频率限制、Web应用防火墙等多种防御手段来抵御非人类用户的访问。这些技术还依赖于幕后人工智能和机器学习的能力。

机器人：我是人但对方的AI也不是吃素的，也进化出了各种方法来对抗这种非图形验证码。

对于行为分析，AI可以使用贝塞尔曲线来模拟鼠标轨迹，让鼠标的移动不再是一条死板的直线，而是一条充满曲折和停顿的自然路径，就像正常用户在屏幕上漫无目的地徘徊一样。点击时，AI甚至可以模拟人类在点击前的细微漂移来防止那些像素精确的点击行为暴露其非人类身份。

打字时，他们通过模拟键盘输入的节奏，甚至是模拟回删和错打，掌握人类打字的微妙停顿。您可能会发现，当这些系统填写在线表单时，不仅内容准确，而且每个输入框之间的停顿似乎完全合理，就像真实用户与计算机交互时自然的行为一样。即使他们偶尔会犯错、稍加修改，也没有人会注意到有什么问题。

为了尽可能隐藏自己，AI也会巧妙地切换网络身份。他们是利用大量的代理IP和虚拟专用网络，每当某个IP被封锁时，他们就可以快速更改并继续完成任务。

这些代理IP并不是简单地依赖数据中心的固定IP，而是通过住宅代理来模仿来自世界各地的普通用户，从而避免了传统反自动化系统的识别。更先进的策略是在不显眼的时刻自动切换网络节点，以避免任何单一访问路径暴露其身份。

AI除了拥有高超的对抗验证码技巧外，还可以准确识别并避开带有蜜罐陷阱的页面。这些陷阱通常通过隐藏的表单字段或恶意重定向来利用自动化工具。然而，人工智能可以识别这些设计并通过深度学习算法规避它们。

例如，面对使用JavaScript动态加载内容的页面，可以模拟正常浏览器分析网页结构的行为，然后进行后续操作，以避免触发反自动化防御机制。

在频率限制方面，AI就更聪明了。为了避免因频繁请求而被识别为机器人，他们采用了等待页面加载完全策略。这些代理分布在不同的网络节点上，就像一群忙碌的工蜂，各自从不同的方向发出请求。这样，他们不仅可以突破请求频率限制，还可以长期保持低调，避免被系统检测到。

例如，AI可能会在不同时间段通过分布式请求和智能调度（例如Scrapy）批量请求数据，以完成目标任务而不被服务器检测到。

总之，这些人工智能并不是简单地依靠高效的计算能力，而是利用缜密的策略和灵活的方法，反复拉扯反自动化的防线，突破一道又一道看似坚不可摧的防线。

分布式爬虫框架看到这里，大家一定已经预料到，这场AI与反AI的博弈注定是一场没有结局的“猫捉老鼠的游戏”。现在很多网站都采用邮箱、手机号码等方式进行验证，并且需要登录才能查看网站内容。比如前阵子知乎就被诟病，上了热搜。不过，高端AI也可以利用群控等灰色产品来绕过这些验证。最终陷入麻烦的是普通人类用户。

在金融、政务等安全要求极高的领域，大家经常会接触到生物识别验证，比如指纹支付、刷脸支付等，以及广东省的各种人脸识别服务。一般来说，这些生物识别技术非常安全，或者说破解它们的成本远远超过了收益。是的，你没听错，生物识别技术也可以利用人工智能来破解。

此外，人工智能还被用来研究指纹识别算法的漏洞。 2022年，密歇根州立大学和NIST（美国国家标准与技术研究所）联合发布的一项研究显示，使用AI生成的Master Prints（通用指纹）在一些旧的Android设备和低端指纹门禁系统中仍然有超过20%的成功率。

此类Master Prints不会复制人的指纹，而是利用GAN（生成对抗网络）和强化学习来学习大量指纹特征并生成最有可能被系统接受的通用模式。研究还发现，高端设备普遍配备活体检测和多区域比对，难以突破。但一些廉价手机、门禁、行李锁等仍然采用简化算法，成为AI攻击的高危领域。

类似的技术也用于面部识别。学术界提出了“人脸大师”的概念，利用AI学习海量人脸数据，生成“最容易通过”的人脸模板。研究表明，在一些算法简单或缺乏活体检测的人脸识别系统中，此类技术的攻击成功率甚至超过40%。

此外，攻击手段还包括Deepfake视频伪装、3D打印面具模拟，甚至添加对抗性样本干扰图像，导致AI模型误判身份。根据Regula 的2024 年Deepfake 趋势研究，近60% 的企业认为视频和音频Deepfake 构成严重威胁，但44% 的企业对其检测能力缺乏信心。

回到本节开头提到的破解成本，这种高端破解技术曾经是针对企业和富人的。可以简单理解为，如果破解一次的成本是1万元，那么黑客只会选择那些有100万的人来进行攻击，绝不能小看我们这样的普通人的口袋。

不过，OpenAI首席执行官Sam Altman指出，使用AI的成本每年都会下降10倍左右，这也使得这些高端破解技术的成本变得更低。如果现在破解一个破解的成本只需要100块钱，那么我们这样的普通人对于黑客来说也是有利可图的。

终极验证码：生物识别如果说人工智能与验证码的对抗是一场猫捉老鼠的游戏，那么它的规则其实已经写在了互联网的历史上：人工智能越来越聪明，验证码越来越难，自动化工具和防御机制只是互相追逐，版本号来来去去。

但有趣的是，最终受苦的不是人工智能，也不是平台，而是普通人类。毕竟，无论验证码有多强，困扰的通常都是那些急于登录的工作人员或者深夜急于抢票的用户，而不是那些绕过验证的脚本。

幸运的是，越来越多的安全设计开始意识到这一点：验证码的目标始终是防止人工智能，而不是折磨人。现在越来越多的网站和应用程序正在使用更智能的方式来验证用户身份，而不是依赖那些烦人的验证码。

例如，苹果在2022年推出的“自动验证”功能就是一个很好的例子：只要你在设备上登录你的苹果账户，当你访问支持该功能的应用或网站时，系统会在后台自动确认你的身份，而你根本不需要输入验证码。

换句话说，就像你打开一个页面一样，你不需要做任何事情。后台已自动识别您是真实用户。未来，我们可能会看到更多的技术采用智能手段，通过设备信誉和行为特征来确定用户身份，使在线体验变得简单而安全。

毕竟，安全从来就不是为了制造麻烦。随着技术的发展，验证码应该变得更加人性化。