验证码，人类与机器不平等的对抗

在AI的新时代背景下，破解一款验证码的成本正变的越来越低。

很多时候，看似复杂的谷歌街景、12306验证码、让人望而却步的百万图库，实际并不复杂：

• 12306验证码有多少种问题呢？——其实只有100种。

• 他的数百万图库需要多少样本可以训练识别？——只需要5万张。

• 需要花费多少标记成本呢？——只需要500块。

• 破解花费了多少时间？——作者一周的零碎时间。

• 模型需要多少计算力？——GTX1070上训练20分钟。

• 识别速度呢？——接口虽然慢其实只是部署在2核2G的云机器上而已。

 

言而总之，现在的人机识别的对抗已经不再是人力对抗人力，图像的识别也已经不再像传统验证码识别一样，需要人工去耐心地分析每一种特征然后做切割和字库。如今端到端的CNN模型完美的解决了纯图像分类问题。字符型验证码，也不再需要二值预处理分割等复杂操作，一个4层的仿alexnet的网络模型就可以轻松达到90+的准确率。

 

目前的验证码行业，业界多数还围绕在谁更难看，更复杂的发展方向上。有的渐渐步入“反人类深渊”，比如苹果app商店的。

 

也有的取自自然场景防止爆破，比如谷歌的街景路牌：

 

然而，黑产的破解方案只考虑结果，经过作者的简单统计，谷歌验证码出现街景问题的概率高达40%，出现汽车或者道路的概率为30%。坏人只需要做出一个路牌定位器，然后通过无限刷新验证码，就可以只验证路牌类的问题，从而无视其余复杂的自然场景。那么，研发一个路牌定位器需要多少资源？笔者采用fast-rcnn算法，仅需要500张粗糙标注的样本，30分钟训练便有了上图的定位效果。

 

12306验证码是如何破解的呢？

回到12306验证码，要解决这款验证码，本质上是一个 分类问题。

 

文本的分类：

 

将下图中的问题部分200*30的区域截取处理，利用某开放的OCR接口去识别，会有80%的识别准确率。这个成功率并不乐观，因此我们自己做了一个问题识别器。假如将全部OCR结果直接投入Alex-net中，会存在大量的错误数据，得到的分类器成功率将低于10%，效果很差。但是依据概率清洗，统计完OCR识别结果的图片，把出现频率高的认为是一个标签，就会发现在5万张图片中，平均每个问题的出现率为1%。去除出现频率特别低的样本数据后（比如口哨偶尔会识别成口肖，出现频率低则去除该样本），重新训练识别成功率则高达99%，扭曲的问题文本形同虚设。

 

12306验证码基础版本会出现的问题如下：

 

 

['日历', '薯条', '口哨', '蜥蜴', '蒸笼', '护腕', '印章', '蜜蜂', '文具盒', '绿豆', '菠萝', '铃铛', '剪纸', '耳塞', '手掌印', '锣', '仪表盘', '红枣', '金字塔', '电线', '老虎', '', '辣椒酱', '挂钟', '双面胶', '啤酒', '蜡烛', '雨靴', '毛线', '茶几', '茶盅', '档案袋', '盘子', '狮子', '订书机', '篮球', '国结', '开瓶器', '打字机', '热水袋', '海鸥', '电子秤', '排风机', '风铃', '棉棒', '鞭炮', '龙舟', '电饭煲', '锅铲', '珊瑚', '蚂蚁', '红豆', '海苔', '钟表', '卷尺', '冰箱', '苍蝇拍', '烛台', '药片', '调色板', '创可贴', '沙包', '话梅', '本子', '安全帽', '海报', '刺绣', '牌坊', '网球拍', '路灯', '航母', '高压锅', '黑板', '拖把', '锦旗', '公交卡', '红酒', '跑步机', '樱桃', '沙拉', '漏斗']

 

图像的分类：

 

方法仍然是把标记好的图片投入VGG-16层的模型中，初期得到的识别结果较差，因为标记数据并不会完全正确，事实上现在的通用模型已经十分完善，训练的结果非常依赖数据清洗的效果。

 

然而，有没有得到高精度区分标记正确与否的样本集的办法呢？答案在于网站。

 

绝大多数网站， 都会在登录页面存在验证码，而用户常识登录时，会首先校验验证码是否正确，其次是账号密码，因此就是自己生产一堆随机账号密码，去撞登录网页，发现验证码校验通过了，但是账号密码错误，就可以有效筛选出正确的标记数据。

 

同样的思路，如果我用现在已经达到95%的识别模型去重复这个样本标记的行为，将得到的就会是远比现在5W样本集多的多的样本量，可预期将得到的准确率会更高，当然会有同学说，那样你的模型将局限在这类问题下，而不能成功适应他新的图像，一旦更新不就失效了吗？

 

是的，但是解决实际问题的时候，一些小tips就能解决这样问题，

 

问：如何应对验证码图片的更新迭代？

答：只识别模型能识别的验证码，在高并发刷新下即使只能识别5%的问题，实际应用也是100%。

问：如何让模型自己学习没遇到过的图像?

答：将非模型可识别的问题和图片标记为 _  交付人工打码，将打码结果重新训练模型。

问：上面的问题有没有高级点的解决办法？

答：撞验证码库，新出现的问题随机性标注，8个格子随机撞约有2%的成功率，学会一个新物体也只需要500张样本，撞10W次即可。

问：能不能别这么流氓?

答：不能，因为面对实际问题与巨大利润，坏人就是这么流氓。

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验证码场景的对抗该何去何从？

在验证码这类场景的人机对抗是十分不平等的，坏人哪怕在识别上做到5%的识别，也能通过撞的手法当成100%，固定类型的验证码图像又能够被低价打码获取到样本，即使是谷歌那样自然背景缺乏更新迭代也难逃黑手，持续的在图像方面纠缠就会走向12306和苹果那样影响用户体验的产品。

 

面对恶意的抗争，同样要掌握对手的思维，或许实验室中图像识别率达不到90%以上就是失败的模型，但是放在黑产中5%就是一个能赚钱的模型。

 

或许并不该用破解率去作为唯一指标，面对新时代的黑产，更应该用黑产的角度来反思现在的方向，从对抗的角度除了识别率，更多去牵制黑产需要动用的资源成本，破解率，识别速度，打码成本，训练成本，更新迭代的速度，后台策略更新的速度，来综合衡量一个验证码产品。

 

体系化以成本为评估的验证系统

 

例如谷歌的验证码，时不时会弹出4*4个格子的汽车道路识别，意味着坏人要做16次的CNN分类，然而在校验的过程中，他会充满互动，识别出若干后还会随机弹出若干要求继续识别，这样即使最终能被破解，坏人所需要的计算力成本时间交互成本就远远大于普通验证码。并且后台还有更多浏览器行为，设备指纹，IP等普通用户看不到的属性在综合形成人机识别的体系。

 

就像我们的VTT验证码新物体新逻辑问题快速迭代半小时快速上线，而即使坏人要采用fastrcnn等算法进行目标定位破解，则需要数十倍的标注成本以及多倍人力不断跟随迭代，而不再是传统字符验证码几分几厘的标注成本，自动化破解无需人力调参。而坏人在破解过程中用到的ip资源设备指纹等，又有其他策略进行对抗，因此验证码将不再只是一张验证码图片而是一套人机验证系统，一套的围绕着影响坏人成本的人机识别体系。

 

在这种体系下我们看到的验证码将会是最可爱可亲的情切的图片，一键的点击，通过无数只有真人具备的特征才能通过这道验证。

 

也会看到利用机器学习在理解人类逻辑的薄弱点而推出的

 

基于逻辑语义的VTT（Visual Turing Test）验证码

 

VTT验证码需要用户根据题目，选出图中一个或者多个答案物体，通过点击、拖动、连接等方式选中区域提交给后台判断。在保证体验依旧简单无需输入的基础上，实现了良好的对抗效果。VTT的图片由后台3D渲染随机产生，保证图片不会重复，语义也可以根据题目中的图片中的物件属性组合产生，多种多样的变化可以有效阻挡恶意。

 

 

或许要不了多久，坏人依旧诱惑于高额利润最终突破我们的验证码，而我们也将不断从红蓝对抗中，越战越强。