我偶然發現了這篇研究論文-http://www.cs.sjsu.edu/~pollett/papers/neural_net_plain.pdf。
這些研究人員已經想出了一種破解character-basedCAPTCHA的方法，他們似乎已經成功了，因為他們使用了1300萬個CAPTCHA來訓練他們制作的CNN，并且獲得了高于95%的準確率。
我們如何確保驗證碼的安全性，使其不會被深度學習模型繞過？
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首先，CAPTCHA旨在阻止自動用戶/機器人。是的，如果您有實際的驗證碼生成器，并且您在該分布上培訓了一個深度學習模型，那么它很可能會表現良好。
CAPTCHA越來越難了，它們可以變得更難。但是，生成CAPTCHA需要資源，即實際的計算資源（除非它們是隨機圖像且不是合成的）。如果需要制作一個真正的bot-proof網站，可以制作。
通過bot，它通常意味著網絡抓取工具/自動化用戶，他們嘗試像人類用戶一樣做事情，但速度非常快。現在，如果您還將深度學習模型集成到它中，就有可能繞過CAPTCHA（在大多數情況下），但這可能是一種過激行為（取決于您的需要）。從機器人上保存網站不如面部識別重要，self-driving汽車（相對聲明）。