传统的12306验证码已经不安全 机器准确率几乎百分之百
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我们的核心技术是从知识库里面结构化知识自动生成自然语言问题。我们提出了基于生成对抗网络(GAN)的从结构化三元组生成自然语言问题的模型，从而实现问题的自动随机生成。理论上有数以亿计的候选问题空间，一个真实的用户是不会两次碰到相同的问题的，从而保证了验证的安全可靠。  同时，为了进一步提高验证的安全性，降低对于真实用户的验证门槛，提高对于机器验证的门槛，我们也考虑到了分级验证。如果是首次登录的普通用户，就采用简单的验证，如果是高频访问的账号就用复杂验证，比如说像淘宝的刷单，我们就可以通过组合验证的方式，将机器拒绝于门外。  组合验证实际上就是通过组合文本理解、图片识别、轨迹识别等不同验证码方式来增加机器破解的难度，从而实现更强的安全验证。  我们的验证码终极形式是常识验证。比如说：“上海GDP仅次于日本东京，问GDP第一的城市是谁?”答案应该是“东京”，回答这类问题本质上是在考验机器的常识理解能力。常识理解问题可以说是人工智能皇冠上的问题。 基于语言认知的智能验证码具有非常多的应用场景，包括电商平台防抢单、用户注册防僵尸、航旅春运防刷票、发表评论防水军、信息检索防爬取、论坛博客防撞库等等。不仅如此，这种验证码还有很多超越人机区分的未来商业应用价值： 阈下知觉广告(subliminal advertising)：阈下知觉是低于阈限的刺激所引起的行为反应。虽我们感觉不到，但却能在潜意识中形成记忆，引导之后决策。 众包数据标注： 验证码是用户登陆的必经之路，谷歌已经对接了图片分类问题实现图片样本的自动标注、物体识别等。 访问权限控制：类似于门卫，在加入某些小众群体的时候，能起到区分作用，只有知道特定群体知识的人才能回答验证进入系统。 （编辑：核心网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
