paip.提升安全性---网站各种验证码特点及识别率

本文探讨了不同类型的验证码在网站安全中的作用及其被机器识别的可能性。图片验证码因其低成本和广泛的应用成为主流,但其识别率高达93%-100%;声音验证码效果最佳但识别难度大;短信验证码虽识别率100%,但因成本问题应用受限。


paip.提升安全性---网站各种验证码特点及识别率




作者Attilax ,  EMAIL:1466519819@qq.com


1,图片验证码
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这个是使用率最光的验证码,对网站来说成本最低,对识别方来说,成本也低。。识


机器识别率:对于绝大部分网站(约95%),可达到几乎93%--100%的识别率..其余5%的变态网站,可达到50%的识别率..


讽次的是,对于大部分网站来说,如果综合使用识别算法,机器的识别率已经超过人类了。




2.声音验证码
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成本较高。。效果最好
机器识别率差。。几乎不到10%




3.手机短信验证码
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成本比图片方式高,比声音验证低
机器识别率:100%




虽然短信验证码的识别率是100%,并且识别的技术难度也比图片验证码方式更简单易用,,目前的唯一障碍就是成本了。。
但是由于要使用短信猫等设备,使得识别的成本较高,目前识别一个手机验证码大约需要5毛钱左右。。在未来几年内,随着规模效益的增长,有望把短信识别的成本降到一个一毛


钱左右。。此时,就是短信验证码的没落这时..
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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