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為什麼老是獲取不了驗證碼

生活 更新时间:2025-05-12 23:39:01

作者:道長

來源:情報姬

相信每個買火車票的人,都不會忘記曾經被12306驗證碼支配的恐懼。

畢竟從王自如中挑出劉翔,在白百何裡辨認王珞丹,真不是一般選手能做到的事情,大部分人臉盲到連自己與彥祖都區分不了。

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據官方的統計,當時能一次性輸入對12306的驗證碼的人隻有8%,兩次輸入正确的也隻有27%,可以說擋住了黃牛的同時也徹底打敗了普通用戶。要是眼神不好,運氣也不行,四十道驗證碼沒有一個答對的奶糖哥就是标準結局。

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雖然如今鐵道部門用實名認證等更加嚴格的方式來防止黃牛倒票,12306的驗證碼已經下崗許久,但類似讓人抓狂的驗證碼卻始終存在,畢竟在互聯網上沖浪,你總得證明“你是活人而不是機器”這個很關鍵的事情。

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注冊賬号無疑是驗證碼經常出沒的重要場合,而對一個玩家來說,注冊一個爛橘子賬号的難度完全不亞于挑戰黑魂BOSS,不對,是有過之而無不及。

臭名昭著的“數骰子”驗證碼是第一道攔路虎。初見時,大家多半以為隻是簡單的數學題,算骰子點數而已。

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但完成一題後才發現需要做5題,然後做完5題又5題,得連續答對15題才能過關。

答錯任何一題就請少俠重頭來過,而且答題是有時間限制的,超時一樣得重來。在此期間,你還得祈禱網絡别出現任何波動,不然會發生什麼不用我多說吧。

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無獨有偶,索尼也有個類似的驗證碼——觸摸無法夠到奶酪的老鼠,同樣的多次答題套路,同樣的精神污染。

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巧合的背後是必然,不難發現這些驗證碼是同一家公司制作的,名為arkose labs,而這家公司基本也在國内玩家的黑名單上了。

抛開有意為難用戶的例子不說,其實還有一些小衆論壇、偏門網站的驗證碼也十分考驗大家的知識儲備,比如在一堆代碼中找到BUG所在。

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或是直接出一道專業題,讓用戶看圖寫出分子化學式。

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也可能讓你解答整流二極管的相關問題,瞄一眼就知道是自己的知識盲區。

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有數理化,自然不缺文史哲,既有讀音标填單詞,也有标志性曆史事件的日期考驗。

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如果不是專業對口,恐怕隻有特别博學的大神才有可能答得上來。事實上,用這種驗證碼本來就沒想過讓所有人都答對,其本意就是設置門檻,把驗證碼當做小圈子的入駐考試,在注冊時篩選志同道合的用戶。

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盡管很多時候驗證碼真的很反人類,但它的存在是其有意義的,它的誕生和進化實際上也是人類與機器之間對抗發展的縮影。

在90年代,互聯網剛開始走上商業化的時候,網絡郵箱是最受歡迎的服務之一,雅虎郵箱在此期間嶄露頭角,用戶量暴增,而這也讓很多人看到了“商機”,即批量注冊郵箱,向其他用戶發送大量營銷廣告郵件。

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除了發送垃圾郵件之外,用同樣的方式和手段,稍微改造下程序就能應用于刷帖灌水、惡意爬蟲、搶票倒票,甚至直接暴力破解密碼。

為了解決這個問題,一位名叫路易斯·馮·安的人和他的小夥伴們設計出了最早的驗證碼(CAPTCHA ),其英文全稱是Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart,翻譯過來是“全自動區分計算機和人類的圖靈測試”,說人話就是區分你到底是“人”還是“機器”。

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最初的驗證碼隻運用簡單的字母或數字,普通人可以輕松辨認,但對當時的機器和程序來說卻難以識别,所以成功守護了互聯網一段時期的和平。

然而我們都知道,技術是不斷進步的,你有張良計,我有過牆梯,很快破解驗證碼的程序和軟件就出現了。

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那麼為了應對破解,驗證碼一樣需要不斷進化,一場防禦與進攻之間的“軍備競賽”就此展開。

先是扭曲、旋轉、變形、模糊、劃痕,千方百計讓機器無法識别,可惜驗證碼被改得爹媽都不認識了,還是會被破解。

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圖片既然已經沒有辦法再複雜了,自然要尋求其他方向,人類的邏輯思維上線,開始把驗證碼設計成題目,從簡單的1 1等于幾,到上文各種專業難題,極大增加了破解的難度。

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另一方面,找出圖片中的火車、飛機,辨别人物、動物等也是這個方向的延續。

不過随着機器對人類知識學習的不斷深入,這類驗證碼同樣擋不住破解的步伐,要是再加難度,可能又會演變成12306那樣,殺敵一千,自損八百,把許多正常用戶也擋在門外。

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所以隻得另辟蹊徑,從其他角度找到人類可以輕松做到,但機器難以模仿的事情。

那就是行為。

“我不是機器人”這個熟悉的驗證碼沒那麼多花裡胡哨,僅需要點一下就行,它會通過跟蹤用戶點擊之前、點擊時以及點擊之後的行為(如停留時間、鼠标移動),判斷是否是人在操作。

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現在更為常見的滑塊驗證碼對人來說沒什麼技術含量,除非你日常手抖,或者遇到下面這個長得特立獨行的滑塊。

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但其背後的程序卻可以通過分析用戶手指滑動速度、對齊位置等,判斷當前用戶是人還是模拟人類的機器。

而伴随着驗證碼的廣泛使用,有不少人試圖挖掘它更多的價值,畢竟幾億人甚至幾十億人每天都必須做一件事時,哪怕這件事隻花幾秒鐘不值一提,也足以産生質變。

谷歌就會把路牌、障礙物等街景的驗證碼數據用于訓練自動駕駛汽車的AI,幫助AI辨認那些模糊的道路狀況,以便其更好得應對複雜路況。

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在龐大數據的支持下,谷歌的自動駕駛AI很可能是如今最接近L5(完全自動駕駛)級别的,而且人家大大方方的直接公布了白嫖你勞動力的行為,反正你不可能不用驗證碼。

事實上,也有質疑驗證碼的聲音,覺得其效果欠佳又浪費時間,但在人工智能越來越發達的今天,一般的方法還真分辨不了人與機器。

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更為有效的指紋驗證、人臉識别等方法,要麼需要借助設備,成本太高,要麼容易侵犯隐私,安全無法保障,各有各的問題。

所以在完美的替代方案出現之前,我們确實還無法離開驗證碼。

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