AI识别验证码，现在比人都快了。不仅快，准确率还吊打人类。这不，前段时间加州大学艾尔文分校就甩出了一份论文，里面的研究数据是啪啪打验证系统的脸。
简单来说，他们把市面上所有类型的验证码，点击类的，拖拽旋转类的，图片选择类的等等等等，都搜罗了过来，分别让AI和测试者做了个遍。
其中，最简单的点击识别，AI直接1.4秒就能过，还百分百准确度，而人类不但要得花3~4秒，竟然有一两成的人过不了。
到拉大难度的图片验证，AI虽然在速度上稍有下降，但起码还保持在人类的平均水平里，准确度也和人类相当。
让我选红绿灯，这杆子我是真不知道该不该选
测试结果大家也都看到了，看这AI几乎门门儿接近百分百的准确率，速度也普遍比人快，说夸张点已经是吊打人类的程度了。
反正论文提交后，这个项目的主任GeneTsudik直接给验证码戴了个“气数已尽”的帽子。
还有一些媒体甚至打出“暴击人类”、“验证码失效”、“验证码被攻破”之类的标题。
连马斯克都出来发文称，过去的验证机器人全失效了。
最近，也有不少朋友反映登个X（原twitter）要三四个验证码，估计也是这个缘故。
啊这这……验证码难道真就这么被
AI锤爆了？？
讲真，一开始看到这消息的时候，我心里也是惊了一下。
于是，我们立马找到在国内外都颇具影响力的验证码头部企业极验聊了聊，想听听他们的评价。
结果他们告诉差评，别太担心，类似的事情他们身经百战见得多了。
虽然AI确实越来越强了，但在日常生活中，最新的验证系统还是能够能拦截一大波机器人的。
其实很多人可能也都知道，验证码的攻和防是个博弈的过程。
黑客那边的攻击手段不断升级，不代表验证系统这里就无动于衷。
就比如初期AI模型还没出现的时候，黑客那边破解验证码就是靠穷举法。
前期黑客会通过特定算法去攻击网站界面，用来获取这个网站的所有验证码图像。
黑客频繁向页面发送请求
在得到这些图像后，就该对它们进行标注了，也就是让人类给出标准答案。
但用当地的人工标注，总归是一笔不小的费用，于是黑客就把这些任务外包出去，就是我们常说的打码工。
像东南亚、拉美、非洲那些地区，单价基本在一分钱一张。
折下来，黑客10天就能搞掉一个30万张的图库，并且成本还能控制在四五百。
这样搞好之后，黑客就有了自己的一个验证码数据库。
破解的时候，就是简单的查答案、写答案过程。
当然，验证系统也得防守。
前面提到既然你机器人搞数据库来破解，那我验证平台就定期更新数据库，并且每次更新数万张。
直接用成本搞垮你……
目前，国内普遍的验证平台已经差不多可以做到一周更新一次的频率，最快的都能到1小时更新一次。
这个更新频率，换天王老子来也远远吃不消。
然鹅转折又到了，这几年来，AI迎来井喷期。
从自然语言处理，到计算机视觉，那研究成果是一个接着一个。
在验证码这块儿，类似开头AI破解速度超过人类的消息也是不断传出。
验证系统也在不断上强度。
可能系统一波小更新，就能让上面的AI失效。而极验的朋友就告诉差评，前面论文所谈及的验证码的AI识别率，其实都不说是小更新，是它们几年前没有销售的上一代产品了。
目前大家也在针对AI做验证系统。
打蛇打七寸，防
AI当然也得从它的软肋下手。
一旦我们摸清了CV（计算机视觉）领域的主要模型的原理，它的软肋就是手拿把掐的事。
这些图片识别的AI一大缺点就是会像人类一样产生视觉误差。
比如下面这张图，世超也是辨认了好久才认出这是一个人和狗的错位照。
目前图像识别主流的方法就两种，一种靠分类识别，另一种靠相似度识别。
比如对抗分类模型，系统直接把验证码图中的一些物体粗暴地替换成AI不容易分类的，这样一来它识别物体的准确率自然就降下来了，主打一个绕道走。
相似度模型的话，则是通过提前模糊掉物体的标志性特点，让AI识别不出来。
就比如下面花环中的字符，直接用工具对字符轮廓做一些干扰处理。
除了找软肋，我们还可以换个角度看，AI破解验证码，他背后也是人在控制，用什么模型，投喂什么数据也都是可以操控的事。
既然黑客能用AI做工具，那验证系统也能用AI来防御。
也就是说，让AI破解AI生成的验证图片。最典型的就是AIGC的一些应用了。
前不久那个把字融到建筑上的照片很火，就可以试着把这样的照片丢给AI看它能不能认出来。
极验告诉差评，就目前AI破解的水准，这种图它们暂时还拿捏不住。
甚至有网友想出了个损招儿：AI出了名的弱点不就是手嘛，那让它猜猜下面哪个是真正的人手？
你觉得这道题AI能解出来吗？
用极验朋友的话来说，现在验证码已经正式迎来了“用魔法打败魔法”的时代。
可能还会有朋友担心，万一AI真的能绕过验证码，那该怎么办？
大可放心，就算机器人突破了，验证系统还有另外一道隐形的防线。
不妨设想一下，一般哪种情况下黑客才会用机器人破解验证码？
设置验证码的场景无非是在一些软件注册、登录界面，或者投票、抢票网页等等。
黑客破解验证码要么是为了恶意爬虫获取信息，要么就是抢票、刷票。
但在这样的场景下它们都有一些共性，要数次访问网站或软件页面。
这时，隐形拦截就会出手。
除了我们能看到的这些数字图片验证码之外，在用户操作的过程中，验证系统也会对操作环境进行判别。
这些环境就包括你用的啥设备，浏览器环境比如IP地址，访问次数如何，甚至你的鼠标操作轨迹是怎样的。
就拿浏览器环境来说，正常人肯定不会快速频繁地去刷新登录一个网页。
黑客们就不一定了，频繁访问页面是他们必须要做的。
举个例子，如果黑客要攻击的是下面这种验证码，让你依次点汉字。
在短时间内，他们肯定会访问成千上万次网页，遇到同样的验证题目不可避免。
照他们这样每次都点同样的位置，系统再不判定是机器人就真有点说不过去了。
但这毕竟是隐形门槛，并且还得累积到一定程度上才能识别出机器人，所以系统关键还是要做好前面提到的验证码识别。
总结下来，这场验证系统与黑客之间的攻防战不会停歇，没有一劳永逸的方法，AI出现只不过在技术层面上拉高了这场“战争”的level。
更重要的是，至少在短时间内，验证码不会消失，也不会失效。
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