验证码识别技术PPT课件
《验证技术概述》课件
基于模拟的验证技术
总结词
基于模拟的验证技术通过模拟系统运行环境来评估系统的性能和行为。
详细描述
模拟技术可以模拟实际运行环境中的各种条件和输入，从而评估系统在不同情况下的性能和行为。这种方法广泛 应用于软件测试、系统集成和验证等领域。
基于仿真的验证技术
总结词
基于仿真的验证技术通过模拟实际系统的运行过程来评估系统的性能和行为。
随着人工智能和机器学习技术的发展，智能化验证技术逐 渐成为趋势，通过智能化算法和模型，能够更快速、准确 地发现和解决问题。
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验证技术分类
基于模型的验证技术
总结词
基于模型的验证技术使用数学模型来 描述系统的行为和结构。
详细描述
通过建立系统行为的数学模型，基于 模型的验证技术可以预测系统的性能 和行为，并发现潜在的问题和错误。 这种方法广泛应用于航空、汽车、电 子等领域。
模拟场景
支持定义各种模拟场景，以便对系统在不同条件 下的行为进行测试。
模拟结果分析
提供模拟结果分析功能，帮助用户理解系统行为 并发现潜在问题。
仿真工具
仿真环境
提供仿真环境，用于模拟真 实系统运行。
仿真模型
支持构建各种仿真模型，如 离散事件仿真、连续仿真等 。
仿真结果分析
提供仿真结果分析功能，帮 助用户理解系统性能和行为 。
验证技术的应用领域
硬件产品
对硬件产品进行功能、性能、安全性等 方面的测试和验证，以确保其符合设计
要求和用户需求。
系统集成
对多个系统进行集成测试和验证，以 确保其协同工作、数据传输等方面符
合要求。
软件产品
对软件产品进行功能、性能、兼容性 等方面的测试和验证，以确保其符合 设计要求和用户需求。
验证码识别原理及实现方法
验证码识别原理及实现方法验证码的作用：有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试。
其实现代的验证码一般是防止机器批量注册的，防止机器批量发帖回复。
目前，不少网站为了防止用户利用机器人自动注册、登录、灌水，都采用了验证码技术。
所谓验证码，就是将一串随机产生的数字或符号，生成一幅图片，图片里加上一些干扰象素（防止OCR），由用户肉眼识别其中的验证码信息，输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。
我们最常见的验证码1，四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。
2，随机数字图片验证码。
图片上的字符比较中规中矩，有的可能加入一些随机干扰素，还有一些是随机字符颜色，验证作用比上一个好。
没有基本图形图像学知识的人，不可破！3，各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。
4，汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打起来更难了,影响用户体验，所以，一般应用的比较少。
简单起见，我们这次说明的主要对象是第2种类型的，我们先看几种网上比较常见的这种验证码的图片.这四种样式，基本上能代表2中所提到的验证码类型，初步看起来第一个图片最容易破解，第二个次之，第三个更难,第四个最难。
真实情况那？其实这三种图片破解难度相同。
第一个图片，最容易，图片背景和数字都使用相同的颜色，字符规整，字符位置统一。
第二个图片，看似不容易，其实仔细研究会发现其规则，背景色和干扰素无论怎么变化，验证字符字符规整，颜色相同，所以排除干扰素非常容易，只要是非字符色素全部排除即可。
第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，并且各个字符的颜色也各不相同。
看似无法突破这个验证码，本篇文章，就一这种类型验证码为例说明，第四个图片，同学们自己搞。
第四个图片，除了第三个图片上提到的特征外，又在文字上加了两条直线干扰率，看似困难其实，很容易去掉。
验证码识别技术课件
移。
3、知道了数字的偏移位置，就可以计算出数字在二维数组
里的位置，通过循环将数字的6*10=60个数据取出来拼接在
一起，就形成了与数字字模类似的字符串。
4、将字符串与每一个字模的字符串比较，求其相似度，取
最高的相似度对应的数字，或者相似度达到95%以上就可以
断定是某个数字。
学习交流PPT
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• 第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色
和干扰素一直变化外，验证字符的颜色也在变化，
并且各个字符的颜色也各不相同。
• 第四个图片，除了第三学个习交图流PPT片上提到的特征外，
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验证码识别几个步骤
• 一、取出字模 • 1、多刷新几次验证码，将验证码图片保存起来，
要搜集齐0-9的图片。
• 2、用图片处理软件打开图片，图片的视图放大， 这样就能很清楚地观察到图片的每个像素。
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输出结果：
学习交流PPT
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四、对照样本
把步骤二中的图片特征码和步骤三中的验证码的字模进行对 比，得到验证图片上的数字。
算法过程：
1、将图片二值化后的值保存到二维数组里。
2、通过循环，求出每一个数字的位置，要用到前面得到的
数字的宽、高、间隔、左边偏移、顶部偏移。
例如：第i个数字左边偏移 =（数字宽 + 间隔）* i + 左边偏
• 3、各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+ 随机干扰像素+随机位置。
•
4、汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打
起来更难了,影响用户体学验习交流，PPT所以，一般应用的比较
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我们先看几种网上比较常见的验证码图片
验证码
原因： 雅虎——免费邮件提供商 用户们每天遇到的数以百计的垃圾邮件轰炸 垃圾邮件，都来自于雅虎的服务器
Luis von Ahn
书籍电子化
有一些论坛的注册验证码就像是考题一样的，证明你有进入 这个论坛和里面的人交流的知识水平。
防止人类进入机器人网站
来源：/index.php?db=comics&id=2999
生成一对验证码（一个图片和图片对应的答案） 把答案保存在服务器的 session 里，把图片发给浏览器 用户填写验证码答案并提交 服务器抓到验证码答案并和 session 里存储的验证码答案 比较 • 如果一致就认为验证通过进行下一步骤，否则就作废旧的 验证码，生成新的验证码重头开始验证。 • • • •
验证码 CAPTCHA
• 计算机辨识技术对于经过扭曲、污染的文字，是无法辨识 的。而人类却可以轻松认出这些文字。这是一个简单而巧 妙的设计，计算机先是产生一个随机的字符串，然后用程 序把这个字符串的图像进行随机的污染，扭曲，再显示给 显示器前的人或者机器。凡是能够辨识这些字符Make Presentation much more fun
验证码识别技术研究与应用
验证码识别技术研究与应用随着互联网技术的不断发展，验证码逐渐成为了一个保护网站或应用的重要手段。
很多网站都会在用户登录、注册、重置密码等操作时添加验证码。
验证码一般由数字、英文字母或汉字随机组合成，以防止机器人恶意攻击和大规模注册。
但是，由于验证码图像难以识别，人工识别成本过高，因此验证码识别技术成为了必须探索的课题之一。
一、验证码识别技术验证码识别技术是指通过计算机程序自动识别验证码。
通常，验证码识别技术可以分为两种方法：基于图像处理的验证码识别和基于模型的验证码识别。
基于图像处理的验证码识别是指对验证码图像进行预处理和特征提取，然后采用分类器进行识别。
基于模型的验证码识别是指采用机器学习的方法，通过模型训练来实现验证码的识别。
1. 基于图像处理的验证码识别基于图像处理的验证码识别一般包括以下几个步骤：1）去噪处理：为了清除验证码图像中的噪点，可以采用中值滤波、均值滤波等算法进行去噪。
2）验证码分割：由于验证码图像中的字符之间没有分隔符，需要对每个字符进行分割。
分割方法有垂直投影法、水平投影法、基于联通性的字符分割等。
3）验证码特征提取：为了将验证码图像转化为计算机可识别的数字，需要对验证码图像进行特征提取。
常用的特征提取方法有灰度矩、Zernike矩、Gabor滤波器等。
4）验证码分类：最后采用分类器对验证码进行分类，常用的分类器有KNN、SVM、随机森林等。
2. 基于模型的验证码识别基于模型的验证码识别通常采用机器学习的方法，主要包括以下几个步骤：1）数据采集：从互联网上采集大量的验证码图像数据。
2）特征提取：对采集到的验证码数据进行特征提取，常用的方法有HOG特征、SIFT特征等。
3）模型训练：对提取到的特征进行模型训练，采用SVM、随机森林等分类器进行分类模型的训练。
4）模型评估：对训练好的模型进行评估，以确定模型的精度和正确率。
5）应用部署：将训练好的模型应用于实际验证码的识别。
二、验证码识别技术的应用验证码识别技术在互联网领域的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 自动注册：很多网站为了防止恶意注册，设置了各种各样的验证码，但是验证码难以防范机器人注册。
网页验证码识别技术
Assignment 2 1、网站验证码调研1.1、验证码图片取样网站验证码图片当当网美团网易迅国美天涯1.2、验证码图片分析网站字母/数字噪声/颜色旋转/扭曲/粘连特性当当网字母大小写都有，字体单一，较粗；无数字无干扰噪声点，也无干扰噪声线稍有旋转；没有扭曲；有粘连验证码颜色单一，颜色无渐变美团网字母内部无颜色，只有轮廓，字体单一，相对字母数字较少，数字内部无颜色，只有轮廓无干扰噪声点，也无干扰噪声线没有旋转；没有扭曲；有粘连验证码颜色单一，颜色无渐变易迅字体单一，较细，排列变化较大，都是大写；一般最多一个数字，数字和字母没有差异无干扰噪声点，但有干扰噪声线一般为一根或2根没有旋转；没有扭曲；稍有粘连验证码颜色单一，无渐变，噪声颜色单一，与验证码有差异国美字体单一，大小写都有，较细，大小写都有；最多一个数字，数字和字母没有差异整张图片充满随机噪声点，噪声点有几种无干扰噪声线旋转；没有扭曲；有粘连验证码单一，颜色无渐变，有一种噪声的RGB值和验证码的相同，其他噪声点的RGB值和验证的差异很大天涯字体单一，大小写都有，数字和字母没有差异随机分布几个噪声数字和字母噪声，几何大小小于验证码旋转；没有扭曲；有粘连背景颜色单一，验证码和噪声的颜色各异，每个验证码字母或数字的颜色同一，每个噪声字母或数字颜色也同一2.易迅网的验证码自动识别系统主要针对易迅网的验证码制作识别系统，其中易迅网的验证码和验证码特点如下：易迅网站字母/数字噪声/颜色旋转/扭曲/粘连特性易迅字体单一，较细，排列变化较大，都是大写；一般最多一个数字，数字和字母没有差异无干扰噪声点，但有干扰噪声线一般为一根或2根没有旋转；没有扭曲；稍有粘连验证码颜色单一，无渐变，噪声颜色单一，与验证码有差异2.1、识别系统的组成模块一般验证码识别需要完成以下图2.1的识别过程（图2.1）其中本识别系统包含了上述所有识别步骤，并总结为以下几大组成模块：1.预处理模块，包括了对验证码原图的灰度化、二值化、去噪；2.字符分割模块；3.字符识别模块；4.结果显示模块。
《Python网络爬虫技术案例教程》PPT课件(共10单元)六单元模拟登录和处理验证码
6.2.2 处理点触验证码 ➢ 注册超级鹰账号
使用浏览器访问/user/reg/，注册并登录网站，然后在“用户 中心”的“软件ID”中生成一个软件ID以便在接口中调用，如图6-16所示。
图6-16 “超级鹰”生成一个软件ID
6.2 处理验证码
6.2.2 处理点触验证码 ➢ 注册超级鹰账号
6.1 模拟登录
requests库中的session对象可以模拟登录并自动更新Cookie，实现保持登录，常用的方法和属 性如表6-1所示。
图2-2 HTTP请求和响应的详细信息
方法/属性 session() headers cookies
update()
说明
创建一个session对象 session对象的请求头 session对象的Cookie 设置或修改session对象的属性，如session.cookies.update({‘id’: ‘sessionID’})，如果cookies属性中的id信息不存在，则设置该信息； 如果存在，则修改该信息为“sessionID”
6.2 处理验证码 【参考代码】 详情见P155~P156
6.2.1 处理图片验证码
【运行结果】 验证码图片的原图、灰度图和二值图如图6-12所示。识别的验证码字符串和提取的验
证码如图6-13所示。
图6-12 验证码的原图、灰度图和二值图
图6-13 识别的验证码字符串和提取的验证码
6.2 处理验证码
图6-14 哔哩哔哩登录验证码
图6-15 中国铁路12306登录验证码
图6-14中是依次点击图中文字，顺序正确则验证成功； 图6-15中是点击图中所有符合要求的图，所有答案都正确，验证才会成功。 这两种情况都需要获取点击的位置坐标，此时，可通过第三方收费的接口（如超级鹰网站）来实现。
《信息认证技术》PPT课件
通常有三种方法验证主体身份。
1）是只有该主体了解的秘密，如口令、密钥；
2）是主体携带的物品，如智能卡和令牌卡；
3）是只有该主体具有的独一无二的特征或能 力，如指纹、声音、视网膜图或签字等。 单独用一种方法进行认证不充分
第5讲 认证
身份认证系统架构包含三项主要组成元件：
认证服务器(Authentication Server)
第5讲 认证
认证信息截取/重放(Record/Replay) 有的系统会将认证信息进 行简单加密后进行传输，如果攻击者无法用第一种方式推算 出密码，可以使用截取/重放方式。攻击者仍可以采用离线方 式对口令密文实施字典攻击；
对付重放的方法有：
1在认证交换中使用一个序数来给每一个消息报文编号 ，仅当 收到的消息序号合法时才接受之；
第5讲 认证
4）主体特征认证
目前已有的设备包括：视网膜扫描仪、声音验 证设备、手型识别器等。安全性高。
例如：系统中存储了他的指纹，他接入网络时， 就必须在连接到网络的电子指纹机上提供他的 指纹（这就防止他以假的指纹或其它电子信息 欺骗系统），只有指纹相符才允许他访问系统。 更普通的是通过视网膜膜血管分布图来识别， 原理与指纹识别相同，声波纹识别也是商业系 统采用的一种识别方式。
否认 伪造 篡改 冒充
数字签名实现方式
Hash签名
通过一个单向函数（Hash）对要传送的报文进行处理， 用以认证报文来源。
公钥签名技术
用户使用自己的私钥对原始数据的哈希摘要进行加密， 接受者使用公钥进行解密，与摘要进行匹配以确定消 息的来源。
对称加密算法进行数字签名
Hash函数 单密钥 实现简单性能好 安全性低
4.不要暴露账户是否存在的信息 例：打入一个用户名后，不论账户是否存
第3课 生成登录验证码——PIL库的应用 课件（40张PPT）
PIL（python lmage Library），是一个用于图像 处理的Python扩展库。在DOS方式下安装PIL库的命令 为：
pip install pillow
新知讲解
本课任务将用到PIL库中的 Image,ImageFont,ImageDraw三个模块。Image模 块是PIL中的核心模块，具有创建、打开、显示、保 存、裁剪和获取图像属性等功能；ImageDraw模块 具有在图像上绘图和添加文字等功能。
从PIL库中导入这三个模块的命令如下：
新知讲解
2、生成五个0~9之间的随机数字组成验证码
可使用for循环控制，分别产生五个0~9的随机 数字，并按一定的间隔添加到底图上。假设第一个字 符起始位置在（10,0），后续每隔30写入下一个数 字。则生成验证码的语句为：
新知讲解
#生成五个0~9的随机数，str函数的作用是把数字类型转换成 字符串类型 for i in range(5): canvas.text((10+i*30,0),str(randint(0,9)),’black’,font)
新知讲解
（二）设定底图为要添加内容的对象
有了底图，再通过以下的代码设定，就可以调用相 关函数在该图上进行绘图和添加文字等操作了。
canvas=ImageDraw.Draw(img) #设定将要添加文字 或绘图的对象，即img中的底图
新知讲解
（三）在图像上添加数字验证码 1、预设验证码的文字样式
#设变量font，记录文字样式为simsun字体，大小26 font=ImageFont.truetype(‘simsun.ttc’,26)
数字验证码的识别
数字验证码的识别数字验证码很多地方都会用到,我前段时间也写过一篇有关于生成验证码的文章,那是随机生成大小不一,颜色不一,形状不一的数字图片,本文主要是针对那些比较规范的验证码的识别,何谓规范?规范就是数字的大小几乎一致,颜色对比度挺高,没什么干扰线.识别的依据就是最最最基础的办法,比对,先取样,保存成字模,再用字模去和将要识别的图片进行比较,取最接近的那个结果.不过在比较之前必须得到图片里面的数据提取出来并适当地去除一些干扰.下面就是识别部份的代码:/** ImageCode.java** Created on 2007年1月18日, 下午10:00** To change this template, choose Tools | Template Manager* and open the template in the editor.*/package net.bccn.hadeslee.programfan;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.StreamTokenizer;import .URL;import javax.imageio.ImageIO;/*** 验证码识别程序* @author hadeslee*/public class ImageCode {private BufferedImage bi;private static int[][][] model=new int[5][10][208];//静态初始化块static{initNumModel();}/*** Creates a new instance of ImageCode*/public ImageCode() {initNumModel();}public String getNumber(InputStream is){try{bi= ImageIO.read( is );final StringBuffer sb=new StringBuffer();for(int i=0;i<4;i++){int[] data=this.getData(i);sb.append(this.doCheck(data));}return sb.toString();} catch(Exception exe){exe.printStackTrace();return "";}}/*** 重载的方法,根据传进来的参数得到返回的字符串 * @param bi* @return结果*/public String getNumber(BufferedImage bi){try{this.bi= bi;StringBuffer sb=new StringBuffer();for(int i=0;i<4;i++){int[] data=this.getData(i);sb.append(this.doCheck(data));}//System.out.println(sb.toString());return sb.toString();} catch(Exception exe){exe.printStackTrace();return "";}/*** 静态初始化方法,* 用于初始化字模*/private static void initNumModel(){try{//System.out.println("初始化model");for(int i=0;i<10;i++){StreamTokenizer st=new StreamTokenizer(new InputStreamReader(ImageCode.class.getRes ourceAsStream("/net/bccn/hadeslee/model/programfan_"+i+".mod")));st.whitespaceChars('#','#');st.whitespaceChars(',',',');st.eolIsSignificant(false);out:while(true){int token=st.nextToken();if(token==StreamTokenizer.TT_WORD){int who=0;int index=0;if(st.sval.equals("center")){who=0;}else if(st.sval.equals("left")){who=1;}else if(st.sval.equals("right")){who=2;}else if(st.sval.equals("up")){who=3;}else if(st.sval.equals("down")){who=4;}while(st.nextToken()==StreamTokenizer.TT_NUMBER){model[who][i][index++]=(int)st.nval;}st.pushBack();}else if(token==StreamTokenizer.TT_EOF){break out;}}}} catch(Exception exe){exe.printStackTrace();}//System.out.println("初始化结束model");}//通过传进来的字符串得到BufferedImage对象private BufferedImage getBI(String url){try {return ImageIO.read(new URL(url));} catch (IOException ex) {ex.printStackTrace();return null;}}/**根据索引得到*某一块的图像转为数组*的文件*/private int[] getData(int index){BufferedImage sub=bi.getSubimage(index*16,0,16,13);int iw=sub.getWidth();int ih=sub.getHeight();int[] demo=new int[iw*ih];for(int i=0;i<ih;i++){for(int j=0;j<iw;j++){demo[i*iw+j]=(sub.getRGB(j,i)==-1?0:1);}}return demo;}//根据传进来的数组,得到五个位置当中和差别最小的那个private int getMin(int who,int[] demo){int temp=208;for(int i=0;i<5;i++){int x=0;for(int j=0;j<demo.length;j++){x+=(model[i][who][j]==demo[j]?0:1);}if(x<temp){temp=x;}}//System.out.println("比对"+who+"最小值是"+temp);return temp;}//分析689或者0的方法,以免这几个数字混淆private int get689(int[] demo,int origin){boolean isLeft=false,isRight=false;int temp=-1;if((demo[75]==1&&demo[90]==1)||(demo[76]==1&&demo[91]==1)||(demo[58]==1&&demo[74]==1&&demo[90]==1)||(demo[59]==1&&demo[75]==1&&demo [91]==1)||(demo[60]==1&&demo[76]==1&&demo[92]==1)||(demo[28]==1&&demo[44]==1&&demo [60]==1)||(demo[27]==1&&demo[43]==1&&demo[59]==1)){isRight=true;}if((demo[131]==1&&demo[147]==1)||(demo[132]==1&&demo[148]==1)||(demo[133]==1&&de mo[149]==1)){isLeft=true;}if(isLeft&&isRight){temp=8;}else if(isLeft){temp=6;}else if(isRight){temp=9;}else{temp=origin;}if(temp==8&&(!((demo[103]==1&&demo[104]==1&&demo[105]==1&&demo[106]==1)||(demo[87]==1&&demo[88]==1&&demo[89]==1&&demo[90]==1)||(demo[103]+demo[104]+demo[105]+demo[106]+demo[87]+demo[88]+demo[89]+demo[90]>3)))){return temp=0;}return temp;}//比较传入的数据,返回最接近的值private int doCheck(int[] demo){int number=-1;int temp=208;for(int i=0;i<10;i++){int x=this.getMin(i,demo);if(x<temp){temp=x;number=i;}}//System.out.println("===========================================");if(number==6||number==8||number==9){number=this.get689(demo,number);}return number;}}下面是一些字模的内容,把它保存成相应的文件,并能让程序找到就可以了.比如这是0的字模,它在不同位字模,以此类推.这些字模都是先取到样本,然后再分类的#center0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,#left0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0, 0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0, 0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0, #right0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0, 0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0, #up0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0, 0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0, 0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0, #down0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,在此算法的实现中主要是针对比较规范的验证码,然后还要针对外形比较相似的6890进行分辨,实现识别的方式有很多种,大家仁者见仁,智者见智吧.不过,说句题外话,MOTO的识别就很牛,它对手写字体的支持都能达到很高的识别率,更不要说是正体了,这就是另外一个领域了.不是一两句代码就能搞得定的:)。
验证码识别技术
验证码识别技术模拟精灵是首个公开最有效的验证码识别技术的软件，使用模拟精灵制作了大量的免费、商用群发软件，对很多复杂BT的验证码都能成功的识别。
但是验证码仍然需要精湛的技术与足够的耐心。
请牢记这一点。
验证码识别不适合浮躁的人去做。
验证码识别是一项特殊的技术，任何一个公开的验证码识别代码都会很快的失效。
因为代码的公开后相关网站都会很快的更改验证码。
所以下面我只会介绍其原理。
在这里讨论验证码识别技术纯粹基于技术研究目的。
公开此技术也是为了让更多的网站采取更有效的防范措施。
禁止任何人利用这里介绍的验证码识别技术滥发垃圾信息。
本文介绍的验证码识别适用于比较复杂的图片验证码，也是大多数网站采用的方法。
有一些网站的验证码极简单，例如在网页中直接显示验证码字符而不是图片，或者图片的文件名直接就是验证码上的字符。
或者有其他规律可循，或者有其他明显的漏洞可以利用(例如通过改写访问验证码页面的源代码使验证码不刷新)。
这一类的验证码识别极其简单，只要熟练掌握web库、element库的函数即可，不需要使用下面介绍的方法。
一、下载验证码样本打开c:\test文件夹，选“查看缩略图”，然后重复运行下面的LAScript脚本，每运行一次,就查看c:\test下自动生成的图片,把图片上的字符改为文件名.例如图片上面显示5,就把文件名改为5.jpg.如果变化比较复杂的验证码，可以对每个字符多用几个样本，第一个字符为验证码字符，第二个字符可以为任意字符。
例如：5a.jpg , 5b.jpg , 5c.jpg ...........等等。
样本多就会识别能力就越强。
img = image.new();--下载图像，没有后缀名要显示指定*.bmp格式img:getURL("http://www.***.com/test.asp","*.png");assert(img:ok(),"下载验证码失败");img:Crop(4 ,3 , 56 ,18 )img:save("c:\\test\\test.jpg") --保存到硬盘--折分图片，指定一行四列img2,img3,img4,img5 = img:split(1,4);img2:save("c:\\test\\0001.jpg")img3:save("c:\\test\\0002.jpg")img4:save("c:\\test\\0003.jpg")img5:save("c:\\test\\0004.jpg")image.del(img);如何确定图片后缀名在整个验证码识别过程中，格式与后缀名一定不能搞错，否则就会失败。
二维码识别技术-PPT精品文档
201911010039黑金龙
常用的几种二维条码
QR 码
201911010039黑金龙
（1） PDF417条码符
数据 起始符
每个码词单元
(4个条 / 4个空)
共17个模块
90行
（1） PDF417条码符
终止符
34 列
201911010039黑金龙
每一个PDF417符号由空白区包围的一序列层组成。每一层包 括：a.左空白区 b.起始符 c.左层指示符号字符 d.1到30个 数据符号字符 e.右层指示符号字符 f.终止符 g.右空白区
201911010040成天驹
4.二维条形码的优点
（1）可靠性强
条形码的读取准确率远远超过人工记录，平均每15000个 字符才会出现一个错误。
（2）效率高
条形码的读取速度很快，相当于每秒40个字符。
（3）成本低
与其它自动化识别技术相比较，条形码技术仅仅需要一小 张贴纸和相对构造简单的光学扫描仪，成本相当低廉。
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2.PDF417条码的特性
项 目 特 性 可编码字符集 全ASCII字符或8位二进制数据，可表示汉字
类型
（4）易于制作
条形码制作：条形码的编写很简单，制作也仅仅需要印刷， 被称作为“可印刷的计算机语言”。
验证码识别步骤---完美ESALES系统验证码识别过程(含图片)
验证码识别步骤---完美ESALES系统验证码识别过程（含图
片）
验证码识别步骤---完美ESALES系统验证码识别过程
（含图片）
由于本人最近工作较忙，因此零散的给出一些常用验证码的
识别算法，写的不是很详细，需要的请QQ跟我联系详谈
完美ESALES系统的验证码步骤
1、灰度滤色（将图片的色彩转化为黑白图片，即灰度化，
然后根据灰度值分辨出有效的颜色和无效的颜色，譬如说我
们这里采用的是：L（0-148）,即表示是将灰度值为0-148的规整出来作为有效值1，其他的都为无效值0）
2、连点去噪（将图片根据字符下限和字符上限的值进行分
割，譬如说这里就表示需要分割为4个字符，由于完美的验证码图片经过灰度滤色以后，就直接的消除了背景色和噪点，所以我们这里不需要再进行其他的处理，直接的进行连点去噪就可以）
3、图像分割（将图像根据01分割为4个小图片）
4、统一大小（为了方便辨认，我们这里将图像统一的变为
40 X 40的模拟图像）
5、检查（这里先从库中读取每个字符跟获取的字符信息的相似值，然后从中选取小于500的跟这个字符最相近的字符作为这个验证码识别出来的字符）。
验证码原理
验证码原理验证码（Verification Code）是一种用于确认用户身份或者防止恶意攻击的安全技术手段。
它通常以图形、文字、数字或者声音等形式呈现，要求用户根据提示进行输入或者操作，以验证其身份或者完成某项操作。
验证码的原理是基于人机识别的技术，通过要求用户完成特定的任务来确认用户的身份或者意图，从而提高系统的安全性。
验证码的原理主要包括以下几个方面：一、图形识别。
图形验证码是最常见的一种验证码形式，它通常以扭曲的文字、数字或者图案的形式呈现给用户，要求用户根据提示输入相应的内容。
图形验证码的原理是利用计算机生成扭曲的图形，使得机器很难识别其中的内容，但对于人类来说相对容易识别，从而实现了人机识别的差异化。
二、声音识别。
除了图形验证码，声音验证码也是一种常见的形式。
它通过播放一段语音内容，要求用户根据内容进行相应的操作，比如回答问题或者输入特定的内容。
声音验证码的原理是利用声音的特征，要求用户进行相应的识别和回应，从而确认用户的身份或者意图。
三、数字识别。
数字验证码通常以数字的形式呈现给用户，要求用户进行输入或者计算。
比如简单的加减乘除运算、数字序列填充等形式。
数字验证码的原理是利用数字的特性，要求用户进行相应的计算或者输入，从而确认用户的身份或者意图。
四、行为识别。
除了以上几种形式，还有一种行为验证码，它要求用户进行特定的操作，比如拖动滑块、点击特定区域、摇晃手机等。
行为验证码的原理是利用用户的操作行为，通过特定的操作来确认用户的身份或者意图。
总的来说，验证码的原理是利用人机识别的差异，通过要求用户进行特定的任务来确认用户的身份或者意图。
它可以有效防止恶意攻击、刷票、注册机等行为，提高系统的安全性。
随着技术的发展，验证码的形式也在不断创新和改进，以适应不同场景和需求的安全验证。
验证码技术的应用将会越来越广泛，成为网络安全的重要保障手段。
验证技术概述PPT课件
是由验证工程师手工编写。 目前也出现了自动测试数据组生成工具，如synopsys
的半自动测试数据组生成工具Vera。它利用语言定义 各种约束，以指导伪随机测试的生成，结合功能覆盖 分析，帮助验证工程师建立高效的验证环境，使得到 高质量的测试程序。
测试数据组（续）
每一个测试数据组一般包括激励数据和 输出响应数据。 在实际设计过程中，测试数据组通常分 为三部分：
验证的本质：验证本质上就是保证某种形式
的转换符合我们的期望，即保证设计正确的 实现了规范所定义的功能和性能要求。
芯片的设计规范(一般是一个文本文件)与其系统级 模型（高级语言模型，如C模型）之间的等效
通过比较系统级模型与 HDL 实现的输出，可以在 规范的系统级模型与其 HDL 实现之间建立等效关 系。
验证系统
验证系统的组成：
验证说明：描述目标行为以及不希望出现之 行为的设计规范（Specification）
成品模型： 环境模型：
模型类别：
硬件：prototype->仿真(Emulation) 软件：C or RTL Code->模拟(Simulation) 混合：
设计各阶段验证的内容
静态分析验证
1）Lint检查：对设计代码进行静态检查，验证语法的正 确性。Lint检验对RTL设计代码进行静态检查，是在设 计进行综合前的一种预处理，目的是消除代码中的错 误，包括语法、可综合性、未初始化的变量、未支持 的语言结构、端口失配等。有些工具还能抽取FSM模 型，检测竞争条件，检查可测试性和可重用性规定的 一些设计规则等。
激励发 生器
黄金模型golden model
参考模型
Design Under Test （DUT）
四年级上册信息技术浙教版15编码的验证优化(课件)(共14张PPT)
“C”表示该物品所在的教室在C号楼
C04020104
“04”表示该物品所在的教室在4楼 “02”表示该物品的类别是第2类
“01”表示该台电脑在第1排
“04”表示该台电脑在第4列
更简短
更准确 更快速
更易懂
除了“编码”，还可以从“解码”入手优化
小结：
1、在不同的环境下，需要比较并选择出合适的编码规则。
第15课
编码的验证优化
哪个小组在3分钟内能传递尽可能多的编码组呢？
手势语组
摩尔斯码组
骑语组
颜色组
比赛开始！！！
a89ty dfb45 112wf kolhn vxdr5 68032 aqy0o wg896 7unm4 2dryy rg64h e57h4
下面是不同小组在上节课运用自己的编码规则，为机房 中的某台电脑所生成的独一无二的编码，你最喜欢哪一个？ 说说理由。
A20230102
CA01
C04020104
“A”表示物品种类中的第一类
A20230102
“2023”表示购买年限是2023年 “01”表示该台电脑在第一排
“02”表示该台电脑在第二列
“C”表示该物品所在的教室在C号楼
CA01
“A”表示物品的种类是A类
“01”表示该台电脑是在所有电脑 中序号为01
2、可从“编码”和“解码”入手优化。
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http://127.0.0.1/yzm/index.php?im
验证码的识别
• 1、四位数字，随机的一数字字符串，最原始的验证码，验证作用几乎为零。 •
2、随机数字图片验证码。图片上的字符比较中规中矩，有的可能加入一些随机干扰素，还 有一些是随机字符颜色，验证作用比上一个好。没有基本图形图像学知识的人，不可破！ • 3、各种图片格式的随机数字+随机大写英文字母+随机干扰像素+随机位置。 • 4、汉字是注册目前最新的验证码，随机生成，打起来更难了,影响用户体验，所以，一般 应用的比较少。
• 一、取出字模 • 1、多刷新几次验证码，将验证码图片保存起来，要搜集齐0-9的图
片。
• 2、用图片处理软件打开图片，图片的视图放大，这样就能很清楚地 观察到图片的每个像素。
• 3、将每个数字截出来保存为图片，大小为6*10。
• 二、图片二值化 二值化就是把图片上的验证数字上每个象素用数字1表示，其它部分 用0表示。把要识别的图片，进行二值化，将数据保存到二维数组里， 得到图片特征数组。
输出结果：
四、对照样本
把步骤二中的图片特征码和步骤三中的验证码的字模进行对 比，得到验证图片上的数字。
算法过程：
1、将图片二值化后的值保存到二维数组里。 2、通过循环，求出每一个数字的位置，要用到前面得到的 数字的宽、高、间隔、左边偏移、顶部偏移。 例如：第i个数字左边偏移 =（数字宽 + 间隔）* i + 左边 偏移。 3、知道了数字的偏移位置，就可以计算出数字在二维数组 里的位置，通过循环将数字的6*10=60个数据取出来拼接在 一起，就形成了与数字字模类似的字符串。 4、将字符串与每一个字模的字符串比较，求其相似度，取 最高的相似度对应的数字，或者相似度达到95%以上就可以 断定是某个数字。
• 第二个图片，看似不容易，其实仔细研究会发现其规则，背景色和干扰素无论怎么变化， 验证字符字符规整，颜色相同，所以排除干扰素非常容易，只要是非字符色素全部排除 即可。
• 第三个图片，看似更复杂，处理上面提到背景色和干扰素一直变化外，验证字符的颜色 也在变化，并且各个字符的颜色也各不相同。
•
第四个图片，除了第三个图片上提到的特征外，又在文字上加了两条直线干扰率，看似 困难其实，很容易去掉。
• 5、其他,如12306
我们先看几种网上比较常见的验证码图片
这四种样式，基本上能代表2中所提到的 验证码类型，初步看起来第一个图片最 容易破解，第二个次之，第三个更难,第 四个最难。
• 真实情况呢？其实这三种图片破解难度相同。
• 第一个图片，最容易，图片背景和数字都使用相同的颜色，字符规整，字符位置统一。
• 1、首先要将数字和背景色和干扰色区分开来，用屏幕取色器观察颜 -
三、数字字模二值化 计算出每个数字字模的二值化的数据，记 录下这些数据，当作key即可。 1、将0-9的数字字模图片进行二值化，逐 个取出图片的像个像素的颜色，然后获取 每个像素的R、G、B值，再进行判断，代码 如下：