验证码有什么用,验证码能干嘛 银行发的短信验证码是为了

验证码有什么用

银行发的短信验证码是为了保护客户的账户安全而设置的一种安全验证方式。在进行一些银行操作时，例如网银转账、修改账户信息等，系统会要求输入短信验证码，以确保操作是由账户持有人本人进行的，防止恶意攻击和欺诈行为。一般来说，银行会在客户注册时绑定客户的手机号码，并在客户进行相关操作时，向该手机号码发送验证码短信。客户需要在一定时间内输入正确的验证码，才能完成操作。验证码是一次性的，只能使用一次，有效期很短，通常只有几分钟。通过使用短信验证码这种安全验证方式，银行能够有效地保护客户的账户安全，提高客户的账户安全性。同时，也提醒客户保护好自己的手机号码安全，避免手机被盗用或泄露，以免造成不必要的损失。

验证码能干嘛

不过不少网友抱怨，现在的验证码真是设置得越来越刁钻了。

不仅过滤掉了抢票工具，还有那些摸不着头脑的正常用户。

路漫漫其修远兮，吾将上下找扳手与海豹。

等下，扳手长啥样？海豹还是海报？验证码你好，你已成功打败全国 99% 的用户网友们也忍不住自己制作一套高难度验证码。

验证码的能力，超乎你想象！是真的好男人，还是反义“好”男人国外的网友也遭遇过类似的经历，纷纷调侃——请在下列图中选择出“时尚达人”或“糖尿病患者”。

这是在考验审美？还是读懂微表情？我放弃登录这些仿佛是在搞笑的验证码经常让网友们做到怀疑人生：我是谁？我在哪儿？我为啥要填验证码？这些测试被称为 CAPTCHA，“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”的缩写，意为“区分计算机和人类的完全自动公共图灵测试”，这个名词看起来极其科幻又神秘，但通俗的说法就是“验证码”。

它的诞生可以追溯到上世纪末，当时黑客非常猖狂，他们创造了一种能够大量重复编写信息的程序，伪装成人类用户，肆无忌惮地朝网络上倾倒 “僵尸”信息，垃圾邮件、垃圾广告、垃圾评论泛滥成灾。

还有程序机器人恶意破解密码、恶意刷票，严重损害商家和消费者的利益。

电子邮件提供商 Yahoo（雅虎）公司为了解决垃圾邮件的问题，找到了卡内基梅陇大学的学生路易斯·冯·安。

2002 年，路易斯·冯·安的 CAPTCHA 验证码应运而生，赢得了众多网民的鲜花与掌声。

2009 年，谷歌收购 CAPTCHA，将它应用在谷歌图书的数字化上。

验证码的发明者路易斯·冯·安但是随着技术的发展，机器迎头赶上，CAPTCHA 面临新的问题。

2014 年，谷歌让一种机器学习算法与人类进行了对抗，双方需要辨识一套极度失真的文本 CAPTCHA。

结果是，计算机完成了99.8％ 的测试，而人类仅完成了33％。

这就很尴尬了，机器人没被排查出去，真实用户倒是被拦截得死死的。

随后，谷歌对此进行了改进，升级版就是现在我们常见到的 reCAPTCHA。

它的运行方式是什么样的呢？首先网页中会显示出一个勾选的方框和一句 “I’m not a robot（我不是机器人）”的字符。

用户点击方框确认后，谷歌会用“风险分析引擎” 对该用户进行无缝分析。

如果检测结果正常，则该用户可以顺利进入网站或账户。

但如果检测结果异常，比如使用了 VPN 的用户就容易被认作是 “恶意机器人” ，该用户便会经历一个识别验证的过程，即按照要求在图像网格中选出目标物体。

这个过程对于机器人来说，还是比较困难的。

reCAPTCHA的常见形式但是局势再次反转。

2016 年，伊利诺伊大学芝加哥分校的计算机科学教授 Jason Polakis，发表的一篇论文再次打破了谷歌的“围墙”。

他使用现成的图像识别工具，包括谷歌自己的反向图像搜索，以 70％ 的准确度解决谷歌的图像验证码。

与之相似，还有其他研究人员使用谷歌的音频识别程序完成了谷歌的音频 CAPTCHA 挑战。

Polakis 表示，在基本的文本，图像和语音识别任务中，现在的机器已经拥有等同于人类的学习能力，甚至算法可能更好。

而对于谷歌来说，自家程序打败自家 CAPTCHA，其内心苦闷可想而知。

难道就没有一套合适的方案吗？CAPTCHA 的研究历程中，有着各种各样奇怪的尝试，以及悲惨的失败。

研究人员为了寻找某些人类普遍擅长，但机器不会的东西，而煞费苦心。

扭曲的字符CAPTCHA他们设置出了一种 CAPTCHA，让用户通过面部表情、性别和种族对人物图像进行分类；或是基于当地的童谣和民俗来设计 CAPTCHA，但是这种文化类的CAPTCHAs 带有满满的地域歧视的“恶意”——不仅针对机器人了，还针对了在不了解该地区的人类。

再或是采用“阻碍图像识别”，例如要求用户识别出小猪，但这些小猪可能被制作成卡通形象，或佩戴了太阳镜；更高难度的是，他们要求用户从眼花缭乱的 Magic Eye（如斑点图阵）里，识别出物体或字符。

眼花缭乱的Magic Eye，晕了如果以上方法都不能解决问题，那么还有这些——游戏类的 CAPTCHA 也已加入战斗，这种验证需要用户将物体旋转到某个角度或将拼图块移动到位，“游戏指令”可以用文本给出，或者更高级一点，以符号和游戏板的上下文来暗示。

还有的研究人员试图使用相机设备或 AR，来进行交互式证明，比如按照指令做个奇怪的姿势或表情什么的。

想登录邮箱，先龇牙咧嘴一下。

B站用户登录时的拼图验证研究员绞尽脑汁也没办法完完全全阻挡住机器人前进的脚步。

事实上，许多测试所存在的问题，并不一定是机器人太聪明了。

从某种角度理解，这听起来更像是人类对它们的嘲讽。

事实上，人类在语言，文化和经验方面具有极大的多样性，如果忽视这一关键，去制作测试，就会生产出如图像处理这样的粗暴任务。

而这种任务正是机器人，或是 AI，将会愈加擅长处理的事情。

1950 年，计算机科学之父艾伦·麦席森·图灵，发明了图灵测试——测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，测试者通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问，并轮番更换测试者。

多轮测试中，机器需要“蒙蔽”30% 的人类测试者才能通过，并被认为具有人类智能。

2014 年，机器人假扮成了一名英语很差的 13 岁乌克兰男孩尤金·古斯特曼(Eugene Goostman)，参加了图灵测试。

结果，它成功骗过了 ３３％ 的人类测试者，首次通过了图灵测试。

这个事件震惊全球，但也并不能成为机器人完胜的铁证。

毕竟，裁判们只有几分钟时间进行测试，如果时间加长，他们很有可能会发现真相。

而图灵测试最原始的法则，在当下也不能够完全适用了。

假扮乌克兰男孩的机器人尤金·古斯特曼尽管图灵测试存在弊端，但仍被不少人奉为检验机器是否具有智能性的终级标准。

现如今 CAPTCHA 成为图灵测试最为广泛的应用，俨然成为了人类与机器的重要竞争项目。

但是道高一尺魔高一丈，就在 reCAPTCHA 上线的几个小时后，某 Supreme 专用机器人网站就向官方下了“挑战书”。

他们高调地宣布，已开始研究 reCAPTCHA 的破解方案，并将破解工具命名为 2CAPTCHA，仅售价 5 美元。

你的艰辛努力，我 5 美元就让它付诸东流！来呀，battle呀除了 Supreme，Nike、Adidas 等品牌都在与抢货机器人的斗争中，苦苦挣扎。

但机器人的攻势绝不仅局限在消费领域，他们在科学界也得意地举起了胜利的大旗。

也是 2017 年（这是什么倒霉年份），美国的 Vicarious AI 公司在杂志《Science（科学）》发表文章，详细地描述了他们的AI是如何轻松破解CAPTCHA。

研究者们向哺乳动物的视觉皮层学习，借鉴了其处理图像的方法，并构建了一套全新的算法。

这套算法可以通过识别物体的轮廓及其表面的平滑度，获取信息并创建关联。

经过多次的信息传递，可以在一定程度上实现对目标物体的识别。

这套算法的准确性，比其他性能一流的模型高出了 1.9%左右。

Vicarious AI发表的文章这对 CAPTCHA 提出了更高的要求。

Polakis 认为，“CAPTCHA 更需要了解跨文化领域，可以同时与来自希腊、芝加哥、南非、伊朗和澳大利亚的人合作。

它应该具有普适性，而不是和某个特定人群捆绑。

与此同时，还需要给计算机制造困难。

这意味着，人们能做的事情非常有限。

”弄清楚如何快速修复与提升 CAPTCHA，可能又是一个深奥的哲学问题：人类共有、且机器人不可模仿的品质是什么？人类又是什么？也许，我们的人性不是通过人类是如何执行任务来衡量的。

机器人检测公司 Shape Security 的首席技术官 Shuman Ghosemajumder 表示，不管是游戏还是视频形式的 CAPTCHA，最终都会被打破，他更倾向于观察用户的行为，顺着踪迹寻找答案。

Ghosemajumder 说：“一个真正的人类对自己的运动功能，并没有很好的控制能力，所以他们不能在多次交互中连续不断地移动鼠标。

但是机器人可以在不移动鼠标的情况下与页面交互，或者非常精确地移动鼠标。

这是人类与机器较大的区别。

”是人类还是机器？这是一个问题谷歌的 CAPTCHA 团队也有类似的思路。

去年年底，谷歌宣布的最新版本 reCAPTCHA v3 使用了“自适应风险分析”。

团队的产品经理 Cy Khormaee 介绍，谷歌会观察网站上的“正常流量”，以此为标准，来检测“异常流量”，并进行评分。

倘若有可疑情况，网站所有者可以选择向被检测用户提出“挑战”，例如密码请求或身份验证。

简而言之，就是通过分析人类的行为特点作出总结，利用这些特点与机器人行为进行比较，以此来判断出用户是人，还是机器人。

机器人制造商已经发现了通过测试的秘诀——不是让机器人成为最聪明的谈话者，而是利用逻辑混乱或是拼写错误来回避问题。

因为，人类是会犯错的。

现在看来，世界上使用最广泛的图灵测试 CAPTCHA 会遇到全新的挑战——不是机器人飞速进步的识别能力，而是它们的犯错能力。

机器已开始模仿会犯错、误点按钮的人类了。

Ghosemajumder 说：“我认为人们已经意识到，AI 更需要模拟一个普通人类，或者愚蠢的人类。