文本驗證已經過時 神經網絡是驗證碼的大敵

2024-09-23 03:19:10 2

　　近日，來自西北大學(Northwest University)、北京大學(Peking University)和英國蘭卡斯特大學(Lancaster University)的一組研究人員提出，可以用一種稱為生成對抗網絡(GAN)的驗證碼來代替文本驗證碼。

　　生成式對抗網絡(GAN)是一種深度學習模型，是近年來複雜分布上無監督學習最具前景的方法之一。這是一種由兩部分組成的神經網絡，包括生成網絡和判別網絡。生成網絡用來合成文本驗證碼，判別網絡用來根據驗證碼評估輸出。一個優秀的GAN應用需要有良好的訓練方法，否則可能由於神經網絡模型的自由性而導致輸出不理想。

　　在神經網絡下，會形成一個良性循環，在這個循環中，第一個網絡逐漸產生更好的模擬，而第二個網絡在不斷改進問題中變得更好。

　　當網絡的第二部分不再能夠檢測到模擬驗證碼和真實驗證碼之間的差異時，這些驗證碼就被輸入到一個「求解器」中，這個「求解器」將針對真實系統進一步改進這些模擬解決方案。

　　原本需要成千上萬行代碼實現的功能如今僅需幾百行代碼就可實現，神經網絡可以把複雜的任務變得簡單易行。它甚至還可以在一臺普通的桌上型電腦和GPU上以0.05秒的速度完成驗證碼的工作。

本文編輯：梁夢婷