企業(yè)網(wǎng)站留言功能最好配備智能驗證碼

2015-03-12 分類：網(wǎng)站建設

為了提高網(wǎng)站用戶體驗和營銷轉化效果，諸如用戶注冊、留言反饋、簡歷投遞、市場調查等與瀏覽者互動模塊，越來越多被使用。這自然提高了用戶認知與體驗，但隨之而來的是各種機器掃描惡意破解、注冊等，置網(wǎng)站于安全風險的同時也讓網(wǎng)站管理人員無效工作量增加。
以網(wǎng)站上最常用的留言反饋為例，如果表單設計稍后疏忽，就會收到各種惡意加塞提交的小廣告。有些提交數(shù)據(jù)，甚至嘗試注入破壞代碼等，以試圖篡改網(wǎng)站頁面內容。驗證碼的出現(xiàn)，為各種非人為提交行業(yè)增加一道甄別關卡。比如，一些在一些大型的電商網(wǎng)站上，如果用戶使用環(huán)境出現(xiàn)大幅度變化。就會要求短信驗證，將驗證碼發(fā)送至用戶手機，自然可以有效確認行為是否為用戶本身操作。驗證碼的出現(xiàn)，現(xiàn)實有效解決了網(wǎng)站安全問題。但是諸如曾經(jīng)的12306網(wǎng)站訂票時出現(xiàn)的頭痛驗證碼，又給用戶平添煩惱。所以在網(wǎng)站建設時，選用網(wǎng)站驗證碼一定要兼顧安全和用戶體驗。
是不是所有驗證碼都可以提高網(wǎng)站安全性？答案：不是！人工智能的出現(xiàn)會顛覆傳統(tǒng)驗證碼。

為了核查登錄用戶是否為真人，世界各地的網(wǎng)站廣泛使用復雜的驗證碼技術。但一項新研究說，人工智能已可高效破解驗證碼，比如識別出變形的文字等。

美國凡思智能公司研究人員２６日在美國《科學》雜志上發(fā)表論文，提出了一個用于物體識別的計算機視覺模型——遞歸皮層網(wǎng)絡，其核心是模擬人腦基于形狀對物體進行辨別的機制開發(fā)出一種新型算法，讓計算機同樣能夠基于形狀來識別物體。

《科學》雜志的介紹說，這代表人工智能研究取得了“關鍵性進展”。

傳統(tǒng)的深度學習算法需要非常龐大的數(shù)據(jù)作支撐，而遞歸皮層網(wǎng)絡強調在模型建構中引入高效的先驗知識，所以只需要很少量數(shù)據(jù)就可以達到類似甚至更好的識別效果。

他說：“如果用人腦的工作方式來打比方，深度學習的工作邏輯更接近于機械的記憶和經(jīng)驗，而遞歸皮層網(wǎng)絡技術還包括了更智能的推理和演繹。”

具體而言，在實際應用中，只需要提供給遞歸皮層網(wǎng)絡描述物體形狀的訓練圖片，計算機就能成功將目標物體從復雜背景中分離。實驗顯示，遞歸皮層網(wǎng)絡可以有效識別真實場景中的文字，并具有較好的通用性，即一個模型有效破解不同變體的驗證碼，比如變形的文字和復雜背景中的驗證碼。

遞歸皮層網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)的利用效率是一些深度學習算法的３００倍，超過以往很多優(yōu)秀的驗證碼破解算法，而且通用性強，是人工智能領域繼目前流行的深度學習算法之后的最新學術成果。

“我們在研發(fā)過程中把破解驗證碼問題作為一個具體的應用場景。但這不是該算法的主要應用，更不是該算法的建構初衷，”他說，“該算法對于工業(yè)流水線自動化、智能化有廣泛的應用前景。如我們可以通過較少量數(shù)據(jù)模擬適應不同的工業(yè)應用場景，大大提升工業(yè)機器人的智能水平和生產(chǎn)效率。”

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文章源于：http://www.jbt999.com/news/33929.html

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