“你永远不知道，网络对面坐的一个人还是一只狗”
--网友戏说
视频、出行、购物等网站的使用者，就一定是人类吗？会不会是伪装成“人类”的计算机呢？
为了能够识别人类和计算机，“验证码”应运而生。
今天，让我们了解一下验证码的前世今生吧！
从 1946 年世界上第一台计算机出现开始，聪明的人类就已经考虑计算机发展到替代人类的可能性。艾伦・麦席森・图灵，被称为计算机科学之父、人工智能之父，专门设计了一个著名的“图灵测试”，用来判定计算机能否在智力行为上表现得和人无法区分。
当主持人问了 1 个问题，然后无法从 2 个解答中分辨出谁是人类、谁是计算机时，就表明计算机的智能水平已经与人类没有差异了。
“图灵测试”是由人类来判断：谁是计算机？谁是人类？
最重要的目的，是识别出计算机。
那么“验证码”，是由计算机来判断：谁是人类？谁是计算机？
最重要的目的，是识别出人类。
这一点，可以从验证码的中英文全称中看出来：CAPTCHA（Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart， 全自动区分计算机和人类的公开图灵测试），又名 HIP（Human Interaction Proof，人类交互行为证明）。
最典型的验证码，如下图所示。
以目前的眼光来看，这个验证码确实略显简陋。
但是在计算机技术还不发达的年代，这样的验证码，已经足以识别出人类：
只有人类，才能识别出验证码中被严重扭曲的字母或者数字；
而计算机，则无法识别。
基于这样的验证码，各种计算机系统（例如：网站、邮箱等）成功识别到真正的人类后，允许人类继续操作，比如：登录邮箱、投票等。
当各种计算机系统无法识别人类和计算机时，计算机技术也能给人类带来麻烦，例如：
邮箱的泛滥注册，导致垃圾邮件满天飞；
投票的野蛮刷票，导致投票结果不公正；
车票的插件抢占，导致返乡车票买不到。
1999 年一个网站发起的在线投票，推选全美计算机科学专业最好的学校时，按理来说是一个人投一张票。但是投票网站在设计的时候，没有考虑太多，只以投票者所在计算机的 IP 地址作为判断依据。
于是有人编写了计算机脚本进行批量刷票：每次投票完后更改一个 IP 地址，然后继续投票。这样的话，有成千上万个 IP 地址就代表了成千上万个不同的人，就可以投成千上万票。
这样的计算机技术，无疑是影响到了整个投票的公平性。
所以说，各种计算机系统，需要一个坚固的“盾”来保护自己。
实际上，第一种验证码（字符型）的出现，就是为了对抗“自动刷票”这种计算机技术的。
那么你知道都有哪些千奇百怪的“验证码”吗？
字符型验证码，是我们日常最经常见到的验证码。通常是一些字母、数字的组合，而且为了增加识别的难度，这些字符经常会被变形、被扭曲、被翻转。
随着计算机技术的发展，字符型验证码的安全程度在降低，逐渐被其他类型验证码替代。
计算型验证码，通常是一些数学公式，需要人类发动聪明的大脑进行复杂的运算，才能得出正确的结果。
很遗憾，这种可以提供较高安全性的验证码，虽然计算机很难识别，但是大部分人类自己也觉得很难。所以计算型验证码，并没有广泛应用过。
点击型验证码的最大特点是：使用者只需要通过鼠标进行点击，不需要输入任何东西。通过这种人类专属的行为动作，以及使用者在浏览器中的一些操作数据、浏览数据等，共同识别出真正的人类。
点击型验证码的安全性较高，而且用户体验较好。
在一些重要的计算机系统，例如：动车售票网站、大型购物网站、大型视频网站等用户量较大、数据安全要求高的地方，采用点击型验证码，可以有效识别人类，避免其他计算机的攻击。
滑动型验证码通过收集使用者的动作，判断是否为人类。例如：人类拖动滑块的轨迹会是一个先快后慢的过程：先快速拖动，后慢慢对齐，再瞬间释放。
这种验证码的用户体验较好，虽然被计算机技术突破的成功率也有 60% 以上，但是计算机技术模拟人类行为的成本较大，得不偿失。
短信型验证码，是最常用的一种方式。各种 App 一般会采用这种方式，简单直接，通过运营商来发送短信，安全上有保障。
每个验证码与手机号码相对应而且一般有效期仅为 60 秒~90 秒，不留其他人钻空子的机会。
扫码型验证码，实际上就是首先确保在手机上已经成功登录，然后通过扫描二维码的方式在 PC 上继续登录。这是如今各大视频网站、购物网站的常用方法。
让人类自己去验证人类自己，嘿，这方法真棒。
各种人脸识别、指纹识别、声纹识别甚至虹膜识别，都可以算作是生物特征型验证码。使用起来更加简单，而且因为这些生物特征在每个人类中的独特性，犹如一把专属钥匙，具备较高的安全性。
虽然“盾”很坚固，但是随着计算机技术的不断进步，锋利的“矛”也层出不穷。
为了突破验证码的保护，发展出了以下的计算机技术：
OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）技术，可以将图片、照片上的文字内容，直接转换为可编辑的文本。
2003 年有人通过图像识别算法（Shape Context）对简单字符型的验证码进行自动化识别，可以达到 93% 的成功率。
OCR 技术仅能攻破一些简单的字符型验证码，稍微复杂一些（比如扭曲、翻转）的字符，就需要花费更多时间，一般无法在字符型验证失效前识别成功。
2005 年有人利用机器学习模型（CNN）对单个字符的验证码进行自动化识别，计算机的识别成功率竟然还比人类的成功率还高。
然而，要想使用机器学习模型来识别字符型验证码，需要先准备好多台高性能计算机和大量的训练数据，因此模型识别的成本太高，一般人用不起。
要想破解短信型验证码，伪装的手机基站需要首先屏蔽目标手机的信号，然后以这个手机号码去尝试登录网站，还要能够伪装目标手机去接收短信。
各个环节都要在短时间内完成，简直就是 Mission Impossible，而且每一步都是违法违规，破解成本高到天际了。
“能打败人类的，终将是人类自己”！
当人类拥有走出宇宙文明的计算机技术时，是否可以通过克隆出一个人类，让这个复制出来的人类去破解各种各样的验证码，岂不是手到擒来？！
当然，这仅仅是小编的一丢丢幻想，可能会在科幻片里看到，各位粉丝不要当真哦！
好的，今天的内容就是这些啦，和小编一起回顾一下吧：
“图灵测试”是为了分辨出谁才是计算机；
“验证码”是为了分辨出谁才是人类；
千奇百怪的“验证码”保护着各种计算机系统；
层出不穷的“计算机技术”不断提高自己伪装成人类的能力。
作为“盾”，验证码如何才能更安全、更易用？
作为“矛”，计算机技术如何才能突破验证码的严防死守？
这些问题，都需要交给聪明的人类、更加智能的计算机技术去解答。
可以预见，作为“人类与计算机的角斗场”的验证码，将迎来更多的攻防机会，同时也会给我们的社会带来更多的改变，让我们拭目以待！
本文来自微信公众号：中兴文档 （ID：ztedoc），作者：中兴文档
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