先进的机器学习建模、基于聪明鸵鸟判断的滑动验证码，无法简单计算滑动偏移和按键向导，但图形验证码在当今发展的OCR、神经网络面前越来越容易丢失
图形认证码的原理和识别早在三四年前就已经深入分析，利用机器学习和机器视觉，分离认证码的文字和背景，消除噪声线，对文字进行分割、失真恢复，机器就可以进行自动识别。 k均值、SVM (支持向量机)分类效果较好，神经网络方法对扭曲提供了更高的成功率。 但是，在当时节点较多的大型网络中，运算较慢。 但是现在数据量的积累越来越丰富，深度神经网络模型越来越好，计算能力越来越高，最重要的是机器学习算法的从业者越来越多，不管是粘连的字符重叠，还是物体识别
参考：
常见验证码弱点及验证码识别
3358 blog.csdn.net/problc/article/details/22796971
机器自动识别验证码的原理是什么？
33559 www.zhi Hu.com/question/22479139
据悉，通过深度学习，传统的字符型认证码被解读的最大概率达到了98%。
参考：
网易云安全(易盾)推“新一代行动式验证码”
3358 news.yesky.com/hot news/205/115428705.shtml
拖动滑块分为两种情况。 剩下的答案，尖端的拼接自不必说，要防止有心人也不容易。 在新的滑块验证码方案中，对用户在验证码后台生成的行为轨迹数据进行机器学习建模，结合访问频率、地理位置、历史等多条维度信息，快速准确地返回人类判决结果。 相对于这种方式，即使单纯地分析调用JS，解读也是无效的。 原因是一样的
@无言的小蝴蝶
我说深度学习的判别策略是黑匣子。 当然，理论上也可以通过深度学习解读行为轨迹，但还是要积累足够的训练样本和足够的训练时间。
闲话不多说，攻击和防御技术都在对抗中不断升级。 虽然还不存在没有解决的认证码，但是防止的一方可以不断提高解密成本。 选择滑块认证，也有竞争激烈的互联网重视用户体验的原因。 虽然拖动毕竟是趣味性的、交互式的、简单易行的，但图形验证码很容易被黑客攻破，对用户也不是那么友好。 ——肉眼识别很无聊，用键盘手动输入更费时间，体验更大。
这里分享网易云安全(易盾)的验证码方案。
屏蔽验证码摒弃了传统的图文验证码展示-图文-答案比对过程，采用验证码展示-采集用户行为-分析用户行为的过程，用户只需生成指定的行为轨迹，无需键盘手工输入，传统的
此外，通过在验证码后台对用户生成的行为轨迹数据进行机器学习建模，结合访问频率、地理位置、历史等多条维度信息，快速准确返回人工判断结果，使得传统验证码容易基于单一的文字维度暴力破解在后台检测到破解攻击，如果有破解情况，除了自动切换到难度更大的点击式验证码外，网易云还提供终极的验证上行邮件验证，确保验证码安全。
来源：网易云
导读：
为什么有些验证码看起来很简单，但没人自动识别？
网站验证码WEB前端访问实例