CN106815515A - 一种基于轨迹验证的验证码实现方法及装置 - Google Patents

一种基于轨迹验证的验证码实现方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种基于轨迹验证的验证码实现方法及装置，所述方法包括：获取基于验证码中指定路线进行滑动操作验证时输入的用户验证轨迹；利用预设的静态参数规则和动态分类规则，分别验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律；所述静态参数规则是指基于自然人操作规律用户验证轨迹中固定参数需满足的条件，所述动态分类规则是指用于区分用户验证轨迹属于自然人操作或者机器操作的动态分类器；并根据静态参数规则验证结果和动态分类规则验证结果，判断所述用户验证轨迹是否为自然人操作。上述技术方案可以对抗单一使用图像识别技术来破解验证码的技术；同时可以在不影响用户体验的前提下，提升了区分自然人和机器的准确度。

Description

一种基于轨迹验证的验证码实现方法及装置
技术领域
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于轨迹验证的验证码实现方法及装置。
背景技术
验证码：是一种区分用户是机器(计算机)还是自然人的全自动程序。
现有技术存在一种图形识别输入型验证码。其从现有的数据库中随机选择数字或者字母，键盘输入相应的数字或者字母，计算机根据输入结果判断是否正确，如果正确则识别为人在操作，否则不予通过。随着图像识别技术的快速发展，数字和字母的识别变的极为简单。因为计算机程序利用图像识别技术可以越来越准确的识别这些数字和字母，使得这种验证码变得形同虚设，不能起到区分人和机器操作的作用。
现有技术还存在一种图形选择型验证码。实例参见12306网站，实现方法是在现有的数据库中存储大量图片，并将每个图片分别打上对应标签，每次随机出现对应图片，给出对应的一到两个标签，让用户选择出对应的图片。后台自然可以根据用户的选择和已知标签进行结果对比，从而得出最终是否通过的结论。这种技术确实一定程度上提高了计算机模拟自然人进行模仿操作的难度，但同时也提高了自然人识别图像并且准确选择的难度，无疑下降了用户体验。
发明内容
本发明实施例提供一种基于轨迹验证的验证码实现方法及装置，以对抗单一使用图像识别技术来破解验证码的技术；同时可以在不影响用户体验的前提下，提升区分自然人和机器的准确度。
一方面，本发明实施例提供了一种基于轨迹验证的验证码实现方法，所述方法包括：
获取基于验证码中指定路线进行滑动操作验证时输入的用户验证轨迹；
利用预设的静态参数规则和动态分类规则，分别验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律；所述静态参数规则是指基于自然人操作规律用户验证轨迹中固定参数需满足的条件，所述动态分类规则是指用于区分用户验证轨迹属于自然人操作或者机器操作的动态分类器；并
根据静态参数规则验证结果和动态分类规则验证结果，判断所述用户验证轨迹是否为自然人操作。
另一方面，本发明实施例提供了一种基于轨迹验证的验证码实现装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取基于验证码中指定路线进行滑动操作验证时输入的用户验证轨迹；
验证单元，用于利用预设的静态参数规则和动态分类规则，分别验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律；所述静态参数规则是指基于自然人操作规律用户验证轨迹中固定参数需满足的条件，所述动态分类规则是指用于区分用户验证轨迹属于自然人操作或者机器操作的动态分类器；并
判断单元，用于根据静态参数规则验证结果和动态分类规则验证结果，判断所述用户验证轨迹是否为自然人操作。
上述技术方案具有如下有益效果：可以对抗单一使用图像识别技术来破解验证码的技术；同时可以在不影响用户体验的前提下，提升了区分自然人和机器的准确度。由于采用了轨迹验证方案，使得破解成本上升，因而有效的防止了机器仿冒自然人进行的验证码验证操作。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种基于轨迹验证的验证码实现方法流程图；
图2为本发明实施例一种基于轨迹验证的验证码实现装置结构示意图；
图3为本发明实施例验证单元结构示意图；
图4为本发明应用实例分类器训练流程示意图；
图5为本发明应用实例进行的验证码验证示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，为本发明实施例一种基于轨迹验证的验证码实现方法流程图，所述方法包括：
101、获取基于验证码中指定路线进行滑动操作验证时输入的用户验证轨迹；
102、利用预设的静态参数规则和动态分类规则，分别验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律；所述静态参数规则是指基于自然人操作规律用户验证轨迹中固定参数需满足的条件，所述动态分类规则是指用于区分用户验证轨迹属于自然人操作或者机器操作的动态分类器；并
103、根据静态参数规则验证结果和动态分类规则验证结果，判断所述用户验证轨迹是否为自然人操作。
优选地，所述用户验证轨迹包括：用户在电脑端通过鼠标、或者在手机上通过触屏，按照所述验证码中指定路线的轨迹滑动时所经过的坐标轨迹数据。
优选地，所述静态参数规则具体包括如下条件之一或任意组合：用户验证轨迹的收集时间长度在时间长度阈值之内；用户验证轨迹的轨迹顺序正确；收集到的用户验证轨迹的像素点数超过最低数量阈值；用户验证轨迹的轨迹平稳度未超过轨迹平稳度阈值；
所述利用静态参数规则，验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律，具体包括：若所述用户验证轨迹满足所述静态参数规则包括的全部条件，则验证通过，否则验证不通过。
优选地，所述利用动态分类规则，验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律，具体包括：利用所述动态分类器对所述用户验证轨迹进行分类，若分类结果为自然人操作，则验证通过，若分类结果为机器操作，则验证不通过；所述动态分类器是基于预先收集的用户验证轨迹训练数据进行动态迭代训练得到的。
优选地，所述根据静态参数规则验证结果和动态分类规则验证结果，判断所述用户验证轨迹是否为自然人操作，包括：若所述静态参数规则验证结果、以及动态分类规则验证结果均为验证通过，则判定所述用户验证轨迹为自然人操作；否则，判定所述用户验证轨迹为机器操作。
对应于上述方法实施例，如图2所示，为本发明实施例一种基于轨迹验证的验证码实现装置结构示意图，所述装置包括：
获取单元21，用于获取基于验证码中指定路线进行滑动操作验证时输入的用户验证轨迹；
验证单元22，用于利用预设的静态参数规则和动态分类规则，分别验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律；所述静态参数规则是指基于自然人操作规律用户验证轨迹中固定参数需满足的条件，所述动态分类规则是指用于区分用户验证轨迹属于自然人操作或者机器操作的动态分类器；并
判断单元23，用于根据静态参数规则验证结果和动态分类规则验证结果，判断所述用户验证轨迹是否为自然人操作。
优选地，所述获取单元21获取的所述用户验证轨迹包括：用户在电脑端通过鼠标、或者在手机上通过触屏，按照所述验证码中指定路线的轨迹滑动时所经过的坐标轨迹数据。
优选地，所述静态参数规则具体包括如下条件之一或任意组合：用户验证轨迹的收集时间长度在时间长度阈值之内；用户验证轨迹的轨迹顺序正确；收集到的用户验证轨迹的像素点数超过最低数量阈值；用户验证轨迹的轨迹平稳度未超过轨迹平稳度阈值；
如图3所示，为本发明实施例验证单元结构示意图，所述验证单元22，包括：静态验证模块221，用于利用静态参数规则，验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律，具体包括：若所述用户验证轨迹满足所述静态参数规则包括的全部条件，则验证通过，否则验证不通过。
优选地，所述验证单元22，还包括：动态验证模块222，用于利用所述动态分类器对所述用户验证轨迹进行分类，若分类结果为自然人操作，则验证通过，若分类结果为机器操作，则验证不通过；所述动态分类器是基于预先收集的用户验证轨迹训练数据进行动态迭代训练得到的。
优选地，所述判断单元23，具体用于若所述静态参数规则验证结果、以及动态分类规则验证结果均为验证通过，则判定所述用户验证轨迹为自然人操作；否则，判定所述用户验证轨迹为机器操作。
以下通过应用实例对本发明实施例上述方案进行详细说明：
本发明应用实例包括如下三部分：
一、轨迹收集
用户使用本验证码在PC端用鼠标或者在手机上通过触屏，按照验证码中指定路线的轨迹滑动时所经过的坐标轨迹数据，通过接口传到后端服务器(加密)。
二、轨迹分析
给定不同的判断标准，不同的阈值，实现不同规则，判断用户轨迹是否符合自然人操作的规律。
其中包括：静态参数规则和动态分类规则。
静态参数规则：
1、时间维度的限制；(1分)
规则简单如：(1)用户验证轨迹的收集时间长度在时间长度阈值之内，如不能少于10秒；
(2)用户验证轨迹的轨迹顺序正确，顺序需不正确不通过。
2、像素点数的限制；(1分)
规则如：收集到的用户验证轨迹的像素点数超过最低数量阈值，如果收集到的坐标点数小于10，不通过。
3、轨迹平稳程度限制。(1分)
规则如：用户验证轨迹的轨迹平稳度未超过轨迹平稳度阈值，例如坐标点y轴均相同，不通过。
动态分类规则：(1分)
利用动态分类规则，验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律，具体包括：利用所述动态分类器对所述用户验证轨迹进行分类，若分类结果为自然人操作，则验证通过，若分类结果为机器操作，则验证不通过；所述动态分类器是基于预先收集的用户验证轨迹训练数据进行动态迭代训练得到的。利用收集到的用户验证轨迹训练数据作为训练数据集，建立分类器模型，利用机器学习相关算法，对用户轨迹进行分类，最终分辨是否属于自然人行为。如：提取一些检测维度，利用常规的逻辑回归/决策树等机器学习算法训练模型，进行分类。
二、结果输出
系统综合判定，根据静态参数规则和动态分类规则输出结果(样本若通过上述静态参数规则中的一条，一条得一分，通过动态分类规则得一分，目前满分4分。得4分通过。)，给出最终结果：判定是自然人操作或者判定是机器操作。
以上过程中，两个关键点的说明如下：
轨迹收集：
具体实现是这样的：前端JS(JavaScrip，是一种脚本语言)通过捕获鼠标(PC端)或者手指触摸(手机端)的onMouseDown事件、onMouseMove事件和onMouseUp事件，可以获取到用户轨迹中的像素点，转化成适用于本验证码产品坐标系的坐标位置，传回后端。
轨迹分析：
本发明应用实例使用了机器学习算法中的Adaboost(是一种迭代算法)算法，利用大量的训练集，不断的产出分类器，最终选择对所有样本相对准确的分类器作为最终的决策分类器使用。
如图4所示，为本发明应用实例分类器训练流程示意图，如图5所示，为本发明应用实例进行的验证码验证示意图，具体包括：
401、开始；
402、收集用户轨迹信息；
403、利用收集到的用户轨迹信息作为训练数据集，建立分类器模型,进行训练；
404、判断训练后的分类器是否有效：若是，转405；否则，转403；
405、留用分类器。
本发明应用实例可以将训练数据集分成5部分(根据数据集量可变)。首先取一部分训练数据作为训练集一进行训练，产生分类器一(规则)；将分类器一产生的分类结果中的错误数据同训练数据二合并，作为训练集二，调整分类器一作为分类器二，进行训练后，同样的方法，产生训练集三分类器三，以及迭代训练数据，最终产生分类器五，此时经过多次调整的分类器已经变成了强分类器，训练数据已经可以基本划分为正确结果。随着应用过程中，训练数据集不断增多，可以不断自行修改分类器规则，进而不断完善规则，使得输出结果更加准确。
本发明应用实例上述技术方案具有如下有益效果：可以对抗单一使用图像识别技术来破解验证码的技术；同时可以在不影响用户体验的前提下，提升了区分自然人和机器的准确度。由于采用了轨迹验证方案，使得破解成本上升，因而有效的防止了机器仿冒自然人进行的验证码验证操作。
应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明，上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说；这些实施例的各种修改方式都是显而易见的，并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此，本公开并不限于本文给出的实施例，而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)，单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrative components)，单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。
本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。
本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。
在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、DVD、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于轨迹验证的验证码实现方法，其特征在于，所述方法包括：
获取基于验证码中指定路线进行滑动操作验证时输入的用户验证轨迹；
利用预设的静态参数规则和动态分类规则，分别验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律；所述静态参数规则是指基于自然人操作规律用户验证轨迹中固定参数需满足的条件，所述动态分类规则是指用于区分用户验证轨迹属于自然人操作或者机器操作的动态分类器；并
根据静态参数规则验证结果和动态分类规则验证结果，判断所述用户验证轨迹是否为自然人操作。
2.如权利要求1所述基于轨迹验证的验证码实现方法，其特征在于，所述用户验证轨迹包括：用户在电脑端通过鼠标、或者在手机上通过触屏，按照所述验证码中指定路线的轨迹滑动时所经过的坐标轨迹数据。
3.如权利要求1或2所述基于轨迹验证的验证码实现方法，其特征在于，所述静态参数规则具体包括如下条件之一或任意组合：
用户验证轨迹的收集时间长度在时间长度阈值之内；
用户验证轨迹的轨迹顺序正确；
收集到的用户验证轨迹的像素点数超过最低数量阈值；
用户验证轨迹的轨迹平稳度未超过轨迹平稳度阈值；
所述利用静态参数规则，验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律，具体包括：
若所述用户验证轨迹满足所述静态参数规则包括的全部条件，则验证通过，否则验证不通过。
4.如权利要求3所述基于轨迹验证的验证码实现方法，其特征在于，所述利用动态分类规则，验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律，具体包括：
利用所述动态分类器对所述用户验证轨迹进行分类，若分类结果为自然人操作，则验证通过，若分类结果为机器操作，则验证不通过；所述动态分类器是基于预先收集的用户验证轨迹训练数据进行动态迭代训练得到的。
5.如权利要求4所述基于轨迹验证的验证码实现方法，其特征在于，所述根据静态参数规则验证结果和动态分类规则验证结果，判断所述用户验证轨迹是否为自然人操作，包括：
若所述静态参数规则验证结果、以及动态分类规则验证结果均为验证通过，则判定所述用户验证轨迹为自然人操作；否则，判定所述用户验证轨迹为机器操作。
6.一种基于轨迹验证的验证码实现装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取基于验证码中指定路线进行滑动操作验证时输入的用户验证轨迹；
验证单元，用于利用预设的静态参数规则和动态分类规则，分别验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律；所述静态参数规则是指基于自然人操作规律用户验证轨迹中固定参数需满足的条件，所述动态分类规则是指用于区分用户验证轨迹属于自然人操作或者机器操作的动态分类器；
判断单元，用于根据静态参数规则验证结果和动态分类规则验证结果，判断所述用户验证轨迹是否为自然人操作。
7.如权利要求6所述基于轨迹验证的验证码实现装置，其特征在于，
所述获取单元获取的所述用户验证轨迹包括：用户在电脑端通过鼠标、或者在手机上通过触屏，按照所述验证码中指定路线的轨迹滑动时所经过的坐标轨迹数据。
8.如权利要求6或7所述基于轨迹验证的验证码实现装置，其特征在于，所述静态参数规则具体包括如下条件之一或任意组合：
用户验证轨迹的收集时间长度在时间长度阈值之内；
用户验证轨迹的轨迹顺序正确；
收集到的用户验证轨迹的像素点数超过最低数量阈值；
用户验证轨迹的轨迹平稳度未超过轨迹平稳度阈值；
所述验证单元，包括：静态验证模块，用于利用静态参数规则，验证所述用户验证轨迹是否符合自然人操作规律，具体包括：若所述用户验证轨迹满足所述静态参数规则包括的全部条件，则验证通过，否则验证不通过。
9.如权利要求8所述基于轨迹验证的验证码实现装置，其特征在于，所述验证单元，还包括：
动态验证模块，用于利用所述动态分类器对所述用户验证轨迹进行分类，若分类结果为自然人操作，则验证通过，若分类结果为机器操作，则验证不通过；所述动态分类器是基于预先收集的用户验证轨迹训练数据进行动态迭代训练得到的。
10.如权利要求9所述基于轨迹验证的验证码实现装置，其特征在于，
所述判断单元，具体用于若所述静态验证模块输出的静态参数规则验证结果、以及所述动态验证模块输出的动态分类规则验证结果均为验证通过，则判定所述用户验证轨迹为自然人操作；否则，判定所述用户验证轨迹为机器操作。
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