CN115146249A - 信息验证方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种信息验证方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及大数据、图像处理等人工智能技术领域。具体实现方案为：响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题；其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成；输出所述验证图像和所述任一验证问题；响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作。

Description

信息验证方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及大数据、图像处理等人工智能技术领域。

背景技术

随着互联网的深入发展，应用于终端上的应用(Application，APP)层出不穷。用户在使用应用的过程中，可能会遇到需要进行信息验证的情况。目前常见的验证机制为输入图片中字符，例如，数字、字母等。

但是，现有的验证机制很容易被自动化工具所破解，例如，采用光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)技术等文字识别技术，能够迅速识别出图片中的字符，从而导致了信息验证的可靠性的降低。

发明内容

本公开提供了一种信息验证方法、装置、电子设备及可读存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种信息验证方法，包括：

响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题；其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成；

输出所述验证图像和所述任一验证问题；

响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作。

根据本公开的另一方面，提供了一种信息验证装置，包括：

验证准备单元，用于响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题；其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成；

验证输出单元，用于输出所述验证图像和所述任一验证问题；

验证执行单元，用于响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作。

根据本公开的再一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的方面和任一可能的实现方式的方法。

由上述技术方案可知，本公开实施例通过响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题，其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成，进而，输出所述验证图像和所述任一验证问题，使得能够响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作，由于随机选择的验证图像中包含多个预设图像，且验证问题为根据预设图像的标签信息所生成的询问信息，使得需要具备能够理解所输出的验证问题的语义信息和验证图像的语义信息的语义理解能力，才可能提供正确的验证信息，因此，很难被只具备简单的字符识别能力的机器所破解，从而提高了信息验证的可靠性。

另外，采用本公开所提供的技术方案，由于对验证图像的验证问题采用了抽象的、机器难以理解的自然语言来描述，能够有效地拦截自动化工具，从而能够准确识别访问者是否为真实用户。

另外，采用本公开所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开第一实施例的示意图；

图2是图1对应的实施例中所采用的验证图像和验证问题的示意图；

图3是根据本公开第二实施例的示意图；

图4是用来实现本公开实施例的信息验证方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。

需要说明的是，本公开实施例中所涉及的终端设备可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(TabletComputer)等智能设备；显示设备可以包括但不限于个人电脑、电视等具有显示功能的设备。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

目前，常见的验证机制为验证码机制，例如，输入图片中字符如，数字、字母等。由于验证码机制具有其动态性，能够有效地验证访问者是否为真实用户。

但是，现有的验证机制很容易被自动化工具所破解，例如，较为成熟的采用光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)技术等文字识别技术，能够迅速识别出图片中的字符，从而导致了信息验证的可靠性的降低。

因此，亟需提供一种信息验证方法，可以有效提高信息验证的可靠性。

图1是根据本公开第一实施例的示意图，如图1所示。

101、响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题；其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成。

其中，验证图像中可以包含所述至少一个预设图像中各预设图像中的物品，物品的数量和尺寸可以与预设图像中的物品不一致。

102、输出所述验证图像和所述任一验证问题。

在输出所述验证图像和所述任一验证问题给用户之后，用户首选需要理解验证问题的语义，接着还需要理解验证图像中各种物品所蕴含的意思，并进一步找出符合验证问题的语义的物品。进而，则可以按照验证问题的作答方式，将最终的答案作为验证信息进行提供。

103、响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作。

至此，在对用户所提供的验证信息执行验证操作的过程中，可以采用该验证问题所对应的验证结果作为验证标准，以确定验证操作是否通过。

需要说明的是，101～103执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(SoftwareDevelopment Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，例如，网络侧的信息验证的处理平台中的处理引擎或者分布式系统等，本实施例对此不进行特别限定。

可以理解的是，所述应用可以是安装在本地终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是本地终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。

这样，通过响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题，其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成，进而，输出所述验证图像和所述任一验证问题，使得能够响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作，由于随机选择的验证图像中包含多个预设图像，且验证问题为根据预设图像的标签信息所生成的询问信息，使得需要具备能够理解所输出的验证问题的语义信息和验证图像的语义信息的语义理解能力，才可能提供正确的验证信息，因此，很难被只具备简单的字符识别能力的机器所破解，从而提高了信息验证的可靠性。

优选地，本公开中，所采用的预设图像可以为矢量图像，即使用直线和曲线来描述的图形，构成这些图形的元素是一些点、线、矩形、多边形、圆和弧线等，它们都是通过数学公式计算获得的。

由于矢量图像是根据几何特性来绘制图形，矢量可以是一个点或一条线，矢量图像只能靠软件生成，例如，一个预设图像可以是由线段形成外框轮廓，由外框的颜色以及外框所封闭的颜色决定画显示出的颜色。文件占用内在空间较小，因为这种类型的图像文件包含独立的分离图像，可以自由无限制的重新组合。它的特点是，具有编辑后不失真的特点，与分辨率无关。

本公开中，可以预先制作图像库，其中存储若干个矢量图像作为预设图像，每个预设图像中可以包含一个物品。每个预设图像均具有其对应的标签信息，例如，内容为马的预设图像，其标签信息可以包括如下：

类别：动物、奔跑、运输工具、汗血；

关系：关羽、吕布；

腿数量：4；

速度：60；

载重：100。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101之前，还可以进一步根据随机选择的至少一个预设图像，生成所述验证图像，进而，则可以根据所述至少一个预设图像的标签信息，生成所述至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果。然后，再对所述验证图像、所述至少一个验证问题和所述各验证问题所对应的验证结果进行存储处理。

在一个具体的实现过程中，具体可以从图像库中，随机选择所述至少一个预设图像，对所述至少一个预设图像进行图像变换处理，以生成所述验证图像。其中，对所述至少一个预设图像进行图像变换处理，可以包括但不限于执行下述图像变换处理中的至少一项：

图像合并处理；

图像变形处理；

图像扭曲处理；

增加背景处理；

增加前景处理；以及

增加噪声处理。

例如，对预设图像进行图像变形处理，用以实现该预设图像的形状改变，如放大预设图像、缩小预设图像、旋转预设图像、拉伸预设图像、倾斜预设图像等。

或者，再例如，对预设图像进行图像扭曲处理，用以实现该预设图像中字体扭曲，如字体增加波浪效果、字体增加摇晃效果等。

或者，再例如，对预设图像进行增加背景处理，用以实现该预设图像的背景设置，如背景色设置或者背景图像设置等。

或者，再例如，对预设图像进行增加前景处理，用以实现该预设图像的干扰信息增加，如添加随机横线、添加花纹、局部遮挡等。

或者，再例如，对预设图像进行增加噪声处理，用以实现该预设图像的模糊度和对比度的设置，如添加雪花点等。

或者，再例如，对所选择的多个预设图像进行图像合并处理，用以实现多个预设图像的合并，如直接合并所选择的预设图像、复制某个预设图像后再合并所有的预设图像。

本公开中，所获得的验证图像可以为包含随机选择的物品的随机图像，其中，物品种类、物品数量、物品大小等物体属性，以及图像变换处理的具体方式都是随机的，如图2所示。

在另一个具体的实现过程中，具体可以对所述至少一个预设图像中各预设图像的标签信息进行统计处理，以获得至少一个统计内容，进而，则可以根据所述至少一个统计内容中各统计内容下的标签信息，生成基于语义理解的至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果。

例如，从图像库中所选择的四个预设图像，分别为包含“马”的预设图像A、包含“兔子”的预设图像B、包含“汽车”的预设图像C和包含“手机”的预设图像D。根据所选择的四个预设图像，获取各预设图像的标签信息。其中，

预设图像A的标签信息为：

类别：动物、奔跑、运输工具、汗血；

关系：关羽、吕布；

腿数量：4；

速度：60；

载重：100。

预设图像B的标签信息为：

类别：动物、奔跑、宠物、丹麦白兔；

关系：嫦娥；

腿数量：4；

速度：20。

预设图像C的标签信息为：

类别：交通工具、新能源、运输工具、宝马；

轮子数量：4；

速度：120；

载重：200。

预设图像D的标签信息为：

类别：通信工具、智能、视频、苹果；

像素：1200；

存储空间：256。

然后，对各预设图像的标签信息进行统计处理，以获得统计内容即类别和速度，并根据统计内容中各统计内容下的标签信息，生成基于语义理解的至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果。

例如，验证问题：请输入跑的最快的动物的序号？；验证结果：马的序号；

或者，再例如，验证问题：请输入网络时代人类最常用的物品的序号？；验证结果：手机的序号；

或者，再例如，验证问题：请输入速度最快的物体的序号？；验证结果：汽车的序号；

或者，再例如，验证问题：请输入餐桌上常见的食物的序号？；验证结果：兔子的序号；

或者，再例如，验证问题：请输入用2条腿走路的动物的序号？；验证结果：兔子的序号。

本公开中，所涉及的验证问题为需要自然语言理解的复杂问题，需要进一步综合验证图像中各物品的属性特征，才能最终得到有效的验证信息，而并不是简单的机器识别技术就能够理解的简单问题，这样，能够有效地拦截自动化工具，从而能够准确识别访问者是否为真实用户。

本实施例中，通过响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题，其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成，进而，输出所述验证图像和所述任一验证问题，使得能够响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作，由于随机选择的验证图像中包含多个预设图像，且验证问题为根据预设图像的标签信息所生成的询问信息，使得需要具备能够理解所输出的验证问题的语义信息和验证图像的语义信息的语义理解能力，才可能提供正确的验证信息，因此，很难被只具备简单的字符识别能力的机器所破解，从而提高了信息验证的可靠性。

另外，采用本公开所提供的技术方案，由于对验证图像的验证问题采用了抽象的、机器难以理解的自然语言来描述，能够有效地拦截自动化工具，从而能够准确识别访问者是否为真实用户。

另外，采用本公开所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本公开并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本公开，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本公开所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

图3是根据本公开第二实施例的示意图，如图3所示。本实施例的信息验证装置300可以包括验证准备单元301、验证输出单元302和验证执行单元303。其中，验证准备单元301，用于响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题；其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成；验证输出单元302，用于输出所述验证图像和所述任一验证问题；验证执行单元303，用于响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作。

需要说明的是，本实施例的信息验证装置的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(SoftwareDevelopment Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，例如，网络侧的信息验证的处理平台中的处理引擎或者分布式系统等，本实施例对此不进行特别限定。

可以理解的是，所述应用可以是安装在本地终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是本地终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行限定。

可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述验证准备单元301，还可以进一步用于根据随机选择的至少一个预设图像，生成所述验证图像；根据所述至少一个预设图像的标签信息，生成所述至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果；以及对所述验证图像、所述至少一个验证问题和所述各验证问题所对应的验证结果进行存储处理。

在一个具体的实现过程中，所述验证准备单元301，具体可以用于从图像库中，随机选择所述至少一个预设图像；以及对所述至少一个预设图像进行图像变换处理，以生成所述验证图像。

其中，所述验证准备单元301，具体可以用于执行下述图像变换处理中的至少一项：

图像合并处理；

图像变形处理；

图像扭曲处理；

增加背景处理；

增加前景处理；以及

增加噪声处理。

在另一个具体的实现过程中，所述验证准备单元301，具体可以用于对所述至少一个预设图像中各预设图像的标签信息进行统计处理，以获得至少一个统计内容；以及根据所述至少一个统计内容中各统计内容下的标签信息，生成基于语义理解的至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果。

需要说明的是，图1对应的实施例中方法，可以由本实施例提供的信息验证装置实现。详细描述可以参见图1对应的实施例中的相关内容，此处不再赘述。

本实施例中，通过验证准备单元响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题，其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成，进而，由验证输出单元输出所述验证图像和所述任一验证问题，使得验证执行单元能够响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作，由于随机选择的验证图像中包含多个预设图像，且验证问题为根据预设图像的标签信息所生成的询问信息，使得需要具备能够理解所输出的验证问题的语义信息和验证图像的语义信息的语义理解能力，才可能提供正确的验证信息，因此，很难被只具备简单的字符识别能力的机器所破解，从而提高了信息验证的可靠性。

另外，采用本公开所提供的技术方案，由于对验证图像的验证问题采用了抽象的、机器难以理解的自然语言来描述，能够有效地拦截自动化工具，从而能够准确识别访问者是否为真实用户。

另外，采用本公开所提供的技术方案，能够有效地提高用户的体验。

图4示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备400的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字助理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图4所示，电子设备400包括计算单元401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(RAM)403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还可存储电子设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。

电子设备400中的多个部件连接至I/O接口405，包括：输入单元406，例如键盘、鼠标等；输出单元407，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元408，例如磁盘、光盘等；以及通信单元409，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元409允许电子设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理，例如信息验证方法。例如，在一些实施例中，信息验证方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 402和/或通信单元409而被载入和/或安装到电子设备400上。当计算机程序加载到RAM 403并由计算单元401执行时，可以执行上文描述的信息验证方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元401可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行信息验证方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网和区块链网络。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (12)

1.一种信息验证方法，其特征在于，包括：

响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题；其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成；

输出所述验证图像和所述任一验证问题；

响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题之前，包括：

根据随机选择的至少一个预设图像，生成所述验证图像；

根据所述至少一个预设图像的标签信息，生成所述至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果；

对所述验证图像、所述至少一个验证问题和所述各验证问题所对应的验证结果进行存储处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据随机选择的至少一个预设图像，生成所述验证图像，包括：

从图像库中，随机选择所述至少一个预设图像；

对所述至少一个预设图像进行图像变换处理，以生成所述验证图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一个预设图像进行图像变换处理，以生成所述验证图像，包括执行下述图像变换处理中的至少一项：

图像合并处理；

图像变形处理；

图像扭曲处理；

增加背景处理；

增加前景处理；以及

增加噪声处理。

5.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个预设图像的标签信息，生成所述至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果，包括：

对所述至少一个预设图像中各预设图像的标签信息进行统计处理，以获得至少一个统计内容；

根据所述至少一个统计内容中各统计内容下的标签信息，生成基于语义理解的至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果。

6.一种信息验证装置，其特征在于，包括：

验证准备单元，用于响应于用户所触发的信息验证请求，随机选择验证图像和所述验证图像所对应的至少一个验证问题中的任一验证问题；其中，所述验证图像为根据至少一个预设图像所生成，所述至少一个验证问题为根据所述至少一个预设图像的标签信息所生成；

验证输出单元，用于输出所述验证图像和所述任一验证问题；

验证执行单元，用于响应于所述用户根据所述验证图像和所述任一验证问题所提供的验证信息，对所述验证信息执行验证操作。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述验证准备单元，还用于

根据随机选择的至少一个预设图像，生成所述验证图像；

根据所述至少一个预设图像的标签信息，生成所述至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果；以及

对所述验证图像、所述至少一个验证问题和所述各验证问题所对应的验证结果进行存储处理。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述验证准备单元，具体用于

从图像库中，随机选择所述至少一个预设图像；以及

对所述至少一个预设图像进行图像变换处理，以生成所述验证图像。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述验证准备单元，具体用于执行下述图像变换处理中的至少一项：

图像合并处理；

图像变形处理；

图像扭曲处理；

增加背景处理；

增加前景处理；以及

增加噪声处理。

10.根据权利要求7-9中任一项所述的装置，其特征在于，所述验证准备单元，具体用于

对所述至少一个预设图像中各预设图像的标签信息进行统计处理，以获得至少一个统计内容；以及

根据所述至少一个统计内容中各统计内容下的标签信息，生成基于语义理解的至少一个验证问题和所述至少一个验证问题中各验证问题所对应的验证结果。

11.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。

12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-5中任一项所述的方法。

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