CN116186674A - 一种高对抗性人机交互验证方法 - Google Patents

一种高对抗性人机交互验证方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种高对抗性人机交互验证方法，验证器采用不可逆加密算法向服务端提供算式图片，客户端在人机交互界面上显示算式图片及文本输入框，用户输入算式图片对应的答案，验证器对答案进行验证；所述验证器包括元素库、算式模块、字体模块、图片干扰模块和图片拼接模块；本案先将算式中的各个数字和运算符进行分别处理，将等号一并纳入处理，再对处理后的各个数字和运算符进行拼接形成一张算式图片，增加了机器识别算式图片的难度；可以通过设计新的元素图片更新元素库，提高算式图片的识别难度，更新方法简单、高效；通过多种干扰算法的综合使用，可以大大增强图像被机器识别的能力，进一步阻挡机器识别，增加人类行为的验证能力。

Description

一种高对抗性人机交互验证方法
技术领域
本发明涉及一种高对抗性人机交互验证方法，属于网络安全技术。
背景技术
为了区分人机行为，有效防御机器批量自动化请求，识别恶意流量，恶意利用人机行为特征识别行为，防止业务被网络攻击，保障自身业务安全，很多网站/应用引入了行为验证机制。市场上出现一批专门提供行为验证的服务商，如极验、易盾、旋转式验证码、滑动验证码、12306的识物验证等等。市面上常见的行为验证通常存在如下问题，
(1)对验证图片采用统一的干扰算法，验证图片很容易破解；
(2)随着AI技术的发展，机器也能代替人识物，造成人机行为识别不准；
(3)交互方式多以鼠标互动为主，而鼠标点击相对易于通过软件模拟。
行为验证的诞生，给互联网提供了新的验证安全解决方案；然而，在巨大利益诱惑面前，黑产也不会轻易放弃，上述缺陷也成为黑产攻克行为验证的入口。
发明内容
发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种高对抗性人机交互验证方法，能够提高AI识别的难度，使人机验证更为准确。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种高对抗性人机交互验证方法，验证器采用不可逆加密算法向服务端提供算式图片，服务端将算式图片提供给客户端，客户端在人机交互界面上显示算式图片及文本输入框，用户在文本输入框内输入算式图片对应的答案，客户端将答案反馈给服务端，服务端采用不可逆加密算法向验证器提供答案，验证器对答案进行验证，给出验证是否通过的判断；所述验证器包括元素库、算式模块、字体模块、图片干扰模块和图片拼接模块；
所述元素库用于存储元素图片，表示为Store＝{Eij}，Eij表示第i个元素的第j种图片，元素为数字或运算符；
所述算式模块用于生成验证算式，验证算式包括运算参数、运算符和运算结果，将运算参数拆分为各个数位上的数字，对拆分后得到数字和运算符进行标记，第m个元素标记为Am，运算结果表示为Key，则有{Am}＝Key，m＝1,2,3,…,M，M为拆分后得到的数字和运算符的总个数；将等号标记为A0；
所述字体模块从元素库中对应元素Am的图片中随机选择一张图片标记为Bm，字体模块从元素库中对应元素A0的图片中随机选择一张图片标记为B0；
所述图片干扰模块对B0和Bm进行干扰处理，干扰处理后的图片标记为C0和Cm；
所述图片拼接模块将C0和Cm按验证算式的顺序拼接在一条随机曲线上形成算式图片，一般设定随机曲线在一条直线轴上的长度距离固定，以适应环境。
本案中，需要使用人机行为的验证的需求方，比如网站、APP、TV等终端设备，通过验证器发布算式图片，服务端将算式图片发布给用户，用户在文本输入框内输入算式图片的答案反馈给服务端，服务端再发送给验证器，若用户反馈的答案与Key一致，则通过验证，否则验证失败。与现有技术相比，首先，我们先将算式中的各个数字和运算符进行分别处理，再对处理后的各个数字和运算符进行拼接形成一张算式图片，增加了机器识别算式图片的难度；其次，我们将等号一并纳入到算式图片中，增加了算式图片的内容，增加了机器识别算式图片的难度；另外，我们对运算参数进行拆分，在确定元素库的基础上，能够提高验证算式的可选数量；同时，在信息的传输过程中，进行了加密处理，Key作为结果评价基础，始终保留在验证器中，能够降低被机器拦截的风险。
本案中，验证器在提供验证算式时，可以根据使用需求设定所形成的验证算式的难易程度、所形成算式图片的样式风格等。同时，采用元素库存储数字和运算符，由于数字和运算符都是有限的，因此元素库中存储的元素就限定在有限范围内，但是对每个元素，可以根据需求设计大量的不同图片，可以通过设计新的元素图片更新元素库，提高算式图片的识别难度。
优选的，所述图片拼接模块在进行图片拼接时，将C0和Cm的重心放置在随机曲线上，相邻图片重心的直线距离为初始设定值；图片拼接位置确定后，对相邻图片的重叠率进行计算：若重叠率低于设定值，则缩小该相邻图片重心的直线距离，重新确定拼接位置，或者扩大相邻图片的大小，或者旋转相邻图片；若重叠率高于设定值，则扩大该相邻图片重心的直线距离，重新确定拼接位置，或者缩小相邻图片的大小，或者旋转相邻图片；若重叠率在设定范围内，则按照拼接位置拼接图片。
优选的，所述图片拼接模块在完成C0和Cm的拼接后，对形成的图片进行背景增加，形成算式图片。
优选的，所述图片拼接模块在对C0和Cm进行拼接前，先选择出高度最大的图片Cmax和高度最小的图片Cmin：若Hmax≥αHmin，则拼接C0和Cm；否则，拉伸高度最大的图片Cmax，或者缩小高度最小的图片Cmin，或者拉伸高度最大的图片Cmax并缩小高度最小的图片Cmin，直至Hmax≥αHmin，拼接拉伸或缩小后的图片及其余图片；其中：Hmax为Cmax的高度，Hmin为Cmin的高度，α为大于1的设定参数，一般选择大于1.5的数；若高度最大的图片有两个以上，则随机选择一个进行拉伸；若高度最小的图片有两个以上，则随机选择一个进行缩小。
优选的，所述图片干扰模块内置N个单一的图片处理方法，在对输入图片进行干扰处理时，随机从N个图片处理方法中选择L个对输入图片进行处理，N＞＞L；针对同一个验证算式，相同图片处理方法最多使用两次，且使用一次的图片处理方法多于使用两次的图片处理方法；通过多种干扰算法的综合使用，可以大大增强图像被机器识别的能力，进一步阻挡机器识别，增加人类行为的验证能力。
优选的，所述图片干扰模块内置的单一的图片处理方法包括随机背景色、随机背景图、干扰线、噪声波点、角度旋转、矢量形变、缩放、反色。
优选的，所述验证算式的运算结果为正整数。
优选的，所述文本输入框的输入方式限定为键盘输入。鼠标点击可以很轻易的被机器模拟，同时点击选中的方式答对的概率高，为1/Q(Q为备选图像数量)；由于人机交互界面的有限性，该备选图像数量一般不大，机器蒙对的概率为1/4～1/10左右。采用键盘输入答案的方式则极大的降低了机器蒙对的概率，该概率接近于0。
优选的，所述不可逆加密算法为非对称加密算法，对URL参数进行数字签名，对POST数据进行加密，使得机器的模拟和伪造请求几乎不可能。
有益效果：本发明提供的高对抗性人机交互验证方法，先将算式中的各个数字和运算符进行分别处理，将等号一并纳入处理，再对处理后的各个数字和运算符进行拼接形成一张算式图片，增加了机器识别算式图片的难度；可以通过设计新的元素图片更新元素库，提高算式图片的识别难度，更新方法简单、高效；通过多种干扰算法的综合使用提供对抗性，可以大大增强图像被机器识别的能力，进一步阻挡机器识别，增加人类行为的验证能力。
附图说明
图1为本发明的系统框图；
图2为验证器产生算式图片的流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。
如图1所示为一种高对抗性人机交互验证方法，验证器采用不可逆加密算法向服务端提供算式图片，服务端将算式图片提供给客户端，客户端在人机交互界面上显示算式图片及文本输入框，用户通过键盘在文本输入框内输入算式图片对应的答案，客户端将答案反馈给服务端，服务端采用不可逆加密算法向验证器提供答案，验证器对答案进行验证，给出验证是否通过的判断。
如图2所示，所述验证器包括元素库、算式模块、字体模块、图片干扰模块和图片拼接模块。
所述元素库用于存储元素图片，表示为Store＝{Eij}，Eij表示第i个元素的第j种图片，元素为一位数数字或运算符。由于一位数数字和运算符都是有限的，因此元素库中存储的元素就限定在有限范围内；但是对每个元素，可以根据需求设计大量的不同图片，可以通过设计新的元素图片更新元素库，提高算式图片的识别难度。
所述算式模块用于生成验证算式，验证算式包括运算参数、运算符和运算结果，为了降低运算难度和便于用户输入，设计运算结果为正整数，若验证算式的运算结果非正整数则重新生成验证算式；若验证算式仅为简单的加减乘除算式，可以在设计验证算式时先设计为正整数的加法算式或乘法算式，然后根据逆运算将算式扩充为四个算式，随机选择一个算式为验证算式；将运算参数拆分为各个数位上的数字，对拆分后得到数字和运算符进行标记，第m个元素标记为Am，运算结果表示为Key，则有{Am}＝Key，m＝1,2,3,…,M，M为拆分后得到的数字和运算符的总个数；将等号标记为A0。
所述字体模块从元素库中对应元素Am的图片中随机选择一张图片标记为Bm，字体模块从元素库中对应元素A0的图片中随机选择一张图片标记为B0。
所述图片干扰模块对B0和Bm进行干扰处理，干扰处理后的图片标记为C0和Cm。图片干扰模块内置N个单一的图片处理方法(比如随机背景色、随机背景图、干扰线、噪声波点、角度旋转、矢量形变、缩放、反色等)，在对输入图片进行干扰处理时，随机从N个图片处理方法中选择L个对输入图片进行处理，N＞＞L；针对同一个验证算式，相同图片处理方法最多使用两次，且使用一次的图片处理方法多于使用两次的图片处理方法；通过多种干扰算法的综合使用，可以大大增强图像被机器识别的能力，进一步阻挡机器识别，增加人类行为的验证能力。
所述图片拼接模块对C0和Cm进行拼接，包括如下步骤：
(1)从C0和Cm中，选择出高度最大的图片Cmax和高度最小的图片Cmin：若Hmax≥αHmin，则进入步骤(2)；否则，拉伸高度最大的图片Cmax，或者缩小高度最小的图片Cmin，或者拉伸高度最大的图片Cmax并缩小高度最小的图片Cmin，重复步骤(1)；
其中：Hmax为Cmax的高度，Hmin为Cmin的高度，α为大于1的设定参数，一般选择大于1.5的数；若高度最大的图片有两个以上，则随机选择一个进行拉伸；若高度最小的图片有两个以上，则随机选择一个进行缩小；
(2)设定相邻图片重心直线距离的初始值，将C0和Cm的重心按照所属图片在验证算式中的顺序放置在一条随机曲线上，相邻图片重心直线距离为初始值；确定图片拼接位置后，对相邻图片的重叠率进行计算：若重叠率低于设定值，则缩小该相邻图片重心的直线距离，重新确定拼接位置；若重叠率高于设定值，则扩大该相邻图片重心的直线距离，重新确定拼接位置；若重叠率在设定范围内，则按照拼接位置拼接图片；
(3)在完成C0和Cm的拼接后，对形成的图片进行背景增加，形成算式图片。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种高对抗性人机交互验证方法，其特征在于：验证器采用不可逆加密算法向服务端提供算式图片，服务端将算式图片提供给客户端，客户端在人机交互界面上显示算式图片及文本输入框，用户在文本输入框内输入算式图片对应的答案，客户端将答案反馈给服务端，服务端采用不可逆加密算法向验证器提供答案，验证器对答案进行验证，给出验证是否通过的判断；所述验证器包括元素库、算式模块、字体模块、图片干扰模块和图片拼接模块；
所述元素库用于存储元素图片，表示为Store＝{Eij}，Eij表示第i个元素的第j种图片，元素为数字或运算符；
所述算式模块用于生成验证算式，验证算式包括运算参数、运算符和运算结果，将运算参数拆分为各个数位上的数字，对拆分后得到数字和运算符进行标记，第m个元素标记为Am，运算结果表示为Key，则有{Am}＝Key，m＝1,2,3,…,M，M为拆分后得到的数字和运算符的总个数；将等号标记为A0；
所述字体模块从元素库中对应元素Am的图片中随机选择一张图片标记为Bm，字体模块从元素库中对应元素A0的图片中随机选择一张图片标记为B0；
所述图片干扰模块对B0和Bm进行干扰处理，干扰处理后的图片标记为C0和Cm；
所述图片拼接模块将C0和Cm按验证算式的顺序拼接在一条随机曲线上形成算式图片；所述图片拼接模块在进行图片拼接时，将C0和Cm的重心放置在随机曲线上，相邻图片重心的直线距离为初始设定值；图片拼接位置确定后，对相邻图片的重叠率进行计算：若重叠率低于设定值，则缩小该相邻图片重心的直线距离，重新确定拼接位置，或者扩大相邻图片的大小，或者旋转相邻图片；若重叠率高于设定值，则扩大该相邻图片重心的直线距离，重新确定拼接位置，或者缩小相邻图片的大小，或者旋转相邻图片；若重叠率在设定范围内，则按照拼接位置拼接图片。
2.根据权利要求1所说的高对抗性人机交互验证方法，其特征在于：所述图片拼接模块在完成C0和Cm的拼接后，对形成的图片进行背景增加，形成算式图片。
3.根据权利要求1所说的高对抗性人机交互验证方法，其特征在于：所述图片拼接模块在对C0和Cm进行拼接前，先选择出高度最大的图片Cmax和高度最小的图片Cmin：若Hmax≥αHmin，则拼接C0和Cm；否则，拉伸高度最大的图片Cmax，或者缩小高度最小的图片Cmin，或者拉伸高度最大的图片Cmax并缩小高度最小的图片Cmin，直至Hmax≥αHmin，拼接拉伸或缩小后的图片及其余图片；其中：Hmax为Cmax的高度，Hmin为Cmin的高度，α为大于1的设定参数。
4.根据权利要求1所说的高对抗性人机交互验证方法，其特征在于：所述图片干扰模块内置N个单一的图片处理方法，在对输入图片进行干扰处理时，随机从N个图片处理方法中选择L个对输入图片进行处理，NL；针对同一个验证算式，相同图片处理方法最多使用两次，且使用一次的图片处理方法多于使用两次的图片处理方法。
5.根据权利要求4所说的高对抗性人机交互验证方法，其特征在于：所述图片干扰模块内置的单一的图片处理方法包括随机背景色、随机背景图、干扰线、噪声波点、角度旋转、矢量形变、缩放、反色。
6.根据权利要求1所说的高对抗性人机交互验证方法，其特征在于：所述验证算式的运算结果为正整数。
7.根据权利要求1所说的高对抗性人机交互验证方法，其特征在于：所述文本输入框的输入方式限定为键盘输入。
8.根据权利要求1所说的高对抗性人机交互验证方法，其特征在于：所述不可逆加密算法为非对称加密算法。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104700441A (zh) * 2015-02-05 2015-06-10 北京京东尚科信息技术有限公司 一种图片验证码生成方法及系统
CN107622194A (zh) * 2016-12-11 2018-01-23 卢安迪 一种动态遮挡型字符串图形验证码验证方法
CN107679391A (zh) * 2017-10-11 2018-02-09 世纪龙信息网络有限责任公司 用于验证码的数据处理方法和系统
CN108229130A (zh) * 2018-01-30 2018-06-29 中国银联股份有限公司 一种验证方法及装置
CN109086591A (zh) * 2018-06-11 2018-12-25 平安科技（深圳）有限公司 验证码识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112231676A (zh) * 2020-10-09 2021-01-15 中国银联股份有限公司 图形验证码生成、显示、验证方法、装置、设备及存储介质
CN112836185A (zh) * 2019-11-22 2021-05-25 上海哔哩哔哩科技有限公司 用户验证方法及系统
CN115225362A (zh) * 2022-07-13 2022-10-21 南京元贝信息技术有限公司 人机行为的验证方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104700441A (zh) * 2015-02-05 2015-06-10 北京京东尚科信息技术有限公司 一种图片验证码生成方法及系统
CN107622194A (zh) * 2016-12-11 2018-01-23 卢安迪 一种动态遮挡型字符串图形验证码验证方法
CN107679391A (zh) * 2017-10-11 2018-02-09 世纪龙信息网络有限责任公司 用于验证码的数据处理方法和系统
CN108229130A (zh) * 2018-01-30 2018-06-29 中国银联股份有限公司 一种验证方法及装置
CN109086591A (zh) * 2018-06-11 2018-12-25 平安科技（深圳）有限公司 验证码识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112836185A (zh) * 2019-11-22 2021-05-25 上海哔哩哔哩科技有限公司 用户验证方法及系统
CN112231676A (zh) * 2020-10-09 2021-01-15 中国银联股份有限公司 图形验证码生成、显示、验证方法、装置、设备及存储介质
CN115225362A (zh) * 2022-07-13 2022-10-21 南京元贝信息技术有限公司 人机行为的验证方法、装置、设备及存储介质

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