一种基于条件生成式对抗网络的文本类验证码识别方法

验证码被广泛应用于网站登录、注册等环节,用来增强身份验证和防止来自计算机程序的自动攻击.其中文本类验证码由于密码空间大、交互方式简单等特点被大多数主流网站使用.目前,为了增加计算机程序对文本类验证码自动识别的难度,设计时普遍将复杂干扰信息、字符扭曲、旋转和粘连、不同类型字体等安全性特征随机组合使用.由于组合了多种安全特征,传统的验证码识别方法对该种验证码的识别率非常低甚至失效.针对此类文本类验证码,本文提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)的通用识别方法.该方法利用CGAN去除验证码中的背景干扰信息并拉伸验证码中的字符间距,以生成无干扰且无字符粘连的验证码.然后使用本文优化组合的分割算法对验证码进行有效分割,再通过GoogleNet对分割后的单个字符进行识别.并且在难以以低成本大量获取真实验证码的情况下,本文设计了程序模拟验证码对网络进行训练,训练成本远低于现有其他方法且训练效果良好.最终的实验结果表明,本文提出的方法能够成功的识别Microsoft、Wikipedia、百度、支付宝、新浪等国际主流网站的验证码,识别率相较于传统方法最大提升度可达到70.2%.

基于可信虚拟机的网络攻防学习平台

基于可信虚拟机的网络攻防学习平台是一个集网络安全知识学习、实践于一体的学习软件。从网络安全基础知识出发,到网络攻防模拟现实,最后在可信虚拟机实验平台上进行实践,从而总体的把握网络安全知识。