[发明专利]一种实现滑动型验证码验证的方法、装置及系统在审
申请号: | 201811108185.2 | 申请日: | 2018-09-21 |
公开(公告)号: | CN109086594A | 公开(公告)日: | 2018-12-25 |
发明(设计)人: | 陈煜文 | 申请(专利权)人: | 郑州云海信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F21/36 | 分类号: | G06F21/36 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 王宝筠 |
地址: | 450018 河南省郑州市*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 验证码 操作类型 验证信息 分类结果 滑动型 装置及系统 服务请求 客户端 滑动 验证 响应服务请求 接收客户端 发送 分类模型 提示信息 响应结果 验证过程 验证失败 有效识别 预先建立 中止服务 反馈 携带 申请 | ||
本申请实施例公开了一种实现滑动型验证码验证的方法、装置及系统,该方法包括:接收客户端发送的携带有验证码验证信息的服务请求,验证码验证信息包括在验证码滑动验证过程中各个单位时间的移动距离;将验证码验证信息输入预先建立的操作类型分类模型,获得验证码验证信息对应的操作类型分类结果;当操作类型分类结果为人为操作,响应服务请求,并向客户端反馈所述服务请求的响应结果;当操作类型分类结果为非人为操作,中止服务请求,并向客户端发送验证失败的提示信息。该种方法可以有效识别非人为滑动验证码的操作,提高滑动型验证码的安全性。
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,具体涉及一种实现滑动型验证码验证的方法、装置及系统。
背景技术
近些年来,针对互联网应用系统的自动化注册僵尸账户、刷票、论坛灌水、暴力破解等恶意攻击行为日益频繁,互联网应用系统服务器的安全性受到严重挑战。验证码CAPTCHA(Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and HumansApart,全自动区分计算机和人类的图灵测试)技术,用于区分进行操作的用户是人类还是计算机,是防止对服务器进行自动化恶意攻击的有效方法。其中,滑动型验证码,以其操作简单、用户体验好、安全性较强等特点,得到广泛采用。但同时,针对滑动型验证码的自动化破解方法也已出现,目前,攻击者采用各种数据分析方法,对人为操作习惯和拖动轨迹进行数据分析与建模,近似地模拟人手拖动轨迹,对滑动验证码进行破解,具有较大的成功率。因此,在现有技术中滑动型验证码的安全性、有效性受到严峻挑战。
发明内容
有鉴于此,本申请实施例提供一种实现滑动验证码验证的方法、装置及系统,以解决现有技术中滑动型验证码存在安全隐患的技术问题。
为解决上述问题,本申请实施例提供的技术方案如下:
一种实现滑动型验证码验证的方法,所述方法包括:
接收客户端发送的携带有验证码验证信息的服务请求,所述验证码验证信息包括在验证码滑动验证过程中各个单位时间的移动距离;
将所述验证码验证信息输入预先建立的操作类型分类模型,获得所述验证码验证信息对应的操作类型分类结果;
当所述操作类型分类结果为人为操作,响应所述服务请求,并向所述客户端反馈所述服务请求的响应结果;
当所述操作类型分类结果为非人为操作,中止所述服务请求,并向所述客户端发送验证失败的提示信息。
在一种可能的实现方式中,在将所述验证码验证信息输入预先建立的操作类型分类模型之前,所述方法还包括:
对所述验证码验证信息进行预处理;
所述对所述验证码验证信息进行预处理,包括:
获取在验证码滑动验证过程中预设数量个单位时间的移动距离作为所述验证码验证信息。
在一种可能的实现方式中,建立所述操作类型分类模型的过程包括:
获取训练数据,每条所述训练数据包括预设数量个单位时间的移动距离以及对应的分类标签,所述分类标签包括人为操作或者非人为操作;
根据所述训练数据对初始神经网络模型进行训练,建立操作类型分类模型。
一种实现滑动型验证码验证的方法,所述方法包括:
监听在验证码滑动验证过程中各个单位时间的移动距离;
向服务器发送携带有验证码验证信息的服务请求,所述验证码验证信息包括所述在验证码滑动验证过程中各个单位时间的移动距离,以使所述服务器将所述验证码验证信息输入预先建立的操作类型分类模型,获得所述验证码验证信息对应的操作类型分类结果;
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