【摘 要】
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验证码作为网络资源保护的第一道防线,用于区分用户是计算机还是人类,它在网络安全中扮演着重要的角色。但是随着各种破解工具的不断发展,当前的验证码系统已难以保证其有效性。尤其是文本验证码和图像验证码这两种应用最为广泛的验证码,在面对深度神经网络模型的识别时,安全性严重降低。对抗样本是指在原始样本上添加人类不易察觉的噪音而构造的样本,它可以欺骗深层神经网络模型,使其产生错误的识别结果。本文研究基于对抗样
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验证码作为网络资源保护的第一道防线,用于区分用户是计算机还是人类,它在网络安全中扮演着重要的角色。但是随着各种破解工具的不断发展,当前的验证码系统已难以保证其有效性。尤其是文本验证码和图像验证码这两种应用最为广泛的验证码,在面对深度神经网络模型的识别时,安全性严重降低。对抗样本是指在原始样本上添加人类不易察觉的噪音而构造的样本,它可以欺骗深层神经网络模型,使其产生错误的识别结果。本文研究基于对抗样本的验证码生成技术,以提高验证码在新网络环境下的有效性。现有的对抗验证码生成方法主要有以下问题:1)多基于某一个特定模型生成对抗样本,导致其生成的对抗样本不一定可以欺骗其他未知模型。2)目前方法很少针对文本和图像验证码各自的特点设计对应的生成方法。因此,本文重点研究通过集成多个模型提高对抗验证码安全性的方法,主要工作包括以下三个方面工作:(1)对抗验证码生成方法分析。对于文本验证码和图像验证码,从验证码图片形式、识别模型训练、对抗样本的转移性、多模型集成对识别率影响等多个方面分析对抗验证码生成的技术需求,确定对抗文本验证码使用白盒生成方法,图像选择验证码中的对抗样本使用黑盒生成方法。(2)对抗文本验证码生成方法研究。针对文本验证码安全性与可用性不足的问题,提出了基于区域更新的模型集成白盒生成方法(MEWG-RU)生成对抗文本验证码。MEWG-RU通过集成多个生成模型并构建新的目标函数,在生成过程中更新文本区域像素值,提升对抗文本验证码的安全性。此外,在目标函数中加入扰动项,提升对抗文本验证码的可用性。实验结果表明,MEWG-RU方法可以有效提高文本验证码的安全性,同时不影响肉眼识别结果。(3)对抗图像选择验证码生成方法研究。针对白盒模式下生成的对抗图像验证码在个别识别模型下识别率仍然较高的问题,提出基于遗传算法的模型集成黑盒生成方法(MEBG-GA)。MEBG-GA可以在添加较多扰动的情况下有效降低不同破解模型的识别率。MEBG-GA方法在遗传算法中集成多个不同的模型,根据模型对样本的概率输出结果计算个体适应度函数,引入系数控制输出条件中模型对样本的预测结果。实验结果表明,MEBG-GA生成的对抗样本组合而成的对抗图像选择验证码具有良好的安全性。综上,本论文将对抗样本与验证码结合生成对抗验证码,实验结果表明,对抗验证码可以有效提高验证码面对基于卷积神经网络破解时的安全性,同时不降低现有验证码机制的可用性,具有较好的实用价值。
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