验证码技术提供了一种自动区分人类和机器的手段,在网络防护和信息安全方面有着广泛的应用,例如身份鉴定以及抵御计算机自动攻击和资源滥用等。验证码的设计是基于人工智能领域的开放性问题,有效利用人和机器在解决此类问题上的鸿沟,避免恶意机器程序滥用网络服务。因此,验证码的识别与反识别究其根本是验证码生成技术与人工智能技术的对抗。近年来,由于人工智能技术的发展和网络攻击手段的提升,验证码面临越来越严峻的挑战。针对上述验证码的特点和存在的问题,本文研究了基于内容相关性的人机区分方法及其实现,主要工作内容和研究成果如下:（1）基于内容相关性的图像验证码构造方法。由于推断图像内容之间的相关性是一个人工智能难题（AI-hard problem）,本文设计了一种基于内容相关性的图像验证码方法,模仿人类的发散式思维,利用内容的潜在联想意义来设计图像验证码。使用常见词和网络热搜词生成动态标签词库,计算标签之间的语义相关度并构建语义关系图,基于图上的随机游走模型设计验证码生成算法,并通过在互联网上实时检索标签生成动态图像资源库,从而避免产生规律的验证码生成模式,构造高随机性的验证码。（2）基于用户行为过程的交互度量方法。用户在使用验证码的过程中会产生许多行为特征数据,包括点击答案的顺序、鼠标移动速度、鼠标移动轨迹、点击时间间隔等。本文采集这些数据并进行聚类分析,建立基于用户行为特征的身份认证模块,对用户的行为特征进行评分,将其作为验证码人机区分的一个环节。（3）基于诱饵效应的图像验证码构造方法。基于“诱饵效应”的概念,本文提出一种图像验证码,要求用户中选出与题目相关的选项。题目包含目标选项和竞争选项,在此基础上加入“诱饵”使得用户倾向于选择目标选项,达到人机区分的目的。本文对以上方法分别进行了实验分析,验证了方案的可用性和鲁棒性。实验表明,人类用户可以又快又好地完成验证码测试,而机器程序的验证码通过率非常低。基于内容相关性的交互验证码方法具有可用性好、安全强度高等优点,并且提出了新的人工智能难题,对于人工智能的发展具有促进作用,因此本文的研究具有重要意义和广泛的应用前景。