CAPTCHA：辨别真假人类的艰难
CAPTCHA 是现在无处不在的挑战，当您登录许多网站时，您会遇到它来证明您是人类而不是机器人。网站和移动应用程序长期以来一直受到大规模机器人攻击。这些恶意机器人被编程为自动消耗大量计算资源、发布垃圾邮件、从网站收集数据，甚至注册和执行用户身份验证。这种状况导致了CAPTCHA的引入，CAPTCHA 代表完全自动化的公共图灵测试，用于区分计算机和人类。
作为一名计算机科学家，我认为CAPTCHA 是网站防止自动攻击、增强网络安全和改善用户体验的有效盾牌——至少在短期内如此。例如，拒绝服务攻击会造成瓶颈，导致 Web 服务器过载和无响应。CAPTCHA 有助于阻止自动机器人执行此类拒绝服务攻击，甚至阻止发送垃圾邮件和创建虚假账户等欺诈活动。
与此同时，金融机构依靠 CAPTCHA 来防止机器人试图窃取客户数据。此外，CAPTCHA 还可以防止自动机器人操纵结果，从而提高在线投票和民意调查的完整性。
CAPTCHA 的工作原理
CAPTCHA 旨在显示对人类来说容易但对计算机机器人来说难以回答的问题或挑战。实际上，CAPTCHA 有几种类型：基于文本的、基于图像的、基于音频的和基于行为的。
自互联网诞生之初，基于文本的 CAPTCHA就非常流行。这种 CAPTCHA 要求用户阅读扭曲且复杂的文本图像，然后将答案输入文本字段。基于文本的 CAPTCHA 的一种变体要求用户解决简单的数学问题，例如“18+5”或“23-7”。然而，由于深度学习 AI 的普及，它最近已被先进的光学字符识别算法解决。
当文本变得更加扭曲和复杂时，讽刺的是，真正的人类却无法提供正确的答案。
音频 CAPTCHA播放一段简短的音频，其中包含由人或合成声音说出的一系列数字或字母，用户收听后将其输入到提供的文本字段中。根据正确答案验证输入，以确定用户是否为人类。与基于文本的 CAPTCHA 一样，由于背景噪音、音频质量差、严重失真和不熟悉的口音等因素，音频 CAPTCHA 可能难以被人类解读。
基于图像的 CAPTCHA 的引入增加了机器人的挑战性。用户必须从图像中识别特定对象 — 例如，选择所有包含交通信号灯的图像块。这项任务利用了人类的视觉感知，这仍然优于大多数基于计算机视觉的机器人。然而，这种类型的 CAPTCHA在许多情况下也会使人感到困惑。
基于行为的 CAPTCHA分析用户行为，例如鼠标移动和打字模式。reCAPTCHA是一种流行的基于行为的 CAPTCHA，要求用户勾选“我不是机器人”复选框。在此过程中， reCAPTCHA分析鼠标移动和鼠标点击以区分人类和机器人。人类通常具有更多样且更难以预测的行为，而机器人通常表现出精确且一致的动作。
人工智能与人类
CAPTCHA 是人工智能与人类之间看似永无止境的战斗中的又一个战场。如今，人工智能变得更加先进，使用深度学习和计算机视觉等现代技术来解决 CAPTCHA 挑战。
例如，光学字符识别算法已经得到改进，使得基于文本的 CAPTCHA 效率降低。音频 CAPTCHA 可以通过先进的语音转文本技术绕过。同样，在大量图像数据集上训练的 AI 模型可以以高准确率解决许多基于图像的 CAPTCHA 。
在战场的另一边，CAPTCHA 研究人员已经创建了更复杂的 CAPTCHA 技术。例如，reCAPTCHA 可以评估用户交互并计算其为人类的可能性。
讽刺的是，人类正在帮助人工智能解决复杂的验证码问题。例如，点击农场雇佣大量低薪工人来点击广告（例如社交媒体帖子）、关注账户、撰写虚假评论，甚至解答验证码问题。他们的工作是帮助人工智能系统像人类一样行事，以击败验证码和其他防欺诈技术。
CAPTCHA 的历史。
CAPTCHA 的未来
CAPTCHA 的未来将受到人工智能持续进步的影响。传统的 CAPTCHA 方法效率越来越低，因此未来的 CAPTCHA 系统可能会更加注重分析用户行为，例如人们如何与网站互动，从而使机器人更难模仿这种行为。
网站可能会使用生物识别 CAPTCHA，例如面部识别或指纹扫描，尽管这些技术会引发隐私问题。区块链可以使用可验证凭证来验证用户身份，从而取代 CAPTCHA。这些凭证由受信任的实体颁发并存储在数字钱包中，可确保交互由经过验证的人类而非机器人执行。
未来的 CAPTCHA 可能会与 AI 系统实时协同工作，不断适应和发展以领先于自动攻击。
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