病毒|iOS 16的这项新功能，让你不用再与验证码斗智斗勇( 二 )

无论字符的变形程度再高、再厉害，只需用图像分割技术切到一定的颗粒度，再用卷积神经网络算法就能准确地识别出来。甚至根据一项腾讯安全在多年前的爆料信息表明，国内当时就已有黑产团队实现了对字符验证码98%的“爆破”几率。
为此，互联网厂商也纷纷升级了验证码相关技术。既然纯粹的字符、图片已被攻克，而其核心又是区分人类与机器，那么验证码与相关知识的结合，也使得“做题家”模式开始出现，让用户需要根据问题去寻找验证码的正确答案。

这一时期，想必有些玩家可能听过EA旗下Origin平台骰子验证码的大名。这个验证码要求用户从六张骰子图中，找到一张结果相加等于特定数字的图片，而且要求在限定时间里连续答对15次。此外，最“经典”的则莫过于12306的验证码识图了，其不仅让机器束手无策、更是难倒了许多用户。而这些，也使得好好的验证码变成了考验用户知识积累、观察能力，以及手速的玩意。

显然，验证码技术的问题就出现在了这里，随着攻防双方不断在技术端的升级，使得其对用户的友好性已经逐渐消失，并变得极为“反人类” 。同时，也有部分厂商借助验证码技术来实现商业目的，许多朋友可能遇到过谷歌、Meta、Twitter的九宫格图片验证方式，即“选出下图中的xxx”类型的的验证码，虽然表面上是让用户标识出特定物品，但背地里是却借助用户积累数据来训练自己的AI模型。

因此在相当长的一段时间里，许多用户对于验证码可谓是厌烦透顶。为此，验证码技术再次升级为行为验证模式或者说无知识型验证，如今各平台常用的滑块验证就是其中的典型，其特色就是采集用户数据，并借助基于人类固有的生物特征以及操作环境信息，来综合决策判断屏幕前到底是人还是机器。
比如说看起来简单的滑块验证，尽管看似就是将拼图拼完整，但是这其中的原理是人类拖动滑块通常是先快后慢，需要先快速拖到缺口附近、再在缺口附近进行精准校验，而机器则往往是匀速拖动这一滑块。
那么问题来了，既然行为验证更为先进，为什么目前还有许多APP和网站依然在使用传统的图文验证码呢？原因其实很简单， Web前端因为代码都是明文形式的脚本语言，行为验证模式的核心就是将不可信的Web前端打造成可信的客户端，这就需要代码混淆与行为数据加密的支持。然而遗憾的是，很多基于Web的APP或网站并没有这样的技术能力。

无论如何，过去的二十年间互联网行业关于验证码的攻防，就一直都带有非常明显的身份特征，黑产方面希望攻破验证码系统来实现批量化的推送垃圾广告、机器人等等行为，而互联网厂商则希望用验证码技术来保护账号体系的安全和稳定。尽管苹果方面目前并未公开Automatic Verification这一功能的原理，但其无外乎还是生成对抗网络、卷积神经网络等人工智能技术的应用。

【病毒|iOS 16的这项新功能，让你不用再与验证码斗智斗勇】诚然，这一自动验证功能确实能够在一定程度上，帮助用户从绞尽脑汁填写验证码的苦海中脱离，但从技术伦理的角度出发，这可能是一个非常危险的举措。毕竟在第三方开发者的视角，自动验证功能与黑产的自动化脚本其实并没有本质的区别，同样违反了验证码技术是用于区分人和机器行为的宗旨。