更多好玩美拍一问易答：手机短信验证码真的安全吗？
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日 网易 作者韩一冰北风吹！夜凄凉！问题不解心慌慌，一问易答来帮忙，不用谢我我姓王。的蓬勃发展，衍生出来众多行业，也让原本功能单一的手机号做出极大的改变。如今似乎每个人的手机号都绑定了或多或少的各种账号，手机绑定的东西越来越多，涉及到的重要的东西也越来越多，例如像银行卡绑定手机号，支付宝等等能与资金挂上钩的。如今手机绑定最主要的表现方式就是通过短信验证码来证明自己的身份，验证的方式极其简单便捷，当人们在享受这份简单便捷的验证方式时，不由也为短信验证码来验证身份信息的方式产生了不信任感。那么手机短信验证码真的安全吗？如果说安全的话，没有什么是真正的安全的，短信验证码也不是最安全的验证身份的方法。通过短信验证身份之所以能够在几年内疯长，无外乎是通过短信进行二次验证时，是成本最低，最简单便捷的验证方式，另一点是因为手机普及的原因也是最容易被广大用户广泛接受，而短信验证的安全程度也比较高。相对而言，短信验证二次身份的方式安全程度是比较高的，不同的是，由于智能机普及，手机系统的漏洞也在增长，各类木马的存在，才导致短信验证身份的安全性出现问题。但是目前来说还是一个比较安全的验证方式。手机短信验证在遭遇什么样的威胁呢？做出什么样的应对呢？由于目前是智能手机的时代，而手机短信验证方式受到最大的威胁就是来自于智能平台上的短信木马。这类短信木马通过发送短连接短信，让用户在不知情的情况下下载安装木马，当木马安装在手机之内就会将用户的涉及财产的应用账号密码重置，并拦截短信验证码，实现重置用户的账号。这是用户方面在短信验证安全受到的威胁，只而像这类的木马由于编写简单，也早已形成一个非常完整的产业链，制作木马 → 出售木马 → 租用木马 → 进行钓鱼诈骗 → 成功后进行洗号 → 转移财产。这是一个位于地下的庞大产业链，又因其又衍生一系列的行业在这里就先不多说了。当然智能平台也都出了相应的政策来降低这种盗窃案的案发率，例如像Android系统4.4版本之后已经收紧了短信的权限，但是大部分还是依靠用用户来提升警戒心来进行防范其二则是通过补卡，克隆卡，得到一个与用户相同的手机号，如同真假孙悟空一般，接收用户的验证码，重置用户的各种账号然后盗窃财产。通过这样方式进行盗窃的案例各大媒体报道的数不胜数，小编就不一一详说了。这是在短信验证安全受到的威胁，由于二三线城市的对于补卡人员的身份验证不严产生的不良后果。前由于三大运营商都收到了公安部的通知，营业厅对于用户补卡时，盘查的已经非常严格了。想要浑水摸鱼进行补卡盗窃的几率也已经得到有效的减少，但还没有灭绝。其三则是通过无线电监听，简单来说就是通过伪基站对用户手机进行监听，但是受范围的限制。这样的方式通过监听空中短信，也包括GSM监听，获得短信内容然后进行盗窃活动，虽然有一定的距离限制，但是可以与短信木马相辅相成，又能单独作案，不过这种方式的成本略高。其实这也是因为运营商而导致短信验证的安全受到威胁，不过由于目前大部分用户使用的是3G、4G等安全级别更高的信号通道，所以不法分子会通过伪基站对手机信号进行降维攻击，就是把手机信号将至2G然后进行攻击，这样的方法没有太好的解决方案，只能等GSM推出历史舞台。不过还有一种方式就是手机丢失后，这样也会对短信验证的安全造成极大的威胁，不过好在手机丢掉后用户是知情的，能够及时沟通运营商进行补卡挂失，所以在这方面造成用户被盗窃的比例太低。由于短信的验证方式方便快捷，不需要像网银盾类似的东西就可以进行认证，所以才会导致通过手机绑定业务的爆发式增长，而目前由于短信验证码的安全性还是比较高，并且也没有找到可以比短信验证方式更加安全，更加便捷的方式，只好先这样用着。鉴于大家已经对《一问易答》下方的漫画深恶痛绝了（其实小编也是），所以小编决定暂时取消漫画展示。另外，很多小伙伴在询问如何查看往期的《一问易答》，小编会在下方放出网易手机公众平台的二维码，关注后，大家在公众平台下方的选项卡中选择一问易答即可查看。好啦，今天的回答就到这里，正所谓回答有长短，问题不要停，每天跟帖问一问，轻松又开心，提问要注意些什么呢？还是老生常谈的话题，亲们要仔细看清楚哦！问题要有意义，内容不限，最好与科技相关，比如：“移动4G通话回落为何不是3G、新视野是如何飞到冥王星的、导弹发射原理神马的”但凡小编了解的，会尽量帮大家解答，而灌水内容如“小编是SB，小编又调皮了”等都是不被推崇的，当然，如果你真的发了，小编我也只能忍下。为了维护栏目优质的交流环境，希望大家能够遵守秩序，少灌水，多提问，让有需要的朋友学到知识的同时，也能够提高自己对手机的理解。一问易答已经开始正式实行上榜红名制度了，凡被采纳上榜的小伙伴都将获得为期7天的【手机学霸】红名称号，本周红名称号已发放，小伙伴们自行查收吧，不要感谢我，请叫我红领巾！ 最后声明：每位上榜的小伙伴都将获得跟帖点亮红名7天的特权，想要拥有炫酷的称号和特权吗？赶快参与到互动中来吧！今天问答不给力，明天榜上就没你！更多有态度内容请下载网易新闻
本文来源：网易手机 作者：韩一冰 责任编辑：韩一冰_NT3945
大学生分期购物销量榜每天都要输入的「验证码」是在验证什么？
验证码真的能防止盗号吗？
问题补充说明：
最近打错了几次密码，再次登陆除了账号密码就要填写验证码了。但是这种方面的验证码有用吗？
打错密码无非就两种情况：1. 单纯的打错，使用者就会认为，唉，不就打错个密码吗，还要输验证码，验证码又不容易看，真麻烦；2. 是盗号分子输入账号，那盗号的只需要打验证码就行了啊，破解了用户的密码还是能盗啊。
知乎用户，伪善度 ★★★★★
验证码的意义是增加不知道你的密码的人用计算机暴力破解你的密码的难度，它的确防不住你题目说明中提及的第二种情况，也就是盗号者已经知道了你的密码。
所谓暴力破解，就是在只知道你的用户名的前提下，一个一个去试可能的密码。因为这一过程非常机械，所以一般人都会选择写一个程序来做，虽然缓慢的网速或网站会拖慢它的速度，但哪怕它只能每秒试一次，每天也能试上八万多次，那些用生日当密码的人撑不过两个礼拜。如果有选择性地生成这些可能的密码（比如只选择能拼成单词或汉语拼音的字母组合），能攻击的人群就更广了。
而验证码就是针对这一攻击方法里面「写一个程序」这一环节来对抗它的。验证码的学名叫做「全自动区分计算机和人类的公开图灵测试」，Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称 CAPTCHA（原创研究：这个罗嗦的名字大概只是为了凑出 CAPTCHA & capture you 这个谐音而硬凑出来的，因为「图灵测试」的意图本来就是「区分计算机和人类」）。它的作用就是验证输入密码的人其实是个能从那张图里面读出数字的人，而不是一个无法理解图像的脚本程序。验证码通常以扭曲的文字方式出现，是因为让计算机去识别这些文字非常困难。
不过鉴于目前的图像识别技术已经足以匹敌绝大多数扭曲字符的验证码，所以其他形式的 CAPTCHA 也陆续出现，比如问用户一个常识性的问题，要用户把几张颠倒的图片全都调正，或者从一些猫的图片里找出哪一张是狗&&总之是一些计算机很难做到的事情。这样一来暴力破解的方法基本上就废了，除非去找血汗工厂人肉破解 CAPTCHA（Google「captcha job」可以看到这样的网站）。
除了 CAPTCHA 之外，网站还可以利用其他方式来增加暴力破解的难度，比如输入错误的密码需要多等几秒钟，或短时间内连续输入若干次错误的密码就会导致帐号被锁等等。
而如果要防范你题目说明中的第二种情况，普遍的方法是「两步认证」，也就是除了密码之外，你还需要另外别的什么来证明你是输入密码的人。常见的方法包括：给你在网站上注册的手机发一个随机数，让你输入此数字；让你输入某个随身设备按照只有它和你欲登录的网站才知道的特定规则在某个特定时间生成出来的数字（如
authenticator）；或在你使用的电脑上插入一个特定的硬件设备（如 YubiKey）。常见验证码的弱点与验证码识别 | WooYun知识库
常见验证码的弱点与验证码识别
验证码作为一种辅助安全手段在Web安全中有着特殊的地位，验证码安全和web应用中的众多漏洞相比似乎微不足道，但是千里之堤毁于蚁穴，有些时候如果能绕过验证码，则可以把手动变为自动，对于Web安全检测有很大的帮助。
全自动区分计算机和人类的图灵测试（英语：Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中，作为服务器的计算机会自动生成一个问题由用户来解答。这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。(from wikipedia)
大部分验证码的设计者都不知道为什么要用到验证码，或者对于如何检验验证码的强度没有任何概念。大多数验证码在实现的时候只是把文字印到背景稍微复杂点的图片上就完事了，程序员没有从根本上了解验证码的设计理念。
验证码的形式多种多样，先介绍最简单的纯文本验证码。
纯文本验证码
纯文本，输出具有固定格式，数量有限，例如：
o本论坛的域名是?
o今天是星期几?
o复杂点的数学运算
这种验证码并不符合验证码的定义，因为只有自动生成的问题才能用做验证码，这种文字验证码都是从题库里选择出来的，数量有限。破解方式也很简单，多刷新几次，建立题库和对应的答案，用正则从网页里抓取问题，寻找匹配的答案后破解。也有些用随机生成的数学公式，比如 随机数 [+-*/]随机运算符 随机数=?，小学生水平的程序员也可以搞定……
这种验证码也不是一无是处，对于很多见到表单就来一发的spam bot来说，实在没必要单独为了一个网站下那么大功夫。对于铁了心要在你的网站大量灌水的人，这种验证码和没有一样。
下面讲的是验证码中的重点，图形验证码。
图形验证码
先来说一下基础：
识别图形验证码可以说是计算机科学里的一项重要课题，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域……
简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换，图形上色，阴影，色差处理等等。
在破解验证码中需要用到的知识一般是 像素，线，面等基本2维图形元素的处理和色差分析。常见工具为：
o支持向量机(SVM)
o图像处理软件(Photoshop,Gimp…)
oPython Image Library
支持向量机SVM是一个机器学习领域里常用到的分类器，可以对图形进行边界区分，不过需要的背景知识太高深。
OpenCV是一个很常用的计算机图像处理和机器视觉库，一般用于人脸识别，跟踪移动物体等等，对这方面有兴趣的可以研究一下
PS,GIMP就不说了，说多了都是泪啊……
Python Image Library是pyhon里面带的一个图形处理库，功能比较强大，是我们的首选。
SVM图像边界区分
SVM原理，把数据映射到高维空间，然后寻找能够分割的超平面
识别验证码需要充分利用图片中的信息，才能把验证码的文字和背景部分分离，一张典型的jpeg图片，每个像素都可以放在一个5维的空间里，这5个维度分别是，X,Y,R,G,B，也就是像素的坐标和颜色，在计算机图形学中，有很多种色彩空间，最常用的比如RGB，印刷用的CYMK，还有比较少见的HSL或者HSV，每种色彩空间的维度都不一样，但是可以通过公式互相转换。
RGB色彩空间构成的立方体，每个维度代表一种颜色
HSL（色相饱和度）色彩空间构成的锥体，可以参考：
了解到色彩空间的原理，就可以用在该空间适用的公式来进行像素的色差判断，比如RGB空间里判断两个点的色差可以用3维空间中两坐标求距离的公式：
distance=sqrt[(r1-r2)^2+(g1-g2)^2+(b1-b2)^2]
更加直观的图片，大家感受一下：
随便把一张图片的每个像素都映射到RGB色彩空间里就能获得一个这样的立方体。
通过对像素颜色进行统计和区分，可以获得图片的颜色分布，在验证码中，一般来说使用近似颜色最多的像素都是背景，最少的一般为干扰点，干扰线和需要识别文字本身。
对于在RGB空间中不好区分颜色，可以把色彩空间转换为HSV或HSL：
0x01 验证码识别的原理和过程
所谓二值化就是把不需要的信息通通去除，比如背景，干扰线，干扰像素等等，只剩下需要识别的文字，让图片变成2进制点阵。
第二步： 文字分割
为了能识别出字符，需要对要识别的文字图图片进行分割，把每个字符作为单独的一个图片看待。
第三步：标准化
对于部分特殊的验证码，需要对分割后的图片进行标准化处理，也就是说尽量把每个相同的字符都变成一样的格式，减少随机的程度
最简单的比如旋转还原，复杂点的比如扭曲还原等等
第四步：识别
这一步可以用很多种方法，最简单的就是模板对比，对每个出现过的字符进行处理后把点阵变成字符串，标明是什么字符后，通过字符串对比来判断相似度。
在文章的后半部分会详细解释每步的各种算法
二值化算法
对于大部分彩色验证码，通过判断色差和像素分布都能准确的把文字和背景分离出来，通过PS等工具把图片打开，用RGB探针对文字和背景图的颜色分别测试，在测试多张图片后，很容易可以发现文字和背景图的RGB差距总是大于一个固定的阈值，即使每次图片的文字和背景颜色都会变化，比如：
新浪和discuz的验证码
通过对文字部分和干扰部分取样可以发现，文字部分的R、G值一般在100左右，B值接近255，但是背景干扰的R、G值则大大高于文字部分，接近200，比较接近文字轮廓部分的像素的RG值也在150以上。通过程序遍历一遍像素就可以完全去掉背景。
Discuz的验证码同理
对于一些和文字颜色相同但是较为分散和单一的干扰像素点，我们可以用判断相邻像素的方法，对于每个点判断该点和相邻8个点的色差，若色差大于某个值，则+1，如果周围有超过6个点的色差都比较大，说明这个点是噪点。对于图像边界的一圈像素，周围没有8个像素，则统统清除，反正文字都在图片的中间位置。
如下图：假如当前像素的坐标是x,y
图形坐标系的原点是图像的左上角
干扰线对于识别验证码增加了一些难度，不过干扰线只有很小的几率会以大角度曲线的方式出现，大部分时间还是小角度直线，去除算法可以参考
对于1个像素粗细的干扰线，在字符为2个像素以上的时候，可以用去噪点算法作为滤镜，多执行几次，就可以完美的把细干扰线去掉。
对于像素数比干扰点稍大的干扰色块，可以采用的算法有：
油漆桶算法（又叫种子填充算法，Floodfill）
种子填充算法可以方便的计算出任意色块的面积，对于没有粘连字符或者粘连但是字符每个颜色不一样的验证码来说，去除干扰色块的效果很好，你只需要大概计算一下最小的和最大的字符平均占多少像素，然后把这段区间之外像素数的色块排除掉即可。
上下左右4个方向填充还有8个方向填充的不同
判断颜色分布：
对于大多数彩色验证码来说，文字基本在图片中心的位置，每个字符本身的颜色是一样的，也就是说对于文字来说，同一种颜色基本都集中在一个固定的区域范围内，通过统计图片中的像素，按近似颜色分组，同时分析每个颜色组在图片中的分布范围，假如说有一种颜色大部分像素都在图片边缘，那么这个颜色肯定不属于要识别的字符，可以去掉。
对于干扰线，并没有一种十分有效的方式能完全去除并且不影响到文字，不过如果能够成功分割字符的话，少量干扰线对于识别率影响不大。
字符分割算法
破解验证码的重点和难点就在于能否成功分割字符，这一点也是机器视觉里的一道难题，对物件的识别能力。对于颜色相同又完全粘连的字符，比如google的验证码，目前是没法做到5%以上的识别率的。不过google的验证码基本上人类也只有30%的识别率
对于字符之间完全没有粘连的验证码，比如这个->_->
分割起来是非常的容易，用最基本的扫描线法就可以分割，比如从最左侧开始从上到下（y=0---|||||y=n）扫描，如果没有遇到任何文字的像素，就则往右一个像素然后再扫描，如果遇到有文字像素存在，就记录当前横坐标,继续向右扫，突然没有文字像素的时候，就说明到了两个字符直接的空白部分，重复这个步骤再横向扫描就能找到每个字符最边缘4个像素的位置，然后可以用PIL内建的crop功能把单独的字符抠出来。
对于有少许粘连但是只是在字符边角的地方重叠几个像素的验证码，可以用垂直像素直方图的统计方法分割。如下图：
图上半部分是垂直像素直方图的一种直观展示，假如图片宽度为100像素，则把图片切割为100个1像素的竖线，下面的红色部分为当前x坐标上所有黑色像素的总和。这么一来可以很容易的通过直方图的波峰波谷把4个字母分割开。图片的下半部分是扫描线分隔法，因为干扰线和字符旋转的存在，只有M和5直接才出现了连续的空白部分。
除了垂直像素直方图，还可以从不同的角度进行斜线方向的像素数投影，这种方式对于每次全体字符都随机向一个角度旋转的验证码效果很好。对于每次字符大小和数量都一样的验证码还可以用平均分割法，也就是直接先把中间的文字部分整体切出来，然后按宽度平均分成几份，这种方式对字符粘连比较多用其他方式不好分割的验证码很有用，之前的megaupload的3位字母验证码就是通过这种方式成功分割的。
另外对于彩色的验证码，还可以用颜色分割，比如12306的：
12306的验证码，每个字符颜色都不一样，真是省事啊。
作为验证码识别里的难点，分割字符还有很多种算法，包括笔画分析曲线角度分析等等，不过即便如此，对粘连的比较厉害的字符还是很难成功的。
标准化的意思是指对于同一个字符，尽可能让每次识别前的样本都一致，以提高识别率。而验证码设计者则会用随机旋转，随机扭曲还有随机字体大小的方式防止字符被简单方法识别。
还原随机旋转的字符一般采用的是旋转卡壳算法：
此算法非常简单，对一张图片左右各旋转30度的范围，每次1度，旋转后用扫描线法判断字符的宽度，对于标准的长方形字体，在完全垂直的时候肯定是宽度最窄的。嗯？纳尼？上面的图是中间的最窄？好像的确是这样，不过只要每次旋转后的结果都一样，对于识别率不会有影响。
扭曲还原的算法比较蛋疼，效果也不怎么样（其实我不会），不过如果识别算法好的话，对扭曲的字符只要人能认出来，识别率也可以达到接近人类的水准。
还有一些常用到的算法，对于提高识别率和减少样本数量有一定帮助：
骨架细化：腐蚀算法
腐蚀算法的原理有点像剥洋葱，从最外层沿着最外面的一层像素一圈一圈的去掉，直到里面只剩下一层像素为止。腐蚀算法里面需要用到另一个算法，叫做凸包算法，用来找一堆像素点里面最外围的一层。
最后就是把字符变成统一大小，一般而言是把全部字符都缩到和验证码里出现过的最小的字符一个大小。
详情请自行google……
分割算法差不多就到这里了，都是一些比较基础的内容。下面是最终的识别。
其实到了这一步，单独的字符已经分离出来了，可以训练tesseract ocr来识别了，样本数量多的话，识别率也是很高的。不过在这里还是要讲一下，如何自己来实现识别过程。
第一步，样本现在应该已经是一个矩阵的形式了，有像素的地方是1，背景是0，先肉眼识别一下，然后把这个矩阵转换为字符串，建立一个键值对，标明这串字符串是什么字符。之后就只需要多搜集几个同样字符的不同字符串变形，这就是制作模板的过程，。
搜集了足够多的模板后，就可以开始识别了，最简单的方法：汉明距离，但是如果字符有少许扭曲的话，识别率会低的离谱。对比近似字符串用的最多一般是 编辑距离算法(Levenshtein Distance)，具体请自己google。
两种算法的差别在于，对同样两个字符串对比101010，汉明距离是6，但是编辑距离是2。
最后一种最NB的识别算法，就是神经网络，神经网络是一种模拟动物神经元工作模式的算法，神经网络有多种不同的结构，但是基本架构分为输入层，隐含层和输出层，输入和输出均为二进制。
对于验证码识别来说，输入和输出节点不宜过多，因为多了很慢……所以如果样本矩阵为20x20 400个像素的话，需要对应的也要有400个输入节点，因此我们需要对整个矩阵提取特征值，比如先横向每两个数字XOR一下，然后再竖向每两个数字XOR。
Python有很多封装好的神经网络库，你所需要的只是把特征值输入神经网络，再告诉他你给他的是什么（字符），这样多喂几次之后，也就是训练的过程，随着训练的进行，神经网络的内部结构会改变，逐渐向正确的答案靠拢。神经网络的优势是，对于扭曲的字符识别成功率非常高。另外神经网络在信息安全中还可以起到很多其他作用，比如识别恶意代码等等。
动画验证码
有些不甘寂寞的程序员又玩出了些新花样，比如各种GIF甚至flv格式的动画验证码，下面我来分析一下腾讯安全中心的GIF验证码。
晃来晃去的看似很难，放慢100倍一帧一帧再看看？
基本上每帧都有一个字符和其他的分开，用最简单的扫描法就能分割出来。
剩下的就很轻松了，旋转还原之后，先填充内部空白，缩小细化之后做成模板对比，识别率怎么也得有90%了。
原本一张图就能搞定的事情，偏偏给了我们8张图，而且每张图还有一点区别，平白无故增大了很多信息量。
另外就是一些所谓的高用户体验的验证码，比如freebuf的：
拖动解锁按钮会触发执行一段js，生成一串随机字符串，ajax给后端程序判断。
破解方式就当留给大家的思考题了，假如我想刷评论的话，怎么办。
还有就是声音验证码的识别，现在很多验证码为了提高用户体验和照顾视觉障碍的用户，都有声音验证码，一般来说是机器生成一段读数字的语音。但是在这方面上很多程序员都偷懒了，预先找了10个数字的声音录音，然后生成的时候把他们随机拼到一起，结果就是这样：
前3秒为语音提示，后面的是数字，有没有发现什么？
声音也是可以做成模板的哦
最后就是应该怎么样去设计验证码
o字符数量一定范围内随机
o字体大小一定范围内随机
o波浪扭曲(角度方向一定范围内随机)
o不要过度依赖防识别技术
o不要使用过多字符集-用户体验差
o重叠粘连比干扰线效果好
o同样强度完全不同的一套验证码
附件添加一个破解验证码的实例包括程序大家自行研究吧：
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lz 高手。但是代码不能运行？
samples【r】 r不可以hash，r是图像吧？
前面r.fromstring()代码修改为 r.tostring()
谷歌用的是深度学习
不多说，文章很棒。
现在的图形验证码已经没有什么安全性可言了，12306的验证码看起来很难，实则用谷歌和百度的公共端口图像识别就可以搞定。目前安全性比较高的要算极验验证的验证码，全新的验证安全2.0，基于行为式验证的技术，游戏网站，论坛贴吧以及很多航空网站都在使用极验验证码。/
很好很强大
流弊啊！不过看看今年的12306，我特么真是醉了
@BeenQuiver 恩很对，加油哦！吆吆哒
@奇迹通讯验证码专家 qq号有吗
验证码能打码吗
赞赞赞赞赞
看来12306无论怎么做都奈何不了黄牛，黄牛软件都是大牛做的呀
老大 对于12306最近新出的验证码有什么话要说的吗
。。。。。。
确实写得不错 学到了很多东西，赞
另外这个网站验证码好简单啊
图像处理真是博大精深，可惜没听课
非常高端的学术研究啊！
讲的相当详细，以后用到了来翻翻！
大神，看不懂你程序里面的算法，有没有加了注释的程序能来一份？
我觉得这货已经很干了，你需要的不是干货，是别人写好的识别程序放到你面前，你可以直接拿去用。此篇文章目的不在于写一个万能的识别程序，而是在引导下，可以自行针对不同的验证码，用不同算法写出最适合的识别程序。
有没有一些好点的破解带验证码表单的工具？fastocr不行。扯了这么多，都是科普，需要来点干货好么？
不知道楼主试过天涯论坛发帖时的那个验证码不？最近在做这个
这篇文章让我想起了酷壳的一篇文章《各式各样的验证码》，要想答对，先求个极限再说。。。
其中很弱的那个看起来好面熟啊，不过这个很赞~
勉强看懂了前半部分，后面就蒙了Orz
你们团队还研究这个呀 龙哥
信息量好大！
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