随着移动互联网的飞速发展，各种类型的网站、移动APP等不断在野蛮增长，使得网络信息安全问题频现。为了防止批量注册、论坛灌水、恶意刷票、恶意撞库破解密码等，几乎所有平台都设置了验证码输入的方式来检测、阻止恶意行为。
下面我们列举几种常见的传统验证码类型：
传统型的验证码，就是将一串随机产生的数字、字母或符号，自动生成一幅图片，图片上加了一些干扰像素（防止OCR技术）,由用户肉眼识别其中的验证码信息。输入表单提交网站验证，验证成功后才能使用某项功能。
干扰像素就是我们常见的：各种背景干扰，噪点像素，字体形变和累叠，字符位置随机及个数不定，反色等情况。
这些干扰是为了降低程序自动识别算法的识别效率，不过也导致了我们正常用户使用体验差的影响。
传统的验证码方式为什么易破解
传统的验证安全思想是基于“图灵测试”，理论上讲为 “人类可以理解图像的意义，而计算机程序则无法理解图像的意义”。
“早前有国外媒体报道过, 人工智能发展的一个里程碑事件是一台计算机成功的让人类相信它是一个13岁的男孩 ”
在随着计算机技术特别是人工智能、机器学习等技术研究的不断发展，现在计算机程序自动识别并填充验证码内容的技术已经相当成熟，有报告称，人工智能识别率高达99.8%。
所以此类验证码非常容易遭到暴力破解、建立映射表和图像识别技术等方法的破解。
另外，图片验证码干扰难度大，体验极差，用户很反感。
新一代滑动验证技术创新
用户只需轻轻一滑，即可完成验证，简单便捷。有人说这只是一个前端的小把戏，那么真的像表面看起来这么简单吗？
下面通付盾来给大家分析分析：
短短0.5秒的时间，后台就会通过获取设备、滑动动作、访问等多维度数据分析，即可判断出是“人“还是”机器“发出的执行访问，兼顾高安全性和用户体验两方面。若非人为操作，滑动验证验证失败，无法进行登录。
一张图看它的验证机制：
通付盾滑动验证基于设备指纹技术，采用机器学习，风险分析和大数据处理实现人机特征筛选，确定其真实身份，识别率高达98%，支持海量并发极速响应。
滑动验证的优势
体验极佳：用户不再需要识别复杂的验证码，只需轻轻一滑，0.5秒即可完成验证，更加便捷。
安全性高：基于强大的后台分析引擎，对比超过200项以上的人机特征，识别多个主流自动化工具工具及脚本，并于通付盾庞大的设备指纹库对比，及时发现恶意设备操作。
个性化定制：用户可以根据不同产品的风格，灵活定制滑动模块的背景图片、图标形状、边框色彩等样式。
通付盾滑动验证广泛应用于登录、注册、留言、绑定、支付等各类场景，同时可以替代图片验证码，用户不用再费时费力去识别验证码的内容。
(责任编辑：admin)
