企業網站留言功能最好配備智能驗證碼

爲了提高網站用戶體(tǐ)驗和營銷轉化效果，諸如用戶注冊、留言反饋、簡曆投遞、市場調查等與浏覽者互動模塊，越來越多被使用。

這自然提高了用戶認知(zhī)與體(tǐ)驗，但随之而來的是各種機器掃描惡意破解、注冊等，置網站于安全風險的同時也讓網站管理人員(yuán)無效工(gōng)作量增加。? ? ? 以網站上最常用的留言反饋爲例，如果表單設計稍後疏忽，就會收到各種惡意加塞提交的小(xiǎo)廣告。有些提交數據，甚至嘗試注入破壞代碼等，以試圖篡改網站頁面内容。驗證碼的出現，爲各種非人爲提交行業增加一(yī)道甄别關卡。比如，一(yī)些在一(yī)些大(dà)型的電(diàn)商(shāng)網站上，如果用戶使用環境出現大(dà)幅度變化。就會要求短信驗證，将驗證碼發送至用戶手機，自然可以有效确認行爲是否爲用戶本身操作。驗證碼的出現，現實有效解決了網站安全問題。但是諸如曾經的12306網站訂票(piào)時出現的頭痛驗證碼，又(yòu)給用戶平添煩惱。所以在網站建設時，選用網站驗證碼一(yī)定要兼顧安全和用戶體(tǐ)驗。? ? ?是不是所有驗證碼都可以提高網站安全性？答案：不是！人工(gōng)智能的出現會颠覆傳統驗證碼。? ? ? 爲了核查登錄用戶是否爲真人，世界各地的網站廣泛使用複雜(zá)的驗證碼技術。但一(yī)項新研究說，人工(gōng)智能已可高效破解驗證碼，比如識别出變形的文字等。? ? ? 美國凡思智能公司研究人員(yuán)２６日在美國《科學》雜(zá)志(zhì)上發表論文，提出了一(yī)個用于物(wù)體(tǐ)識别的計算機視覺模型——遞歸皮層網絡，其核心是模拟人腦基于形狀對物(wù)體(tǐ)進行辨别的機制開(kāi)發出一(yī)種新型算法，讓計算機同樣能夠基于形狀來識别物(wù)體(tǐ)。? ? 《科學》雜(zá)志(zhì)的介紹說，這代表人工(gōng)智能研究取得了“關鍵性進展”。? ? ? ?傳統的深度學習算法需要非常龐大(dà)的數據作支撐，而遞歸皮層網絡強調在模型建構中(zhōng)引入高效的先驗知(zhī)識，所以隻需要很少量數據就可以達到類似甚至更好的識别效果。? ? ? 他說：“如果用人腦的工(gōng)作方式來打比方，深度學習的工(gōng)作邏輯更接近于機械的記憶和經驗，而遞歸皮層網絡技術還包括了更智能的推理和演繹。”具體(tǐ)而言，在實際應用中(zhōng)，隻需要提供給遞歸皮層網絡描述物(wù)體(tǐ)形狀的訓練圖片，計算機就能成功将目标物(wù)體(tǐ)從複雜(zá)背景中(zhōng)分(fēn)離(lí)。實驗顯示，遞歸皮層網絡可以有效識别真實場景中(zhōng)的文字，并具有較好的通用性，即一(yī)個模型有效破解不同變體(tǐ)的驗證碼，比如變形的文字和複雜(zá)背景中(zhōng)的驗證碼。? ? ?遞歸皮層網絡對數據的利用效率是一(yī)些深度學習算法的３００倍，超過以往很多優秀的驗證碼破解算法，而且通用性強，是人工(gōng)智能領域繼目前流行的深度學習算法之後的最新學術成果。? ? ? “我(wǒ)們在研發過程中(zhōng)把破解驗證碼問題作爲一(yī)個具體(tǐ)的應用場景。但這不是該算法的主要應用，更不是該算法的建構初衷，”他說，“該算法對于工(gōng)業流水線自動化、智能化有廣泛的應用前景。如我(wǒ)們可以通過較少量數據模拟适應不同的工(gōng)業應用場景，大(dà)大(dà)提升工(gōng)業機器人的智能水平和生(shēng)産效率。”

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