4.1验证码的攻击方法
对于攻击验证的攻击的实质就是识别验证码，进而输入识别出来的答案，输入到指定的位置，进而导致非法登录．对于验证码识别步骤一般分为三个步骤[20]也就是：图像预处理、字符分割、字符识别． 4.1.1图像预处理
热锻工艺而对于图像预处理一般也是分为三个步骤分别是：灰度化，二值化，去噪.下面用图像二值化具体分析． 1)、图像的灰度化
验证码的图片一般可以分为三通道分别是R（红）、G（绿）、B（蓝）．这里将验证码的图片的三通道加权平均值法的原理进行赋值，经过试验证明三通道R（红）、G（绿）、B（蓝）的加权权重分别是WR=0.299,WG=0.587,WB=0.114那么灰度化公式如下所示：
(4-1)
2)、灰度图像二值化
下面一个公式展示了二值化的具体的原理：
(4-2)
其中，F(i，j)表示为灰度图像二值化的具体输出，f(i，j)为为灰度图像二值化的具体输入像素，T为灰度图像二值化的具体阈值．而这里具体确定图像二值化的具体阈值T的方法为迭代法，具体方法如下所示：
(1) 确定灰度图像二值化的具体最小灰度值Tm，然后确定灰度图像二值化的具体最小灰度值最大灰度值Tn，则灰度图像二值化阈值初值可以表示为：T0=（Tm+Tn）/2；
(2) 将图像分割成背景和图案二个部分，分别求出灰度图像二值化的具体的平均灰度值Ti和Tj.
眼镜清洗剂(3) 求出灰度图像二值化的具体新阈值:T1=（Ti+Tj）/2；
(4) 如果T0=T1，则结束，否则令T0==T1，转向第二步．
3)、灰度图像去噪
毫无疑问，在一般的网站中的验证码图像都含有多多少少一定的噪声，因此对于去噪灰度图像二值化处理之后必须进行去噪处理，我们这里采用的是均值滤波的方法进行去噪的，具体表达式如下：
(4-3)
其中，g(x,y)表示为经过均值滤波的方法对灰度图像去噪之后的的新的灰度值，而其中m一般取值取为5或9都可以达到预定的效果．
4.1.2字符分割
验证码灰度图像二值化经过预处理后，我们便能开始分割字符了，分割具体处理的是去灰度图像二值化经过预处理的图像．字符分割我们这里采用的是边缘检测的方法．
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首先我们利用Roberts算子，具体的表达式如下：
(4-4)
然后我们可以用求得到的算子来到图像的边缘．
4.1.3字符识别
验证码灰度图像二值化经过预处理后，并且在分割字符之后，便可以进行字符识别了．我们这里选用的字符识别的方法选用的最近非常火热的BP神经网络的方法．具体的步骤如图4.1所示．
图4.1 BP神经网络
(1) 训练样本的制作
眼模我们选择的训练样本一共包括验证码图像800张左右．
(2) BP神经网络的参数设定
具体的训练网络如图4.2所示．
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图4.2 训练网络
在这里我们列举几个网络配置，具体的参数信息见下面：
net．trainParam．show：显示中间结果的周期；
net．trainParam．epochs：最大迭代次数；
net．trainParam．1r：学习率．
4.2 安全性研究
本篇论文主要内容是简介验证码的原理与作用，以及收集各种验证码，了解其实现方式，以及为方便开发者从众多的验证码中选择出一种适合自己系统的验证码，所以对现有验证码进行分类整理，列举出一些具有代表性的验证码并对各自的安全性进行对比分析，且对安全性做出一个大致的排序，比较各类验证码的优点与缺点．列如文本验证码，它展示一张含有多个字符的图片，要求用户识别并在输入框中输入对应的字符，输入全部正确即认证成功，这些字符多为大小写英文字母、数字或它们的组合，伴随这噪线、扭曲、多字体等复杂机制来提升安全性．这些安全机制多是对抗分割和对抗识别的，对抗分割的安全机制增加了程序分割出单个字符的难度，比如用字符粘连抵抗分割，用空心线来描绘字符轮
廓等机制METLERTOLEDO[20]来增加验证码的安全性．
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