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针对移动端设计的基于滑动响应方式的验证码研究

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摘要 验证码是一种用于区分人和机器人的安全技术,现今随着网络技术的发展正在越来越广泛的被使用于众多软件和应用程序。验证码的两个基本特性就是可用性和安全性,且这两个特性相互影响。随着时代的发展,字符识别技术、人工智能都有了长足的发展,用户的主力平台也从PC逐渐转移到了手机移动端,这就对验证码的安全性和可用性都产生了不同程度的影响。本文正是根据这两点分别提出了基于滑动响应方式的Slide-CAPTCHA。当前单个字符识别技术的发展正在越来越使验证码机制的效果变得相反。机器人在单个字符识别面前已经变得不可阻挡,而人类在使用的时候会感觉到非常烦躁。Slide-CAPTCHA就抛弃了这种单字符识别的方式,专注于字符的分割,同时结合了移动端的触摸屏特性来提升用户体验。实验数据显示,相比传统的文本验证码,移动端使用Slide-CAPTCHA时反馈的准确率、识别时间和用户满意度方面都有显著的提升,其中成功率提高了12.8%,平均识别时间减少了3.8秒,SUS可用性量表评测综合得分提高了7.3分(满分为100分)。由此可见,Slide-CAPTCHA在保证文本验证码安全性的同时,提高了移动端的可用性和用户体验。
作者 赵梓杰
机构地区 西安市铁一中学
出处 《电子制作》 2019年第10期55-57,共3页 Practical Electronics
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  • 1Gers F A, Sehmidhuber J. LSTM Recurrent Networks Learn Simple Context-Free and Context-Sensitive Languages. IEEE Trans on Neu-ral Networks, 2001, 12(6): 1333-1340. 被引量:1
  • 2Mitchell T M. Machine Learning. New York, USA: McGraw Hill, 1997. 被引量:1
  • 3Yang Jian, Zhang D, Alejandro F, et al. Two-Dimensional PCA: A New Approach to Appearance-Based Face Representation and Recognition. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelli-gence, 2004, 26(1): 117-129. 被引量:1
  • 4Wachenfeld S, Klein H V, Jiang Xiaoyi. Recognition of Screen-Rendered Text//Proc of the 18th International Conference on Pat-tern Recognition. Hongkong, China, 2006, Ⅱ : 1086-1089. 被引量:1
  • 5von Ahn L, Blum M, Hopper N J, et al. CAPTCHA: Using Hard AI Problems for Security// Proc of the 22nd International Confer-ence on Theory and Applications of Cryptographic Techniques. War-saw, Poland, 2003 : 294-311. 被引量:1
  • 6Rusu A, Thomas A, Govindaraju V. Generation and Use of Hand- written CAPTCHAs. International Journal on Document Analysis and Recognition, 2010,13(1) :49-64. 被引量:1
  • 7Rusu A, Govindaraju V. Handwritten CAPTCHA: Using the Differ-ence in the Abilities of Humans and Machines in Reading Handwrit-ten Words//Proc of the 9th International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition. Tokyo, Japan, 2004 : 226-231. 被引量:1
  • 8von Ahn L, Maurer B, McMillen C, et al. reCAPTCHA: Human-Based Character Recognition via Web Security Measures. Science, 2008, 321 (5895) : 1465-1468. 被引量:1
  • 9Chellapilla K, Simard P. Using Machine Learning to Break Visual Human Interaction Proofs (HIPs) // Weiss Y, Scholkopf B, Platt J, eds. Advances in Neural Information Processing Systems. Cam- bridge, USA: M IT Press, 2004, 17: 265-272. 被引量:1
  • 10Hocevar S. PWNTCHA-Pretend Were Not a Turing Computer But a Human Antagonist [EB/OL]. [2010-02-15]. http ://sam. zoy. org/wiki/PWNtcha. 被引量:1

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