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基于神经网络的滑动式验证码人机识别研究

梁小林; 陈林萍 长沙理工大学数学与统计学院; 长沙410114
  • 验证码
  • bp神经网络
  • 分类
  • roc曲线
  • 人机识别

摘要:在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障.

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数学理论与应用

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