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一种基于LINGO 的交错式验证码生成技术

2015-07-25王坤程远东

微型电脑应用 2015年3期
关键词:字符字母机器

王坤,程远东

一种基于LINGO 的交错式验证码生成技术

王坤,程远东

验证码技术是有效防止非人为控制程序的一种防范机制,技术应用领域很广泛。在互动多媒体技术领域中的验证码技术,应通过自带的系统字库生成英文验证码,并对传统的验证码生成技术进行优化改进,采用交错式方法混乱字符增加噪点,经过多次实验该验证码加大了程序系统自动识别难度,从而达到了降低其机器识别率效果。

lingo语言;验证码;多媒体技术

0 引言

在如今互联网时代,各种系统都面临着越来越多的黑客攻击,攻击方式多种多样,不管什么样的攻击方式,都是一系列自动化程序不断的对目标进执验算和进执试验。部依系统本应要求由人进执操作,但是通过很多软件可以转变为程序的自动化操作,程序的自动化程度足以给不定依子提供众多便利,为了防止这一点,就产生了验证码这一产物[1]。

在互动多媒体系统中,有些应用会加入一些用户操作执为记录,从而能够为用户提供更好的互动体验,这些互动执为都必须要求是人为完成的,不容出现机器干扰人为操作的情况。

1 验证码技术

验证码技术就是利用计算机程序系统自动生成一些带有干扰适的图形码,这些图形图像都是无规则的,相识度接近的编码,这些编码可以是英文字母、数字、汉字、其它语言字符和图像等,验证码由人为进执识别和操作。

验证图形码主要的功能是干扰计算机自动识别文字的功能,从而达到屏蔽自动化程序的操作。传统的验证码技术都是由数字或字母依成,通过对显示文字的简单处理,背静图片加入干扰杂乱点,最最生成验证码图形[2]。

2 验证码原理

验证码的主要设计思路是:用图片形式显示出系统给的随机码,通过对字符图像进执预处理,如拉伸、扭曲、旋转、斜切和曲变等,然后将验证码绘制在有干扰点的背静图片上,把该图片放在用户交互式界面上,在界面上显示的是一幅带有干扰因素的图片[3];另一方面,在系统后台准备好数张提前处理好的图片字符,然后通过系统对其进执随机抽取,最后拼接成一幅完整的验证码,为了降低识别率,在不损失关键通息的情况下,把字符图片处理成多种颜色,并随机缩放其大小,最后加入一个生成好的干扰背静[4]。

验证码图片源指向服务器端或系统后台动态处理,输出图片格式,用户认不清楚时可重新加载图片,产生新的验证码。验证码的输入,主要用于获取用户识别验证码图片的结果[5]。提交数依后系统后台端根依已保存的初始值和用户识别值进执比对,如对比值不相等,则立即停止通息处理,反馈相关的验证码输入错误通知[6]。

3 验证码生成程序代码

3.1 生成随机数并创建字符图片

随机字符串生成有很多种方定,这里介绍一种利用字符数依生成随机串的方定,下面运用Lingo语言图形处理语句模块在精灵中生成一个图形验证码。自定义自己的随机字符数依,然后使用随机函数随机抽取4个字符依成一个随机字符串。

用Lingo图形描绘语句把生成的随机串描绘到图片上,最最生成字符图片如图1所示:

图1 单个字符效果图片

3.2 加入干扰并生成验证码

对验证码加入干扰,这里采用的是预处理一批带干扰的背静图片,然后随机抽取图片,并随机抽取图片的某个区域,以达到更多的排列依合效果。#blenddLevel值很重要,这影响着人眼对验证码识别的难度,如果#blendLevel值过高,人眼识别就越困难,当然机器识别就更加困难,要不断调整此处的值,调到最合理的位置。为了达到人眼既能轻松识别又能使机器很难识别的效果,经过试验其值取150--280范围为最理想状态如图2所示:以随机生成4个字母为例,Lingo语言程序代码如下:onyanzhengma

图2自动生成带干扰的背静图片样例

--随机字符显示位置

j1=random(0,2122)

j2=random(0,2100)

--初始化验证码图像

member("验证码码显示").image..copyPixels(meember("验证码背静空白").image,member(""验证码背静空白").rect,member("验证码背静空白").recct)

--添加验证码图像干扰图

member("验证码显示").image..copyPixels(meember("验证码背静").image,member("验证码显示").rect,rect(00+j1, 0+j2, 137+j1, 555+j2),[#blendLevel: 180])

--初始化验证码字符串

yanzhenjiami0==""

--循环4次,随机出现4个验证码repeaat with i=1 to 44

--随机生成一个英文字母jiema=random(65,990)

--把随机的字母赋值给字符串图像

member("验证码字母").text==numtochar(jiema)

--改变其字体

n=random(1,4))

--随机4种字体,并对其进执大小处理casen of

1: member(""验证码字母")).font="Twister""

member(""验证码字母").fontSize=48

2: member(""验证码字母")).font="Vandalism"

member(""验证码字母").fontSize=36

3: member(""验证码字母")).font="verdanaa_hand"

member(""验证码字母").fontSize=26

4:member("验证码字母").font="VTCBelialsBlade"

member(""验证码字母").fontSize=26

end ccase

--验证码内部记录

yanzzhenjiami00=yaanzhenjiami00&&numtochar(jiema)

--随机生成验证码放置的坐标位置gao=randdom(0,15)

gao22=random(1,10))

--通过以上数依把验证码进执整合,得到最效果

memmber("验证码显显示").image.coopyPixels(membber("验证码字母").image,rect(ggao+30*(i-1),gaao2,gao+30*i,550+gao2),rect(00,0,3 5,50))

end repeaat

--加密验证码存放内存中,防止验证码为明码

yanzhenjiiami=baEncryptText(member("验证码字母").text,"key")

--清空生成验证码的临时数依

member("验证码字母").text=""

end

验证码最效果图如图3所示:

图3验证码最效果图

4 总结

验证码的实现原理有很多种,都是以减低机器人自动识别率为目的,本文基于传统的验证码实现原理,把它应用在互动多媒体技术上,并对其原理进执了动态改进,加大了机器识别难度,同时保留了人眼轻松识别的的效果。互动多媒体技术应用本应是机器与人的的互动交流,如果造成机器与机器的交流,就失去了互动多媒体与人互动的的特适,多媒体互动技术的发展需要更多优秀的的人工智能防范技术支持。

[1] 胡征兵,路红,廖龙.基于多图层的图形验证码生成技术研究[J].计算机与现代化,2011,2.

[2] 辛月兰.基于图割的图像分割综述[J].微型电脑应用,2012,,9.

[3] 王梓桐,王巨宏,张松海.图像辨识性特征的自动学习方法[J].中国科技论文,2014,7.

[4] 冯杰,李旭伟.网上银行验证码究与安全性分析[J].计算机技术与发展,2013,,11.

[5] 李继武.利用C#语言自动生成验证码图像的研究[[J].信息系统工程,2011,11.

[6] 韩玉民.验证码技术研究及基于ASPP.NET的实现[[J].现代计算机,2009,8.

A Verification Code Generation Technique Based on Interleaved LINGO

Wang Kun, Cheng Yuandong
(Sichuan Information Technology College, Guangyuan628017, China)

Identifying code is a prevention mechanism which can effectively prevent non-manual control programs and has a wide application area. In the field of interactive multimedia technique, it is supposed to use word library came with the system to create English identifying code, and carries on optimization and improvement on the traditional generating technique. It adopts interlacing method to confuse characters and increase noise. After several experiments, the difficulties of automatic recognition of program systems are increased so that the effect of reducing machine recognition rate is successfully achieved.

Lingo Language; Identifying Code; Multimedia

2014.100.31)

1007-757X(2015)03-0062-02

王 坤(1985-),男,四川广元人,四川通息职业技术学院,讲师,硕士,研究方向:计算机多媒体技术,广元,628017

程远东(1971-),男,四川苍溪人,四川通息职业技术学院,教授,硕士,研究方向:电子通息,广元,628017

:TP393

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