一種混合驗(yàn)證碼的識(shí)別算法研究

要技術(shù)。本文研究了一種混合驗(yàn)證碼的識(shí)別算法，該算法利用了CNN和LSTM相結(jié)合的方式，有效提高了驗(yàn)證碼識(shí)別的準(zhǔn)確度和魯棒性。本研究Verificationcodeisasecurewaytoverifyauser'sidentity,butmalicioussoftwarecanalsogenerateverificationcodes.Therefore,theabilitytoautomaticallyrecognizeverificationcodeshasbecomeanimportanttechnologyfornetworksecurity.Thispaperstudiesamixedverificationcoderecognitionalgorithm,whichusesacombinationofCNNandLSTMtoeffectivelyimprovetheaccuracyandrobustnessofverificationcoderecognition.Thisstudyappliedthealgorithmtoareal-worldscenariocontainingnumbersandletters,andtheresultsshowthattheproposedalgorithmhashighclassificationaccuracyandreal-timeperformance.Keywords:verificationcoderecognition;mixedalgorithm;convolutionalneuralnetworks(CNN);longshort-termmemorynetworks(LSTM)驗(yàn)證碼（VerificationCode）是一個(gè)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全的技術(shù)，它內(nèi)容和形式也在不斷變化，從最初的數(shù)字驗(yàn)證碼到現(xiàn)在的混合型驗(yàn)證碼，使得驗(yàn)證碼的識(shí)別和破解越來越困難。傳統(tǒng)的驗(yàn)證碼識(shí)別算法主要包括對于一些復(fù)雜的驗(yàn)證碼，單一的CNN無法達(dá)到較高的識(shí)別率。因此，本文提出了一種混合驗(yàn)證碼識(shí)別算法，該算法結(jié)合了CNN和長短時(shí)記憶網(wǎng)對所提出的算法進(jìn)行了測試和評(píng)估。最后一部分總結(jié)了本文的研究成果，并對未來的研究方向進(jìn)行了展望。驗(yàn)證碼是一個(gè)廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全的技術(shù)，通常用于驗(yàn)證用戶身份。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的不斷升級(jí)，驗(yàn)證碼的內(nèi)容和形式也在不斷變化，從基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法利用大量的字符樣本進(jìn)行訓(xùn)練，并通過模式識(shí)別等技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。該方法主要有支持向量機(jī)（）葉斯等算法，它們對于特征選取和特征匹配非常敏感，精度和魯棒性較優(yōu)。CNN具有多層結(jié)構(gòu)、大量神經(jīng)元和自適應(yīng)權(quán)重等特點(diǎn)，可以自動(dòng)地提取復(fù)雜的特征，并適應(yīng)不同的環(huán)境和數(shù)據(jù)。同時(shí)，CNN還具有本文提出了一種混合驗(yàn)證碼識(shí)別算法，該算法結(jié)合了CNN和LSTM，CNN的特征提取方法。該方法主要通過多層卷積和池LSTM的分類識(shí)別方法。LSTM是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要通過長短時(shí)記憶單元來記憶和推斷序列數(shù)據(jù)，對于驗(yàn)證碼的特殊結(jié)構(gòu)，LSTMCNNM中進(jìn)LSTM類結(jié)果。10個(gè)數(shù)字和2620×2010次訓(xùn)練和測試，統(tǒng)計(jì)了平均分類準(zhǔn)確率和標(biāo)準(zhǔn)差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的分類準(zhǔn)確率可以達(dá)到95.23%±1.06%，優(yōu)于傳統(tǒng)的識(shí)別算法和單純的CNN算法。LSTM