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基于梯度提升树的行为式验证码人机识别的研究

苏涛  
【摘要】:在社会信息化发展迅速的今天,互联网已经渗透到我们的生活的细枝末节,它拉近人与人之间交流的距离,同时也埋下了网络安全问题的隐患。作为互联毛细血管的验证码天然被赋予了维护网络安全的责任。首先,本文针对现实生活中普遍存在的验证码,基于验证码技术的发展,介绍了各种类型验证码,他们的特点,在网络世界中验证码的作用,以及目前热门的行为式验证码,这种验证方法对人机识别模型的要求。其次,简要介绍了朴素贝叶斯、逻辑回归和决策树分类模型的基础方法和优缺点,重点介绍了目前比较流行的集成模型的机器学习思想,基于集成学习思想并将决策树作为基础分类器的梯度提升树模型最后,以行为式验证码的滑动验证轨迹数据提取的特征数据,运用梯度提升分类树算法,对人的行为和机器行为进行分类,以区分人和机器。最后分别运用朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等分类算法相比较,由结果可知,基于Boosting方法的梯度提升分类树表现较其他分类器要好。


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