我偶然发现了这篇研究论文-http://www.cs.sjsu.edu/~pollett/papers/neural_net_plain.pdf。
这些研究人员已经提出了一种方法来打破基于字符的验证码，似乎他们已经成功了，因为他们已经使用了1300万个验证码来训练他们制作的CNN，并且准确率高于95%。
我们如何使CAPTCHA安全，使其不被深度学习模型绕过?
首先，验证码是为了阻止自动用户/机器人。是的，如果你有实际的captcha生成器，并且你在该分布上训练深度学习模型，那么它很可能会表现良好。
验证码越来越难，它们可以变得更加困难。但是，它需要资源来生成验证码，实际的计算资源(除非它们是随机图像而不是合成的)。如果需要制作一个真正防僵尸的网站，它可以制作。
通过bot，它通常表示web抓取工具/自动化用户，他们尝试像人类用户一样做事情，但是非常快。现在，如果您还将深度学习模型集成到它中，则有可能绕过验证码(在大多数情况下)，但这可能是一个过度(取决于您的需求)。从机器人手中拯救网站不如面部识别、自动驾驶汽车重要(相对陈述)。