9-2 验证码如何进行流量识别

验证码如何进行流量识别

流量趋势

• 2020年：51.8%的流量为不可信流量
• 2021年：不可信流量占比上升至61.5%
• 可信流量占比：38.5%

不可信流量的对抗

• 引入防御体系：针对每个点击按钮和交互场景，存在被攻击和利用的风险，需引入防御机制。
• 极验验证码：在用户访问服务资源前创建问答校验场景，进行用户区分、行为检测和访问控制。

验证码与流量识别

• 局部视角：对验证全流程尤其是客户端进行建模，包括唯一标志、环境检测和代码混淆加固。
• 整体视角：基于验证码核心语义和答案进行博弈，避免穷举和自动化破解。

黑产破解链路解析

• 接口破解：技术门槛高，但破解效率高。
• 模拟器破解：技术门槛低，但性能瓶颈明显，效率较低。
• 答案识别：通过人工智能模型识别构建答案彩虹表。

主动式防御策略

• 通过“主动式变化”的运营体系，增加黑客的成本。
• 干扰黑客识别过程，使其无法持续复用。

流量分类与识别

• 网络安全：垃圾注册、恶意登录、账号盗用
• 数据安全：数据爬取、数据破坏
• 运营安全：恶意刷单、虚假秒杀、虚假评论
• 交易安全：虚假交易、恶意套现、盗卡支付

资源更新

• 对图片资源进行频繁更新，以应对破解。

其他

• 主动防御战略通过干扰黑客识别过程，使其破解无法持续复用。