文|三易生活
如果經(jīng)常在互聯(lián)網(wǎng)上沖浪，想必各種稀奇古怪的驗(yàn)證碼多多少少都會(huì)給你留下深刻的印象。無論是谷歌在九宮格圖片里讓你識(shí)別斑馬線、還是在12306讓你在“一模一樣”的圖片里找不同，驗(yàn)證碼就是這樣一個(gè)讓人又愛又恨的存在，愛的是其確實(shí)讓垃圾郵件、機(jī)器人變少了，而恨的則是實(shí)在是太不人性化。
在諸多奇葩的驗(yàn)證碼里填寫出正確答案，如今也越來越成為用戶上網(wǎng)時(shí)的煩惱。正所謂用戶有需求，就會(huì)有人拿出解決方案。繼WWDC22上蘋果方面推出iOS 16后，日前來自XDA開發(fā)者論壇的相關(guān)消息顯示，在iOS 16的開發(fā)者預(yù)覽版中，官方悄然提供了一個(gè)名為Automatic Verification（自動(dòng)驗(yàn)證）的功能，可以讓iCloud代替用戶處理APP或網(wǎng)站中的驗(yàn)證碼（CAPTCHA）。
簡(jiǎn)單來說，蘋果在iOS 16中帶來的這個(gè)功能，等于說是用機(jī)器來幫人驗(yàn)證自己不是機(jī)器。為什么會(huì)這么說呢？其實(shí)這就要從驗(yàn)證碼的起源說起。早期的互聯(lián)網(wǎng)其實(shí)是自由開放以及混亂無序的，作為當(dāng)時(shí)全球最為知名的產(chǎn)品，雅虎郵箱也是上世紀(jì)末絕大多數(shù)用戶連接網(wǎng)絡(luò)世界的窗口，因此自然也成為了黑產(chǎn)眼中的香餑餑，他們編寫腳本自動(dòng)注冊(cè)了大量的雅虎郵箱、用于發(fā)送垃圾郵件。
彼時(shí)，這一問題被雅虎的研究人員寫到了《我們無法解決的十大問題》這篇文章中，而在2001年卡耐基梅隆大學(xué)學(xué)生Luis von Ahn參加雅虎的主題講座時(shí)，聽到垃圾郵件泛濫一事后設(shè)計(jì)出了“CAPTCHA”（全自動(dòng)公共圖靈測(cè)試），也就是如今大家熟知的“驗(yàn)證碼”體系。而驗(yàn)證碼技術(shù)的核心理論，就是區(qū)分正常人與機(jī)器，所提出的問題要容易被人解答、并且讓機(jī)器無法解答。
最終，Luis von Ahn發(fā)現(xiàn)人類可以用肉眼，輕易地識(shí)別出在圖片中、被扭曲過、污染過的文字信息，而當(dāng)年電腦并不能做到這一點(diǎn)。隨即在Luis von Ahn這一方案的基礎(chǔ)上，雅虎方面推出了EZ-Gimpy字符驗(yàn)證碼機(jī)制。早期驗(yàn)證碼中往往會(huì)出現(xiàn)一條不規(guī)則橫線覆蓋在需要識(shí)別的詞匯上，這其實(shí)就是在借助早期計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)不發(fā)達(dá)的缺陷，讓機(jī)器識(shí)別不出被“污染”的詞匯。
作為一個(gè)反向的“圖靈測(cè)試”，在PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代早期其確實(shí)起到了不小的作用，遏制了黑產(chǎn)利用自動(dòng)化程序?qū)崿F(xiàn)暴力破解、惡意注冊(cè)、刷票、批量操作的目的。畢竟黑產(chǎn)是一個(gè)典型講究成本收益的“生意”，只要收益不能覆蓋成本就自然會(huì)知難而退。彼時(shí)，黑產(chǎn)粗糙的自動(dòng)化腳本面對(duì)字符驗(yàn)證碼確實(shí)是一籌莫展，例如當(dāng)時(shí)百度貼吧使用的反“爆吧”工具就有發(fā)貼需要驗(yàn)證碼的步驟。
但隨著OCR（光學(xué)字符識(shí)別）與計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器在圖像識(shí)別上的能力升級(jí)，使得單純基于字符的驗(yàn)證碼逐漸失效。特別是在二十一世紀(jì)的第二個(gè)十年，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)上了一個(gè)臺(tái)階后，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）以及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在業(yè)界大規(guī)模應(yīng)用后，在海量的數(shù)據(jù)樣本的“喂養(yǎng)”下，讓圖片驗(yàn)證碼也已經(jīng)落伍了。
無論字符的變形程度再高、再厲害，只需用圖像分割技術(shù)切到一定的顆粒度，再用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法就能準(zhǔn)確地識(shí)別出來。甚至根據(jù)一項(xiàng)騰訊安全在多年前的爆料信息表明，國內(nèi)當(dāng)時(shí)就已有黑產(chǎn)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了對(duì)字符驗(yàn)證碼98%的“爆破”幾率。
為此，互聯(lián)網(wǎng)廠商也紛紛升級(jí)了驗(yàn)證碼相關(guān)技術(shù)。既然純粹的字符、圖片已被攻克，而其核心又是區(qū)分人類與機(jī)器，那么驗(yàn)證碼與相關(guān)知識(shí)的結(jié)合，也使得“做題家”模式開始出現(xiàn)，讓用戶需要根據(jù)問題去尋找驗(yàn)證碼的正確答案。
這一時(shí)期，想必有些玩家可能聽過EA旗下Origin平臺(tái)骰子驗(yàn)證碼的大名。這個(gè)驗(yàn)證碼要求用戶從六張骰子圖中，找到一張結(jié)果相加等于特定數(shù)字的圖片，而且要求在限定時(shí)間里連續(xù)答對(duì)15次。此外，最“經(jīng)典”的則莫過于12306的驗(yàn)證碼識(shí)圖了，其不僅讓機(jī)器束手無策、更是難倒了許多用戶。而這些，也使得好好的驗(yàn)證碼變成了考驗(yàn)用戶知識(shí)積累、觀察能力，以及手速的玩意。
顯然，驗(yàn)證碼技術(shù)的問題就出現(xiàn)在了這里，隨著攻防雙方不斷在技術(shù)端的升級(jí)，使得其對(duì)用戶的友好性已經(jīng)逐漸消失，并變得極為“反人類”。同時(shí)，也有部分廠商借助驗(yàn)證碼技術(shù)來實(shí)現(xiàn)商業(yè)目的，許多朋友可能遇到過谷歌、Meta、Twitter的九宮格圖片驗(yàn)證方式，即“選出下圖中的xxx”類型的的驗(yàn)證碼，雖然表面上是讓用戶標(biāo)識(shí)出特定物品，但背地里是卻借助用戶積累數(shù)據(jù)來訓(xùn)練自己的AI模型。
因此在相當(dāng)長的一段時(shí)間里，許多用戶對(duì)于驗(yàn)證碼可謂是厭煩透頂。為此，驗(yàn)證碼技術(shù)再次升級(jí)為行為驗(yàn)證模式或者說無知識(shí)型驗(yàn)證，如今各平臺(tái)常用的滑塊驗(yàn)證就是其中的典型，其特色就是采集用戶數(shù)據(jù)，并借助基于人類固有的生物特征以及操作環(huán)境信息，來綜合決策判斷屏幕前到底是人還是機(jī)器。
比如說看起來簡(jiǎn)單的滑塊驗(yàn)證，盡管看似就是將拼圖拼完整，但是這其中的原理是人類拖動(dòng)滑塊通常是先快后慢，需要先快速拖到缺口附近、再在缺口附近進(jìn)行精準(zhǔn)校驗(yàn)，而機(jī)器則往往是勻速拖動(dòng)這一滑塊。
那么問題來了，既然行為驗(yàn)證更為先進(jìn)，為什么目前還有許多APP和網(wǎng)站依然在使用傳統(tǒng)的圖文驗(yàn)證碼呢？原因其實(shí)很簡(jiǎn)單，Web前端因?yàn)榇a都是明文形式的腳本語言，行為驗(yàn)證模式的核心就是將不可信的Web前端打造成可信的客戶端，這就需要代碼混淆與行為數(shù)據(jù)加密的支持。然而遺憾的是，很多基于Web的APP或網(wǎng)站并沒有這樣的技術(shù)能力。
無論如何，過去的二十年間互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)關(guān)于驗(yàn)證碼的攻防，就一直都帶有非常明顯的身份特征，黑產(chǎn)方面希望攻破驗(yàn)證碼系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)批量化的推送垃圾廣告、機(jī)器人等等行為，而互聯(lián)網(wǎng)廠商則希望用驗(yàn)證碼技術(shù)來保護(hù)賬號(hào)體系的安全和穩(wěn)定。盡管蘋果方面目前并未公開Automatic Verification這一功能的原理，但其無外乎還是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)的應(yīng)用。
誠然，這一自動(dòng)驗(yàn)證功能確實(shí)能夠在一定程度上，幫助用戶從絞盡腦汁填寫驗(yàn)證碼的苦海中脫離，但從技術(shù)倫理的角度出發(fā)，這可能是一個(gè)非常危險(xiǎn)的舉措。畢竟在第三方開發(fā)者的視角，自動(dòng)驗(yàn)證功能與黑產(chǎn)的自動(dòng)化腳本其實(shí)并沒有本質(zhì)的區(qū)別，同樣違反了驗(yàn)證碼技術(shù)是用于區(qū)分人和機(jī)器行為的宗旨。