【摘 要】
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近年来,随着神经网络技术的快速发展,将卷积神经网络应用于文本验证码的非分割自动识别技术成为一大研究热点.如何在基于卷积神经网络的非分割识别场景下保护文本验证码成为
【机 构】
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武汉大学国家网络安全学院,武汉大学地球空间信息技术协同创新中心,武汉烽火信息集成技术有限公司,武汉大学深圳研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772383,U1836202,61702379,62076187)
论文部分内容阅读
近年来,随着神经网络技术的快速发展,将卷积神经网络应用于文本验证码的非分割自动识别技术成为一大研究热点.如何在基于卷积神经网络的非分割识别场景下保护文本验证码成为亟待解决的问题.对抗样本能够在细微修改原始样本的前提下,使神经网络将原始样本错误分类.为了提高验证码的防御能力,可将对抗样本应用于验证码防御中.但是在文本验证码场景中,简单地利用对抗样本生成算法无法起到较好的防御效果.因此,针对该问题设计了一种迭代的对抗生成框架,通过框架内生成模块和判别模块间的博弈,迭代增强验证码的对抗能力.实验结果表明,通过该
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