【摘 要】
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摘要:机器人可以不断地访问网站资源,从而消耗资源,产生拒绝服务攻击。为了解决这个问题,Basso等人提出了一个基于马赛克的人机交互证明算法,该算法虽然能在一定程度上阻止拒绝服务攻击,但是它也存在不足:合成的图片里总有一张真的图片是完全没有被覆盖的,并且每次重叠都只是重叠1/4的部分,使得真的图片的排列非常有规律,就容易泄漏真的图片的位置。针对这些不足,提出了一种改进的基于马赛克的人机交互证明算法,
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摘要:机器人可以不断地访问网站资源,从而消耗资源,产生拒绝服务攻击。为了解决这个问题,Basso等人提出了一个基于马赛克的人机交互证明算法,该算法虽然能在一定程度上阻止拒绝服务攻击,但是它也存在不足:合成的图片里总有一张真的图片是完全没有被覆盖的,并且每次重叠都只是重叠1/4的部分,使得真的图片的排列非常有规律,就容易泄漏真的图片的位置。针对这些不足,提出了一种改进的基于马赛克的人机交互证明算法,来阻止拒绝服务攻击。
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另外,该算法在安全方面也存在着一定得缺陷:1)无论是基于概念的还是“最上层”的MosaHIP,都有一张完全没有被覆盖的真的图片暴露;2)每放置一张新的真的图片,它就会覆盖上一张图片的1/4区域,无论真的图片的顺序是什么,位置是什么,这些真的图片所在的区域的图片位置是有规律可循的,这就使机器人识别图片变得容易。
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