由於我們的專題是做有關於閱讀式 CAPTCHA 圖形中字元的切割，所以先來談談關於 CAPTCHA 的一些基本知識。
CAPTCHA 是 "Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart" 的縮寫，由卡內基梅隆大學的Luis von Ahn, Manuel Blum, Nicholas J. Hopper以及IBM的John Langford 在2002年最先提出，一種用來讓電腦區分受試者是人類還是電腦的自動化程序，CAPTCHA 已經被卡內基梅隆大學註冊為商標。
CAPTCHA 有很多種形式，而目前最常見的一種是閱讀式，讓受試者閱讀並輸入圖中的文字來分辨是人類還是電腦。而為了避免被直接使用 OCR 等方式來破解，通常都會加上一些隨機因素來增加破解的難度，例如說增加背景、扭曲、變換字體等方式。
目前，已經有幾種的閱讀式 CAPTCHA 被破解( 在知名 http://sam.zoy.org/pwntcha/網站)，有的是把這當成一種難題來挑戰，有的是想要展示部分閱讀式的 CAPTCHA 是多麼的沒效率。而現今，圖像式垃圾郵件已經演進至運用部分 CAPTCHA 的技術來躲避資安軟體的 OCR 過濾，所以，這也會是破解 CAPTCHA 技術的一種應用。
〈未完成〉
〈參考：CNET、Wikipedia〉
3 則留言:
"一種用來讓電腦區分受試者是人類還是電腦的自動化程序，CAPTCHA 已經被卡內基梅隆大學註冊為商標。"這邊是寫了機制的由來，
不過沒有提到為何會想要發展CAPTCHA
以下為想加進去的
Captcha是為了防止有惡意軟體企圖刻意傳
算大量封包(spammers )癱瘓網路，或是大量的占用網站資源，這些應用在Webmail的地方為YAHOO!Gmail...，在Blog上有無名小站，網路硬碟有badongo,元智大學校內選課系統，Online Polls，這些廣泛的應用顯示Captcha機制可以在網路上的身分認證之下，又多了一套護，而這項防護很顯然的要跟身分認證的機制做有效的分隔。
"而為了避免被直接使用 OCR 等方式來破解，通常都會加上一些隨機因素來增加破解的難度"
特性的地方我想補充的地方
根據全錄的帕羅奧多研究中心（Xerox Palo Alto Research Center）所提出的Baffle Text 和 Pessimal Print系統，他們提出了包括空間取樣頻率及誤差（spatial sampling rate and error）、仿射空間變形（affine spatial deformations）、劇震（jitter）、斑點（speckle）、模糊化（blurring）、臨界值（thresholding）、以及符號大小（symbol size）等近十種的文字影像剝蝕（degradations）模型。其中有些模型相當具有代表性，之後也經常被用來作為設計新系統的參考。
http://imedia.cce.mcu.edu.tw/wiki/index.php/Captcha
張貼留言