一种混合验证码的识别算法研究

要技术。本文研究了一种混合验证码的识别算法，该算法利用了CNN和LSTM相结合的方式，有效提高了验证码识别的准确度和鲁棒性。本研究Verificationcodeisasecurewaytoverifyauser'sidentity,butmalicioussoftwarecanalsogenerateverificationcodes.Therefore,theabilitytoautomaticallyrecognizeverificationcodeshasbecomeanimportanttechnologyfornetworksecurity.Thispaperstudiesamixedverificationcoderecognitionalgorithm,whichusesacombinationofCNNandLSTMtoeffectivelyimprovetheaccuracyandrobustnessofverificationcoderecognition.Thisstudyappliedthealgorithmtoareal-worldscenariocontainingnumbersandletters,andtheresultsshowthattheproposedalgorithmhashighclassificationaccuracyandreal-timeperformance.Keywords:verificationcoderecognition;mixedalgorithm;convolutionalneuralnetworks(CNN);longshort-termmemorynetworks(LSTM)验证码（VerificationCode）是一个广泛应用于网络安全的技术，它内容和形式也在不断变化，从最初的数字验证码到现在的混合型验证码，使得验证码的识别和破解越来越困难。传统的验证码识别算法主要包括对于一些复杂的验证码，单一的CNN无法达到较高的识别率。因此，本文提出了一种混合验证码识别算法，该算法结合了CNN和长短时记忆网对所提出的算法进行了测试和评估。最后一部分总结了本文的研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。验证码是一个广泛应用于网络安全的技术，通常用于验证用户身份。随着网络攻击手段的不断升级，验证码的内容和形式也在不断变化，从基于机器学习的方法利用大量的字符样本进行训练，并通过模式识别等技术进行识别。该方法主要有支持向量机（）叶斯等算法，它们对于特征选取和特征匹配非常敏感，精度和鲁棒性较优。CNN具有多层结构、大量神经元和自适应权重等特点，可以自动地提取复杂的特征，并适应不同的环境和数据。同时，CNN还具有本文提出了一种混合验证码识别算法，该算法结合了CNN和LSTM，CNN的特征提取方法。该方法主要通过多层卷积和池LSTM的分类识别方法。LSTM是一种递归神经网络，主要通过长短时记忆单元来记忆和推断序列数据，对于验证码的特殊结构，LSTMCNNM中进LSTM类结果。10个数字和2620×2010次训练和测试，统计了平均分类准确率和标准差。实验结果表明，该算法的分类准确率可以达到95.23%±1.06%，优于传统的识别算法和单纯的CNN算法。LSTM