CAPTCHA 的消亡：多模态 AI 正在打破传统的爬虫程序管理
快速阅读: 《安保大道》消息，多模态AI的进步正迅速削弱验证码的效力，使其难以区分人类与机器人。验证码失效导致账户安全风险上升，用户体验受挫。为应对这一挑战，Kasada推出隐形挑战技术，提供无感而强大的机器人防御方案。访问Kasada官网了解更多信息。
验证码的消亡：多模态AI正在打破传统的机器人管理
今年，多模态人工智能迈出了一大步，通过整合文本、图像、音频和视频，将我们的互联网交互方式转变为无缝且智能的体验。从能理解视觉上下文的更智能的虚拟助手，到仅凭简单提示就能生成丰富多媒体内容的AI工具，这一进步让网络变得更加直观、易用且充满动态性。然而，这也带来了不利的一面。验证码长期以来一直是防范机器人攻击的重要防线，但随着人工智能的快速发展，尤其是多模态AI系统的进步，验证码的有效性正在迅速减弱。
**多模态AI的崛起**
要了解为什么验证码失效了，我们需要回顾人工智能的发展历程。传统的机器学习算法在某些任务上表现出色，比如识别数字中的模式或预测数据集的趋势。然而，现代AI系统，尤其是多模态AI，完全不同。这些系统能够同时处理和理解多种类型的输入，如图像、文本、语音和视频，从而执行更复杂的任务。
多模态AI系统比以往任何时候都更快、更高效地解决验证码问题。通过集成视觉识别功能，AI可以理解验证码中使用的字母、数字和图像。能够同时理解图像和文本数据的AI可以识别视觉验证码中的扭曲字母，或者解决验证码测试中的音频挑战。
**传统验证码对AI的优势何在？**
验证码最初的设计是为了利用人类认知能力与自动化系统有限处理能力之间的差距。这种差距使得验证码成为有效区分人类用户和机器人的重要方法。然而，随着AI技术的进步，这个差距已经缩小。正如广泛可用且价格低廉的服务（例如CapSolver和CaptchaAI）所证明的那样，验证码不再对现代系统构成重大挑战。以下是验证码失效的原因：
1. **图像识别**
验证码最常见的格式之一是视觉谜题，要求用户在图像中识别汽车、路标或消防栓等对象。传统上认为机器难以像人类一样理解图像。然而，多模态AI现在可以以极高的准确性分析和解释视觉数据。这些模型在图像分类等任务上的表现甚至超过了人类，这让机器人轻松绕过了这些障碍。例如，“点击所有包含交通灯的图片”的验证码，基于大型标记图像数据集训练的AI模型即使在扭曲或低分辨率图像中也能准确检测交通灯。因此，依赖图像识别的验证码正逐渐成为对抗复杂机器人的一种无效障碍。
2. **文本和音频解释**
验证码还使用扭曲的文本和音频挑战来迷惑机器人。然而，字符识别技术的进步使得AI能够以令人印象深刻的准确性解读扭曲或模糊的文本。这些技术让机器人比人类更快地破解文本验证码。同样，原本为视力受损用户设计的音频验证码也变得容易受到AI系统的攻击，这些系统可以转录口语单词或数字。随着语音识别技术的进步，AI可以听懂扭曲或加速的音频，准确转录并解决验证码。
3. **速度和规模**
AI大规模工作的能力是另一个使验证码日益过时的因素。人类可能在几秒内解决一个验证码，但AI可以同时处理数千个验证码，并且比任何人类都快。这种规模赋予攻击者显著优势，尤其是在进行凭据填充攻击或其他大规模尝试绕过安全措施时。
4. **行为模仿**
与其直接破解验证码，机器人现在使用AI精确模仿人类行为，以至于验证码挑战可能根本不会触发。AI代理开始用于模拟鼠标移动、打字节奏及操作间的间隔。伪造指纹数据（例如设备特征、传感器噪声）可通过机器人检测。例如，结合合成浏览器指纹的AI增强Playwright机器人就是一个例子。
**CAPTCHA农场增强的AI**
除了AI驱动的攻击外，人工解决验证码挑战的验证码农场也在削弱这种防御机制的有效性。即使AI在某些类型的验证码上遇到困难（这种情况越来越少见），网络犯罪分子仍然可以通过雇佣公司（如2CAPTCHA）提供的廉价劳动力创建点击农场，快速绕过安全屏障。验证码农场和AI增强通常一起使用。在这种情况下，AI系统很可能是默认的验证码解决方案方法，只有在必要时才引入人工解题者。这种协作提升了效率、准确率，并降低了成本。
**AI多模态能力如何利用验证码弱点**
多模态AI的主要优势在于其结合不同类型数据输入洞察的能力。验证码测试通常一次只依赖一种输入形式（视觉、音频或文本）。多模态AI可同时分析文本、图像乃至音频数据，以解释验证码挑战，这是传统机器人无法做到的。
例如，如果验证码显示一张带有扭曲文字的图片并提供音频版本以供无障碍访问，多模态AI可以处理视觉和听觉输入来解决难题。这种双重能力让AI在突破障碍方面占据显著优势。
**为什么验证码的失败很重要？**
验证码效果的减弱对网络安全构成了严重威胁。验证码已在数以万计的网站、应用和API服务中广泛应用，以防止机器人从事有害活动，如内容抓取、论坛垃圾信息发送和凭据填充攻击。随着验证码更容易被绕过，互联网变得更加容易受到自动化欺诈和滥用。
验证码失效的成本是巨大的：
– **账户接管（ATOs）**：攻击者可以使用AI快速绕过验证码并进行凭据填充攻击，导致账户泄露和品牌损害。
– **欺诈和滥用**：机器人可以向在线服务大量发送虚假注册请求，实施结账欺诈，歪曲数据，增加成本，并压垮资源。
– **用户体验下降**：随着验证码变得不那么有效，组织可能会引入更复杂的挑战（如旋转图像验证码），这只会让用户感到沮丧。
**验证码绕过的实践**
Kasada的2025年账户接管趋势报告显示，研究了22个凭据填充小组。这些小组总共针对1,027家大型组织，跨零售、电子商务、娱乐、食品和旅游等多个行业，共侵犯了620万个客户账户。在这1,027家公司中，超过500家被攻破的公司依赖验证码作为主要或多层次防御策略的一部分，以抵御自动威胁，如凭据填充。配备了AI辅助验证码绕过的机器人被确定为主要规避手段，通常与开源凭据填充工具（如OpenBullet）结合使用。
**隐形挑战作为验证码的替代方案**
随着多模态AI使验证码失效，Kasada提供了一种现代解决方案，即在幕后运行的隐形挑战。这些挑战结合了一个安全的浏览器环境、不可见信号收集和快速基于机器学习的检测，以识别机器人，而不依赖于分析AI容易规避的行为。隐形特性让防御措施更能抵御AI进步的影响。此外，用户体验从未中断，使其成为比验证码更好的用户体验。
**隐形挑战作为验证码的替代方案**
由于验证码不再是可靠的防护措施，Kasada的隐形挑战代表了下一代机器人防御，提供了强大的安全性，同时为合法用户提供无摩擦的体验。
**CAPTCHA之外的机器人防御**
随着能够轻松解决视觉、文本和音频挑战的AI系统最近取得的进展，验证码无法提供当初设计时的保护水平。组织必须通过实施更动态和强大的安全措施来适应，以在对抗自动化威胁的战斗中保持领先。重点必须从被动防御转向能够与威胁本身一样快速演进的主动策略，特别是在多模态和代理AI技术不断进步的情况下。
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(以上内容均由Ai生成)
