人工智慧如何成為圖形驗證碼的破解利器?
人工智慧如何成為圖形驗證碼的破解利器?

在論壇留言、電商買東西、網銀做交易,認證都是必須而且必要的一環。但是除了密碼以外,你應該也看過一個圖片裡面有一堆歪七扭八的英文數字,或是很多圖片要你指出哪幾張裡面有車子跟招牌,這是所謂的圖形認證(或CAPTCHA, Completely Automated Public Turing test to tell Computer and Humans Apart)。

為什麼最近有很多資訊指出圖形認證的機制不安全?

機器學習與語音辨識破解法

圖形認證並不是完全沒破綻,更正確的說,沒有一個機制絕對安全。圖形認證破解法大致可歸類成三種。

第一類是人工破解。很多地方人力是很便宜的,而將CAPTCHA導到那些人手上直接破解是一個便宜又方便的方法。一個正常人在一個小時是可以連續破解上千個CAPTCHA。第二類是錯誤的使用方法。網站設計者的使用方法錯誤,導致CAPTCHA本身可以被繞過,或是把答案寫在網頁中,這也是最常見的一種錯誤。

第三類就是目前最夯的方法:機器學習。這是可以快速導入的方式之一。雖然網路上有很多教學,但是目前能破解的CAPTCHA有限,基本上是屬於有固定格式的Simple CAPTCHA圖形認證。

舉例來說,下圖中的CAPTCHA有背景干擾,有各式的字形跟數字要辨認,明眼人可以立刻看出來這串字是93D1b9(圖一)。

圖形驗證PastedGraphic-1.png
圖一

那機器要怎麼辨識?

要機器辨識是很困難的,因為機器無法從背景的噪音中讀出這些字母,但是基本圖形機器可以看出來,由於每個字體的間格是固定的,因此可以用程式切割圖形字體,切成六個不同的圖(圖二)。

將字體切割後,再把每個字體送到辨識軟體中,機器就可以大概判讀給出答案。

圖形驗證PastedGraphic-2.png
圖二

因此現在的CAPTCHA系統也開始變化,除了修正背景噪音處理,也將字體扭曲跟間格再變化,加強辨識難度。

而Google還發展了新的CAPTCHA機制,用多張圖要使用者點選當中有車子、招牌或是建築物的reCAPTCHA。不過,辨識車子跟招牌的方式就真的安全了嗎?也未必!

除了圖形辨識外,一般的CAPTCHA為了要照顧到視力不好的使用者,也有語音辨識。方式是在大量噪音中播放一段文字聲音,再請使用者輸入,因此可以用語音辨識破解。

reCAPTCHA和其他的CAPTCHA系統也曾出現過同樣的問題,而Google的系統已有修復,但是其他的CAPTCHA系統修復後,使用者是否更新,又是另一個問題了。

圖形認證運作機制探秘

圖形認證的意義相當單純,不管用文字或是圖形,目的都是要在15到30秒間判定坐在螢幕前面的是人還是電腦。

現在網站所使用的圖形辨識都大多以文字型態為主,主要以三個方向進行辨識:

1.固定型態的辨識。人腦可以辨識出同一個字的無限量變化,但是電腦做不到這件事情,要教會電腦辨識無限量的變化是有困難度的。

2.分辨區隔。人腦對於辨識區隔是相當厲害的,即使兩個字之間幾乎沒有什麼空格,還是能夠分辨出他是兩個字而不是一個字,但電腦很難做到。

3.整個字的意義。簡單的說,即使今天一個在 CAPTCHA裡你無法分辨n, m, u等字母區別,但是當你看整個字的時,就會知道這個字怎麼拼或代表哪個字。

上面三個問題中任何一個問題對電腦來說都是難題,三者問題合併更是難上加難。就像下面這個圖例(圖三)。

圖形驗證PastedGraphic-3.png
圖三

雖然中間兩字母不清晰,但按照經驗,你會覺得中間兩個字母應該是u,再組合回去就有90%以上的機率是rescused。

除了歪七扭八的文字外,CAPTCHA也能加入不同的背景,如圖片或是不同顏色的噪音,將文字堆疊多層等方法,避免被破解。

基本保護沒做好,整個資料還是會被搬走

當然,沒有一個認證的方式絕對安全,圖形認證只是一種方法,但是有效的雙因子或多重密碼驗證加上圖形認證,才是最有效的方法。當然,若最基礎的網站安全都沒有做到的話,以上方法也是無效的。

人的驗證只是其中一環,基本網路以及伺服器保護沒做好,資料就不是一筆筆被偷,而是整個被搬走。

圖形認證只是保護機制的一環,基礎的系統架構安全,以及程式設計的基本安全措施,才是維護跟保護一個系統最重要的環節。基礎很重要,要確保網站上的架構與設備安全性,才能保障使用者的安全。

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關鍵字: #人工智慧
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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