刺激战场：人机会杀人吗？教你如何识别游戏中的机器人
编辑：风中甲西瓜
发布时间： 11:03
人机会跳伞吗？人机打人疼吗？系统提示的击杀名单击杀者一定是玩家吗？开个小号，一切问题的答案都明了了！今天超好玩小编就带大家探讨一下。
人机会跳伞吗？人机打人疼吗？系统提示的击杀名单击杀者一定是玩家吗？开个小号，一切问题的答案都明了了！今天超好玩小编就带大家探讨一下。人机是会跳伞的，但开伞后人机是垂直缓慢下落，且这种人机不会捡装备，身上什么也没有！下图中就是一个“跳伞人机”落到了阳台上！ & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & &每个玩家的第一局，不管是单人还是双人还是四人，只要是第一局，敌人全部是人机。请看着飞机尾巴，有人跳伞就赶紧跟着跳，之后，你就会发现你所跟的人是人机了！而且系统提示的击杀名单都是假的哦！ 你的敌人只有人机，击杀列表上的玩家你记下名字搜索一下，保证搜索不到！ 当前版本第一局敌人都是人机?！那你的第一局吃鸡了吗？人机也会杀人，小编和一个人对枪，他残血，我被击倒，残血的那个很嘚瑟的站在我面前打包，于是..一个人机走过来，站定1s，架枪1s，一发7.62把那人收了，顺便把我收了。当时本以为伤害不高，就一边打绷带一边被人机打，结果回血速度没掉血快，我赶紧翻护栏跳下来了，险些被人机打死！而且，我看到过主播杀不死被敌人打趴后被身后刷出的人机淘汰！还有之前，萌新队友被人机打倒，以及还有一次残血队友被人机打死淘汰！
狗子最近吃鸡手游是真的没少玩，从荒野行动到刺激战场到全军出击，都有玩一丢丢。总感觉自从吃鸡风头过去以后，这些个游戏的吸引力并不是太大了。.
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E网账号登录时，提示“点击此处进行人机识别验证”，“人机识别”“人”倒是在，“机”在哪？
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你点了就明白了。
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不太明白这个东西是干什么的？
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我也不太明白，现在E网上图片要验证过才能看是怎么回事？不停在验证
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Total 0.048216(s) query 12,基于行为式验证的GeeTest验证码研究
什么是行为式验证
行为式验证的核心思想是利用用户的“行为特征”来做验证安全判别。整个验证框架采用高效的“行为沙盒”主动框架, 这个框架会引导用户在“行为沙盒”内产生特定的行为数据，利用“多重复合行为判别”算法从特指、视觉、思考等多重行为信息中辨识出生物个体的特征， 从而准确快速的提供验证结果。
通过机器学习，深度学习对人的行为特征进行大量的分析。建立安全模型去区分人与机器程序。利用深度学习构建的神经网络是可以不断地自主学习的，在不断的验证过程中不断的学习新的特征分析。
通过模型分析，红色是恶意程序，绿色是正常用户，我们可以清晰的分辨出来，说明人与机器程序在网络世界的行为是具有很大的差距的。
GeeTest是如何验证的
显而易见，GeeTest的验证方式类似于拼图，通过鼠标拖动使滑块图片与背景图的缺口部分重合，形成一幅完整的图片，从而完成了GeeTest的验证过程。这就构建起了GeeTest行为式验证的“行为沙盒”，而用户使用鼠标拖动滑块的动作就是GeeTest行为式验证在这个“行为沙盒”中所要侦测的具体的行为。
那么问题来了，GeeTest又是如何通过鼠标拖动这一简单的动作来区分是人为的还是恶意程序的呢？要知道实现鼠标动作，对于开发人员来说，简单的一个脚本就可以搞定。
鼠标行为特征
利用鼠标消息钩子截获到的数据样本内容如下表所示,表中每一行表示所截获到的一个鼠标输入数据点信息。
通过数据样本可知采集的鼠标输入数据都是按时间顺序排列的4 维数据集合:InputData={(typei, xi, yi, timei)},i表示第i个数据点。
typei表示鼠标消息类型，描述了鼠标操作事件类型,如左键按下,右键弹起,滚动,移动等。
xi和yi分别表示鼠标输入数据点在屏幕坐标系中的绝对坐标,取值范围和屏幕分辨率对应。
timei为输入数据点的高精度时间信息。
由此可以提取鼠标 移动速度、移动加速度、移动偏移量、移动持续时间、点击时间间隔的统计量这 5 类特征。
在人机交互过程中,鼠标移动的轨迹通常不是直线,鼠标在移动方向和垂直移动方向都有位移。单点的速度方向并不总是和移动方向一致,有时甚至偏差很大。将单点的速度v分解为移动方向的速度和垂直移动方向的速度。对于水平移动,计算水平方向上的速度, 第j个数据点的速度定义为当前数据点和前一数据点水平坐标之差除以它们的时间戳之差。类似地,可以计算出垂直速度。
移动加速度
加速度的计算使用已经计算出来的速度值,加速度方向和速度方向一致。第 j 个数据点 的加速度定义为当前数据点和前一数据点速度之差除以它们的时间戳之差。
移动偏移量
对于水平移动,计算垂直方向上的偏移量,第j段移动的偏移量定义为移动轨迹中,每相邻数据点的垂直坐标之差绝对值的求和。类似地,对于垂直移动,计算水平偏移量。对于斜线方向移动的处理也需要先进行坐标变换。
移动持续时间
一次移动的持续时间是一次移动中首尾两个数据点的时间之差。
点击时间间隔统计特征
一次人机交互会话中的点击时间间隔统计特征包括鼠标单、双击时间间隔(包括单击持续时间、双击中两次单击持续时间,间隔时间和双击持续时间)的均值和方差。
根据以上的鼠标行为特征就能进行计算机用户的身份识别，同时也就能区分出到底是人还是恶意程序在进行鼠标的操作，当然简单的依靠这些特征来还无法直接检测用户身份，需要经过一些特殊处理，比如利用特征的距离度量等手段来进行进一步的处理，这些都不是本文说关注的，如果有兴趣的同学可以自行的搜索相关内容。
GeeTest的鼠标行为侦测
为了方便，文本主要针对GeeTest的Web端进行分析，帮助大家来了解GeeTest的整个验证过程，首先我们从GeeTest官网下载了geetest-java-sdk，部署好之后直接访问demo页面，如下图
利用开发者工具，查看GeeTest验证过程中的网络请求过程
发现在GeeTest的验证过程中，产生了这样一个请求，具体的请求参数如下：
请求响应的结果：
由此可知，ajax.php就是GeeTest客户端验证的请求，GeeTest就是通过ajax.php请求接口来验证用户的行为的，那么ajax.php的这些参数是如何产生的，它们都代表什么意思呢？这就要从geetest.js中去寻找答案了。
geetest.js是GeeTest web客户端最核心的组件，通常geetest.js都是被压缩处理过的，这都是小问题，使用专门的工具格式化下，剩下的就靠着耐心来阅读分析啦，经过一番折腾在geetest中找到了下面这段代码：
这不正是GeeTest客户端验证ajax.php请求的过程嘛？经过源码分析，终于搞清楚这些参数的具体含义：
gt ：GeeTest为每个应用所分配的唯一ID
challange ：GeeTest此次验证的唯一吗，每次刷新都会变化
imgload ：GeeTest图片加载时间
userresponse ： 与鼠标的移动偏移量和challange有关的
a ：鼠标的移动路径
下面我们来详细分析下这些参数的产生过程：首先我们来分析下鼠标的移动路径a，可能有些人纳闷，从前面的请求参数截图来看，a是一长串的奇怪的字符串，怎么会跟鼠标的移动路径有关呢？
如上图，红色的框中的代码是我自己添加上去的，目的是在console中打印出该方法的入参，我们看下这个参数会是什么
这不跟前面提到的鼠标行为特征4维数据集合很像嘛？这个就是鼠标的路径？在这里可以明确的说，这就是鼠标的路径集合，由于GeeTest只侦测鼠标的拖动行为，所以4维数据集合中的typei就可以不用记录了，有了这个路径数据，GeeTest就可以侦测鼠标行为特征了。。。
至于最后如何将鼠标的路径集合转化为那个奇怪的字符串，在上面截图的js代码中的那些方法就是具体的实现了，只要你认真的阅读下，就能搞定了。。。
看到这，你是不是想到什么啦？如果我们能够模拟出整个鼠标路径的话，那是不是就能够通过GeeTest的验证？嗯，确实可以哦，只要你有一定的算法能力，根据上面鼠标的行为特征就能模拟出鼠标的路径来，不过有一点说一点，GeeTest肯定是使用了深度学的神经网络来进行人机识别，这就要看你的算法能力有多强了，或者更牛X点的，你也可以利用机器学习来模拟哦！
GeeTest图片滑动
未完待续 。。。
由于，本文只是研究GeeTest的验证过程，只能给大家提供个思路而已，至于破解的代码，就不方便贴出来，毕竟这涉及到侵权的问题，如果大家有兴趣，欢迎访问，诚邀有兴趣者参加。。。
极验验证——滑块拼图验证码
极验滑动验证码geetest.6.0.1破解
淘宝滑动验证码研究
破解极验(geetest)验证码
一个行为验证码框架
极验验证码破解
博客园自动发帖--图像处理极验验证码
Java编写极验验证码
极验验证码使用
生成图片式验证码
没有更多推荐了，阿里云用“人机识别”技术打击黄牛党刷号
号贩子，俗称黄牛。特点：手段多、团伙制、公安机关一直打击，又一直春风吹又生。
& & & & 号贩子，俗称黄牛。特点：手段多、团伙制、公安机关一直打击，又一直春风吹又生。
　　他们活跃在医院周围，通过多种手段，获得专家医生诊疗的权利，并加价转让牟利，扰乱了医疗秩序，危害了公民的健康权和生命权。
　　两会期间，代表、委员们热议号贩子问题。有人认为&号贩子应入刑&,有人说应&提高挂号诊疗费用，降低药费&。浙江省副省长郑继伟认为，贩子的最终解决要靠分级诊疗，用技术应对黄牛是致命的。
　　那么从互联网的角度有什么行之有效的办法应对号贩子呢，记者采访了阿里云安全专家易鑫。
　　改变供需现状是关健，云计算打破数据孤岛。
　　问：从互联网的角度有什么好的方法？
　　最根本的原因是医疗资源分布不平衡。建立分级诊疗体系，是解决这一问题有效的手段。利用云计算技术，快速搭建分级诊疗的信息系统，普通的病不需要非要去专家号看，这样，不平衡的问题可以得到缓解。
　　此外，医院搭建网上挂号系统也是不错的选择。
　　&号贩子&获取&专家号&主要有三个途径，一是雇人排队&占坑&挂号；二是通过关系让医生加号；三是24小时通过电话、网络预约挂号。
　　几年以前，火车票的&票贩子&也曾经很猖獗，使用的手段也与&号贩子&极其相似，但现在已经基本绝迹了，原因是什么？主要是12306实现了网上和买票，使得票贩子排队和内外勾结失效。互联网的好处就是，可以远程获取到服务，这样所有用户都享有平等的权利。
　　当然，互联网上也会有流氓，所以需要加入很多技术和管理手段进行限制，比如挂号实名制，每天的挂号数量，挂号人与看病者实名对应等，这点与12306也是类似的。
　　更聪明的&人机识别&技术，有效打击刷号行为
　　问：医院推出网上挂号后，市场就有&刷号&出来，这个刷号软件是什么原理？
　　刷号软件是一种电脑软件工具，通过编写软件程序实现无需人工介入就可以自动抢号。其实，&号贩子&不只在医院存在，在互联网上有很多做类似事情的人，我们管这个产业叫&黑产&或者&灰产&，他们有着敏锐的嗅觉，一旦发现哪个网站可以通过刷号、刷分、秒杀等谋取非正常利益，就会一拥而上，片甲不留。
　　从技术上来说，要遏制这类刷号软件，关键要识别出到底是真实的人在点击预约，还是电脑在自动刷号，专业术语叫&人机识别&。阿里巴巴在对抗&黑灰产&上积累了丰富的技术经验。比如，在网站、挂号软件中设置特殊程序，识别用户的操作行为，一旦发现是自动刷号软件，医院可以选择多种有效的防御措施。这种方式比很多验证码技术要更先进、更人性化。
　　保护信息安全，医院应提早布局
　　问：对医院信息安全建设有什么建议？是否有成功的案例做法可以借鉴？
　　医院信息系统安全应提早布局，与过去的内网环境不同，医院系统一旦接入互联网，安全风险就会增高。比如北京一家国内非常知名的三甲医院，它的挂号APP上线没多久，就遇到了黄牛刷号的问题，由于黄牛刷得太厉害，相当于一次DDoS攻击，整个应用几乎瘫痪了，运维人员每隔一段时间就要重启机器。后来阿里云介入，很快部署了阿里的安全服务，对方的程序配置也同步优化，后续就没再遇到黄牛的问题。
　　还有天津医大总医院的挂号APP&Q医&做得很不错，国内最早与医保打通，并实现就医全流程。医院对&Q医&的安全非常重视，推出来不久就使用了阿里的移动安全技术，很好的保护了&Q医&APP中用户的隐私信息、支付交易的安全，针对黄牛的刷号行为也能有效防御。
　　问：在未来的技术手段上，会有更先进的办法抵制黄牛党吗？
　　目前来看，&人机识别&技术已经可以有效应对互联网的&黑灰产&和&黄牛党&。如果未来有一天，分级诊疗已经很完善，我们可以很方便的在社区医院与千里之外的医生专家进行远程诊疗，&黄牛党&而然就消失了。
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