基于梯度提升树的行为式验证码的人机识别的研究的开题报告一、选题背景随着互联网技术的发展，计算机与互联网已经成为我们日常生活中必不可少的一部分。随着计算机技术的快速发展，电脑程序的自动化能力也越来越强。同时，网络黑客等各种网络攻击也日益增多。为了保护网络安全，一种被广泛采用的做法是加入验证码，来使得只有人类才能够完成特定的操作。而现在的验证码很多都是传统的防止计算机暴力破解方法，例如基于倾斜、干扰等变形模式。而对于这些方法，网络黑客们可以通过一些技术手段来破解。因此，我们考虑研究一种新型的基于梯度提升树的行为式验证码的人机识别方法，以提高验证码的安全性和准确性。二、选题意义现在各种类型的网站都有验证码，但是目前常用的验证码识别方法难免存在一些问题。例如有些方法只能应对特定类型的验证码，而对于其他类型的验证码就无能为力。而且网络黑客们还可以通过一些技术手段来破解现有的验证码。因此，研究一种新的验证码识别方法就显得尤为重要。基于梯度提升树的行为式验证码的人机识别方法，可以通过对验证码的行为式进行学习，使得识别结果更加准确。同时，由于梯度提升树具有很强的适应性，因此该方法可以适应多种类型的验证码，提升验证码的安全性和准确性。三、研究内容本研究将基于梯度提升树，提出一种基于行为式验证码的人机识别方法，具体研究内容如下：1、设计合适的行为式验证码，并生成验证码数据集；2、调研和学习关于基于梯度提升树的算法原理和实现步骤；3、将生成的验证码数据集传入梯度提升树，训练模型；4、对模型进行评估，包括准确性、误差率等指标；5、通过验收和实验数据比较，验证本方法的有效性；6、在实际应用中验证该方法的有效性。四、研究方法1、根据设计的行为式验证码生成数据集并进行数据预处理，如去除噪声、特征提取等；2、使用Python编写算法程序，调用scikit-learn库中的梯度提升树算法进行模型训练；3、通过交叉验证等方法对模型进行调优；4、使用测试数据集对模型进行评估和验证；5、在实际应用场景中，对模型进行应用评估。五、研究计划本研究预计从2021年9月开始，到2022年6月结束。具体的研究计划如下：1、前期准备（1个月）：包括数据集的设计和生成，Python编程技能的学习等准备工作；2、算法学习和设计（2个月）：学习和了解梯度提升树算法原理，设计行为式验证码的人机识别方案等；3、数据处理和模型训练（3个月）：完成数据预处理，进行模型训练和调优；4、模型评估和优化（2个月）：对模型进行评估和优化，提高模型的准确性；5、实验数据分析和结果验证（2个月）：分析实验数据和模型效果，并与其他验证码方法进行比较验证；6、论文写作和撰写（2个月）：完成论文草稿，并撰写完成论文细节；7、论文答辩和完成（1个月）：完成论文答辩和审核，交付毕业论文。六、预期成果本研究的预期成果包括：1、设计一种基于行为式验证码的人机识别方法；2、生成并整理出预测行为式验证码的数据集；3、学习和使用梯度提升树算法，以有效地进行模型训练和调优；4、通过本研究的验证，证明该方法的有效性和可行性；5、撰写符合学术规范的本科毕业论文，展示出本研究的有效性。