reCAPTCHA v3 C#的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

A Secure Annuli CAPTCHA System

為了解決reCAPTCHA v3 C#的問題，作者蔡旻諺 這樣論述：

許多網站和應用程序都依賴CAPTCHA來保護它們免受殭屍程序攻擊。否則用戶和企業將面臨風險。儘管已經提出了幾種不同的CAPTCHA系統，但深度學習算法的發展使攻擊者能夠創建更有效，更準確的攻擊方法。許多研究表明，現有的驗證碼系統不再安全，尤其是基於文本的驗證碼系統。為了解決這個問題，本文提出了一種簡單，安全，有效的環形驗證碼系統。在該系統中，隨機生成了包含圓形和橢圓形重疊的環形驗證碼圖像。希望訪問該系統的用戶需要正確回答圖像中圓圈和橢圓的總數，以證明他/她不是機器人。我們提出的CAPTCHA系統的安全性通過三種攻擊方法來驗證。通過匿名問卷對我們的CAPTCHA系統進行的可用性調查表明，我們的

系統是用戶友好的。換句話說，所提出的系統在高安全性的前提下保持了高可用性。此外我們發現並驗證了“無法區分的區域”，以此為基礎提出了一種可靠的方法來進一步提高所提議的CAPTCHA系統的安全級別。結果表明，所提議的環形CAPTCHA系統的安全性得到了顯著提高。在現有的CAPTCHA系統中，我們的CAPTCHA系統在安全性，可用性和易於實施方面都明顯更好。

抗圖形辨識的推理導向驗證碼

為了解決reCAPTCHA v3 C#的問題，作者陳俊瑋 這樣論述：

人機驗證（Completely Automated Public Turing tests to tell Computers and Humans Apart，CAPTCHA）──又稱驗證碼──是保護網路服務免於阻斷服務攻擊（denial-of-service attack）或惡意濫用的重要防護措施，其基本精神是以「對人類而言容易，對機器而言困難」的題目來詢問用戶，能正確回答問題的用戶就被認定為人類，並予之存取服務的權限。早期的驗證碼都以文字驗證碼（text-based CAPTCHA）為主。將圖像中的文字重新輸入一遍，對於人類很容易，對於機器卻是不小的挑戰。然而，隨著科技的快速發展，光學

字元辨識（optical character recognition，OCR）技術對於圖像中的文字已經有極高的辨識率，導致這種驗證碼難以有效區分人機。後來出現的圖形驗證碼（image-based CAPTCHA）也因為圖形辨識（pattern recognition）的快速發展而大失其強健性（robustness）。算術驗證碼（math CAPTCHA）試圖解決以上兩者之強健性問題，然而犧牲過多的易用性（usability），使得人類受試者難以通過驗證碼，同時，驗證碼強健性也沒有實質的提升。本研究提出一種不依賴圖像辨識、在犧牲較少易用性的同時提升強健性之推理導向驗證碼（inference-ba

sed CAPTCHA）。推理導向驗證碼以人類能輕易做到的邏輯推理為核心，透過易擴充的編劇（scenarist）腳本建構一個簡單的故事背景，使用推理模型（inference model）揭發（expose）劇情中每個登場實體（entity）的屬性（property），以作為建立驗證碼的依據。此方法相較於視覺驗證碼有良好的強健性；相較於算術驗證碼則有較好的易用性。