滑动验证码的原理是什么？

滑动验证码的原理是什么？

滑动验证码可以显著优化用户体验，这在互联网时代是非常重要的。

滑动验证码对机器的判断，不只是完成拼图，前端用户看不见的是——验证码后台针对用户产生的行为轨迹数据进行机器学习建模，结合访问频率、地理位置、历史记录等多个维度信息，快速、准确的返回人机判定结果，故而机器识别+模拟不易通过。

滑动验证码也不是万无一失，但对滑动行为的模拟需要比较强的破解能力，毕竟还是大幅提升了攻击成本，而且技术也会在攻防转换中不断进步。

滑动验证码可以显著优化用户体验，这在互联网时代是非常重要的。

滑动验证码对机器的判断，不只是完成拼图，前端用户看不见的是——验证码后台针对用户产生的行为轨迹数据进行机器学习建模，结合访问频率、地理位置、历史记录等多个维度信息，快速、准确的返回人机判定结果，故而机器识别+模拟不易通过。

滑动验证码也不是万无一失，但对滑动行为的模拟需要比较强的破解能力，毕竟还是大幅提升了攻击成本，而且技术也会在攻防转换中不断进步。

滑动验证即行为验证，现在基本上是App、网站、小程序的必备工具。主要目的是：

通过人机识别拦截机器行为。

互联网50%以上的流量都来自机器，行为验证本质上是利用生物行为特征模型进行人机识别，用在注册登录、防刷红包优惠券、防薅羊毛、数据反爬等各种调用接口的场景。而且现在的行为验证技术已经结合了设备指纹信息、IP/手机号风险、访问频率、地理位置等等的多维度信息，判断更加精准。

通过无感验证提高用户体验。

所以从用户的视角看可能只是轻轻一滑，甚至安全用户是看不到验证码的，而风险请求会被拦截，可疑的请求会根据程度出现不同难度的验证方式（如滑动验证、点选验证、语序验证、旋转验证等）。

作为目前安全性最高、用户体验最好的行为验证，顶象无感验证除了可以杜绝机器行为，还可以结合顶象业务安全矩阵（如风险IP/手机号、设备指纹、风控引擎等），识别真人的风险操作请求，并配合不同行业丰富的风控策略拦截如羊毛党、刷票刷单等风险行为。