看起来我们将为Stack Overflow添加CAPTCHA支持。这对于防止机器人、垃圾邮件发送者和其他恶意脚本活动是必要的。我们只希望人类在这里发布或编辑东西!
我们将使用JavaScript (jQuery)验证码作为第一道防线:
http://docs.jquery.com/Tutorials:Safer_Contact_Forms_Without_CAPTCHAs
这种方法的优点是，对于大多数人来说，CAPTCHA永远不会可见!
然而，对于禁用JavaScript的人，我们仍然需要一个备用方案，这就是棘手的地方。
我为ASP编写了一个传统的CAPTCHA控件。NET，我们可以重复使用。
但是，我更倾向于使用一些文本化的东西，以避免为每个请求在服务器上创建所有这些图像的开销。
我见过这样的事情…
ASCII文本验证码:\/\/(_)\/\/ 数学难题:7减3乘以2等于多少? 小问题:癞蛤蟆和冰棍，哪个更好吃?
也许我只是在风车这里倾斜，但我希望有一个更少的资源密集型，非图像为基础的<noscript>兼容的验证码，如果可能的话。
想法吗?
当前回答
这一个使用1px块生成看起来像图像，但纯html/css。请参见此处的示例链接:http://www.nujij.nl/registreren.2051061.lynkx?_showInPopup=true
其他回答
If the main issue with not using images for the captcha is the CPU load of creating those images, it may be a good idea to figure out a way to create those images when the CPU load is "light" (relatively speaking). There's no reason why the captcha image needs to be generated at the same time that the form is generated. Instead, you could pull from a large cache of captchas, generated the last time server load was "light". You could even reuse the cached captchas (in case there's a weird spike in form submissions) until you regenerate a bunch of new ones the next time the server load is "light".
当我看到一个关于人类计算的视频(该视频是关于如何使用人类通过游戏来标记图像)时，我有了一个想法来构建一个验证码系统。人们可以使用这样的系统来标记图像(可能用于其他目的)，然后使用关于标记的统计信息来选择适合验证码使用的图像。
假设有一张图片，90%的人都给它贴上了“猫”或“摩天大楼”的标签。然后可以呈现图像，要求图像最明显的特征，这将是图像的主导标签。
这可能超出了SO的范围，但有人可能会发现这是一个有趣的想法:)
Mixriot.com使用ASCII艺术验证码(不确定这是否是第三方工具)。
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ooOOo. OoOOo. OooOOo O
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1)人工求解
这里提到的所有解都被人工求解方法所绕过。一个专业的垃圾邮件机器人拥有数百个连接，当它自己无法解决CAPTCHA时，它会将截图传递给远程人工解决者。
I frequently read that human solvers of CAPTCHAs break the laws. Well, this is written by those who do not know how this (spamming) industry works. Human solvers do not directly interact with sites which CAPTCHAs they solve. They even do not know from which sites CAPTCHAs were taken and sent them. I am aware about dozens (if not hundreds) companies or/and websites offering human solvers services but not a single one for direct interaction with boards being broken. The latter do not infringe any law, so CAPTCHA solving is completely legal (and officialy registered) business companies. They do not have criminal intentions and might, for example, have been used for remote testing, investigations, concept proofing, prototypong, etc.
2)基于上下文的垃圾邮件
AI(人工智能)机器人确定上下文，并在不同时间从不同的IP地址(不同国家)维护上下文敏感的对话。即使是博客的作者也经常不明白评论来自机器人。我不会说太多细节，但是，例如，机器人可以网络抓取人类对话，将它们存储在数据库中，然后简单地重用它们(一个短语一个短语)，所以它们不会被软件甚至人类检测到是垃圾邮件。
投票最多的答案是:
*“理论是: 垃圾邮件机器人不支持JavaScript，只提交它看到的内容 如果机器人支持JavaScript，它会立即提交表单 评论者在发表“*”之前至少阅读了一些页面内容
还有蜜罐答案和这篇文章中的大多数答案都是完全错误的。 我敢说，这是一种注定会成为受害者的方法
大多数垃圾邮件机器人通过来自不同ip(不同国家)的本地和远程javascript感知(补丁和管理)浏览器工作，它们非常聪明地避开了蜜糖陷阱和蜜罐。
不同的问题是，即使是博客所有者也不能经常检测到来自机器人的评论，因为它们实际上来自人类对话和来自其他网络板(论坛，博客评论等)的评论。
3)概念上的新方法
抱歉，我把这部分去掉了
非常简单的算术很好。盲人也能回答。(但正如Jarod所说，要注意操作符优先级。)我想有人可以编写一个解析器，但这使得垃圾邮件的成本更高。
足够简单，并且围绕它编写代码并不困难。我看到了两个威胁:
随机的垃圾邮件机器人和可能支持它们的人类垃圾邮件机器人;而且 机器人创建游戏堆栈溢出
通过简单的算术，你可以打败威胁1，但不能打败威胁2。
