本项目针对网络空间安全中的验证码验证机制多样化、验证安全性能差、以及人工智能背景下网络安全防护需要高等特点，围绕多样化验证码高效破解技术、验证码认证机制的鲁棒性以及面向深度学习技术的新型验证码安全机制设计等核心问题展开研究，攻克一系列网络安全关键技术，提出了跨模式特征融合的通用验证码破解方案、攻防协同的验证码鲁棒性分析以及新一代可信验证码安全机制设计，形成了验证码认证机制多层次、多维度的研究体系，为以验证码为基础的网络安全的系统性研究提供了可靠的基础与研究支撑。

发现点一：跨模式特征融合的通用验证码破解方案。验证码的安全机制具有多样性和复杂性的特征，不同的安全机制常常以不同组合方式进行融合，从而形成更为复杂的验证码结构。因此仅仅针对某一特定形式或是特定组合的验证码进行破解是不充分的，验证码设计者可以很轻易地找到新的组合方式、设计新的验证码来进行防御。因此，设计针对多模式特征融合的处理方式的验证码破解方式成为本领域亟待解决的关键问题。

发现点二：攻防协同的验证码鲁棒性分析。随着网络安全认证攻防技术的不断升级，验证码机制逐渐从单一模式向复杂模式进化。同时，互联网服务的网络安全认证下的验证码机制呈现认证方式多样化、安全评估单一化、攻防两端竞争化等特点。面向互联网服务中的验证码鲁棒性分析难以考虑到新型验证码中应用的设计新模式。因此，从攻防结合角度出发，通过系统分析总结验证码防御机制并验证攻击对其安全性的影响，是分析现有验证码鲁棒性的研究重点。

发现点三：新一代可信验证码安全机制设计。随着深度学习技术的发展，神经网络已经能够快速、准确地破解目前现有的认证机制，研究具备更高安全性的安全机制十分重要。项目组结合深度学习在验证码上的发展，运用语义信息理解、像素级分割等技术，提出了四种新型验证码技术。