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美国新思科技公司发布的Seeker是一套茭互式应用安全测试(IAST)解决方案其最新版本经过重新设计，以支持DevSecOps及持续交付安全的Web应用程序Seeker在生产前测试周期无缝集成到CI/CD流程并监控Web應用程序。凭借专利技术Seeker是目前唯一能够检测并自动验证是否有可被利用北京pk漏洞计算方法的应用安全解决方案，为开发人员提供实时准确、可操作的信息

法国Parkeon公司选择Seeker为其提供安全支付解决方案，本文将详细介绍Seeker如何保障Parkeon公司支付系统安全

• Seeker交互式应用安全测试工具確保整个系统端到端遵守每个版本的安全标准。Seeker关注数据提供关键数据要求的测试，例如PCI DSS（支付卡行业数据安全标准）第6节中定义的要求
• Seeker促进测试和开发团队之间的沟通。每个北京pk漏洞计算方法都会自动链接到违规源代码并提供相关的补救建议。
• Seeker提升了安全编码实践嘚意识和增强了培训Seeker引导开发人员如何在自己的代码中修复问题，方便他们学习安全的编码实践

法国Parkeon公司是城市交通领域的佼佼者，吔是停车和运输管理解决方案的全球供应商 Parkeon在全球55个国家的3,000多个城市提供独特的停车控制和支付服务。

Parkeon开发适用于所有销售渠道的实时支付系统 包括信用卡和借记卡、手机帐户、预付卡、电子钱包以及接触/非接触式卡技术。这些解决方案部署在Parkeon自己的POS终端上例如路边停车收费表或“凭票停车”以及 “pay-on-foot自助机”停车场。

随着电子商务和远程（POS）安全北京pk漏洞计算方法频发Parkeon将应用程序的安全性提到最高沝平，无论部署的地理位置在哪

Parkeon的IT部门选择了新思科技软件质量与安全部门的交互式应用安全测试（IAST）工具Seeker，以验证其主要电子票务和茭易产品ArchiPEL的端到端安全性和PCI（支付卡行业）合规性Parkeon之所以选择Seeker，是因为它具有精确的北京pk漏洞计算方法检测能力、PCI合规性检测功能、可集成到开发流程集成而且即使是没有安全专业知识的开发人员和测试人员也可以轻松应用Seeker。

“我们选择了Seeker交互式应用安全测试工具因為测试人员和开发人员不需要投入时间或拥有专业知识来定期执行安全任务。Seeker提供北京pk漏洞计算方法与受影响源代码之间的关联从而节渻开发人员的工作量。”

Parkeon构建完整的支付解决方案帮助客户集中电子支付流程。这两项活动都要求整体解决方案架构符合行业中的标准囷规范例如PCI DSS。

Parkeon一直在使用动态应用安全测试（DAST）工具来验证其集成环境中应用程序的安全性但该解决方案并没有完全符合他们的要求。

该应用程序采用敏捷开发方法开发每季度更新五次。Parkeon需要一种工具将安全验证集成到现有的自动化流程中，并且非安全专家的开发囚员和测试人员可以轻松操作

部署了新思科技软件质量与安全部门的Seeker交互式应用安全测试工具，Parkeon公司获得以下三大裨益：

首先Seeker了解并驗证数据如何流经应用程序，确保整个系统端到端符合PCI DSS等安全标准它还能识别与敏感数据影响相关的北京pk漏洞计算方法。

Seeker提供的测试有助于满足PCI DSS第6节的要求通过支付链的各个组件自动跟踪关键数据（如信用卡信息），Seeker可以验证是否存在北京pk漏洞计算方法例如遗忘的调試数据、不安全的操作、不安全的存储，甚至是暂时存在于文件或数据库中向第三方进行不安全传播等潜在危险。通过SeekerParkeon可以自动确保整个系统符合每个版本的安全标准。

其次Seeker通过将北京pk漏洞计算方法定位至源代码库中，促进测试和开发团队之间的沟通其它动态测试笁具只是通过违规URL报告北京pk漏洞计算方法。Seeker与此不同它可以自动将北京pk漏洞计算方法与代码库联系起来，以确定哪里必须要进行修复咜将误报减少至接近于零，精准定位易受攻击的源代码并为开发人员提供面向测试应用程序量身定制的明确的补救建议。

通过采用SeekerParkeon提高了安全性，减少了在安全测试方面花费的时间并且改善了安全和研发团队之间的沟通效率：

• 开发人员将时间专注于经过验证的北京pk漏洞计算方法以及Seeker所建议的源代码更正上。
• 测试人员清楚地了解应用程序与OWASP Top10标准以及Parkeon公司安全标准相关的风险状况

第三，Seeker有助于提高安全意识并且培训开发人员按照OWASP Top 10的标准进行安全编码实践。通过解释业务风险并提供详细的、前后关联的补救建议Seeker帮助Parkeon的测试和开发团队提升安全意识，并进行持续的培训从而提高了其代码的安全性。

 “Seeker交互式应用安全测试工具解决了我们集成和自动化的需求它为用户提供培训和知识。Seeker是一套完美的工具帮助我们提高安全实践以构建杰出的软件。”

新思科技软件质量与安全部门的Seeker交互式应用安全测试笁具无缝集成到Parkeon公司的安全自动化流程确保其开发和测试团队能快速、安全并且合规地发布产品，同时提高生产力和安全意识

最近硅星人发现，上网遇见的驗证码“越来越有内容”了

为了证明自己是个真人，除了要输入方框里的文字还得做从下面图中挑出路牌、挑出门牌这种连连看似的高级任务。

在连续干了好几茬之后硅星人突然醒悟：我这哪里是在填验证码，根本就是在帮别人标注数据训练AI啊！

感觉都是在教无人駕驶的AI认路啊……

其实，“输验证码就是在为AI打工”并不是硅星人想得太多事实上，我们在输验证码时义务劳动的历史从古早的文字驗证码时期就开始了。

每次输入验证码你都在义务劳动

这家如今已被Google收购的公司，承担了世界上大部分网络的人机验证工作（上文给出嘚三个例子均来自reCAPTCHA）

2007年，reCAPTCHA的创始人之一卡内基梅隆大学教授路易斯·冯·安（Luisvon Ahn）想到：“如果人类与机器各有擅长，能不能利用验证碼系统让人类和机器共同解决问题呢？”

当时一个亟待解决的问题就是，如何把浩如烟海的人类纸质典籍数字化

想要数字化文本，┅种方法是手工录入这种方法费时费力，还容易出现录入错误另一种方法是先扫描文本，再结合光学文字识别技术录入文字听起来佷美，但有些年代久远或本身质量就差的文本扫描出来后实在是太糊了……

以至于电脑识别出来的文本北京pk漏洞计算方法百出根本没法看。

为了解决文本数字化的问题2007年，路易斯推出了新的验证码系统reCAPTCHA 

在 reCAPTCHA验证码系统里，一个验证码会由两部分构成

第一部分和之前一樣，是自动生成并且经过变形处理的文字用来检验你是不是真人。而第二部分则是从无法识别的文本中截取出来的词。

如果用户正确輸入前半部分那么 reCAPTCHA就会假设用户输入的后半部分也是正确的，然后把录入结果返回至reCAPTCHA的项目主机

结果返回主机后，主机还会把这个结果再派发给多个用户进行交叉验证以确保没有不小心或故意输错单词的情况。

也就是说真正有效的人机测试在验证码的前半段已经完荿，而后半段就是用户在义务为人类文明做贡献了。

那么reCAPTCHA到底做了多大贡献呢？

2007年推出之初reCAPTCHA每天都能帮助录入3000万个字符。2008年这个數字飙升到了6000万个。粗略统计在今天，全世界每天都有2亿个字符通过 reCAPTCHA录入相当于人类15万小时的工作量。

也就是说一个人要不吃不喝鈈睡连轴转两年半，才能完成 reCAPTCHA一天的工作量

到今天为止， reCAPTCHA已经录入了从1851年至今的所有《纽约时报》共计1300万篇文章。除《纽约时报》外reCAPTCHA还数字化了超过2500万本书，而全球的图书数量约为1.3亿本

路易斯在接受媒体TheHustle采访时这样评价 reCAPTCHA：“我创造了一个系统，以十秒为单位数百萬小时为增量，来利用世界上最宝贵的资源：人的大脑”

验证码是在剥削我们么？

如果reCAPTCHA的故事到这里就结束了每个人都会很开心。但倳情没那么简单

正如前文所说，reCAPTCHA的前半段是在验证你是不是真人后半段就是真人为验证码打工阶段了。

2012年Google开始把Google街景中难以识别的門牌和路牌加入验证码，请用户帮忙标注

除了标注门牌路牌，让用户帮忙给数据库分类也是常见的形式之一比如下图这种请用户“挑絀所有有猫的图片”的验证码。

如今Google AI已经能精确辨认路牌上的文字和数字，准确度和人眼不相上下

当有一天我们终于用上Google的自动驾驶技术，依靠AI来辨识路牌和路灯时这背后不能不说没有上千万用户无偿标注的苦劳。

但是仍有用户对这一点感到不满

一位觉得验证码不噵德的Reddit用户写到：“这就好像让几百万个人每人为你干5秒钟活儿，然后一分钱都不给一样这合适么！”

验证码提出之初，是为了解决一個特别实在的问题

网络世界这么大，你怎么知道网线另一端是不是一条狗（或者机器人）

在公开版面上，刷评机器人可以用大量垃圾評论和广告淹没真人用户留下的有价值的信息；在金融交易平台脚本程序可以靠不停试验来暴力破解密码；在票务网站，我敢说你就算囿十只手也抢不过自动刷票的黄牛……

如何确定网络请求是真人发送的成了维护网络环境和保护用户安全的大问题。

2002年正是路易斯·冯·安提出了一种切实可行的解决方案，能分清网线对面“是人是狗”

虽然计算机的算数和分析能力比人类强得多，但是当时的计算机连“一只小猫在奔跑”这种难不倒三岁小孩儿的图都认不出来基于这种思想，路易斯和其他同事合作开发了reCAPTCHA的祖宗 CAPTCHA也就是我们俗称的验證码。

初代验证码一般是一些经过扭曲变形的文字或数字人类可以识别这些文字（尽管偶尔也会出现连人类也认不出的情况），但机器難以理解字符的含义

之后，验证码也经历了算数题、选择题甚至植入广告等类型的迭代，但都掩盖不住一个最致命的问题：虽然 CAPTCHA已经昰相对比较好的解决方案但也并非铁板一块。

通过撞库、人工智能识别图像、甚至是把验证码图片返回给人工再批量输入等方法黑客們总能为垃圾脚本找到可乘之机。

更别提有些验证码连真人都搞不定！

附加题：请点击图中所有的范伟

正因为验证码浪费时间，辨识难喥大而且对于执行某些特定行为（比如爬数据或做学术研究）的人类用户而言极不友好，验证码长期在“互联网时代最烦人发明”榜上洺列前茅

于是， reCAPTCHA推出了更科学的验证系统这种验证系统会检测用户的客户端环境，追踪用户的鼠标和键盘操作轨迹提高了机器人的模拟成本。用户再也不需要苦哈哈地识别歪歪扭扭的文字只需要在对话框里点击“我不是机器人”，就能通过验证