如何设计一套二次验证机制来防止非真实用户在12306刷票?

马上五一了，很多人又没有抢到票。一方面是“手速”不行，拼不过机器后台刷票；另一方面12306系统设计上没能有效阻止潜在的违规刷票行为。现在我们来替12306来设计一套二次验证系统，看看能不能有效防止机器刷票。接着开一开脑洞。

在设计二次验证机制时，需在安全性与用户体验之间取得平衡，既要拦截机器自动化攻击，又要避免对真实用户造成干扰。以下是一套结合无感验证与动态分层验证的技术方案：

一、核心设计原则

1. 风险动态评估前置

在触发二次验证前，通过多维度数据（IP信誉、设备指纹、用户行为模式）预判风险等级，仅对中高风险请求启用验证。

2. 验证方式与风险匹配

低风险：无感验证（如行为分析）

中风险：轻量级交互（如滑动拼图）

高风险：强验证（如短信验证码+设备绑定）

3. 最小化用户感知

通过静默采集行为特征，90%以上的低风险用户无需主动参与验证流程。

二、技术实现方案

1. 无感行为验证（第一层防御）

- 用户行为建模

采集鼠标移动轨迹、点击速度、页面停留时间、滚动模式等数据，通过机器学习建立正常用户的行为基线。

- 设备指纹综合验证

通过浏览器Canvas指纹、WebGL渲染特征、时区偏移量等生成唯一设备ID，识别异常设备集群（如批量虚拟机）。

2. 动态分层验证（第二层防御）

低风险：无感通过，行为分析通过后直接放行；

中风险：轻交互验证（如滑动拼图），前端生成加密挑战参数，验证操作轨迹是否符合人类特征；

高风险：多因素验证（如短信+设备绑定） ，结合时间戳Token与设备绑定，防止验证码被劫持到其他设备。

3. 对抗机器学习的特殊设计

- 动态变异挑战

每次验证的拼图形状、滑块轨道均随机生成，避免机器通过固定模板破解；

- 对抗OCR的扭曲算法**

对图形验证码加入动态扭曲、重叠干扰线，使传统OCR失效但人类仍可识别；

三、防绕过关键措施

1. 链式验证绑定

将验证结果与后续操作绑定加密签名，防止先通过验证再切换至自动化工具；

用户操作流程：

1. 完成验证 → 获得签名Token {sessionID+timestamp+HMAC}

2. 提交表单时必须携带Token

3. 服务端验证Token时效性与完整性

4.添加参数校验

2. 异步信誉评分系统

持续跟踪用户历史行为，动态调整其信誉分，高信誉用户逐步降低验证频率：

评分规则示例：

- 成功购票10次 +2分

- 频繁退票/取消 -1分

- 跨地域异常登录 -3分

四、用户体验优化

1. 无障碍兼容设计

- 为视障用户提供语音验证码

- 支持主流屏幕阅读器解析验证控件

2. 渐进式挑战

首次验证失败后逐步提升难度（如先文字点击，再图形拼图），避免直接拦截真实用户。

3. 失败反馈机制

当验证失败时，明确提示原因（如“操作过快，请缓慢拖动滑块”），而非简单拒绝。

五、效果评估指标

机器拦截率 >99.9% ，模拟攻击流量测试；

用户误拦率 <0.1% |，A/B测试对比无验证组；

验证耗时（中风险） ，<3秒 | 端到端性能监控；

无障碍通过率 >95% ，视障用户测试组统计。

结语

通过行为建模+动态分层验证+链式绑定的组合策略，可在不依赖复杂验证码的前提下有效拦截机器流量。实际部署时需持续迭代对抗新型攻击手段（如深度伪造行为数据），同时通过灰度发布监控对用户体验的影响。

进一步的，对识别出使用第三方刷票用户建立小黑屋策略，一旦发现，一定时间内禁止使用12306来购票，增加犯错成本。

若如此，会不会好一点？

元芳，你怎么看？