“在互联网上，没有人知道你是一条狗。”——这个 IT 界的经典笑话来自于 1993 的《纽约客》杂志，用玩笑的口吻指出了互联网早期“身份”的不可信。

到了 2024 年，互联网已经全面普及，全球互联网用户超过 50 亿，“是人是狗”的问题也有了新的表述——“在互联网上，没有人知道你是一个机器人。”

这绝不是危言耸听。据统计，现阶段机器人流量占互联网总流量的 42%，其中 65%为恶意流量。自动抓取网页信息的爬虫程序、速度飞快的黄牛抢票软件、批量注册账号的自动化脚本、流量巨大的撞库攻击……面对善恶难分、真假难辨的机器人流量和自动化攻击，企业只有采用人机识别技术，精准区分来自用户的真实流量和来自机器人的虚假流量，才能保障自身业务安全和网络安全。

尽管人机识别如此重要，企业想要建立准确、高效、安全的人机识别系统却并不容易，有诸多难题需要企业、厂商去破解。

人机识别到底难在哪？

对于企业而言，人机识别存在准确性、实时性、安全性、体验性、适配性五大难题。

1.准确性：人机识别系统需要准确区分人机操作行为，避免误判，这对算法的准确性提出了极高要求。

2 实时性：面对海量的网络请求，人机识别系统需要在极短的时间内完成识别判断，这对系统的可用性提供了高要求。

3.安全性：人机识别系统需要在安全的终端环境中运行，防范因模拟器、攻击框架、恶意软件导致的安全风险，保障识别过程可控、识别结果可信。

4.体验性：在保证安全的同时，人机识别系统还需要保证用户体验，避免过于复杂的验证流程影响用户正常使用。

5.适配性：不同的业务场景对人机识别的需求不同，人机识别系统需要适应多样化的业务场景，提供定制化的解决方案。