在近日举办的“强应用多模型，荡漾人工智能落地大潮”大会上，来自AI应用企业、投资机构，就AI技术、创新应用和商业落地进行了探讨，并对优秀的AI应用企业进行了表彰。顶象荣获“AI强应用创新代表企业TOP50”。

AI应用已经从概念阶段进入实践阶段，成为推动各行各业创新和发展的重要引擎。基于AI的验证码，不仅提升有效防范恶意破解，更增强用户体验，带来新的验证方式。

最新一代顶象无感验证，基于Stable Diffusion模型专属AGIC平台，由百余个GPU的小型计算集群组成。该模型基于Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）的文图生成，根据文本描述，自动快速海量地生成相应图片。

基于AI的顶象无感验证，在图片生产量、用户辨识度、风险拦截率、黑灰产破解、管理配置等五个方面有显著提升。

风险拦截率提升19%。使用静态图库作为验证码图片时，图库更新一周以后，爬虫的拦截防御能力会出现明显的效果衰减，一个月左右，恶意爬虫通过率会达到20%。使用AIGC生成图片后，爬虫通过验证通过率立即下降至0.8%以下，且长时间维持在1%以内。相比之前静态图库的情况下，AIGC大幅提高了验证难度和防御能力。

管理员配置效率提升50%。原先使用静态图片时，需要管理人员进行手动调整配置的图集、图标库等要素，现在AIGC自动生成的图集直接减少多个配置环节，效率提升50%。

用户辨识度提升70%。在组织的AIGC和静态图片的对比实验中，85%的参与者认为使用AIGC生成的主题图片更加生动和丰富；在与视觉设计师调查中，92%的人表示喜欢使用AIGC生成的图片；在另外一个对比实验中，100名非深度验证码使用者，观看使用AIGC生成的主题图片和使用传统3D模型生成的静态主题图片，结果显示，AIGC生成的主题图片辨识度提升了70%。

破解成本增加10倍。使用静态图库时，因为验证码图集有限，攻击者只需定期爬取主题图片，然后针对性地打标训练新的识别模型，就可快速破解。AIGC技术能够生成海量图片，且有一定随机性且不可逆，使攻击者打标训练成本可增加10倍以上，大幅增加机器破解的难度。

图片的生产数量提升8640倍。使用静态图库时，验证码企业需要一个月更新一次图库，每次更新图片几百到几千张，平均每天只能设计几十张图。使用AIGC后，以单个GPU计算机为例，利用AIGC技术20秒就可以生成一张图片。使用100个GPU的小型计算集群，一天就可以生成43万2000张新的图片，一个月可以生成超过1000万张新图片。AIGC的生产能力是人工制图的8640倍。

目前，AI能力已集成到顶象防御云各个模块，应用到各个行业和场景中。为客户提供更加安全和可靠的服务，将帮助企业更好地抵御各类风险与威胁，助力业务健康发展。