随着网络的迅速发展，隐秘世界中的暗网对于许多人来说变得越来越有吸引力。然而，暗网上的网络图像验证码（CAPTCHA）对于自动化工具的识别提出了巨大的挑战。
暗网上的网站为了保护用户安全和确保服务的合法性，常常采用CAPTCHA作为访问的验证机制。这些验证码通常使用扭曲、噪声等技术，以阻止自动化工具的访问。本研究的目标是开发一种CAPTCHA识别器，能够高效准确地识别暗网上的CAPTCHA。
我们设计了一种基于深度学习的识别系统，使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network）作为核心模型。我们收集了大量的暗网CAPTCHA样本，并进行了数据预处理、训练和验证。通过优化神经网络的架构和参数，我们取得了良好的识别效果。
经过大量实验和测试，我们的CAPTCHA识别器在暗网CAPTCHA识别上达到了94.4%的准确率。这意味着我们的系统可以较为可靠地自动识别大部分暗网上的CAPTCHA，为用户提供了更加便捷的访问体验。
尽管我们的识别器已经取得了较好的识别效果，但仍存在一些特殊情况下的误判或无法识别的问题。我们将继续改进我们的系统，以提高准确率和鲁棒性。同时，我们还计划将识别器与其他安全机制结合，以进一步提升暗网上的安全性。
本研究开发的CAPTCHA识别器在暗网CAPTCHA识别方面取得了显著的进展，达到了94.4%的识别准确率。我们希望这项研究能够对暗网的安全性和用户体验的提升起到积极的推动作用。
