网站做人机识别首先需要通过收集用户的行为数据、使用的设备特征与网络等数据构建多维度数据分析，比如以下方面（包括但不仅限于）：
1.浏览器特征检查：所有浏览器都有差异，可以通过各种前端相关手段检查浏览器环境的真实性。
2.鼠标事件（click、move、hover、leave……）
3.页面窗口（size、scroll、坐标……）
4.cookie，等等。
然后通过以上收集的多维度数据分析建立人类行为模型，以此来判断用户是否是机器。
在实际的业务场景中，不仅需要实现人机识别验证的功能，还需要采取措施确保人机识别验证不被破解。主要面临的技术挑战是：
1.需要根据用户的使用场景来定制人机识别验证的算法：Web 前端负责收集、上报用户交互行为数据，风控服务端校验上报的数据是否符合正常的用户行为逻辑。
2.确保 Web 前端和风控服务端之间通信和数据传输的安全性。
3.确保上述两大挑战中提到的逻辑和算法不会被代码反编译来破解。
具体应用中，需要根据以上三大技术挑战来设计实现的具体技术方案。
对于需要进行人机识别验证的网站，也可以接入第三方的服务，比如网易易盾行为式验证码。网易易盾行为验证码针对用户产生的行为轨迹数据进行机器学习建模，结合访问频率、地理位置、历史记录等多个维度信息，快速、准确的返回人机判定结果，优化了传统验证码基于单一字符维度容易被暴力破解的问题，高效识别人机。
参考文献：https://my.oschina.net/meituantech/blog/3019813
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