验证码是认证用户为人类而不是机器程序的一个有效手段,能有效的保障网络安全。随着深度学习和机器视觉技术的发展,很多采用安全保护技术的文本型验证码被成功破解。扭曲粘连的空心验证码作为一种新颖的文本型验证码,采用三种安全保护技术,是实心验证码的优化,由简单的轮廓线构成空心字符,其字符之间扭曲粘连,能有效的抵御现有的破解技术,被很多大型互联网网站认为是目前安全性高的验证码。验证码的安全保护技术是否能有效的提高验证码的安全性,使用户有较好的用户体验,其相关研究还不健全。为此本文提出了一种基于云平台的验证码识别安全评估,将大量的验证码存储在云平台,使用三种评估模型对验证码识别进行安全评估。首先,本文对验证码的安全保护技术进行简单介绍,提出了三种安全评估模型。其次,针对采用三种安全保护技术的扭曲粘连空心验证码使用三种评估模型对其进行评估,评估过程包括预处理、单个字符识别、整张验证码识别。最后,本文搭建了基于云平台的验证码识别系统。将从网上抓取的验证码图片存储在搭建的云平台上,采用Flask框架来构建验证码识别系统的Web网页。通过用户反馈识别错误的标签,不断改变和增加训练集来提高验证码的识别能力。本文利用三种评估模型均成功破解了扭曲粘连的空心验证码,其中端到端的安全评估模型对扭曲粘连的空心验证码的识别效果较好,且无需进行大量重复繁琐的预处理和字符分割工作,对文本型验证码识别具有普遍适用性。