網路上常常會使用驗證碼(CAPTCHA)防止自動化程序取得網站資源，而一般而言，若驗證碼是可以輕易取得，十分容易被深度學習網路破解。然而，對抗式攻擊(adversarial attack)可以騙過許多深度學習網路。因此，本研究目的為建立能夠破解對抗式攻擊的深度學習網路。主要包含三個部分：建立Captcha breaker、使用對抗式攻擊影響breaker、破解對抗式攻擊。Captcha breaker的部份使用模擬的目標驗證碼作為訓練資料，以解決訓練資料不足以及人工標籤的問題；而破解adversarial attack會使用adversarial training以及random noising的技術進行。