Искусственный интеллект с лёгкостью обходит капчу со 100%-ной точностью

Прошлые исследования не достигали показателя более 70%

1 мин.
Искусственный интеллект с лёгкостью обходит капчу со 100%-ной точностью

Специалисты по информационной безопасности в рамках своего нового исследования под названием Breaking reCAPTCHAv2 с применением искусственного интеллекта YOLO, обученного примерно на 14 тыс. изображений, смогли добиться того, чтобы нейросеть в 100% случаев и без каких-либо ошибок смогла распознавать капчу, которая используется на многих сайтах и сервисах для защиты от ботов.

Разработчики Google полагают, что большинство ботов не способны распознать капчу, которую видит человек. Однако, как показала практика, по состоянию на сегодняшний день подобная защита сайтов уже не актуальна.

Как рассказывают эксперты, их нейросеть YOLO в 100% случаев разгадала все алгоритмы технологии reCAPTCHAv2, где необходимо из нескольких фотографий выбирать те картинки, на которых показываются знаки дорожного движения.

Все эксперименты, которые проводились до этого с помощью искусственного интеллекта и других технологий, показывали весьма спорные результаты — точность автоматического распознавания картинок в reCAPTCHAv2 никогда не достигала показателя более 70%.

При этом корпорация Google уже разработала технологию reCAPTCHAv3, где применяются, как заявляют создатели, «более чувствительные» способы проверки на ботов. Эксперты же убеждены, что с учётом современных темпов развития искусственного интеллекта все подобные способы защиты будут практически бесполезны перед нейросетями.

В результатах своего исследования учёные отмечают, что использование reCAPTCHAv2 от Google сыграло решающую роль в повышении безопасности веб-сайтов в Интернете – с помощью такой защиты можно было успешно отличать реальных пользователей от автоматизированных ботов. Помимо этого, reCAPTCHAv2 решает проблему скрапинга, предотвращая автоматическую кражу с целью отвлечения доходов от рекламы или получения конкурентного преимущества, что стало ещё более актуальным с ростом популярности больших языковых моделей и огромных объёмов данных, необходимых для их обучения.


Ещё по теме:

Мы в Telegram, на Дзен, в Google News и YouTube