Modelul ML poate emula mișcările mouse-ului uman și poate păcăli captchas-urile cu istoricul de browser fals
Imaginea de ansamblu: Testele Captcha, care impun utilizatorilor să facă clic pe grile de imagini pentru a verifica că sunt oameni, sunt printre cele mai enervante lucruri de pe internet. Cu toate acestea, majoritatea utilizatorilor acceptă că sunt necesari pentru a preveni blocarea traficului de către roboții, activarea fraudei sau eliminarea datelor. Cu toate acestea, pe măsură ce roboții devin din ce în ce mai avansați, eficacitatea testelor Captcha a scăzut, software-ul personalizat de învățare automată putând acum să ocolească în întregime implementarea Google.
Cercetătorii de la ETH Zurich au conceput un program de învățare automată care poate rezolva provocările de recunoaștere a imaginii Google reCAPTCHA v2 cu o acuratețe perfectă. Deși aceste teste adesea criticate devin învechite, ele joacă în continuare un rol important în securitatea internetului.
Apărarea Captcha a fost de mult angajată într-o cursă a înarmărilor împotriva roboților menționați să le ocolească. Un studiu de anul trecut a constatat că roboții ar putea trece aproape toate variantele CAPTCHA mai rapid și mai precis decât oamenii, învingând astfel scopul unei măsuri de securitate menită să permită oamenilor să treacă în timp ce opresc roboții.
Metoda din studiul de la Zurich se bazează pe modele anterioare de învățare automată și le crește semnificativ rata de succes. Eforturile open-source și studiile anterioare au înregistrat rezultate diferite cu modelele You Only Look Once (YOLO), dar cel mai recent experiment a obținut o acuratețe de 100%. Inițial, aceste modele puteau identifica cu ușurință imagini cu obiecte precum semafoare sau mașini, dar s-au luptat cu măsurile de securitate care verifică alte semne de activitate umană.
Multe teste Captcha încearcă, de asemenea, să detecteze mișcările mouse-ului asemănătoare omului și să citească cookie-uri pentru a diferenția oamenii de roboți. Unele, cum ar fi Cloudflare, constau într-o pagină simplă care verifică aceste semne în timp ce necesită o intervenție umană minimă. Prima linie de apărare a Google este similară, dar poate recurge la testele de recunoaștere a imaginii reCAPTCHA v2 în anumite situații, făcându-l potențial vulnerabil la roboți.
Atingerea preciziei perfecte cu un model YOLO a necesitat modificarea YOLOv8 cu software suplimentar pentru a emula mișcările mouse-ului și a simula istoricul browserului. În plus, cercetătorii au folosit un VPN care schimbă dinamic adresele IP, astfel încât provocările să nu recunoască mai multe încercări de conectare ca provenind de la aceeași adresă.
Experimentul demonstrează că apariția învățării automate și a inteligenței artificiale generative ar putea pune tehnologia Captcha într-o poziție critică, deoarece combinațiile de software disponibile pe scară largă pot depăși acum aceste teste. Mai mult, YOLOv8 poate rula local pe hardware relativ modest, crescând potențialul de atacuri automate la scară masivă folosind numeroase dispozitive ieftine. Giganții tehnologiei continuă să caute metode alternative pentru a proteja traficul pe internet de roboți.
