Новый алгоритм системы искусственного интеллекта ломает код защиты CAPTCHA в 90 процентах случаев Vicarious, относительно молодая компания из Сан-Франциско, специализирующаяся на разработке программного обеспечения систем искусственного интеллекта, продемонстрировала работу разработанных ими алгоритмов искусственного интеллекта, которые оказались способны правильно определить код защиты CAPTCHA в 90 процентах случаев. Код CAPTCHA - это автоматизированный тест, с которым сталкивается почти каждый день любой пользователь Интернета, в большинстве случаев этот код защиты выглядит в виде последовательности искаженных или закамуфлированных букв и цифр, и используется для дифференцирования живых людей, сидящих за компьютером от компьютерных программ. Коды CAPTCHA бывают разных уровней сложности, от простейших, которые являются встроенными средствами защиты многих систем управления сайтами, до сложных, типа reCAPTCHA, с решением которых, порой трудно справиться и живому человеку. Но алгоритмы Vicarious успешно "ломают" код CAPTCHA любой сложности, делая эту технологию защиты неэффективной и морально устаревшей.
Целью использования защиты на основе кодов CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), представляющего собой одну из разновидностей тестов Тьюринга, является ограничение доступа к веб-сайтам и различным сервисам специализированным автоматизированным компьютерным программам, ботам, которые могут заниматься рассылкой спама, кражей или искажением информации различного рода. Компания Vicarious является не первой компанией, которая занималась разработкой алгоритмов распознавания и расшифровки кодов CAPTCHA, но она, безусловно, является первой организацией, которая применила к этому делу алгоритмы настоящего искусственного интеллекта.
Обычные алгоритмы, распознающие коды защиты CAPTCHA, в большинстве случаев используют достаточно распространенные методы оптического распознавания символов, шаблоны разного рода или метод "грубой силы", банального перебора. Это позволяет таким системам взламывать "как орехи" защиту на основе простых кодов CAPTCHA. Но алгоритм на основе технологии рекурсивных кортексных сетей (Recursive Cortical Network), разработанный компанией Vicarious, работает на совсем иных принципах. Это система визуального восприятия, которая интерпретирует обрабатываемое изображение в манере, в которой обрабатывает поступающую визуальную информацию человеческий мозг. И эта особенность позволяет алгоритму Recursive Cortical Network справляться с распознаванием кодов CAPTCHA в 90 процентах случаев, даже весьма сложных кодов, разработанных такими компаниями, как Captcha.com, Google, Yahoo и Paypal. При этом, со слов представителей компании Vicarious, их алгоритму требуется совсем немного вычислительной мощности и ресурсов вычислительной системы по сравнению с объемами, требующимися для выполнения подобной задачи программами на основе других алгоритмов. Принимая в расчет такой показатель успешности взлома кодов CAPTCHA и работу исследователей из Стэнфордского университета, которые рассчитали, что "систему защиты CAPTCHA можно будет считать успешно взломанной, когда точность автоматического распознавания кодов превысит порог в один процент", можно прийти к заключения, что одна из основных систем защиты в Интернете устарела буквально за ночь. Но это несколько не так, во-первых, компания Vicarious не собирается делиться разработанными ими алгоритмами с мировым хакерским сообществом, а во-вторых, алгоритму Recursive Cortical Network предстоит проделать еще долгий путь модификаций и изменений, прежде чем он обретет настоящую мощь.
И, в любом случае, разработка алгоритма Recursive Cortical Network является немалым достижением в области разработки искусственного интеллекта, которое, без сомнений, найдет массу полезных применений в робототехнике, автоматизации и во многих других направлениях.
Компьютерное зрение Google Street View решает reCAPTCHA с точностью 99%
Компания Google уже много лет использует алгоритмы автоматического распознавания символов на фотографиях Google Street View, чтобы определять номера домов и точные адреса зданий для картографического сервиса Google Maps. Со временем точность распознавания становится лучше. На сегодняшний день точность распознавания номеров домов составляет около 90%.Интересно, что технологию компьютерного зрения Street View можно применить и в других задачах. Например, выяснилось, что та же самая система, которая используется в Street View, способна распознавать задачи reCAPTCHA с точностью более 99%. Пожалуй, это даже лучший результат, чем способен показать любой человек. Если так оно и есть, то тесты reCAPTCHA в нынешнем виде перестает выполнять свою основную функцию — различать людей и программных ботов.Примеры задач reCAPTCHA, с которыми успешно справляются программы Street ViewПо этой причине Google отказалась от использования графических изображений как единственного определяющего фактора при различении людей и ботов. Сейчас в расчет принимаются несколько дополнительных параметров, так что нормальным посетителям показывают картинки попроще, а подозрительным (предположительно ботам) — картинки посложнее.Группы разработчиков Street View и reCAPTCHA продолжают совместную работу. Первые повышают точность компьютерного зрения Street View, а вторые ищут способы, чтобы эта технология не уменьшила безопасность reCAPTCHA.http://www.xakep.ru/post/62373/
Коми форум
Форум
11:49 | 
Четверг - 25.04.2024
Именины:
Интересно, что технологию компьютерного зрения Street View можно применить и в других задачах. Например, выяснилось, что та же самая система, которая используется в Street View, способна распознавать задачи reCAPTCHA с точностью более 99%. Пожалуй, это даже лучший результат, чем способен показать любой человек. Если так оно и есть, то тесты reCAPTCHA в нынешнем виде перестает выполнять свою основную функцию — различать людей и программных ботов.
Примеры задач reCAPTCHA, с которыми успешно справляются программы Street ViewПо этой причине Google 
