Un trío de investigadores de IA de ETH Zurich, Suiza, ha modificado un modelo de procesamiento de imágenes basado en IA para resolver el sistema de pruebas humanas reCAPTCHAv2 de Google.
Andreas Plesner, Tobias Vontobel y Roger Wattenhofer modificaron el modelo de procesamiento de imágenes You Only Look Once (YOLO) para desarrollar un nuevo modelo capaz de resolver el CAPTCHA de Google cada vez que lo intenta.Supapelestá disponible en elarXivservidor de preimpresión.
Durante las últimas décadas, los administradores de sitios web han utilizado técnicas para evitar que los robots autónomos obtengan acceso y causen problemas.Un enfoque fue el modelo llamado prueba pública de Turing completamente automatizada para diferenciar las computadoras de los humanos, más conocida como CAPTCHA: los administradores de sitios web podían agregar fácilmente el subprograma a su proceso de inicio de sesión.
En 2007, Google lanzó su propia versión del subprograma, con la última actualización llamada reCAPTCHAv2.Al igual que con otros CAPTCHA, el de Google requiere que el usuario haga clic en una imagen designada para pasar.
En este nuevo esfuerzo, el equipo de Suiza descubrió que no requería mucho esfuerzo modificar un modelo de IA existente para darle la capacidad de pasar el CAPTCHA de Google.
El trabajo implicó modificar el modelo YOLO para reconocer objetos típicamente utilizados por reCAPTCHAv2, como automóviles, puentes ysemáforo.Luego lo entrenaron con miles de fotografías del mismo tipo de objetos.
Las pruebas demostraron que el modelo no tenía que ser 100% preciso porque reCAPTCHAv2, al igual que otros CAPTCHA, permite múltiples intentos.Eso permitió que el modelo pasara la prueba CAPTCHA cada vez que se probaba.Los investigadores descubrieron que incluso si el nuevo modelo fallara en las primeras imágenes, superaría un segundo rompecabezas.También notaron que solo se necesitaban 13 categorías de objetos para enseñarle al modelo a resolver el rompecabezas.
Pruebas adicionales del modelo demostraron que podía engañar a CAPTCHA aún más sofisticados modificados con funciones como el seguimiento del mouse o el historial del navegador.Sin duda, el hallazgo dará lugar a nuevas investigaciones para crear CAPTCHA que no puedan ser engañados por un sistema de inteligencia artificial.
Más información:Andreas Plesner et al, Rompiendo reCAPTCHAv2,arXiv(2024).DOI: 10.48550/arxiv.2409.08831
Información de la revista: arXiv
© 2024 Red Ciencia X
Citación:El modelo de IA siempre supera a CAPTCHA (24 de septiembre de 2024)recuperado el 24 de septiembre de 2024de https://techxplore.com/news/2024-09-ai-captcha.html
Este documento está sujeto a derechos de autor.Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, noparte puede ser reproducida sin el permiso por escrito.El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.