AI model beats CAPTCHA every time
Google के reCAPTCHAv2 द्वारा उपयोग की जाने वाली तीन अलग-अलग कैप्चा प्रकार की चुनौतियों के उदाहरण।प्रत्येक प्रकार उपयोगकर्ताओं के लिए एक अनूठी चुनौती प्रस्तुत करता है जिसे हल करके यह निर्धारित करना होता है कि उपयोगकर्ता एक बॉट है या नहीं।श्रेय:arXiv(2024)।डीओआई: 10.48550/arxiv.2409.08831

स्विट्जरलैंड के ETH ज्यूरिख में AI शोधकर्ताओं की तिकड़ी ने Google के reCAPTCHAv2 मानव-परीक्षण प्रणाली को हल करने के लिए AI-आधारित, चित्र-प्रसंस्करण मॉडल को संशोधित किया है।

एंड्रियास प्लास्नर, टोबियास वॉन्टोबेल और रोजर वॉटनहोफर ने यू ओनली लुक वन्स (YOLO) पिक्चर प्रोसेसिंग मॉडल को संशोधित करके एक नया मॉडल विकसित किया जो हर बार कोशिश करने पर Google के कैप्चा को हल करने में सक्षम है।उनकाकागज़पर उपलब्ध हैarXivप्रीप्रिंट सर्वर.

पिछले कई दशकों में, वेबसाइट प्रशासकों ने स्वायत्त बॉट्स को पहुंच प्राप्त करने और समस्याएं पैदा करने से रोकने के लिए तकनीकों का उपयोग किया है।एक दृष्टिकोण कंप्यूटर और इंसानों को अलग बताने के लिए पूरी तरह से स्वचालित सार्वजनिक ट्यूरिंग परीक्षण नामक मॉडल था, जिसे कैप्चा के रूप में अधिक व्यापक रूप से जाना जाता है - वेबसाइट व्यवस्थापक आसानी से एप्लेट को अपनी लॉगिन प्रक्रिया में जोड़ सकते हैं।

2007 में, Google ने एप्लेट का अपना संस्करण जारी किया, जिसमें नवीनतम अपडेट reCAPTCHAv2 था।अन्य कैप्चा की तरह, Google को पास करने के लिए उपयोगकर्ता को एक निर्दिष्ट छवि पर क्लिक करने की आवश्यकता होती है।

इस नए प्रयास में, स्विट्जरलैंड की टीम ने पाया कि मौजूदा एआई मॉडल को Google के कैप्चा को पार करने की क्षमता देने के लिए उसे संशोधित करने में ज्यादा प्रयास नहीं करना पड़ा।

कार्य में आमतौर पर reCAPTCHAv2 द्वारा उपयोग की जाने वाली वस्तुओं, जैसे कारों, पुलों और को पहचानने के लिए YOLO मॉडल को संशोधित करना शामिल था।.फिर उन्होंने इसे एक ही प्रकार की वस्तुओं की हजारों तस्वीरों पर प्रशिक्षित किया।

परीक्षण से पता चला कि मॉडल को 100% सटीक होना जरूरी नहीं है क्योंकि reCAPTCHAv2, अन्य CAPTCHAs की तरह, कई प्रयासों की अनुमति देता है।इसने मॉडल को हर बार परीक्षण के दौरान कैप्चा परीक्षण पास करने की अनुमति दी।शोधकर्ताओं ने पाया कि भले ही नया मॉडल पहली छवियों पर विफल रहा हो, यह दूसरी पहेली को पार कर जाएगा।उन्होंने यह भी नोट किया कि पहेली को पास करने के लिए मॉडल को सिखाने के लिए केवल 13 श्रेणियों की वस्तुओं की आवश्यकता थी।

मॉडल के आगे के परीक्षण से पता चला कि यह माउस ट्रैकिंग या ब्राउज़र इतिहास जैसी सुविधाओं के साथ संशोधित और भी अधिक परिष्कृत कैप्चा को मूर्ख बना सकता है।यह खोज निस्संदेह कैप्चा बनाने के लिए नए शोध का परिणाम होगी जिसे एआई सिस्टम द्वारा मूर्ख नहीं बनाया जा सकता है।

अधिक जानकारी:एंड्रियास प्लास्नर एट अल, ब्रेकिंग reCAPTCHAv2,arXiv(2024)।डीओआई: 10.48550/arxiv.2409.08831

जर्नल जानकारी: arXiv

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उद्धरण:एआई मॉडल हर बार कैप्चा को मात देता है (2024, 24 सितंबर)24 सितंबर 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-09-ai-captcha.html से

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