苏黎世联邦理工学院的研究人员发布论文，论文的主题是关于如何破解 Google 的 reCAPTCHA v2 系统。reCAPTCHA 是一种广泛使用的网络安全工具，它通过一系列挑战（也就是我们常说的验证码）来区分用户是真人还是自动程序（比如机器人）。Google 的 reCAPTCHA v2 是其中一种，它会用一些图像识别任务来测试用户。
- GitHub：https://github.com/aplesner/Breaking-reCAPTCHAv2
主要功能和特点：
- 图像识别挑战：reCAPTCHA v2 会展示一些图像，要求用户识别并选择包含特定对象（如楼梯、摩托车等）的所有图片。
- 用户体验与安全性的平衡：它旨在提供良好的用户体验，同时有效防止自动化攻击。
- 基于机器学习的方法：论文中提到使用先进的机器学习模型（如 YOLO 模型）来自动识别和解决这些图像挑战。
工作原理：
- 图像分割与分类：YOLO 模型用于图像分割和分类任务，它能够识别图像中的对象并对其进行分类。
- 自动化处理：通过训练模型识别 reCAPTCHA v2 中的图像挑战，然后自动选择正确的图像来解决验证码。
具体应用场景：
- 网站安全：很多网站使用 reCAPTCHA v2 来防止自动化的恶意行为，比如自动注册账户、自动提交表单等。
- 自动化测试：在开发过程中，开发者可能需要自动化工具来测试网站对机器人的防护能力。
通俗解释：
想象一下，你在网上购物，网站想要确认你是真人而不是一个自动程序来恶意刷单或者攻击网站。网站就会弹出一个 reCAPTCHA v2 挑战，让你从一堆图片中选出所有包含摩托车的图片。这个任务对于真人来说通常很容易，但对于机器来说就比较困难。然而，这篇论文展示了如何使用机器学习技术来教机器自动解决这类挑战，就像真人一样。
结论：
论文的结论是，目前使用的基于图像的验证码（如 reCAPTCHA v2）已经可以被先进的 AI 技术完全破解，这表明我们需要开发更先进的验证码系统来应对 AI 的快速发展。同时，论文还发现 reCAPTCHA v2 在判断用户是否为真人时，很大程度上依赖于用户的浏览器历史和 cookie 数据。这意味着，如果你的浏览器历史和 cookie 看起来像一个真实用户，reCAPTCHA v2 可能会给你更少的挑战或者更简单的挑战。
0条评论