Naučnici su razvili AI bota koji sa 100% uspjehom prolazi kroz Google-ove CAPTCHA testove zasnovane na slikama
Prema rezultatima objavljenim u novom naučnom radu, grupa naučnika napravila je AI bota sposobnog da pobedi CAPTCHA testove zasnovane na slikama u 100% slučajeva.
Korisnici interneta su upoznati sa CAPTCHA testovima zasnovanim na slikama (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart, odnosno potpuno automatizovani javni Tjuringov test za razlikovanje računara i ljudi) koji prikazuju mrežu slika i zahtevaju od korisnika da odabere polja sa objektima kao što su motocikli ili semafori. CAPTCHA testovi su bezbednosna mera koja pomaže u sprečavanju spama i bot napada potvrđivanjem da je korisnik čovek.
Zahvaljujući razvoju AI tehnologije, doktorand Andreas Plesner i njegove kolege sa ETH Cirih univerziteta u Švajcarskoj uspeli su da naprave model sposoban da svaki put pobedi Google-ov ReCAPTCHA v2 sistem.
Ars Technica izveštava da je Plesner koristio fino podešenu verziju otvorenog modela za prepoznavanje objekata YOLO (You Only Look Once), koji je ranije korišćen od strane modnog brenda Cap_able da zbuni AI kamere.
Da bi pobedili Google-ov reCAPTCHA v2, naučnici su trenirali model na 14.000 označenih slika kako bi mogao da nauči objekte koji se verovatno pojavljuju na CAPTCHA testovima. Model može da identifikuje slike motocikla u 69% slučajeva, ali za hidrante je tačnost bila 100%. Bez obzira na to, model je bio u stanju da svaki put prođe CAPTCHA test kada je dobijao više izazova.
Internet korisnici su možda primetili da se CAPTCHA testovi zasnovani na slikama pojavljuju sve ređe, jer je Google pre nekoliko godina počeo da ukida sistem sa slikama u korist reCAPTCHA v3—nevidljive bezbednosne mere koja analizira interakcije korisnika kako bi odlučila da li je u pitanju čovek, umesto da daje određeni izazov. Ali **Ars Technica** primećuje da se reCAPTCHA v2 i dalje koristi na milionima veb-sajtova i da reCAPTCHA v3 i dalje koristi v2 kao rezervnu opciju kada posumnja da je korisnik bot, piše PetaPixel.
Prethodne studije koje su pokušavale da pobede CAPTCHA testove pomoću modela za prepoznavanje slika imale su uspeh od oko 70%. Plesner i njegove kolege kažu da porast na 100% „pokazuje da smo sada zvanično u dobu posle CAPTCHA testova“.
„U izvesnom smislu, dobra CAPTCHA označava tačnu granicu između najinteligentnije mašine i najmanje inteligentnog čoveka“, pišu autori. „Kako se modeli mašinskog učenja približavaju ljudskim sposobnostima, pronalaženje dobrih CAPTCHA testova postalo je teže.“
Benchmark.rs
