Створений ШІ, здатний обійти систему CAPTCHA


Дізнайтесь більше про нові кар'єрні можливості в EchoUA. Цікаві проекти, ринкова оплата, гарний колектив. Надсилайте резюме та приєднуйтеся до нас.

Не встигли ми написати про один спосіб обійти систему CAPTCHA, як стало відомо про інший. Новий ШІ може обійти систему Google reCAPTCHA, копіюючи поведінку людського мозку. Результати дослідження свідчать про необхідність надійніших автоматизованих методів перевірки. Також вони можуть допомогти поліпшити сприйняття комп’ютером задач робототехніки.

Систему CAPTCHA вважають ненадійною, якщо бот може обійти її в одному випадку зі ста. Нині стартап Vicarious показує, що його ШІ може обійти reCAPTCHA з вірогідністю 66,6 %, а рішення інших компаній: BotDetect, Yahoo і PayPal – з вірогідністю 64,4 %, 57,4 % і 57,1 % відповідно.

Система, яку розробила компанія Vicarious, відома як рекурсивна кортикальна мережа (Recursive Cortical Network, RCN). Вона є штучною нейронною мережею, обчислювальна конструкція якої імітує роботу людського мозку. У такій системі штучні нейрони отримують дані й працюють разом для розв’язання задач на зразок ідентифікації тексту або розпізнавання мовлення. Потім нейронна мережа може змінити структуру зв’язків між цими нейронами, щоб поміняти спосіб взаємодії. Після цього мережа знову займається розв’язанням задачі. З часом нейронна мережа починає розуміти, які шаблони краще всього підходять для обчислювальних рішень.

Попередні нейронні мережі могли обійти reCAPTCHA, але це вимагало навчання на мільйонах розмічених зображень капчі або ручних установок про те, як зламувати кожен вид зображення. Система Vicarious вимагає значно менше даних для навчання. У зіставленні із сучасними підходами RCN має порівнянну або більш високу точність, використовуючи при цьому десь у 300 разів менше даних.

Головний автор дослідження, Джордж Ділідж, підкреслив:

Наша система має можливість вчитися з використанням відносно небагатьох прикладів, подібно до людського мозку.

Vicarious говорять, що ключем до успіху було моделювання RCN за аналогією з роботою зорової системи людського мозку. Компанія пояснює: штучні нейрони RCN структуровані таким чином, що підтримують створення моделей, які можуть швидко ідентифікувати поверхні й контури. Це дозволяє розпізнавати зображення і об’єкти, використовуючи лише декілька прикладів.

Ці дані свідчать про те, що “ґрунтовані на тексті CAPTCHA застарівають”, – говорить Джордж. Також він підкреслює, що Google та інші компанії вже намагаються реалізувати нові механізми перевірки, наприклад, працюючі на основі зображень.

Дослідники зазначають, що їх програмне забезпечення може допомогти розв’язати інші проблеми, пов’язані з комп’ютерним сприйняттям.

Ми застосовуємо його до багатьох задач робототехніки. Уявіть робота, який повинен не просто ідентифікувати об’єкт, але також взаємодіяти з ним. Йому треба побудувати модель поведінки об’єкта, якщо його, наприклад, штовхнути.

Джерело: IEEE Spectrum

Київ, Харків, Одеса, Дніпро, Запоріжжя, Кривий Ріг, Вінниця, Херсон, Черкаси, Житомир, Хмельницький, Чернівці, Рівне, Івано-Франківськ, Кременчук, Тернопіль, Луцьк, Ужгород, Кам'янець-Подільський, Стрий - за статистикою саме з цих міст програмісти найбільше переїжджають працювати до Львова. А Ви розглядаєте relocate?


Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *