Создан эффективный ИИ-алгоритм для взлома CAPTCHA

Специалисты калифорнийской компании Vicarious, ведущие разработки в области искусственного интеллекта, утверждают, что создали ИИ-алгоритм, способный с высокой долей вероятности обходить различные виды CAPTCHA - компьютерного теста для защиты веб-сайтов от автоматической регистрации. Обширную статью о новом методе взлома CAPTCHA недавно опубликовал журнал Science, выдержки из которой приводит издание Bleeping Computer и BBC News.

Как правило, для прохождения теста CAPTCHA нужно ввести символы, изображённые на рисунке, зачастую с добавлением помех, искажения или полупрозрачности, что затрудняет машинное распознавание текста.

Благодаря тому, что новая ИИ-система работает по схожему с человеческим зрением принципу, ей удалось в 66,6 процента случаев пройти тест reCaptcha - усовершенствованный метод защиты веб-сайтов от интернет-ботов, при котором пользователю предлагается ввести два слова с графическими помехами. Также перед ИИ-алгоритмом Vicarious не устояли другие виды CAPTCHA - Yahoo, PayPal и Botdetect: процент успешных попыток в них составил 64,4%, 57,4% и 57,1%.

Стоит отметить, что CAPTCHA считается непригодной, даже если боту удается пройти тест всего в 1% случаев.

Исследователи назвали свою разработку Recursive Cortical Network (RCN) - рекурсивной кортикальной сетью. При распознавании CAPTCHA данный алгоритм на основе искусственного интеллекта фактически имитирует работу человеческого зрения и мозга. Одни компоненты системы распознают очертания фигур, другие - распределяют их по группам, третьи - учитывают угол зрения, под которым рассматривают изображение, а четвертые - сопоставляют буквы или цифры на картинке со стандартным написанием (обычно в качестве эталонного в памяти искусственного интеллекта хранится написание шрифтом Джорджия).

Как заявляют специалисты, RCN эффективнее для взлома CAPTCHA, нежели другой ИИ-метод, с использованием сверхточной нейронной сети (convolutional neural network, CNN). Данный подход требует длительного обучения: для тренировки ИИ-системе необходимо около 2,3 миллиона изображений. Но даже после этого компьютерный алгоритм может перестать справляться с CAPTCHA, стоит лишь немного видоизменить тест, например, увеличив расстояние между символами.

RCN-система выгодно отличается от CNN тем, что для тренировки ей нужно только несколько тысяч изображений. К тому же, при изменении внешнего вида CAPTCHA исследователи не выявили ухудшения способности ИИ-алгоритма распознавать символы.

В настоящее время специалисты Vicarious изучают возможность использования бота на основе RCN-алгоритма для распознавания не только текста, но и других объектов. В случае успеха сфера использования системы может существенно расширится. К примеру, ее можно будет применить для распознавания лиц людей, отмечают обозреватели.