07.10.2024 13:45:00
Дата публикации
Қазіргі заманғы жасанды интеллект технологияларының дамығаны сонша, AI боттары қазір адам деңгейінде дерлік каптчаларды шеше алады. ETH Zurich тобы жүргізген жаңа зерттеулерге сәйкес, арнайы үйретілген кескінді тану үлгілерін пайдаланатын боттар 100% тиімділікпен каптчаларды жеңе алады. Бұл жаңалық біздің стандартты анти-бот механизмдері енді тиімді болмайтын дәуірге кіретінімізді растайды.
Миллиондаған сайттар пайдаланатын reCAPTCHA v2 бейнелердегі велосипедтер, бағдаршамдар немесе жол белгілері сияқты нысандарды анықтау міндетіне негізделген. Google бірнеше жылдан бері жетілдірілген reCAPTCHA v3 жүйесін шығарып жатса да, ескі нұсқасы әлі де көптеген ресурстарда пайдаланылады және кейбір жағдайларда сақтық көшірме қауіпсіздік шарасы ретінде пайдаланылады.
ETH Zurich зерттеушілері ботты каптчаларды шешуге үйрету үшін өзгертілген YOLO (You Only Look once) нысанды тану моделін пайдаланды. Нақты уақытта кескіндердегі нысандарды анықтау қабілетімен танымал модель көше көріністерінің 14 000 фотосуретіне үйретілді. Нәтижесінде бот 69%-дан 100%-ға дейінгі тиімділікпен өрт гидранттары немесе велосипедтер сияқты қажетті нысандарды сәтті ерекшелей алды.
Басқа captcha қауіпсіздік тетіктерін айналып өту үшін зерттеушілер бір IP мекенжайынан қайталанатын шешімдерді жасыруға, сондай-ақ адамның тінтуірінің қозғалысын модельдеуге көмектесетін VPN пайдаланды. Бұл шаралар бірге ботқа ұқсас сынақтардағы адамдарға қарағанда тезірек каптчаларды айналып өтуге мүмкіндік берді.
Каптчаларды шешу үшін AI пайдалану жаңа емес, ерте әрекеттер уақыттың 68-71% ғана сәтті болды. Енді 100%-ға дейін өсу қауіпсіздік жүйесін әзірлеушілерді адамдар мен боттарды ажыратудың жаңа әдістері туралы ойлануға мәжбүр етеді.
Адам мен AI өзара әрекеттесу шекаралары үнемі өзгеріп отыратын үрдіс пайда болуда. AI қаріптер мен таңбалардағы бұрмалануларды оңай танитындықтан, мәтіндік жазулар ұзақ уақыт бойы тиімділігін жоғалтты. Заманауи сөйлеуді тану технологияларын қолдану арқылы тіпті аудиокаптерлер сияқты күрделі әдістерді айналып өтуге болады.
Мұның бәрі сонымен қатар жетілдірілген және адамдар үшін тым күрделі емес аутентификация құралдары қажет деген қорытындыға әкеледі.
Миллиондаған сайттар пайдаланатын reCAPTCHA v2 бейнелердегі велосипедтер, бағдаршамдар немесе жол белгілері сияқты нысандарды анықтау міндетіне негізделген. Google бірнеше жылдан бері жетілдірілген reCAPTCHA v3 жүйесін шығарып жатса да, ескі нұсқасы әлі де көптеген ресурстарда пайдаланылады және кейбір жағдайларда сақтық көшірме қауіпсіздік шарасы ретінде пайдаланылады.
ETH Zurich зерттеушілері ботты каптчаларды шешуге үйрету үшін өзгертілген YOLO (You Only Look once) нысанды тану моделін пайдаланды. Нақты уақытта кескіндердегі нысандарды анықтау қабілетімен танымал модель көше көріністерінің 14 000 фотосуретіне үйретілді. Нәтижесінде бот 69%-дан 100%-ға дейінгі тиімділікпен өрт гидранттары немесе велосипедтер сияқты қажетті нысандарды сәтті ерекшелей алды.
Басқа captcha қауіпсіздік тетіктерін айналып өту үшін зерттеушілер бір IP мекенжайынан қайталанатын шешімдерді жасыруға, сондай-ақ адамның тінтуірінің қозғалысын модельдеуге көмектесетін VPN пайдаланды. Бұл шаралар бірге ботқа ұқсас сынақтардағы адамдарға қарағанда тезірек каптчаларды айналып өтуге мүмкіндік берді.
Каптчаларды шешу үшін AI пайдалану жаңа емес, ерте әрекеттер уақыттың 68-71% ғана сәтті болды. Енді 100%-ға дейін өсу қауіпсіздік жүйесін әзірлеушілерді адамдар мен боттарды ажыратудың жаңа әдістері туралы ойлануға мәжбүр етеді.
Адам мен AI өзара әрекеттесу шекаралары үнемі өзгеріп отыратын үрдіс пайда болуда. AI қаріптер мен таңбалардағы бұрмалануларды оңай танитындықтан, мәтіндік жазулар ұзақ уақыт бойы тиімділігін жоғалтты. Заманауи сөйлеуді тану технологияларын қолдану арқылы тіпті аудиокаптерлер сияқты күрделі әдістерді айналып өтуге болады.
Мұның бәрі сонымен қатар жетілдірілген және адамдар үшін тым күрделі емес аутентификация құралдары қажет деген қорытындыға әкеледі.
(мәтінді аудару автоматты түрде жүзеге асырылады)
