Gli studiosi hanno individuato un altro modo per sconfiggere i sistemi CAPTCHA basati su testo utilizzando un algoritmo di apprendimento automatico. Il nuovo metodo “captcha solver” è stato sviluppato da scienziati provenienti da Lancaster University del Regno Unito, Northwest University della Cina e Università di Pechino. Il metodo si basa sul concetto della cosiddetta rete contraddittorio generativa (ENTRAMBI).
Il nuovo algoritmo è il risolutore più efficace dei sistemi di sicurezza captcha e autenticazione finora. Si può letteralmente sconfiggere versioni di schemi di testo captcha che sono ampiamente distribuiti a difendere i siti web.
Che cosa è una rete contraddittorio generativa?
reti contraddittorio generativi sono una classe di algoritmi di intelligenza artificiale utilizzato in apprendimento automatico non supervisionato, attuato da un sistema di due reti neurali contestare uno con l'altro in un quadro gioco a somma zero. Il metodo può generare fotografie che guardano almeno superficialmente autentico osservatori umani, avendo molte caratteristiche realistico.
Perché sono chiamati contraddittorio? In breve, GANS sono profonde architetture netti neurali costituiti da due reti, pitting uno contro l'altro, e quindi sono chiamati contraddittorio. Il potenziale di queste reti è enorme, perché possono imparare a imitare qualsiasi distribuzione dei dati, dicono gli esperti. Inoltre, un algoritmo GAN-based non ha bisogno di più punti di dati per la formazione come algoritmi di apprendimento automatico di classificazione hanno bisogno. E può ancora svolgere con grande precisione.
Come funziona l'algoritmo solutore captcha GAN-based?
Il metodo prevede l'insegnamento di un programma di generatore di captcha per la produzione di un gran numero di CAPTCHA di formazione che sono indistinguibili da captcha genuini, accademici spiegato. https://www.lancaster.ac.uk/sci-tech/about-us/news/new-attack-could-make-website-security-captchas-obsolete Essi sono utilizzati per formare rapidamente un risolutore, che viene poi raffinato e testato contro captchas reali.
Come può questo algoritmo essere utilizzato da malintenzionati?
Utilizzando un dotto-macchina automatica captcha attori minaccia generatore in grado di ridurre in modo significativo lo sforzo e il tempo, necessario per trovare e codificare manualmente captcha di formare il loro software. Questo è davvero come gli studiosi sono riusciti.
Questo captcha solutore GAN-based richiede solo 500 captcha genuini, invece dei milioni che normalmente sarebbero necessari per formare in modo efficace un programma di attacco, i ricercatori hanno aggiunto. Inoltre, il risolutore innovativo è facile da ricostruire, e può essere utilizzato contro gli schemi nuovi o modificati captcha. Non richiede un sacco di coinvolgimento umano al lavoro.
Il solutore captcha è stato testato su 33 sistemi captcha. 11 degli schemi vengono distribuiti da un certo numero di siti web più popolari del mondo, come eBay, Wikipedia e Microsoft. Puoi fare riferimento al rapporto per ulteriori dettagli.
In 2016, tre ricercatori, Suphannee Sivakorn, Jason Polakis, e Angelos D. Keromytis è riuscito a progettare un attacco automatizzato che potrebbe con successo [wplinkpreview url =”https://sensorstechforum.com/facebooks-and-googles-captchas-defeated/”]rompere il CAPTCHA di Google e Facebook. Per avere successo, il trio esperto applicato vari “trucchi” per sconfiggere i sistemi CAPTCHA. Hanno anche usato l'apprendimento automatico per capire la risposta giusta CAPTCHA. T
Milena Dimitrova
Uno scrittore ispirato e un gestore di contenuti che è stato con SensorsTechForum dall'inizio del progetto. Un professionista con 10+ anni di esperienza nella creazione di contenuti accattivanti. Incentrato sulla privacy degli utenti e lo sviluppo di malware, crede fortemente in un mondo in cui la sicurezza informatica gioca un ruolo centrale. Se il buon senso non ha senso, lei sarà lì per prendere appunti. Quelle note possono poi trasformarsi in articoli! Seguire Milena @Milenyim
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