Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-04-07 21:56 Исследователи из Колумбийского университета разработали автоматическую систему, которая успешно решает большинство каптч, предлагаемых сервисом Google reCAPTCHA. Такие каптчи используют тысячи сайтов, в том числе Google и Facebook. Речь идёт о преодолении относительно свежей разновидности каптчи, для решения которой нужно выбрать из предложенного списка картинки, удовлетворяющие тому или иному требованию - например, фотографии водоёмов или сосудов с вином.
Задача решается в два этапа. На первом этапе система получает куки, при помощи которых Google может следить за её поведением, а затем какое-то время ведёт себя максимально человекообразно: посещает различные сайты со случайным интервалом, соблюдает суточный цикл и т.д. Это нужно для того, чтобы Google не заподозрил в ней робота. Роботам он выдаёт более сложные каптчи. На втором этапе она разбирает каптчу и пытается понять, что изображено на предъявленных картинках. Для этого система использует несколько методов. Во-первых, она обращается к обратному поиску по изображениям в Google Images. Если поисковику известна эта картинка, он сообщает соответствующий текстовый запрос. Во-вторых, система прогоняет её через несколько классификаторов, доступных в виде бесплатных веб-сервисов или библиотек. В-третьих, она проверяет, не знакома ли ей эта картинка. Картинки, которые часто повторяются в разных каптчах, разработчики описали вручную. В итоге системе удаётся подобрать текстовые описания для каждой картинки. Трудность заключается в том, что найденные описания далеко не всегда совпадают с подсказкой. Эта проблема решена при помощи ещё одного классификатора, который пытается определить соответствие между словами в описаниях и текстом подсказки. Систему протестировали на каптчах с сайтов Google и Facebook. Гугловские каптчи удалось обойти в 70,78 процентов случаев. Каптчи с Facebook оказались ещё проще. Система побеждала их в 83,5 процентах случаев. Среднее время решения каптчи составило 19,2 секунды. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: xakep.ru Комментарии: |
|