論文の概要: Deceiving computers in Reverse Turing Test through Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11373v1
- Date: Mon, 1 Jun 2020 10:11:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 06:58:23.099949
- Title: Deceiving computers in Reverse Turing Test through Deep Learning
- Title（参考訳）: ディープラーニングによる逆チューリングテストにおけるコンピュータの騙し
- Authors: Jimut Bahan Pal
- Abstract要約: 現在、ほとんどのWebサイトやサービスプロバイダは、自分のWebサイトが自動化ボットによってクロールされているかどうかをチェックするプロセスを持っています。
本研究の目的は,CAPTCHAのテキストとして広く使用されているCAPTCHAのサブセットの使用が,人間の顧客を検証するための信頼性の高いプロセスであるかどうかを確認することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is increasingly becoming difficult for human beings to work on their day
to day life without going through the process of reverse Turing test, where the
Computers tests the users to be humans or not. Almost every website and service
providers today have the process of checking whether their website is being
crawled or not by automated bots which could extract valuable information from
their site. In the process the bots are getting more intelligent by the use of
Deep Learning techniques to decipher those tests and gain unwanted automated
access to data while create nuisance by posting spam. Humans spend a
considerable amount of time almost every day when trying to decipher CAPTCHAs.
The aim of this investigation is to check whether the use of a subset of
commonly used CAPTCHAs, known as the text CAPTCHA is a reliable process for
verifying their human customers. We mainly focused on the preprocessing step
for every CAPTCHA which converts them in binary intensity and removes the
confusion as much as possible and developed various models to correctly label
as many CAPTCHAs as possible. We also suggested some ways to improve the
process of verifying the humans which makes it easy for humans to solve the
existing CAPTCHAs and difficult for bots to do the same.
- Abstract（参考訳）: コンピュータがユーザーを人間かどうかをテストするチューリングテストの逆行を経ることなく、人間は日々の生活で働くことがますます難しくなってきている。
今日、ほとんどのウェブサイトやサービスプロバイダは、ウェブサイトがクロールされているかどうかを、サイトから貴重な情報を抽出する自動化ボットによってチェックするプロセスを持っている。
この過程で、ボットはDeep Learningの技術を使ってこれらのテストを解読し、不要な自動でデータにアクセスし、スパムを投稿することで迷惑を発生させる。
人間はCAPTCHAを解読しようとすると、ほぼ毎日かなりの時間を費やします。
本研究の目的は,CAPTCHAのテキストとして広く使用されているCAPTCHAのサブセットの使用が,人間の顧客を検証するための信頼性の高いプロセスであるかどうかを確認することである。
各CAPTCHAのプリプロセッシングステップに焦点をあて、二分強度で変換し、混乱を可能な限り除去し、可能な限り多くのCAPTCHAを正しくラベル付けする様々なモデルを開発した。
我々はまた、人間が既存のCAPTCHAを解くのが簡単で、ボットが同じことをするのが難しくなるように、人間を検証するプロセスを改善する方法をいくつか提案した。
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