論文の概要: An End-to-End Attack on Text-based CAPTCHAs Based on Cycle-Consistent
Generative Adversarial Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11603v1
- Date: Wed, 26 Aug 2020 14:57:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-24 21:46:44.469531
- Title: An End-to-End Attack on Text-based CAPTCHAs Based on Cycle-Consistent
Generative Adversarial Network
- Title（参考訳）: 周期型生成対向ネットワークに基づくテキストベースCAPTCHAのエンドツーエンド攻撃
- Authors: Chunhui Li, Xingshu Chen, Haizhou Wang, Yu Zhang, Peiming Wang
- Abstract要約: 本稿では,サイクル一貫性のある生成対向ネットワークをベースとした,効率的かつ簡便なエンドツーエンド攻撃手法を提案する。
いくつかの設定パラメータを変更するだけで、一般的なテキストベースのCAPTCHAスキームを攻撃できる。
提案手法は,10のWebサイトが展開するCAPTCHAスキームを効率的に分解する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.955311532191887
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As a widely deployed security scheme, text-based CAPTCHAs have become more
and more difficult to resist machine learning-based attacks. So far, many
researchers have conducted attacking research on text-based CAPTCHAs deployed
by different companies (such as Microsoft, Amazon, and Apple) and achieved
certain results.However, most of these attacks have some shortcomings, such as
poor portability of attack methods, requiring a series of data preprocessing
steps, and relying on large amounts of labeled CAPTCHAs. In this paper, we
propose an efficient and simple end-to-end attack method based on
cycle-consistent generative adversarial networks. Compared with previous
studies, our method greatly reduces the cost of data labeling. In addition,
this method has high portability. It can attack common text-based CAPTCHA
schemes only by modifying a few configuration parameters, which makes the
attack easier. Firstly, we train CAPTCHA synthesizers based on the cycle-GAN to
generate some fake samples. Basic recognizers based on the convolutional
recurrent neural network are trained with the fake data. Subsequently, an
active transfer learning method is employed to optimize the basic recognizer
utilizing tiny amounts of labeled real-world CAPTCHA samples. Our approach
efficiently cracked the CAPTCHA schemes deployed by 10 popular websites,
indicating that our attack is likely very general. Additionally, we analyzed
the current most popular anti-recognition mechanisms. The results show that the
combination of more anti-recognition mechanisms can improve the security of
CAPTCHA, but the improvement is limited. Conversely, generating more complex
CAPTCHAs may cost more resources and reduce the availability of CAPTCHAs.
- Abstract（参考訳）: 広くデプロイされたセキュリティスキームとして、テキストベースのCAPTCHAは、マシンラーニングベースの攻撃に抵抗することがますます困難になっている。
これまでに多くの研究者が、さまざまな企業(Microsoft、Amazon、Appleなど)が展開するテキストベースのCAPTCHAの攻撃調査を実施し、特定の結果を得たが、攻撃方法のポータビリティの低下、一連のデータ前処理ステップの要求、大量のCAPTCHAへの依存など、いくつかの欠点がある。
本稿では,サイクル一貫性のある生成対向ネットワークに基づく,効率的かつ簡便なエンドツーエンド攻撃手法を提案する。
従来の研究と比較して,本手法はデータラベリングのコストを大幅に削減する。
さらに、この方法は高いポータビリティを有する。
一般的なテキストベースのCAPTCHAスキームは、いくつかの設定パラメータを変更するだけで攻撃が容易になる。
まず、サイクルGANに基づいてCAPTCHAシンセサイザーを訓練し、偽のサンプルを生成する。
畳み込み型リカレントニューラルネットワークに基づく基本認識器を偽データを用いて訓練する。
次に、少量のラベル付き実世界のcaptchaサンプルを用いて、基本認識器を最適化するアクティブ転送学習方法を採用する。
当社のアプローチは,10のWebサイトが展開するCAPTCHAスキームを効果的に破り,攻撃が極めて一般的であることを示唆している。
さらに,現在最も普及している抗認知機構の解析を行った。
以上の結果より, CAPTCHAの安全性は向上するが, 改善は限定的であることが明らかとなった。
逆に、より複雑なCAPTCHAの生成にはより多くのリソースが必要であり、CAPTCHAの可用性が低下する可能性がある。
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