論文の概要: EnSolver: Uncertainty-Aware CAPTCHA Solver Using Deep Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15180v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 20:19:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 14:21:43.906448
• Title: EnSolver: Uncertainty-Aware CAPTCHA Solver Using Deep Ensembles
• Title（参考訳）: EnSolver:ディープアンサンブルを用いた不確かさを意識したCAPTCHAソルバー
• Authors: Duc C. Hoang, Cuong V. Nguyen, Amin Kharraz
• Abstract要約: 最近提案された解法は、ディープラーニングの進歩に基づいて構築されており、非常に難解なCAPTCHAを高い精度でクラックすることができる。 これらの解法は、トレーニングセットのものと異なる視覚的特徴を含む分布外サンプルに対して、よく機能しない。 本稿では, 深層アンサンブル不確実性推定を利用した新しいCAPTCHAソルバであるEnrを提案し, アウト・オブ・ディストリビューションの検出とスキップを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9649783577150837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The popularity of text-based CAPTCHA as a security mechanism to protect websites from automated bots has prompted researches in CAPTCHA solvers, with the aim of understanding its failure cases and subsequently making CAPTCHAs more secure. Recently proposed solvers, built on advances in deep learning, are able to crack even the very challenging CAPTCHAs with high accuracy. However, these solvers often perform poorly on out-of-distribution samples that contain visual features different from those in the training set. Furthermore, they lack the ability to detect and avoid such samples, making them susceptible to being locked out by defense systems after a certain number of failed attempts. In this paper, we propose EnSolver, a novel CAPTCHA solver that utilizes deep ensemble uncertainty estimation to detect and skip out-of-distribution CAPTCHAs, making it harder to be detected. We demonstrate the use of our solver with object detection models and show empirically that it performs well on both in-distribution and out-of-distribution data, achieving up to 98.1% accuracy when detecting out-of-distribution data and up to 93% success rate when solving in-distribution CAPTCHAs.
• Abstract（参考訳）: 自動化されたボットからウェブサイトを保護するセキュリティメカニズムとしてのテキストベースのCAPTCHAの人気は、CAPTCHA解決者の研究を刺激し、その障害事例を理解し、CAPTCHAをよりセキュアにする。 最近提案された解法は、ディープラーニングの進歩に基づいて構築されており、非常に難しいCAPTCHAを高精度で破ることができる。 しかし、これらの解法は、トレーニングセットのものと異なる視覚的特徴を含む分布外サンプルでよく機能しない。 さらに、これらのサンプルを検知して回避する能力が欠如しており、一定数の失敗の後、防衛システムによってロックアウトされる恐れがある。 本稿では, 深層アンサンブル不確実性推定を利用して分布外CAPTCHAを検出し, スキップする新しいCAPTCHAソルバであるEnSolverを提案する。 対象検出モデルを用いた解法の利用を実証し, 分布内データと分布外データの両方において良好に動作し, 分布外データ検出時の98.1%, 分布内captcha解決時の成功率は最大93%であることを示した。

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