論文の概要: Breaking reCAPTCHAv2
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08831v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 13:47:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 16:19:29.656389
- Title: Breaking reCAPTCHAv2
- Title（参考訳）: reCAPTCHAv2を破る
- Authors: Andreas Plesner, Tobias Vontobel, Roger Wattenhofer,
- Abstract要約: 画像分割と分類のための高度なYOLOモデルを用いて,キャプチャの解法における自動システムの有効性を評価する。
以上の結果から,reCAPTCHAv2のキャプチャを通過させるためには,人間とボットが解決しなければならない課題の数に有意な差はないことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.706469085872516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Our work examines the efficacy of employing advanced machine learning methods to solve captchas from Google's reCAPTCHAv2 system. We evaluate the effectiveness of automated systems in solving captchas by utilizing advanced YOLO models for image segmentation and classification. Our main result is that we can solve 100% of the captchas, while previous work only solved 68-71%. Furthermore, our findings suggest that there is no significant difference in the number of challenges humans and bots must solve to pass the captchas in reCAPTCHAv2. This implies that current AI technologies can exploit advanced image-based captchas. We also look under the hood of reCAPTCHAv2, and find evidence that reCAPTCHAv2 is heavily based on cookie and browser history data when evaluating whether a user is human or not. The code is provided alongside this paper.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,GoogleのreCAPTCHAv2システムからキャプチャを解くために,高度な機械学習手法を用いることの有効性を検討する。
画像分割と分類のための高度なYOLOモデルを用いて,キャプチャの解法における自動システムの有効性を評価する。
私たちの主な成果は、100%のカプチャを解けるのに対して、以前の研究は68-71%しか解けなかったことです。
さらに,reCAPTCHAv2のキャプチャを通過させるためには,人間とボットが解決しなければならない課題の数に有意な差はないことが示唆された。
これは、現在のAI技術が高度な画像ベースのキャプチャを活用できることを意味している。
また,reCAPTCHAv2は,ユーザが人間であるか否かを評価する際に,クッキーやブラウザ履歴データに大きく依存していることを示す。
コードは、この論文と共に提供される。
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