論文の概要: Robust CAPTCHA Using Audio Illusions in the Era of Large Language Models: from Evaluation to Advances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08516v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 13:00:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.203524
• Title: Robust CAPTCHA Using Audio Illusions in the Era of Large Language Models: from Evaluation to Advances
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける音声イリュージョンを用いたロバストCAPTCHA:評価から進歩へ
• Authors: Ziqi Ding, Yunfeng Wan, Wei Song, Yi Liu, Gelei Deng, Nan Sun, Huadong Mo, Jingling Xue, Shidong Pan, Yuekang Li,
• Abstract要約: 我々は、評価フレームワーク、ACEval、新しいオーディオCAPTCHAアプローチであるIllusionAudioを提供する統合フレームワークであるAI-CAPTCHAを紹介する。 既存の手法のほとんどは、高度なLALMモデルとASRモデルによって高い成功率で解決できることを示し、重大なセキュリティ上の弱点を明らかにする。 これらの脆弱性に対処するために、人間の聴覚機構に根ざした知覚錯覚の手がかりを利用する新しい音響CAPTCHAアプローチIllusionAudioを設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.1525767544373
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: CAPTCHAs are widely used by websites to block bots and spam by presenting challenges that are easy for humans but difficult for automated programs to solve. To improve accessibility, audio CAPTCHAs are designed to complement visual ones. However, the robustness of audio CAPTCHAs against advanced Large Audio Language Models (LALMs) and Automatic Speech Recognition (ASR) models remains unclear. In this paper, we introduce AI-CAPTCHA, a unified framework that offers (i) an evaluation framework, ACEval, which includes advanced LALM- and ASR-based solvers, and (ii) a novel audio CAPTCHA approach, IllusionAudio, leveraging audio illusions. Through extensive evaluations of seven widely deployed audio CAPTCHAs, we show that most existing methods can be solved with high success rates by advanced LALMs and ASR models, exposing critical security weaknesses. To address these vulnerabilities, we design a new audio CAPTCHA approach, IllusionAudio, which exploits perceptual illusion cues rooted in human auditory mechanisms. Extensive experiments demonstrate that our method defeats all tested LALM- and ASR-based attacks while achieving a 100% human pass rate, significantly outperforming existing audio CAPTCHA methods.
• Abstract（参考訳）: CAPTCHAは、自動化プログラムが解決するのが困難だが人間にとって容易な課題を示すことによって、ボットやスパムをブロックするウェブサイトで広く使用されている。 アクセシビリティを改善するために、オーディオCAPTCHAは視覚的に補完するように設計されている。 しかし,LALM(Large Audio Language Models)やASR(Automatic Speech Recognition)モデルに対するCAPTCHAの頑健さはいまだに不明である。 本稿では,AI-CAPTCHAについて紹介する。 i)高度なLALMおよびASRに基づく解法を含む評価フレームワークACEval (II)新しいオーディオCAPTCHAアプローチ,IllusionAudio。 広範に展開された7つのオーディオCAPTCHAを広範囲に評価することにより、既存のほとんどの手法は、高度なLALMとASRモデルによって高い成功率で解決できることを示し、重大なセキュリティ上の弱点を露呈する。 これらの脆弱性に対処するために、人間の聴覚機構に根ざした知覚錯覚の手がかりを利用する新しい音響CAPTCHAアプローチIllusionAudioを設計した。 広汎な実験により,本手法はLALMおよびASRに基づく全攻撃を破り,100%のパスレートを実現し,既存のCAPTCHA法を著しく上回る結果を得た。

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