Современные CAPTCHA-тесты, которые требуют от пользователей выбирать изображения для подтверждения, что они не боты, становятся всё менее эффективными. Исследователи из ETH Zurich разработали алгоритм машинного обучения, способный решать задачи Google reCAPTCHA v2 с идеальной точностью. Это открытие подчеркивает, как быстро развиваются технологии, и ставит под сомнение необходимость таких тестов в борьбе с ботами.
Согласно последним исследованиям, боты уже могут проходить почти все варианты CAPTCHA быстрее и точнее, чем люди. Это делает традиционные меры безопасности неэффективными. Новая методика, основанная на предыдущих моделях машинного обучения, значительно увеличивает их успех. В отличие от ранних попыток, которые показывали смешанные результаты, новая версия модели YOLO достигла 100% точности.
Для достижения такого результата исследователи модифицировали YOLOv8, добавив программное обеспечение для имитации движений мыши и браузерной истории. Они также использовали VPN для динамической смены IP-адресов, чтобы избежать блокировок за множественные попытки входа.
Эти достижения показывают, что с развитием машинного обучения и генеративного ИИ, CAPTCHA-технологии могут оказаться в критическом положении. YOLOv8 может работать на относительно скромном оборудовании, что открывает возможности для масштабных автоматизированных атак с использованием недорогих устройств. Технологические гиганты продолжают искать новые способы защиты интернет-трафика от ботов.