Новая система unCAPTCHA может обойти 450 reCAPTCHA за менее чем 6 секунд

Новая система unCAPTCHA может обойти 450 reCAPTCHA за менее чем 6 секунд

Новая система unCAPTCHA может обойти 450 reCAPTCHA за менее чем 6 секунд

unCAPTCHA – новая автоматизированная система, разработанная экспертами Мэрилендского университета в Колледж-Парке, способная обойти reCAPTCHA от Google с точностью 85 %. Удается это благодаря аудио-версии подсказки для людей с ограниченными возможностями.

unCAPTCHA загружает звуковой файл капчи, затем «скармливая» его шести систем преобразования текста в речь (text-to-speech, TTS). После этого unCAPTCHA отправляет наиболее вероятный ответ на серверы Google.

Тесты, проведенные исследователями, показывают, что unCAPTCHA может решить 450 задач reCAPTCHA с точностью 85,15% за 5,42 секунды. Это меньше, чем требуется человеку для прослушивания одного звукового файла reCAPTCHA.

Эксперты опубликовали код unCAPTCHA на GitHub. В этом коде прослеживается использование таких TTS-систем, как Bing Speech Recognition, IBM, Google Cloud, Google Speech Recognition, Sphinx и Wit-AI.

unCAPTCHA далеко не первая подобная система – например, в марте исследователь опубликовал ReBreakCaptcha, почти идентичную unCAPTCHA систему. Разница в том, что сотрудники Мэрилендского университета уведомили Google о своей работе заранее, и компания благодаря этому поработала над улучшением reCAPTCHA.

«Похоже, что Google предприняла определенные меры, так как успех unCaptcha теперь не такой очевидный. Например, процесс определения браузера стал более совершенным», - говорят исследователи.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru