Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA

Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA

Машинное обучение позволяет обойти ReCAPTCHA

Исследователи из Колумбийского университета разработали автоматическую систему, которая успешно решает большинство каптч, предлагаемых сервисом Google reCAPTCHA. Такие каптчи используют тысячи сайтов, в том числе Google и Facebook.

Речь идёт о преодолении относительно свежей разновидности каптчи, для решения которой нужно выбрать из предложенного списка картинки, удовлетворяющие тому или иному требованию — например, фотографии водоёмов или сосудов с вином.

 

hero-recaptcha-demo

recaptcha

 

Задача решается в два этапа. На первом этапе система получает куки, при помощи которых Google может следить за её поведением, а затем какое-то время ведёт себя максимально человекообразно: посещает различные сайты со случайным интервалом, соблюдает суточный цикл и т.д. Это нужно для того, чтобы Google не заподозрил в ней робота. Роботам он выдаёт более сложные каптчи.

На втором этапе она разбирает каптчу и пытается понять, что изображено на предъявленных картинках. Для этого система использует несколько методов. Во-первых, она обращается к обратному поиску по изображениям в Google Images. Если поисковику известна эта картинка, он сообщает соответствующий текстовый запрос. Во-вторых, система прогоняет её через несколько классификаторов, доступных в виде бесплатных веб-сервисов или библиотек. В-третьих, она проверяет, не знакома ли ей эта картинка. Картинки, которые часто повторяются в разных каптчах, разработчики описали вручную, пишет xakep.ru.

В итоге системе удаётся подобрать текстовые описания для каждой картинки. Трудность заключается в том, что найденные описания далеко не всегда совпадают с подсказкой. Эта проблема решена при помощи ещё одного классификатора, который пытается определить соответствие между словами в описаниях и текстом подсказки.

Систему протестировали на каптчах с сайтов Google и Facebook. Гугловские каптчи удалось обойти в 70,78 процентов случаев. Каптчи с Facebook оказались ещё проще. Система побеждала их в 83,5 процентах случаев. Среднее время решения каптчи составило 19,2 секунды.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Минцифры не одобрило аутентификацию клиентов МФО через банковские сервисы

Минцифры и МВД не поддержали предложение Банка России об использовании биометрических систем банков для аутентификации клиентов микрофинансовых организаций (МФО). Минцифры настаивает на применении Единой биометрической системы (ЕБС), указывая, что рост числа её пользователей свидетельствует о повышении доверия к этой платформе.

Письма ведомств с отрицательными отзывами на инициативу Центробанка, допускающую использование коммерческих биометрических систем банков для проверки личности клиентов МФО, оказались в распоряжении «Ведомостей».

Источники, знакомые с ходом обсуждения, подтвердили подлинность документов. Кроме того, официальный комментарий пресс-службы Минцифры фактически повторил ключевые позиции, изложенные в письме ведомства.

Минцифры считает нецелесообразным использование сторонних сервисов для аутентификации клиентов микрофинансовых организаций. В документе МВД, подписанном заместителем главы ведомства Андреем Храповым, ЕБС названа «максимально надежным и безопасным» способом подтверждения личности.

С 1 марта 2026 года биометрическая аутентификация станет обязательной при дистанционном оформлении микрозаймов в МФО, а с 1 марта 2027 года — в микрокредитных компаниях. При этом разрешено использовать только ЕБС.

Собственные биометрические системы банков нередко не соответствуют стандартам ЕБС — это касается как качества данных, так и требований к их хранению, обеспечению сохранности и безопасности.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru