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.

Предполагаемый ботовод IcedID инсценировал свою смерть — не помогло

Украинец, разыскиваемый ФБР по делу о распространении трояна IcedID, попытался избежать экстрадиции в США, подкупив полицейских, чтобы те помогли ему попасть в списки умерших. Трюк сработал, но ненадолго.

Как пишет Cybernews со ссылкой на украинский Реестр исполнительных производств, хитрец допустил ошибку: после регистрации смерти киевским ЗАГС (по подложным документам) он остался в Ужгороде, по месту постоянной прописки, и в итоге был пойман.

Как выяснилось, оборотням в погонах удалось выдать за благодетеля безвестный труп, подменив идентификационные данные. Перед этим заказчик предусмотрительно переписал все свое имущество на родственников и знакомых.

Его опасения были не напрасны: через месяц стало известно об успехе Operation Endgame, очередного международного похода против ботнетов, созданных на основе особо агрессивных зловредов, в том числе банковского трояна IcedID.

Поиск подозреваемого после его мнимой смерти был прекращен, однако украинец в итоге чем-то привлек внимание правоохраны. Дело было вновь открыто, к повторному изучению свидетельств, раздобытых Интерполом и ФБР, были привлечены сторонние криминалисты и аналитики, и в итоге следствие пришло к выводу, что фигурант жив.

Триумфальное задержание произошло в конце 2025 года, однако обманщик даже тогда попытался выдать себя за другое лицо, предъявив фальшивые документы.

На его дом, автомобили и парковки наложен арест. Ввиду вероятности побега подозреваемого суд определил размер залога как $9,3 миллиона.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru