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.

Минюст предложил криминализировать нелегальный майнинг

Минюст разместил на портале проектов нормативных актов законопроект, предусматривающий введение уголовной ответственности за нелегальный майнинг криптовалюты, а также за незаконную деятельность операторов майнинговой инфраструктуры.

Документ опубликован для общественного обсуждения и содержит поправки в Уголовный и Уголовно-процессуальный кодексы РФ.

Согласно проекту, в Уголовный кодекс предлагается добавить часть 6 в статью 171. В ней преступлением признаётся «осуществление майнинга цифровой валюты лицом, не включённым в реестр лиц, осуществляющих майнинг цифровой валюты, если такое включение является обязательным, либо оказание услуг оператора майнинговой инфраструктуры без включения в реестр операторов майнинговой инфраструктуры — при условии, что эти деяния причинили крупный ущерб гражданам, организациям или государству либо были сопряжены с извлечением дохода в крупном размере».

За такие действия предлагается наказывать штрафом до 1,5 млн рублей либо исправительными работами сроком до двух лет. При наличии отягчающих обстоятельств — крупного ущерба, значительного незаконного дохода или совершения преступления в составе организованной группы — штраф может увеличиться до 2,5 млн рублей. Также предусмотрены принудительные работы на срок до пяти лет или лишение свободы на тот же срок.

Отдельно отмечается проблема нелегального майнинга с использованием чужих устройств, когда добыча криптовалюты ведётся с помощью внедрённых на компьютеры пользователей вредоносных программ. В последние годы, как отмечают специалисты, майнинговые ботнеты начали создавать и на базе устройств «умного дома», объединяя их в распределённые сети.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru