Например, Бобцов

Автоматизация распознавания сложной текстовой CAPTCHA с применением условной генеративно-состязательной нейронной сети

Аннотация:

Введение. С быстрым развитием интернет-технологий проблемы сетевой безопасности продолжают обостряться. Так одним из наиболее распространенных методов поддержания безопасности и предотвращения вредоносных атак на интернет-ресурсы является полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart, CAPTCHA). CAPTCHA чаще всего состоит из некоторого защитного кода, для обхода которого необходимо выполнить простую задачу. Однако наиболее широко используемым видом CAPTCHA до сих пор остается текстовый тип. В последние годы развитие компьютерного зрения и, в частности, нейронных сетей позволило снизить устойчивость к взлому текстовых CAPTCHA. Однако безопасность и надежность сложных CAPTCHA, содержащих много шума и искажений, все еще недостаточно изучена. Предметом данного исследования является устойчивость к распознаванию CAPTCHA. Особенность CAPTCHA — использование большого количества разнообразных искажений, причем на каждом отдельном изображении применяется свой набор искажений. При наличии искажений человеческий глаз не всегда может распознать, что изображено на фотографии. Данная работа состоит в тестировании устойчивости сайтов, использующих исследуемую CAPTCHA, к автоматизированному решению. Полученная методика тестирования может быть применена для последующей разработки рекомендаций по повышению эффективности механизмов защиты. Метод. В работе продемонстрирован новый метод к распознаванию CAPTCHA с использованием синтетического генератора и дискриминатора условно генеративно-состязательной архитектуры, а также программы-декодера, представляющей собой обученную сверточную нейронную сеть. Основные результаты. Результатом работы являются реализованные генератор и дискриминатор совместно с программой-декодером, решающей данный тип CAPTCHA. Точность распознавания построенной модели составила 63 % на изначально очень ограниченном наборе данных, что показывает риски информационной безопасности, которые могут нести сайты, использующие подобный вид CAPTCHA. Обсуждение. Несмотря на то, что получена точность распознавания ниже, чем у некоторых существующих методов (70–99 %), данный результат обладает следующей значимостью: продемонстрирован неизученный ранее в подобных работах вид CAPTCHA, а также предложен новый метод по распознаванию текстовых CAPTCHA.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2025 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО