Журнал
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики
УДК:004.8, 004.93
Номер:1 (153)
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
- Структурные и спектральные свойства нанокристаллических порошков АИГ:Nd, АИГ:Ce и АИГ:Yb, синтезированных модифицированным методом Печини
- Расчетное прогнозирование в задаче идентификации стереоизображений
- Сравнение результатов применения двух спекловых методов изучения многоцикловой усталости конструкционной стали
- Лазерно-индуцированное тепловое воздействие на электрические характеристики фоточувствительных пленок селенида свинца
- Алгоритм распознавания омографов на основе евклидовой метрики
- Улучшенная производительность модели RetinaNet для обнаружения огнестрельного оружия в пользовательском наборе данных и видеонаблюдения в реальном времени
- Решение задачи предварительного разбиения разнородных данных на классы в условиях ограниченного объема
- Исправление одиночных пакетов ошибок за пределами корректирующей способности кода с использованием информационных совокупностей
- Новый стратегический траекторно-базированный протокол для повышенияэффективности беспроводных сенсорных сетей
- Основанное на особом интересе прогнозирование протоонкогена и обнаружение возможностей его мутации в онкоген на основе первоначального анализа последовательности аминокислот
- Метод хранения векторных представлений в сжатом виде с применением кластеризации
- Использование монокулярной оптики при оценке глубины объектов для двумерного картирования моделируемой среды
- Сегментация мышечной ткани на снимках компьютерной томографии на уровне позвонка L3
- Обеспечение режимов функционирования кориолисовых вибрационных гироскопов с низкодобротными резонаторами
- Сбор и обработка экологической информации в районах нефтегазодобычи и решение других прикладных задач методами активного поиска (обзорная статья)
- Использование технологий машинного обучения при решении задачи классификации сигналов мониторинга инфразвукового фона
- Исследование влияния формы выходного торца оптического волокна на гидроакустические процессы в жидкости, стимулируемые микросекундными импульсами излучения Yb,Er:Glass-лазера