El editor de Downcodes se enteró de que el equipo de investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología (ETH Zurich) ha logrado un avance sorprendente: ¡descifraron con éxito el sistema reCAPTCHA v2 de Google con una tasa de éxito del 100%! Esta investigación no solo desafía la confiabilidad de la tecnología de códigos de verificación existente, sino que también genera un pensamiento profundo en la industria sobre la dirección futura del desarrollo de los códigos de verificación. El equipo de investigación utilizó el algoritmo avanzado de reconocimiento de imágenes YOLO para evitar inteligentemente la fuerte protección de reCAPTCHA v2, y su eficiencia y precisión superaron con creces los resultados de investigaciones anteriores.
Recientemente, un equipo de investigación del Instituto Federal Suizo de Tecnología (ETH Zurich) publicó un resultado de investigación impactante. Descifraron con éxito el sistema reCAPTCHAv2 de Google y la tasa de éxito alcanzó el 100%. ¡Esta investigación desencadenó una extensa discusión sobre los códigos de verificación de imágenes! .
El equipo de investigación utilizó un algoritmo avanzado de reconocimiento de imágenes llamado YOLO para resolver automáticamente las tres tareas en reCAPTCHAv2 segmentando y clasificando imágenes. Esto incluye clasificar imágenes en una cuadrícula de 3x3, segmentar imágenes individuales y manejar tareas de clasificación dinámicas que cambian.
Con este fin, también prepararon un conjunto de datos que contiene aproximadamente 14.000 imágenes anotadas para tareas de clasificación, mientras utilizaban un modelo YOLOv8 previamente entrenado para la segmentación.
La tasa de éxito del estudio fue significativamente mayor que la de investigaciones anteriores, que tuvieron una tasa de éxito de sólo entre el 68% y el 71%. Los investigadores descubrieron que reCAPTCHAv2 depende en gran medida de las cookies y los datos del navegador para identificar a los usuarios. Para que su sistema automatizado fuera indetectable, utilizaron VPN, simularon movimientos reales del mouse y datos del navegador y, finalmente, eludieron con éxito la protección reCAPTCHA.
Cabe mencionar que este equipo de investigación ha hecho público su código fuente para facilitar una mayor exploración por parte de otros investigadores. Proponen ampliar el conjunto de datos para dividir tareas e investigar bajo qué circunstancias la resolución persistente de CAPTCHA conduce al bloqueo.
Esta innovadora investigación no sólo demuestra el poderoso potencial de la tecnología de inteligencia artificial, sino que también nos hace pensar en cómo deberían evolucionar los futuros códigos de verificación para enfrentar estos desafíos técnicos.
Destacar:
1. El equipo suizo de ETH Zurich descifró con éxito Google reCAPTCHAv2 con una tasa de éxito del 100%.
2. Investigación sobre el uso del algoritmo YOLO para resolver automáticamente las tres tareas reCAPTCHA.
3. ? El equipo de investigación ha revelado el código fuente para fomentar una mayor investigación y exploración.
Sin duda, el resultado de esta investigación hizo sonar la alarma en el campo de la seguridad de los códigos de verificación y también proporcionó una nueva perspectiva para la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en el campo de la seguridad. En el futuro, la tecnología de códigos de verificación deberá innovarse y mejorarse constantemente para afrontar mejor los desafíos de la tecnología de inteligencia artificial y garantizar la seguridad de la red. El editor de Downcodes seguirá atento a las últimas novedades en este campo.