Editor Downcodes mengetahui bahwa tim peneliti dari Institut Teknologi Federal Swiss (ETH Zurich) telah membuat terobosan yang menarik: mereka berhasil memecahkan sistem reCAPTCHA v2 Google dengan tingkat keberhasilan 100%! Penelitian ini tidak hanya menantang keandalan teknologi kode verifikasi yang ada, namun juga memicu pemikiran mendalam di industri tentang arah pengembangan kode verifikasi di masa depan. Tim peneliti menggunakan algoritme pengenalan gambar YOLO yang canggih untuk secara cerdik melewati perlindungan berat reCAPTCHA v2, dan efisiensi serta akurasinya jauh melebihi hasil penelitian sebelumnya.
Baru-baru ini, tim peneliti dari Institut Teknologi Federal Swiss (ETH Zurich) menerbitkan hasil penelitian yang mengejutkan. Mereka berhasil memecahkan sistem reCAPTCHAv2 Google, dan tingkat keberhasilannya mencapai 100%! Penelitian ini memicu diskusi tentang kode verifikasi gambar .
Tim peneliti menggunakan algoritma pengenalan gambar canggih yang disebut YOLO untuk secara otomatis menyelesaikan ketiga tugas di reCAPTCHAv2 dengan mengelompokkan dan mengklasifikasikan gambar. Ini termasuk mengklasifikasikan gambar dalam kisi 3x3, mensegmentasi gambar tunggal, dan menangani tugas klasifikasi dinamis yang berubah.
Untuk mencapai tujuan ini, mereka juga menyiapkan kumpulan data yang berisi sekitar 14.000 gambar beranotasi untuk tugas klasifikasi, sambil menggunakan model YOLOv8 yang telah dilatih sebelumnya untuk segmentasi.
Tingkat keberhasilan penelitian ini jauh lebih tinggi dibandingkan penelitian sebelumnya yang tingkat keberhasilannya hanya 68% hingga 71%. Para peneliti menemukan bahwa reCAPTCHAv2 sangat bergantung pada cookie dan data browser saat mengidentifikasi pengguna. Untuk membuat sistem otomatis mereka tidak terdeteksi, mereka menggunakan VPN, menyimulasikan gerakan mouse dan data browser yang sebenarnya, dan pada akhirnya berhasil melewati perlindungan reCAPTCHA.
Perlu disebutkan bahwa tim peneliti ini telah mempublikasikan kode sumbernya untuk memfasilitasi eksplorasi lebih lanjut oleh peneliti lain. Mereka mengusulkan perluasan kumpulan data untuk membagi tugas dan menyelidiki dalam keadaan apa penyelesaian CAPTCHA yang terus-menerus menyebabkan pemblokiran.
Penelitian terobosan ini tidak hanya menunjukkan potensi besar dari teknologi AI, namun juga membuat kita berpikir tentang bagaimana kode verifikasi di masa depan harus berkembang untuk memenuhi tantangan teknis ini.
Menyorot:
1. Tim Swiss ETH Zurich berhasil memecahkan Google reCAPTCHAv2 dengan tingkat keberhasilan 100%.
2. ? Penelitian tentang penggunaan algoritma YOLO untuk menyelesaikan ketiga tugas reCAPTCHA secara otomatis.
3. ? Tim peneliti telah mengungkapkan kode sumber untuk mendorong penelitian dan eksplorasi lebih lanjut.
Hasil penelitian ini tentu saja menjadi peringatan di bidang keamanan kode verifikasi, dan juga memberikan perspektif baru bagi penerapan teknologi kecerdasan buatan di bidang keamanan. Di masa depan, teknologi kode verifikasi perlu terus berinovasi dan ditingkatkan agar dapat lebih mengatasi tantangan teknologi kecerdasan buatan dan menjamin keamanan jaringan. Redaksi Downcodes akan terus memperhatikan perkembangan terkini di bidang ini.