Downcodes의 편집자는 스위스 연방 기술 연구소(ETH Zurich)의 연구팀이 눈길을 끄는 획기적인 발전을 이루었다는 사실을 알게 되었습니다. 그들은 100% 성공률로 Google의 reCAPTCHA v2 시스템을 성공적으로 해독했습니다! 이번 연구는 기존 인증코드 기술의 신뢰성에 도전할 뿐만 아니라, 인증코드의 향후 발전 방향에 대한 업계의 심도 있는 고민을 촉발시킨다. 연구팀은 고급 YOLO 이미지 인식 알고리즘을 사용하여 reCAPTCHA v2의 강력한 보호를 교묘하게 우회했으며 그 효율성과 정확성은 이전 연구 결과를 훨씬 뛰어넘었습니다.
최근 스위스 연방공과대학(ETH Zurich) 연구팀이 구글의 reCAPTCHAv2 시스템을 크랙하는데 성공했다는 충격적인 연구 결과를 발표했는데, 이 연구는 이미지 인증 코드에 대한 광범위한 논의를 촉발시켰습니다. .
연구팀은 YOLO라는 고급 이미지 인식 알고리즘을 사용하여 사진을 분할하고 분류함으로써 reCAPTCHAv2의 세 가지 작업을 모두 자동으로 해결했습니다. 여기에는 3x3 그리드의 이미지 분류, 단일 이미지 분할, 변경되는 동적 분류 작업 처리가 포함됩니다.
이를 위해 분류 작업을 위해 약 14,000개의 주석이 달린 이미지가 포함된 데이터세트를 준비하는 동시에 세분화를 위해 사전 훈련된 YOLOv8 모델을 활용했습니다.
이번 연구의 성공률은 이전 연구의 성공률이 68~71%에 불과했던 것에 비해 상당히 높았다. 연구원들은 reCAPTCHAv2가 사용자를 식별할 때 브라우저 쿠키와 데이터에 크게 의존한다는 사실을 발견했습니다. 자동화된 시스템을 감지할 수 없도록 만들기 위해 VPN을 사용하고 실제 마우스 움직임과 브라우저 데이터를 시뮬레이션했으며 궁극적으로 reCAPTCHA 보호를 성공적으로 우회했습니다.
이 연구팀은 다른 연구자들의 추가 탐색을 용이하게 하기 위해 소스 코드를 공개했다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 그들은 작업 분할을 위해 데이터 세트를 확장하고 어떤 상황에서 지속적인 CAPTCHA 해결이 차단으로 이어지는지 조사할 것을 제안합니다.
이 획기적인 연구는 AI 기술의 강력한 잠재력을 보여줄 뿐만 아니라 이러한 기술적 과제를 해결하기 위해 미래의 인증 코드가 어떻게 진화해야 하는지 생각하게 합니다.
가장 밝은 부분:
1. 스위스 ETH 취리히 팀은 100%의 성공률로 Google reCAPTCHAv2 크랙에 성공했습니다.
2. ? 세 가지 reCAPTCHA 작업을 모두 자동으로 해결하기 위해 YOLO 알고리즘을 사용하는 방법에 대한 연구입니다.
3. 연구팀은 추가 연구와 탐구를 장려하기 위해 소스 코드를 공개했습니다.
이번 연구 결과는 인증코드 보안 분야에 경종을 울렸음에 틀림없으며, 인공지능 기술을 보안 분야에 적용하는 데 새로운 관점을 제시했다. 앞으로는 인공지능 기술의 과제에 더 잘 대처하고 네트워크 보안을 보장하기 위해 인증 코드 기술을 지속적으로 혁신하고 개선해야 합니다. Downcodes의 편집자는 이 분야의 최신 개발에 계속해서 주의를 기울일 것입니다.