Downcodes小編獲悉，瑞士聯邦理工學院（ETH Zurich）的研究團隊取得一項令人矚目的突破：他們成功地以100%的成功率破解了Google的reCAPTCHA v2系統！這項研究不僅挑戰了現有驗證碼技術的可靠性，也引發了業界對未來驗證碼發展方向的深入思考。研究團隊利用先進的YOLO影像辨識演算法，巧妙地繞過了reCAPTCHA v2的重重防護，其高效性和精準度遠超以往的研究成果。
最近瑞士聯邦理工學院（ETH Zurich）的研究團隊發表了一項令人震驚的研究成果，他們竟然成功破解了Google 的reCAPTCHAv2系統，並且成功率達到了100%!這項研究引發了關於圖像驗證碼未來的廣泛討論。
研究團隊使用了一種名為YOLO 的高級影像辨識演算法，透過對圖片進行分割和分類，他們的系統能夠自動解決reCAPTCHAv2中的所有三種任務。這包括在3x3的網格中對影像進行分類、對單一影像進行分割，以及處理那些會變化的動態分類任務。
為此，他們還準備了一個包含大約14，000個標註圖像的資料集，用於分類任務，同時利用一個預先訓練的YOLOv8模型來進行分割。
這項研究的成功率顯著高於先前的研究成果，後者的成功率僅為68% 至71%。研究人員發現，reCAPTCHAv2在識別使用者時非常依賴瀏覽器的cookie 和資料。為了讓他們的自動化系統不被偵測到，他們使用了VPN、模擬真實的滑鼠移動以及瀏覽器數據，最終成功繞過了reCAPTCHA 的防護。
值得一提的是，這個研究團隊已經將他們的原始碼公開，方便其他研究者進行進一步的探索。他們建議擴展分割任務的資料集，並調查在什麼情況下持續解決CAPTCHA 會導致封鎖的問題。
這項突破性研究不僅展示了AI 技術的強大潛力，也讓我們開始思考未來的驗證碼該如何演變以應對這些技術挑戰。
劃重點:
1. ? 瑞士ETH Zurich 團隊成功破解Google reCAPTCHAv2，成功率達100%。
2. ? 研究利用YOLO 演算法，自動解決所有三種reCAPTCHA 任務。
3. ? 研究團隊已公開原始碼，鼓勵進一步研究和探索。
這項研究成果無疑為驗證碼安全領域敲響了警鐘，也為人工智慧技術在安全領域的應用提供了新的視角。未來，驗證碼技術需要不斷創新與改進，才能更好地應對人工智慧技術的挑戰，並保障網路安全。 Downcodes小編將持續關注該領域的最新進展。