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Pesquisadores da ETH Zurich, na Suíça, adaptaram um modelo de IA chamado YOLO para solucionar o CAPTCHA do Google, conhecido também como reCAPTCHAv2.
O trabalho conduzido pelos pesquisadores Andreas Plesner, Tobias Vontobel e Roger Wattenhofer foi documentado no servidor de pré-impressão do arXiv.
O CAPTCHA foi desenvolvido há 20 anos para impedir que pessoas maliciosas usassem bots que roubassem conteúdo, inserissem postagens maliciosas e realizassem transações fraudulentas.
CAPTCHAs, como o reCAPTCHAv2, são usados para impedir que bots automáticos acessem sites, pedindo que os usuários identifiquem imagens específicas. Desde seu lançamento em 2007, o Google tem atualizado suas versões, e a mais recente exige que o usuário clique em imagens designadas.
A equipe suíça descobriu que era possível modificar o YOLO para reconhecer objetos comumente encontrados nos CAPTCHAs, como carros e semáforos. Treinando o modelo com milhares de fotos, eles perceberam que não era necessário que ele fosse 100% preciso, já que o reCAPTCHAv2 permite várias tentativas.
Modelo de IA supera o CAPTCHA mesmo se falhar inicialmente
- Os testes mostraram que, mesmo que o modelo falhasse nas primeiras tentativas, ele conseguia passar no CAPTCHA em uma segunda oportunidade.
- Apenas 13 categorias de objetos eram suficientes para que o modelo tivesse sucesso.
- Além disso, o novo modelo foi capaz de enganar CAPTCHAs mais avançados que utilizam recursos como rastreamento do mouse. Essas descobertas devem impulsionar novas pesquisas para desenvolver CAPTCHAs que sejam mais difíceis de serem superados por sistemas de IA.
