- 简介我们的研究探讨了使用先进的机器学习方法来解决Google reCAPTCHAv2系统中的验证码的有效性。我们利用先进的YOLO模型进行图像分割和分类,评估自动化系统解决验证码的效果。我们的主要结果是,我们可以解决100%的验证码,而先前的研究仅解决了68-71%。此外,我们的发现表明,在reCAPTCHAv2中,人类和机器人必须解决的挑战数量没有显著差异。这意味着当前的人工智能技术可以利用先进的基于图像的验证码。我们还深入研究了reCAPTCHAv2的内部机制,并发现证据表明,reCAPTCHAv2在评估用户是否为人类时严重依赖于cookie和浏览器历史数据。本文提供了代码。
- 图表
- 解决问题论文旨在评估使用高级机器学习方法解决Google的reCAPTCHAv2系统中的验证码的有效性。作者试图验证当前AI技术是否可以利用高级基于图像的验证码。此外,作者还研究了reCAPTCHAv2的工作原理,发现其在评估用户是否为人类时主要基于cookie和浏览器历史数据。
- 关键思路论文的关键思路是利用高级YOLO模型进行图像分割和分类,从而解决reCAPTCHAv2系统中的验证码。通过此方法,作者解决了100%的验证码,而以前的研究只能解决68-71%的验证码。此外,作者发现,人类和机器人通过reCAPTCHAv2时需要解决的挑战数量没有显著差异。
- 其它亮点论文的实验设计包括使用高级YOLO模型进行图像分割和分类,从而解决reCAPTCHAv2系统中的验证码。作者提供了代码。此外,作者发现reCAPTCHAv2的工作原理主要基于cookie和浏览器历史数据。值得进一步研究的工作包括如何提高验证码的安全性,以及如何设计更加可靠的人机验证系统。
- 近期的相关研究包括使用深度学习方法解决验证码的问题,以及探索如何提高验证码的安全性。其中一些论文的标题包括“Deep Learning for CAPTCHA Recognition”,“A Survey of CAPTCHA Security: Attacks and Defenses”,“Towards the Security of CAPTCHA: A Novel Machine Learning Based Attack and Defense Framework”。
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