Breaking reCAPTCHAv2

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。

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。

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。

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”。