En San Petersburgo, una red neuronal aprende a identificar vulnerabilidades en captchas de texto

El desarrollo mejorará la seguridad de los recursos de Internet

Especialistas de la Universidad Estatal de San Petersburgo (SPbGU) y del Centro Federal de Investigación de San Petersburgo de la Academia de Ciencias de Rusia (SPb FIC RAS) han enseñado a una red neuronal a identificar vulnerabilidades en pruebas informáticas (CAPTCHA). Estos textos permiten determinar quién intenta acceder a un sitio web: un usuario o un bot informático. Así lo informó el servicio de prensa de la SPbGU.

La red neuronal se entrenó en un conjunto de datos especial: un conjunto de datos para el aprendizaje automático.

La principal diferencia de nuestro enfoque con respecto a los análogos es que permite reconocer pruebas de texto mucho más complejas, que contienen más de 20 distorsiones a la vez.
Anastasia Korepanova, profesora del Departamento de Informática de la SPbGU

Los desarrolladores destacaron que su método ayudará a aumentar el nivel de seguridad de los recursos de Internet.

Los especialistas en seguridad de la información pueden perfeccionar los métodos de reconocimiento y elusión de captchas, y sobre esta base desarrollar algoritmos mejorados de protección contra ataques automatizados.
Maxim Abramov, director del Laboratorio de Problemas Teóricos e Interdisciplinarios de la Informática de la SPb FIC RAS

El nuevo método permitió reconocer el 63% de las imágenes de captcha distorsionadas. Esto indica la inseguridad de los sitios que utilizan este tipo de textos informáticos, resumieron los especialistas de San Petersburgo.

Anteriormente, www1.ru informó que Yandex Cloud presentó una nueva red neuronal-empatía que reconoce las emociones en el habla humana.

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