Специалисты Санкт-Петербургского государственного университета (СПбГУ) и Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН) научили нейросеть выявлять уязвимости в компьютерных тестах (CAPTCHA). Эти тексты позволяют определить, кто пытается войти на сайт — пользователь или компьютерный бот. Об этом сообщила пресс-служба СПбГУ.
Нейросеть обучалась на специальном датасете — наборе данных для машинного обучения.
Основное отличие нашего подхода от аналогов в том, что он позволяет распознавать гораздо более сложные текстовые тесты, в которых содержится более 20 искажений сразу.
Разработчики подчеркнули, что их метод поможет повысить уровень безопасности интернет-ресурсов.
Специалисты по информационной безопасности могут доработать методы распознавания и обхода капчи, и на этой основе разработать улучшенные алгоритмы защиты от автоматизированных атак.
Новый метод позволил распознать 63% искаженных изображений капчи. Это говорит о небезопасности сайтов, использующих подобный вид компьютерных текстов, подытожили петербургские специалисты.
Ранее www1.ru сообщал, что Yandex Cloud представила новую нейросеть-эмпат, распознающую эмоции в человеческой речи.
Читать материалы по теме:
Российский ИИ начнет делать голосовые замечания самокатчикам и курящим
В Петербурге разработали нейросеть для выявления гематом мозга по КТ-снимкам
Сейчас на главной
Наблюдение на расстоянии 100 км стало обычной практикой для военных
Новое оборудование обеспечивает безсмазочное сжатие природного газа, гарантируя его исключительную чистоту
Военный эксперт Кнутов не увидел конкурента «Прорыву» по критерию «цена/качество»
Учёные использовали 3D-сканирование для сохранения исторического наследия
Цель исследования — оценка точности слежения за движущимися объектами в пространственной ориентации
Новое предприятие может появиться в Казани в 2027 году
Полотно сокращает площадь повреждений после подрыва беспилотника на 50% за счёт смещения соседних ячеек
География поставок вооружений постепенно увеличивается
Калужский «Тайфун» выиграл процесс против Зеленодольского завода имени А. Г. Горького
Новая защита не повреждает корпус лёгкой бронетехники и не создаёт вторичных поражающих факторов
Пользователи уже получили 10 млн уведомлений от МФЦ
А также было отражено 3,5 миллиона фишинговых атак