В Петербурге обучили нейросеть выявлять уязвимости в текстовых капчах

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.

Источник изображения сгенерировано нейросетью DALL•Е 3

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.

Анастасия Корепанова, преподаватель кафедры информатики СПбГУ

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.

Максим Абрамов, руководитель Лаборатории теоретических и междисциплинарных проблем информатики СПб ФИЦ РАН

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.