Cloudfare предложило способ, который заменит тест CAPTCHA
Прохождение тестов «докажите, что вы не робот», которые также называются «капча», суммарно отнимает у человечества около 500 лет ежедневно — к такому выводу пришла компания Cloudfare. Для того чтобы избавить мир от капчи, был предложен альтернативный способ для идентификации людей в интернете. Как он будет работать и каковы его преимущества перед привычной всем CAPTCHA — в материале «Газеты.Ru».
Каждый интернет-пользователь мира сталкивался с таким явлением как капча — это автоматизированный публичный тест Тьюринга, применяющийся при авторизации на сайтах. Иногда для его прохождения требуется вводить буквы или слова, иногда — искать на фотографиях дорожные знаки или велосипеды. Как бы то ни было, любое столкновение с капчой вызывает негатив — мало того, что на нее тратится время, так еще система часто дает сбой и предлагает снова и снова проходить тест до успешного результата.
Инженер-исследователь компании Cloudfare Тибо Менье подсчитал, что каждый день человечество суммарно тратит на прохождение капчи 500 лет, сообщает
«Среднестатистическому пользователю нужно около 32 секунд, чтобы пройти капчу. Интернетом пользуются 4,6 млрд людей. Мы предполагаем, что пользователь сталкивается с CAPTCHA примерно раз в десять дней. Простые математические вычисления приводят нас к тому, что каждый день тратится около 500 человеческих лет просто на то, чтобы доказать нашу принадлежность к виду», — заявил Менье.
Чтобы избавиться от капчи, Cloudfare разработал систему Cryptographic Attestation of Personhood [рус. Криптографическое подтверждение личности]. Вместо того, чтобы вводить буквы или рассматривать картинки, пользователь при возникновении необходимости будет вставлять в свой компьютер USB-флешку с кнопкой, которую понадобится просто нажать, чтобы тест был пройден.
«Зачем уничтожать капчу? Все просто — мы же все ее ненавидим», — утверждает Менье.
Несмотря на то, что предложенный способ тоже требует дополнительных телодвижений, Cloudfare утверждает, что он может действительно подтвердить, что вы — человек, а не робот, тем более, что уже существует масса ботов, способных справиться с любой капчой. Но станет ли новый способ удобнее и надежнее капчи?
По словам Дмитрия Бондаря, директора центра компетенций управления доступом Solar inRights компании «Ростелеком-Солар», доступ через физический USB-ключ происходит быстрее и проще, чем ввод капчи. Однако для этого способа верификации требуется постоянно иметь при себе физический ключ, а как раз это способно создать определенные неудобства.
«Для постоянных пользователей различных сервисов этот способ действительно будет удобнее, но едва ли человеку понравится постоянно носить с собой устройство, если он пользуется им раз в неделю или еще реже. В этом плане у капчи преимущество – для верификации через нее не требуется никаких дополнительных инструментов», — заявил эксперт.
Двухфакторная аутентификация с физическим носителем ключа давно используется в банковской сфере, рассказывает Дмитрий Пятунин, директор по ИТ компании Oberon.
По его словам, Cloudflare имеет все шансы увеличить популярность такой технологии среди широкого круга пользователей.
«Она имеет упрощенный порядок регистрации и отзыва ключа, но приобрести сам физический носитель все же придётся. Это удобное альтернативное решение технологии CAPTCHA, но только для тех, кому надоело разгадывать ребусы с картинками. Основным препятствием распространения может быть обеспокоенность пользователей в части сохранности конфиденциальности данных, так как ключ будет идентификатором, который позволит привязать действия пользователя к личности через механизм анализа больших данных», — предупреждает Пятунин.
Разработка новых систем подтверждения, которые придут на смену капче, это закономерный процесс развития общества и цифровых технологий в целом, считает Артем Деев, руководитель аналитического департамента AMarkets. По его словам, логично, что на рынке будут появляться новые способы, которые вытеснят привычное заполнение цифр и букв для подтверждения.
Однако, несмотря на все минусы, которые несет с собой капча (долгое введение символов, плохо читаемые изображения), она дает и ряд преимуществ.
«Для введения данных достаточно устройства, с которого осуществляется выход в сеть. Не нужны дополнительные приспособления, которые можно потерять.
Криптографическая аттестация личности может в будущем пользоваться популярностью и даже заменить капчу, но пока имеет ряд существенных минусов, которые будут тормозить ее продвижение. Во-первых, физические носители можно подключить не ко всем устройствам (например, не все планшеты имеют USB-выходы для того, чтобы в них вставить ключ). Во-вторых, есть риск потери и порчи физического носителя. В-третьих, потребуется некоторое время, чтобы пользователи поверили, что этот способ более надежный, легкий и безопасный. Также существует вероятность, что в будущем полноценной заменой капчи станет универсальная двухфакторная аутентификация, которая уже применяется на сайтах и позволяет не только быстро зайти на нужный сайт, но и вернуть доступ к аккаунту в случае потери пароля», — считает Деев.
Эксперт по ИБ компании AT Consulting (входит в Лигу Цифровой Экономики) Андрей Слободчиков добавил, что замену CAPTCHA пытаются найти с 2000-х годов, и с тех пор использование этого теста только набирает обороты.
«Решение усложняется и изменяется, но суть остаётся прежней: человек должен доказать, что он человек. Уверен, если решение Cloudfare станут применять массово, злоумышленники быстро найдут новые способы обхода», — заключил Слободчиков.
Путь к капче: история ухудшения сайта ЦИК
Ввод итоговых результатов в ГАС «Выборы» овеян тайной. Мало кто из наблюдателей присутствовал при этом, и даже не все члены ТИК могут пройти в заветную комнатку с оператором, владеющим секретным сканером QR-кодов. Лишь когда результаты голосования окажутся в системе ГАС «Выборы» и на сайте Избиркома, наблюдатели могут сравнить результаты на сайте с протоколом и, если они совпадают, выдохнуть — их борьба за честные выборы на этом заканчивается.
Когда в ГАС «Выборы» у какого-то участка меняются цифры результатов голосования, это не всегда остаётся замеченным. Бесспорно, хорошо бы наблюдательскому сообществу знать о каждом таком случае, чтобы проконтролировать корректность.
Например, на участке № 6004 в Краснодаре в единый день голосования 2020 наблюдатели заметили, что в ГАС «Выборы» вначале ввели данные, сфальсифицированнные в пользу Анны Ольховой, члена партии «Единая Россия» (кто бы сомневался).
После поднятой шумихи данные изменили прямо в ГАС, обосновав это случайным вводом тренировочного протокола. Случайно внесли тренировочные цифры в сводную таблицу на стене ТИКа, случайно внесли тренировочный протокол в сканер, и никто ничего не заметил. Но на сайте сейчас и не узнать, а что же было введено, ведь нет никаких ссылок на предыдущие видимые всем результаты. Лишь по слову «Повторный» можно догадаться, что что-то тут не то.
Эти данные ЦИК последовательно пытался скрывать. Ухудшения вводились в четыре этапа.
1. Чуров убрал ссылки на версии протоколов
Давным-давно сайт ЦИК содержал ссылки на все версии вводимых в ГАС «Выборы» протоколов. Время было интересное, в воздухе всё ещё витал дух открытости и гласности. Умные наблюдатели просто парсили сайт и анализировали данные. В том числе данные по всем версиям введённых протоколов.
Например, внизу страницы сайта ЦИК с результатами выборов в Госдуму 2003 года можно заметить ссылки на все версии введённых протоколов: как на странице результатов УИКа, так и на странице результатов ТИКа. На старых выборах 1999 года (обратите внимание, там нет капчи) — аж 12 версий протоколов можно найти.
Скриншот с сайта izbirkom. ru, 1 и 2 — ссылки на предыдущие версии
Последняя кампания, которую удалось найти с повторными протоколами — это выборы в апреле 2007 года в Красноярском крае, проходившие через пару недель после прихода в ЦИК знаменитого волшебника Чурова. То есть именно при Чурове придумали ухудшать сайт избиркома: внизу страниц перестал публиковаться блок «Протоколы с отметкой повторные», уже в декабре 2007 на выборах в Госдуму ссылки на версии протоколов пропали (пример протокола, который правили 7 раз).
Но тогда были убраны лишь ссылки на все введённые протоколы, сами же ссылки продолжили свою работу, и наблюдатели, как писал Лев Крыленков из «Наблюдателей Петербурга», могли дописать к ссылке на протокол &version=1,2 и так далее, и посмотреть, есть ли предыдущие версии. Это было неким тайным знанием в наблюдательском сообществе, и умные наблюдатели могли скачивать все данные и анализировать их.
2. Памфилова с Булаевым скрыли секретные ссылки
Эти секретные ссылки, о которых знали лишь наблюдатели, после чуровских модификаций исправно работали десять лет. Следующая значительная атака на открытость сайта произошла лишь 19 сентября 2018 года. Это было вечером, после заседания ЦИК по преступным действиям комиссий в Приморье, на сайте Избиркома перестали работать ссылки с дописанным
То есть 18 сентября 2018 года весь интернет ещё наблюдал те злополучные 13 протоколов Владивостока, из-за которых отменили выборы, а 19 сентября Элла Александровна лгала на заседании, будто их не ввели в ГАС, ну а после заседания ЦИК все ссылки, которыми делились люди, перестали работать — они стали давать ошибку 404.
Но и тут наблюдательское сообщество выкрутилось. Если к ссылке приписать не version=1, а %76ersion=1, то по-прежнему можно просмотреть все прошлые протоколы. И в расследовании по Приморью на сайте приморье.невыборы.рф все ссылки до сих пор показывают историю правок протоколов фальсификаторами. Данные ссылки, увы, не получится пересылать, тот же телеграм их делает нерабочими, их можно только указывать на веб-страницах, лишь тогда они сохраняют свою работоспособность.
Когда «Наблюдатели Петербурга» услышали о фальсификации выборов в Приморье через ГАС «Выборы», они провели опрос, спросив, как же поступит ЦИК. Лишь 17% ответили, что версии протоколов оставят на сайте. Спустя несколько часов ЦИК убрал доступность версионных ссылок.
Дикость, конечно, что ЦИК вместе с Федеральным центром информатизации прячут гласность за секретными заблокированными ссылками. Но хитрые наблюдатели всё ещё в строю — с помощью секретных ссылок всё ещё можно было скачивать все данные и анализировать их.
В 2019 году представитель «Наблюдателей Петербурга» спросил у Эллы Александровны, как же так, удобный инструмент для наблюдения убрали. К красивым бессмысленным словам Эллы Александровны тогда подключился Николай Иванович Булаев, по сути тоже не ответивший на вопрос, но убеждавший, что «повторный ввод протоколов — это чрезвычайная ситуация», что если такое случается, то всё на высочайшем контроле, и что это вообще теперь редко используемая штука благодаря QR-кодам.
Он в том числе привёл цифры — за всю президентскую кампанию-2018 года было лишь пять повторных вводов протоколов. Это ложь — таких случаев было на два порядка больше — более 400 протоколов результатов президентских выборов-2018 были изменены в ГАС, и любой программист может это проверить даже сейчас.
Осознайте всю глубину падения: замглавы ЦИК оправдывает сокрытие важного инструмента контроля, и при этом занижает ключевой параметр в 80 раз!
И ссылаясь на президентскую кампанию, он убеждал, что эти правки не влияют на результат. Однако это тоже было ложью: в Приморье именно правки в ГАС «Выборы» помогли сделать две вещи — сделать единоросса победителем и отменить выборы, что убедительно показано с математической строгостью в моём расследовании.
Достаточно просто убрать правки ГАС и даже оставить переписанные на участках в пользу единоросса протоколы — и всё, выборы завершаются победой коммуниста Андрея Ищенко. И ЦИК до сих пор так и не предъявил обществу разбор «чрезвычайной ситуации» в Приморье. Впрочем, как и Следственный комитет, уголовного дела так и нет. Преступление без наказания.
А вот на недавних выборах в единый день голосования 2020 в Ленинградской области в ГАС было отредактировано 17% протоколов из 969 проверенных! Исправили каждый шестой протокол! В Костромской области ещё круче — 28% протоколов были введены повторно, почти треть! Да это уже не «чрезвычайная ситуация», а обычное дело.
3. Памфилова и Булаев внедрили капчу
После того, как версионные ссылки перестали работать, и мы с «Новой газетой» отправили запрос в ЦИК, я поставил слежение за состоянием сайта Избиркома (статус страниц и хэш контента), чтобы поймать момент, когда даже хитрые ссылки перестанут работать.
К счастью, до сих пор хитрые ссылки не прикрыли, а ЦИК, кажется, так и не ответил. Однако слежение осталось, и этим летом был пойман момент внесения изменений в код сайта именно в последний день голосования 1 июля, в 12:37 (мск). Первое возмущение в Твиттере — спустя 3 минуты.
Время внедрения капчи — это первый скачок хэша
Это время теперь можно отмечать как траурную минуту в жизни института выборов. В этот момент ЦИК подло ввёл «капчу» и при просмотре страниц сайта Избиркома с этого момента нужно подтверждать сайту, что ты человек.
Однако система довольно долго помнила эту проверку робот-человек, и поэтому хитрые и умные наблюдатели могли успешно скачать все данные, пройдя проверку один раз.
При этом ещё одну важную возможность капча уничтожила — теперь невозможно сохранить страницы сайта в веб-архиве web.archive.org или archive.is, позволяющем сохранить для истории какую-либо страницу сайта, они теперь сохраняют лишь страницу с капчей (пример-1 и пример-2).
4. Памфилова и Булаев похоронили сайт под капчей
13 сентября 2020 года в 00:52 в наблюдательском чате появилось первое сообщение, что капчи стали повсюду, уже недостаточно было ввести её 1 раз. Снова изменение было внесено вероломно, прямо в день голосования.
К счастью, ЦИК снова всё сделал криво, снова есть пути обхода, но о них мы пока не скажем — пусть сами ищут свои баги, а мы, хитрые и умные наблюдатели, продолжим спокойно анализировать почти полностью убитые ЦИКом выборы.
Все изменения в работе сайта Избиркома в последние 10 лет касались лишь его ухудшений. Возможность скачать все данные разом в нужном формате, так и не появилась, сканы протоколов отсутствуют, навигация ужасная. Позор, если одним словом. Бездельники и вредители, если двумя.
—-
В честь двухлетней годовщины сокрытия первичных протоколов на сайте ЦИК я по ссылке http://notelections.ru/ запустил зеркало сайта Избиркома, но с двумя отличиями:
а) нет этой мерзкой капчи;
б) если у протокола есть предыдущая версия, показывается ссылка на него, вот пример с выборов в Приморье.
Я требую: ЦИК, уберите капчу, верните показ всех версий протоколов, ведь гласность — важнейший принцип в институте выборов! Вы слишком уж ускорились в деле ухудшения прозрачности выборов.
Мнение выражает личную позицию автора и может не совпадать с позицией движения «Голос».
ЦИК РФ провел встречу с экспертами
23 сентября глава ЦИК Элла Памфилова провела встречу с экспертами в рамках обсуждения итогов последних выборов перед стартом «думской» кампании 2021 г. В центре дискуссии оказался вопрос об использовании технологии капчи (пятизначного кода, который должен вводиться для перехода на страницу) на сайте Центризбиркома. Это новшество существенно затруднило работу парсинговых программ, посредством которых эксперты исследовали тоги выборов.
Казус белли
В связи с этим к председателю ЦИК РФ Элле Памфиловой обратился вице-президент Российской ассоциации по связям с общественностью (РАСО), председатель комитета по политическим технологиям Евгений Минченко.
Одновременно в «Новой газете» было опубликовано открытое письмо ряда экспертов в области электорального процесса, содержащее критику в адрес команды сайта Центризбиркома.
Комментируя эту публикацию, сопредседатель движения «Голос» Григорий Мельконьянц подчеркнул: «Сайт Центризбиркома – это в том числе инструмент поддержания доверия к результатам голосования. 1 июля в ходе общероссийского голос в полдень на страницах комиссий региональных уровней неожиданно появилась капча. В ходе Единого дня голосования 13 сентября капча стала использоваться для получения доступа к каждой странице сайта Центризбиркома. Все были недовольны – и члены штабов кандидатов, и аналитики, и наблюдатели».
В сходном ключе выступила и политолог Екатерина Шульман. «Данные о ходе и результатах избирательной кампании являются общественно значимой информацией. Только при условии ее открытости мы можем добиться доверия к избирательной системе, которая является условием ее эффективного функционирования» — заявила она. – «Мне кажется, что любые технические затруднения в данном плане не могли принести пользы кому-либо. Такого рода закрытость вызывает сомнения, возможно, необоснованные».
Парсинг, боты и безопасность
Выступая перед собравшимися экспертами, глава ЦИК заявила, что с пониманием относится к критике в связи с новшествами в механизме работы сайта.
«Я хочу извиниться перед всеми, кто хотел воспользоваться сайтом, и столкнулся с проблемами из-за ввода капчи, – сказала Памфилова. – Мы не знали об этих затруднениях, поскольку пользовались внутренней системой ЦИК, не требовавшей ввода капчи. Я не удивляюсь, что в мой адрес посыпалась масса проклятий, поскольку применение капчи была очень неудачным. Но это не отменяет существования проблемы безопасности. Еще полтора года назад мы не сталкивались с угрозой атак при помощи парсинговых роботов. Я бы сравнила произошедшее с использованием пуль со смещенным центром тяжести. Представьте себе, во что бы мог превратиться сайт, если бы мы отказались от мер защиты? Я прошу дать команду о снятии капчи, возникающей при переходе на каждую новую страницу. Это можно проделать без серьезного риска».
Руководитель Федерального центра информатизации при Центральной избирательной комиссии РФ Михаил Попов пояснил коллегам, что предпринятые меры защиты были объективно обусловлены как ростом нагрузки на сайт, так и попытками хакеров его взломать при помощи программ, имитирующих поведение поисковых ботов.
«На сайте ЦИК в настоящее время хранится информация о 110 тыс. выборов, включающая в себя 4 млрд. страниц. За период 2010 – 2020 гг. объем хранимых в базе данных сайте сведений о прошедших кампаниях увеличился с 5% до 100%. Сервисами сайта, внедренными в 2019 г. для удобства избирателей, успели воспользоваться 2,5 млн. людей, – заявил Попов. – Мы ведем работу по анализу статистики пользования сайтом. За последние 3 года у нас число посетителей выросло примерно в 2 раза. У нас «портал не резиновый». В единый день голосования пиковая нагрузка возрастает более чем в 100 раз. И мы постоянно фиксируем разного рода атаки на сайт, начиная от DDOSa и заканчивая попытками взять управление ресурсом на себя. И иногда эти атаки камуфлируются под работу парсинговых ботов».
Эксперт отметил, что в ближайшее время пользователям сайта уже не придется сталкиваться с необходимостью вводить код при посещении каждой страницы.
«На сайте будет стоять одна единственная капча на одну кампанию, по аналогии с решением, использовавшимся в ходе общероссийского голосования, – уточнил Попов. – Мы будем искать наиболее оптимальные варианты использования этого и иных механизмов».
Проблема легитимности
Политолог Евгений Минченко в своем выступлении отметил, что порожденное внедрением капчи недовольство вынуждает экспертное сообщество более глубоко взглянуть на проблему обеспечения легитимности выборов.
«Вчера мы с Алексеем Куртовым, президентом Российской ассоциации политконсультантов, обсуждали проблемы, возникшие в связи с применением капчи на сайте Центризбиркома, и потому 90% моих слов отображают нашу консолидированную позицию, – подчеркнул Минченко. –Необходимо понимать, что капча, как частный случай, не является техническим вопросом. Это вопрос политический. Потому что скорость предоставления данных, удобство их получения избирателем выступают в качестве средств обеспечения легитимности системы. С сожалением вынужден констатировать, что, хотя по многим направлениям в развитии сайта ЦИК РФ за последние 4 года достигнут прогресс, с точки зрения удобства этот ресурс стал хуже. И это касается не только применения капчи, но и самого удобства навигации. Люди не приходят на сайт избирательной комиссии для того, чтобы прочесть правоустанавливающие документы или за хроникой заседания избирательных комиссий. Они пытаются узнать результаты выборов, а до начала голосования — ознакомиться с кандидатами. Эта информация должна находиться во главе угла. Ее люди должны видеть в первую очередь. Еще один момент: сегодня реально есть риск использования политических технологий «расшатывания» ситуации. Я предлагаю посмотреть на нашу братскую Беларусь, где сегодня в формате «свадьбы в Лас-Вегасе» (быстро обменялись кольцами, получили сертификат, все готово) произошла «тайная» инаугурация Александра Лукашенко. Это происходит в результате целенаправленного использования технологии подрыва легитимности выборов. И я предлагаю нам учиться на ошибках соседей. Какие элементы процесса организации электорального процесса сделали уязвимыми наших соседей? Первое – сроки проведения выборов. Никто не знал до последнего момента, когда пройдут выборы президента Белоруссии. Выборы должны проходить планово. И чем раньше мы поймем, когда будут проходить следующие выборы в Госдуму, тем большее уважение будет продемонстрировано ко всем участникам процесса. Второе – правила проведения, в том числе – голосования, регулирует достаточно гибкий закон. И мы не понимаем, будет ли использоваться многодневное голосование на выборах в Государственную Думу, или нет. У меня сложилось впечатление, что власти понравился этот формат. Но тогда анонсируйте его использование заранее, чтобы партии могли к этому подготовиться, используя специфические (но законные) технологии мобилизации и обучив наблюдателей. Далее: что ударило по легитимности выборов в Белоруссии? Снятие с выборов кандидатов, пользовавшихся общественной поддержкой, причем – по формальным критериям. В связи с этим мы продвигали идею сбора подписей избирателей в электронном виде. Но действующий закон позволяет собирать при помощи этого формата лишь половину от требуемого количества подписей. Я не понимаю эту логику. Более того, если мы сейчас целый ряд решений принимаем, исходя из эпидемиологической обстановки, то давайте признаем, что сбор подписей исключительно в электронном виде позволит снизить риски заражения. Я считаю, что это должно быть внесено в законодательство, регулирующее выборы в Госдуму. И давно пора положить конец дефектам муниципального фильтра. Я считаю, что муниципальные депутаты могут себе позволить завести аккаунт на «Госуслугах» и голосовать в электронном виде. Это позволило бы создать четкий реестр голосов. При помощи этого можно было бы избежать ситуации, когда один кандидат собирает сразу 70% подписей. Необходимо ограничить максимальное количество подписей, собираемых одним кандидатом».
Коллегу поддержал президент Фонда защиты национальных ценностей, первый зампредседателя комиссии по развитию информационного сообщества, СМИ и массовых коммуникаций ОП РФ, эксперт Центра ПРИСП Александр Малькевич.
— Мы в Общественной палате выступаем против того, чтобы рабочие вопросы, обсуждаемые сейчас, политизировались. Мы готовим предложения относительно защиты данных на сайте Центральной избирательной комиссии. В Общественной палате действовала рабочая группа по контролю за дистанционным электронным голосованием. Сейчас она будет преобразована в группу по развитию ДЭГ и цифровизации избирательного процесса. Капча неудобна. В принципе, все сходятся в этом вопросе. Я хочу поблагодарить Евгения Минченко за те предложения, которые он озвучил. Общественная палата поддерживает идеи сбора подписей через портал «Госуслуги». Это прогрессивная технология будет востребована кандидатами и избирателями. Также очевидно, что «день тишины», с учетом развития социальных сетей, превращается в отживший элемент. Мы понимаем, что и в субботу, и в воскресенье, агитация через соцсети и мессенджеры все равно идет, и с этим будет нужно что-то делать. Также я хочу отметить, продолжая анализ Евгением Николаевичем ошибок наших белорусских соседей, отметить, что одним из ключевых просчетов властей республики Беларусь стало то, что не было должным образом организовано наблюдение за выборами. В том числе – общественное. В этом плане мы показываем пример многим странам.
Что такое капча: для чего придумали CAPTCHA
Данный термин начал использоваться еще в далеком 2000 году. Русскоязычный сегмент рынка использует русский вариант транскрипции – капча. Капча представляет собой тест, с помощью которого отфильтровываются боты. Вся суть капчи в том, что для живого человека выполнение теста не составит никаких проблем, в то время как компьютер пока что не научился выполнять подобные задачи. В большинстве случаев CAPTCHA находит применение в случае необходимости предотвращения автоматически созданных аккаунтов, размещения спам-сообщений на различных площадках.
Виды CAPTCHA
Сегодня представлено достаточно большое количество разновидностей капч:
Графическая.Пользователь, чтобы пройти тест, должен указать цифры, буквы и прочие символы, которые демонстрируются на искаженной картинке (делается это специально для того, чтобы усложнить задачу боту).
Звуковая.Заключается в распознавании текста, что звучит на аудио. Предназначен также для тех пользователей, которые имеют проблемы со зрением. Логическая капча. Предлагает исключить лишнее из предлагаемых слов или картинок.
Образная.Пользователь должен распознавать определенные образы.
Видео.Фон с символами двигаются.
Важность защиты от ботов
Чтобы сайт развивался и продвигался, оптимизаторам необходимо принимать целый пакет дополнительных мер, с помощью которых исключается возможность распознавания капч ботами.
- Устранить уязвимости. Это можно сделать, используя скрипты.
- Исключение возможности перебора. Бот может просто начать угадывать. Если в задаче имеется десять картинок, то есть 1024 варианта, один из которых окажется верным.
- Исключить автоматическое распознавание. Сегодня созданы несколько сервисов, с помощью которых удается определить капчу. Если картинка не слишком сложная в графическом плане, то в большинстве случаев эти сервисы смогут распознать, что именно написано на капче.
Дополнительные методы обхода капчи
Роботы могут использовать повторный идентификатор пользовательской сессии; Восстановление необходимых символов на основе данных, имеющихся на странице; Сбор базы данных под различные варианты капч с помощью генераторов чисел и прочего.
Как работает CAPTCHA?
Классические CAPTCHA, которые до сих пор используются на некоторых веб-ресурсах, включают просьбу пользователей идентифицировать буквы. Буквы искажены, поэтому боты вряд ли смогут их идентифицировать. Чтобы пройти тест, пользователи должны интерпретировать искаженный текст, ввести правильные буквы в поле формы и отправить форму. Если буквы не совпадают, пользователям предлагается повторить попытку. Такие тесты распространены в формах входа в систему, формах регистрации учетной записи, онлайн-опросах и страницах оформления заказа в электронной коммерции.
Идея состоит в том, что компьютерная программа, такая как бот, не сможет интерпретировать искаженные буквы, в то время как человек, который привык видеть и интерпретировать буквы в самых разных контекстах — с разными шрифтами, разными почерками и т. Д. — обычно будет уметь их идентифицировать.
Лучшее, что могут сделать многие боты, — это ввести несколько случайных букв, что делает статистически маловероятным их прохождение теста. Таким образом, боты не проходят тест и не могут взаимодействовать с веб-сайтом или приложением, в то время как люди могут продолжать использовать его как обычно.
Продвинутые боты могут использовать машинное обучение для определения этих искаженных букв, поэтому такие тесты CAPTCHA заменяются более сложными. Google reCAPTCHA разработал ряд других тестов для отделения пользователей-людей от ботов.
Что такое reCAPTCHA?
reCAPTCHA — это бесплатная услуга, которую Google предлагает вместо традиционных CAPTCHA. Технология reCAPTCHA была разработана исследователями из Университета Карнеги-Меллона, а затем приобретена Google в 2009 году.
reCAPTCHA более продвинутый, чем типичные тесты CAPTCHA. Как и CAPTCHA, некоторые reCAPTCHA требуют, чтобы пользователи вводили изображения текста, которые компьютеры не могут расшифровать. В отличие от обычных CAPTCHA, reCAPTCHA получает текст из реальных изображений: изображения уличных адресов, текст из печатных книг, текст из старых газет и так далее.
Со временем Google расширил функциональность тестов reCAPTCHA, так что им больше не нужно полагаться на старый стиль определения размытого или искаженного текста. Другие типы тестов reCAPTCHA включают:
- Распознавание изображений
- Флажок
- Общая оценка поведения пользователя (без взаимодействия с пользователем)
Как работает тест reCAPTCHA с распознаванием изображений?
Для теста reCAPTCHA распознавания изображений пользователям обычно предоставляются 9 или 16 квадратных изображений. Все изображения могут принадлежать к одному и тому же большому изображению, или каждое может быть различным. Пользователь должен идентифицировать изображения, содержащие определенные объекты, такие как животные, деревья или уличные знаки. Если их ответ совпадает с ответами большинства других пользователей, представивших тот же тест, ответ считается «правильным», и пользователь проходит тест.
Выделение определенных объектов на размытых фотографиях — трудная задача для компьютера. Даже продвинутые программы искусственного интеллекта (AI) борются с этим — так что бот тоже будет бороться с этим. Однако человек-пользователь должен уметь делать это довольно легко, поскольку люди привыкли воспринимать повседневные объекты во всех контекстах и ситуациях.
Как работают тесты reCAPTCHA с одним флажком?
Некоторые тесты reCAPTCHA просто предлагают пользователю установить флажок рядом с утверждением «Я не робот». Однако проверка — это не фактическое действие по установке флажка — это все, что приводит к установке флажка.
Этот тест reCAPTCHA учитывает движение курсора пользователя по мере приближения к флажку. Даже самое прямое движение человека имеет некоторую степень случайности на микроскопическом уровне: крошечные бессознательные движения, которые боты не могут легко имитировать. Если движение курсора содержит в себе часть этой непредсказуемости, тогда тест решает, что пользователь, вероятно, легитимен. ReCAPTCHA также может оценивать файлы cookie, хранящиеся браузером на пользовательском устройстве, и историю устройства, чтобы определить, может ли пользователь быть ботом.
Если тест по-прежнему не может определить, является ли пользователь человеком, он может представлять дополнительную проблему, такую как тест распознавания изображения, описанный выше. Однако в большинстве случаев движения курсора пользователя, файлы cookie и история устройства достаточно убедительны.
Что позволяет работаеть reCAPTCHA без взаимодействия с пользователем?
Последние версии reCAPTCHA способны комплексно взглянуть на поведение пользователя и историю взаимодействия с контентом в Интернете. В большинстве случаев программа может решить, основываясь на этих факторах, является ли пользователь ботом, не предлагая пользователю выполнить задачу. Если нет, то пользователь получит типичный запрос reCAPTCHA.
Что инициирует запуск теста CAPTCHA?
Некоторые веб-ресурсы просто автоматически имеют CAPTCHA в качестве упреждающей защиты от ботов. В других случаях тест может запускаться, если поведение пользователя кажется похожим на поведение бота: например, если пользователи запрашивают веб-страницы или щелкают гиперссылки с гораздо большей частотой, чем в среднем.
Достаточно ли CAPTCHA и reCAPTCHA для остановки вредоносных ботов?
Некоторые боты могут обходить текстовые CAPTCHA самостоятельно. Исследователи продемонстрировали способы написать программу, которая также превосходит CAPTCHA распознавания изображений. Кроме того, злоумышленники могут использовать фермы кликов, чтобы пройти тесты: тысячи низкооплачиваемых работников решают CAPTCHA от имени ботов.
Кроме капчи, там должны быть и другие стратегии в месте для остановки нежелательных ботов (например, контент очищающих ботов , верительных начинку ботов , или спам — ботов).
Каковы недостатки использования CAPTCHA или reCAPTCHA для остановки ботов?
Плохое взаимодействие с пользователем: тест CAPTCHA может прервать поток того, что пользователи пытаются сделать, что даст им негативное представление о своем опыте использования веб-ресурса и в некоторых случаях приведет к тому, что они вообще откажутся от веб-страницы.
Не подходит для людей с ослабленным зрением: проблема с CAPTCHA заключается в том, что они полагаются на визуальное восприятие. Это делает их практически невозможными не только для слепых людей, но и для тех, у кого серьезно ослаблено зрение.
Боты могут обмануть эти тесты: как описано выше, CAPTCHA не полностью защищена от ботов, и на них нельзя полагаться при управлении ботами.
Есть ли альтернативы использованию CAPTCHA или reCAPTCHA?
Решения для управления ботами, такие как Cloudflare Bot Management, могут определять плохих ботов, не влияя на взаимодействие с пользователем, в зависимости от поведения бота. Таким образом, ботов можно уменьшить, не заставляя пользователей заполнять CAPTCHA.
Как CAPTCHA и reCAPTCHA связаны с проектами искусственного интеллекта (AI)?
Поскольку миллионы пользователей идентифицируют трудночитаемый текст и выделяют объекты на размытых изображениях, эти данные передаются в компьютерные программы AI, чтобы они также лучше справлялись с этими задачами.
В общем, компьютерные программы борются с идентификацией предметов и букв в разных контекстах, потому что в реальном мире контекст может меняться почти бесконечно. Например, знак «стоп» представляет собой красный восьмиугольник с белыми буквами «СТОП». Компьютерная программа могла довольно легко определить такое сочетание формы и слова. Однако знак остановки на фотографии может сильно отличаться от этого простого описания в зависимости от контекста: ракурса фотографии, освещения, погоды и т. Д.
Благодаря машинному обучению программы ИИ могут лучше преодолевать эти ограничения. В примере со знаком остановки программист должен передать программе ИИ кучу данных о том, что является знаком остановки, а что нет. Чтобы это было эффективно, им нужно множество примеров изображений со знаками остановки и изображений без знаков остановки, и им нужно, чтобы пользователи-люди идентифицировали их до тех пор, пока программа не соберет достаточно данных, чтобы быть эффективными.
Хитрый обход капчи
Хитрый обход капчи
У меня друг есть, юрист по профессии. Надо было ему почту на gmail создать. Добрался до пункта «докажите, что вы не робот» и заявил, что у нас в стране действует презумпция невиновности и это гугл должен доказывать что он — робот, а не наоборот. Выключил ноут и ушёл. ( Цитатник Рунета )Начнем с того, что роботу распознать изображение с капчи сложно (что как-бы, логично, с учетом того, для чего она придумана). Для каждого конкретного типа капч приходится разрабатывать свой алгоритм распознания текста и % успеха все равно будет оставлять желать лучшего. А потому, взлом капчи лучше предоставить людям (хотя сейчас такие капчи , что успешное прохождение оных человеком тоже не всегда возможно).name=’more’>
Где злостному спамеру найти «замечательных» людей, которые будут вбивать текст с картинок? Существует в интернете ряд сервисов, предлагающих распознание капч за небольшую плату (порядка 1$ за 1000 капч). Ряд этих сервисов, по заверением их самих, обладает уникальными технологиями автоматического распознания изображений. Подобная технология заключается в следующем — в странах с дешевой рабочей силой за копейки работают люди, вбивающие в поле «цифры с картинки» нужные ответы… Хотя иногда автоматическое распознание изображений заходит и дальше.
Зачем кому-то платить, если тысячи и миллионы пользователей готовы вводить капчу самостоятельно? Всего то и нужно разместить в интернетах ресурс с нужной среднестатистическому пользователю информацией (как правило, порнографического содержания), за доступ к которой предлагается «расплатиться» вводом капчи. Ну, или просто доказать «что вы не робот». Сама капча при этом перехвачена с целевого сайта, где злоумышленник будет создавать бот-аккаунты и спам-рассылки…
Мы рассказываем о самых актуальных угрозах и событиях, которые оказывают влияние на обороноспособность стран, бизнес глобальных корпораций и безопасность пользователей по всему миру в нашем Youtube канале.
Поделиться новостью:
Заработок в интернете на вводе капчи за деньги
Автор Анна Апрельская На чтение 3 мин. Опубликовано
Описание: в интернете много работы, в том числе и копеечной — заработок в интернете на вводе капчи за деньги как раз из этой сферы. Уходит много времени, а доход очень уж маленький. В статье вы найдете некоторые советы, виды капчи и основной сайт для работы (проверенный годами).
Оплата: около
Требования: свободное время, усидчивость, терпение
Заработок в интернете на вводе капчи за деньги
Капча – это небольшой набор букв или цифр, которые нужно ввести в определенное поле. Они создаются, чтобы определить пользователя – компьютер это или человек.
Они специально создаются запутанными и непонятными, чтобы робот не смог распознать текст и ввести в поле. Поэтому для такой работы нанимают людей и платят буквально копейки, чтобы они занимались этой рутиной работой.
Найти такую работу можно на специальных сайтах, посвященных этому направлению. Самый яркий представитель — Kolotibablo.com. Работают с 2007 года.
Начать зарабатывать легко – зарегистрируйтесь, укажите настоящий кошелек WMZ (в этой статье инструкция по созданию) и возьмите задание в разделе Работа.
Перед выполнением заданий можно почитать правила и условия, хотя проблем с этим не должно быть – разгадывайте символы, вписывайте их на том же языке и в том же регистре, что и на картинке.
Иногда попадаются и другие виды капчи, ведь в последнее время в этой сфере стали происходить интересные изменения – нужно составить из пазлов картинку, вписать пропущенную букву, произвести простые расчеты и другие интересные варианты заданий. По крайней мере разнообразней.
Виды капчи:
- Самая обычная – сочетание цифр и букв (русских или английских). В них может быть разный регистр (большая-маленькая буква), они могут пересекаться и сливаться в одно целое.
- Anti Spam Image – такая же картинка, но под ней есть примечание – введите только красные цифры. Или только крайние, только цифры, только буквы и т.п. Здесь нужно быть внимательней и читать описание.
- Ввести сумму двух цифр на картинке.
- Вставить пропущенную букву в слове, здесь важно разбираться в правильном написании слов, иначе можно попасть впросак.
- Переворачивать картинки, чтобы они встали вертикально. Довольно простая для человека капча, посмотрите на картинку, чтобы было понятней.
- Выбрать из 5 картинок определенную, например, с лошадью.
- Поставить части картинки на место, т.е. собрать пазл. Ну с этим и ребенок справится.
Как видите, существуют и простые варианты. Но не радуйтесь слишком – чаще всего вы будете работать именно с первыми двумя вариантами, т.е. читать неразборчивые каракули из цифр и букв.
Помимо того, что заработок в интернете на вводе капчи за деньги довольно скучен и нуден, вас могут еще и заблокировать, забрав весь доход. Стоит совершить несколько незначительных ошибок (ввести не том языке, неправильно распознать текст и т.п.), и вы в зоне риска. Владельцы таких сайтов особенно не церемонятся. Зачем вам это?
Альтернативная работа
Такая работа очень муторная и занимает очень много времени. Никакого наслаждения или удовольствия не приносит, а доход не стоит затраченных сил. Так что я настоятельно не рекомендую пытаться так заработать, если уж хотите попробовать свои силы в интернете, лучше начать с:
В этих методиках и доходы по выше, и не так скучно. Но дело ваше, если хотите попробовать, я расскажу вам подробней об этом виде заработка.
Промокоды и коды rucaptcha.com (Рукапча) за сентябрь 2021
Сервис ruCaptcha – веб-сайт для ручного распознавания всевозможных графических изображений. Ресурс предоставляет поле для сотрудничества заказчиков и ответственных исполнителей, которым необходимо быстро разгадывать капчи, отсканированные документы, различные бланки и зашифрованные картинки. Система гарантирует высокую точность результата и обеспечивает своевременные выплаты сотрудникам.
Перед началом работы каждый работник обязательно проходит обучение и сдает экзамен. Многие пользователи отмечают доступные расценки на услуги популярного проекта. Кроме того, вы всегда можете использовать код для «Рукапчи», чтобы получить денежный бонус. На сайте также есть партнерская программа.
Мы с удовольствием поделимся с вами актуальными купонами, позволяющими сэкономить на услугах онлайн-сервиса! Найти действующий промокод ruCaptcha за сентябрь 2021 года можно в нижней части этой страницы. Активируйте его в «Личном кабинете» в разделе «Пополнить баланс».
Подробнее Скрыть
Сервис ruCaptcha – веб-сайт для ручного распознавания всевозможных графических изображений. Ресурс предоставляет поле для сотрудничества заказчиков и ответственных исполнителей, которым необходимо быстро разгадывать капчи, отсканированные документы, различные бланки и зашифрованные картинки. Система гарантирует высокую точность результата и обеспечивает своевременные выплаты сотрудникам.
Перед началом работы каждый работник обязательно проходит обучение и сдает экзамен. Многие пользователи отмечают доступные расценки на услуги популярного проекта. Кроме того, вы всегда можете использовать код для «Рукапчи», чтобы получить денежный бонус. На сайте также есть партнерская программа.
Мы с удовольствием поделимся с вами актуальными купонами, позволяющими сэкономить на услугах онлайн-сервиса! Найти действующий промокод ruCaptcha за сентябрь 2021 года можно в нижней части этой страницы. Активируйте его в «Личном кабинете» в разделе «Пополнить баланс».
Селектор расширенных данных для инициирования атаки текстовой CAPTCHA
В последние десятилетия из-за низкой стоимости проектирования и простоты обслуживания текстовые CAPTCHA широко использовались при создании механизмов безопасности для аутентификации пользователей. Благодаря недавним достижениям в области машинного / глубокого обучения в распознавании изображений CAPTCHA, для взлома текстовых CAPTCHA предлагается все больше методов атак. Эти атаки на основе машинного обучения / глубокого обучения часто основываются на обучающих моделях на огромных объемах обучающих данных.Плохо сконструированные данные CAPTCHA также приводят к низкой точности атак. Чтобы исследовать эту проблему, мы предлагаем простой, общий и эффективный подход к предварительной обработке для фильтрации и улучшения исходного набора данных CAPTCHA, чтобы повысить точность предыдущих методов атаки. В частности, предлагаемый подход к предварительной обработке состоит из селектора данных и дополнителя данных. Селектор данных может автоматически отфильтровывать обучающий набор данных с обучающей значимостью. Между тем, усилитель данных использует четыре разных шума изображения для генерации разных изображений CAPTCHA.Хорошо построенный набор данных CAPTCHA может лучше обучать модели глубокого обучения для дальнейшего повышения уровня точности. Обширные эксперименты показывают, что точность пяти часто используемых методов атаки после объединения нашего подхода с предварительной обработкой на 2,62–8,31% выше, чем у методов без предварительной обработки. Кроме того, мы также обсуждаем потенциальные направления исследований для будущей работы.
1. Введение
Полностью автоматизированные общедоступные тесты Тьюринга для различения компьютеров и людей, сокращенно CAPTCHA, — это своего рода тест, который автоматически различает операции человека и робота.В 2003 году Фон Ан и др. [1] сначала обсуждают использование специально разработанных схем CAPTCHA для предотвращения атаки со стороны роботов и, таким образом, повышения безопасности сети. После этого исследователи изобрели множество схем CAPTCHA, таких как CAPTCHA на основе текста, CAPTCHA на основе изображений, CAPTCHA типа слайдера и CAPTCHA для SMS. Эти схемы CAPTCHA широко используются на веб-сайтах и в мобильных приложениях для защиты корпоративных паролей и данных пользователей [2–6]. Как показано на рисунке 1, мы представляем статистическую круговую диаграмму для подсчета типов часто используемых CAPTCHA со 100 популярных веб-сайтов.Согласно нашему опросу, почти 55% веб-сайтов используют текстовые CAPTCHA в качестве механизмов безопасности и идентификации, что намного превосходит другие типы из-за низких затрат на разработку и обслуживание. По этой причине мы в основном сосредоточены на изучении текстовых CAPTCHA в этой статье.
Критическим моментом проектирования текстовой CAPTCHA является предотвращение распознавания текстовой информации в CAPTCHA различными компьютерными атаками, поскольку эти атаки могут привести к серьезным утечкам данных и экономическим потерям для предприятий и пользователей [7].Для достижения этой цели исследователи разрабатывают множество методов шифрования, препятствующих компьютерному распознаванию, в соответствии со структурой текстовой CAPTCHA. Как правило, текстовое изображение CAPTCHA состоит из трех слоев [8], как показано на рисунке 2. Слой переднего плана обычно имеет некоторые перекрывающие линии, зашумленные пятна и другие элементы интерференции. Слой символов содержит символы, которые могут распознать пользователи. Дизайнеры обычно добавляют некоторые дополнительные характеристики антисегментации и распознавания, такие как разнообразный шрифт, наложение, поворот, искажение и волнистость на текстовых CAPTCHA.Фоновый слой обычно представляет собой монохромную фоновую доску или определенное изображение, которое может мешать распознаванию символов компьютерами.
Хороший метод атаки может идентифицировать текстовые символы CAPTCHA после добавления нескольких сложных функций безопасности. В последние годы исследователи предложили различные методы атак для решения текстовых CAPTCHA [9, 10]. Одним из предпочтительных методов атаки является использование машинного обучения для компьютерного распознавания текстовых CAPTCHA [11].Кроме того, как эволюция машинного обучения, глубокое обучение способно принимать точные решения в области распознавания изображений [12]. По этой причине в недавних исследованиях были начаты исследования методов атак на основе глубокого обучения для решения текстовых CAPTCHA с высокой точностью [7, 8]. Однако предыдущие исследования часто основаны на огромных объемах немаркированных данных обучения (например, миллионы образцов [13]), что приводит к дополнительным затратам, которые являются трудоемкими и требуют много времени для маркировки всех данных обучения.На самом деле не все данные имеют смысл для обучения, потому что обучение на некоторых данных существенно не улучшает точность атаки [14, 15]. Нам не стоит тратить много времени на то, чтобы вручную пометить эти типы данных.
В этой статье мы предлагаем метод предварительной обработки для эффективного выбора изображений CAPTCHA с целью повышения скорости распознавания методов атаки CAPTCHA на основе машинного / глубокого обучения. Наш подход к предварительной обработке может значительно повысить точность часто используемых методов атаки.В частности, предлагаемый нами подход к предварительной обработке содержит два модуля предварительной обработки: селектор данных и дополнитель данных. Более подробно, модуль выбора данных выбирает некоторые конкретные текстовые CAPTCHA из исходного набора данных CAPTCHA в качестве обучающего набора в соответствии с заданными правилами. Затем модуль дополнения данных случайным образом добавляет шумы для каждых обучающих данных, чтобы получить более высокую целевую степень точности. Мы оцениваем предлагаемый подход предварительной обработки, интегрируя его в пять широко используемых методов атаки на основе машинного обучения.Эти часто используемые методы атаки включают сверточную нейронную сеть (CNN), машину опорных векторов (SVM), дерево решений (DT), случайный лес (RF) и логистическую регрессию (LR). Экспериментальные результаты показывают, что в случае 3319 оригинальных текстовых CAPTCHA, показатели точности пяти методов атаки после добавления нашего подхода предварительной обработки на 2,62–8,31% выше, чем показатели точности без добавления модуля предварительной обработки. Наш эксперимент доказывает, что точность текстовых атак CAPTCHA может быть значительно улучшена за счет усиления предварительной обработки, которая, однако, игнорируется в существующих исследованиях.
Таким образом, этот документ вносит следующие вклады: (1) Мы представляем простой и общий подход к предварительной обработке данных для повышения точности и эффективности процесса атаки на основе текстовых CAPTCHA, который использует методы машинного / глубокого обучения. Наш подход к предварительной обработке состоит из двух модулей: (i) селектор данных для эффективной фильтрации CAPTCHA с обучающей значимостью и (ii) дополнитель данных для повышения точности метода атаки. (2) Мы проводим комплексные эксперименты по удалению, комбинируя наши подход в пяти часто используемых методах машинного / глубокого обучения, включая CNN, SVM, DT, RF и LR.Результаты эксперимента подтверждают, что наш подход может значительно улучшить высокую точность общих методов атаки, что указывает на широкую применимость нашего подхода.
Остальная часть этого документа организована следующим образом: Раздел 2 представляет собой обзор наиболее часто используемых методов атаки на основе машинного / глубокого обучения для взлома текстовых CAPTCHA. Раздел 3 знакомит с общим процессом атаки и детальным дизайном нашего подхода к предварительной обработке. В разделе 4 мы проводим серию экспериментов по устранению пяти часто используемых методов обучения, чтобы продемонстрировать, что наш подход с предварительной обработкой может эффективно повысить точность существующих методов атаки.Кроме того, в разделе 5 обсуждаются будущие исследования, связанные с схемами человеко-машинной проверки, основанными на текущих текстовых CAPTCHA. Раздел 6 завершает эту статью.
2. Предыдущие методы атак
В последние годы, опираясь на огромный объем данных, было представлено множество методов атак на основе обучающих моделей для распознавания текстовых CAPTCHA. Мы можем примерно разделить их на две категории: машинное обучение и методы атаки с глубоким обучением.
В последнее время интерес к компьютерной безопасности в различных компьютерных системах растет [16–25].Традиционные методы машинного обучения включают SVM, DT и RF, которые широко используются для взлома текстовых CAPTCHA. Мори и Малик впервые попытались атаковать текстовую CAPTCHA в 2003 году [26]. Они получили 33% -й уровень точности текстовой CAPTCHA под названием Gimpy, изучив сложные алгоритмы распознавания объектов. С тех пор исследователи предложили различные алгоритмы атаки для текстовых CAPTCHA [27]. Наиболее показательная работа состоит в том, что Бостик и Клецка сравнили пять традиционных методов машинного обучения для атаки на CAPTCHA в виде пузыря символов [28].Их экспериментальные результаты показывают, что SVM имеет самый высокий уровень точности, но DT имеет самые низкие вычислительные затраты. Стоит отметить, что эти методы атаки на основе машинного обучения в значительной степени зависят от сегментации символов. Если персонаж не может быть полностью сегментирован, точность метода атаки на основе машинного обучения будет значительно снижена. Таким образом, мы суммируем ограничения использования методов атаки на основе машинного обучения: (1) необходимо разработать сложный алгоритм сегментации символов, чтобы предварительная обработка была чрезвычайно громоздкой; (2) ему необходимо вручную найти характеристики каждого символа, что приводит к относительно низкому уровню точности.
Методы атак на основе глубокого обучения в основном относятся к сверточным нейронным сетям. В отличие от традиционных методов машинного обучения, сверточные нейронные сети могут автоматически получать базовую информацию об особенностях изображения посредством непрерывной свертки и объединения, а извлеченные признаки намного больше, чем традиционные методы машинного обучения. Обширные исследования доказали, что сверточные нейронные сети более подходят для распознавания изображений, чем традиционные методы машинного обучения [9–13, 29–33].Следовательно, Gao et al. [10] возглавили использование CNN для обучения сегментированных полых CAPTCHA. Их модель достигла 89% точности на тестовом наборе, а максимальная скорость успешного распознавания составила 3 секунды на текстовую CAPTCHA. Среди существующих атак, основанных на глубоком обучении, точность все еще сильно зависит от качества сегментации символов. Поскольку текстовые CAPTCHA, разработанные исследователями, становятся все более сложными, традиционные алгоритмы сегментации не могут полностью разделить каждый символ.Чтобы устранить этот недостаток, Ye et al. использовали генеративную состязательную сеть (GAN) для автоматической генерации большого количества помеченных текстовых CAPTCHA в качестве обучающего набора [7, 14, 15]. Для некоторых типов текстовых CAPTCHA этот метод должен пометить только около 500 оригинальных текстовых CAPTCHA, чтобы получить уровень распознавания более 90%.
3. Наш подход
3.1. Общий процесс атаки
Как показано на рисунке 3, для взлома текстовых CAPTCHA с использованием методов машинного / глубокого обучения общий процесс атаки обычно требует следующих шагов.
3.1.1. Сбор данных
Этот шаг используется для получения исходного набора данных, что практически достигается путем сканирования большого количества текстовых CAPTCHA с реальных веб-сайтов. Чтобы обеспечить полные выборки данных, полученные текстовые CAPTCHA должны иметь характеристики, включая искажение, вращение, колебание и перекрытие.
3.1.2. Предварительная обработка данных
Вообще говоря, предварительная обработка данных используется для фильтрации исходных данных в соответствии с выделенной операцией фильтрации, таким образом повышая эффективность последующего процесса обучения.В этой статье мы представляем новый подход к предварительной обработке, который также может обеспечить высокую точность атакующего процесса. Подробный план метода показан в разделе 3.2.
3.1.3. Обучение модели
На этом этапе используются методы обучения машинного обучения для создания модели прогнозирования для распознавания текстовых CAPTCHA. Здесь мы выбираем пять наиболее часто используемых методов машинного / глубокого обучения: CNN, SVM, DT, RF и LR. Примечательно, что CNN — это популярный алгоритм глубокого обучения, который может обеспечить относительно высокую точность идентификации изображений CAPTCHA.В частности, в нашем эксперименте мы помещаем каждые 200 изображений в качестве обучающего пакета в CNN для обучения после бинаризации. В таблице 1 показаны архитектура и параметры CNN, использованной в нашем эксперименте. Кроме того, в эксперименте мы также используем четыре метода машинного обучения, включая SVM, DT, RF и LR. Для этих методов исследователям необходимо искусственно искать некоторые особенности персонажей, чтобы компьютеры могли изучить их в соответствии с характеристиками разных персонажей.
|
3.1.4. Вывод прогноза
Модель прогнозирования создается после процесса обучения модели, которую можно использовать для идентификации немаркированного набора тестов. Таким образом, модель прогнозирования может выводить результат распознавания для каждой тестовой CAPTCHA. Затем мы подсчитываем, согласуется ли результат прогнозирования, полученный с помощью модели прогнозирования, с символами соответствующей CAPTCHA. Наконец, мы даем точность модели прогнозирования на тестовом наборе.
3.2. Наш подход к предварительной обработке
Мы можем ясно видеть, что в общем процессе атаки не все текстовые CAPTCHA в исходных выборках данных могут повлиять на окончательную степень точности.Это побуждает нас выбирать только небольшое количество обучающих данных, которые оказывают значительное влияние на результаты прогнозирования, а также могут обеспечить высокую точность. Для достижения этой цели мы разрабатываем новый подход к предварительной обработке, состоящий из двух модулей: (i) селектор данных, который вызывает набор правил для фильтрации высококачественного текстового обучающего набора CAPTCHA, и (ii) дополнитель данных, который является используется для расширения набора данных и повышения надежности модели прогнозирования.
3.2.1. Селектор данных
Мы стремимся разработать селектор данных, который может генерировать чистый и эффективный обучающий набор путем фильтрации исходного набора данных, тем самым повышая точность прогнозирования всей модели.Для детального проектирования селектора данных мы формулируем набор правил, которые могут отфильтровать обучающий набор текстовых CAPTCHA с высоким качеством обучения. Правила фильтрации селектора данных также показаны в части B на рисунке 3. Сначала мы подсчитываем классы символов в исходном наборе изображений CAPTCHA. Всего существует 32 класса символов: 2 ∼ 9, A ∼ Z, кроме «O» и «I». То есть каждая CAPTCHA на веб-сайте состоит из четырех символов (повторяющихся), которые случайным образом выбираются из 32 классов символов.В этом случае каждый класс символов может появиться с вероятностью в один бит текстовой строки CAPTCHA. Во-вторых, мы делим изображения обучающего набора на 32 столбца в алфавитном порядке и размещаем изображения с одним и тем же первым символом CAPTCHA в один столбец. Для остальных трех столбцов каждый столбец должен содержать все классы символов. Это гарантирует, что нейронная сеть обучит 32 разных символа в каждой позиции.
3.2.2. Data Augmentor
Расширение данных используется для расширения набора данных, тем самым повышая надежность модели прогнозирования.Это также может помешать нейронной сети изучить нерелевантные функции, тем самым существенно улучшив общую производительность модели. Мы предлагаем усилитель данных с использованием четырех различных шумов изображения, таких как гауссовский шум, перцовый и соленый шум, масштаб и линия перекрытия. В таблице 2 показано сравнение четырех типов шумовых изображений с исходным изображением. В нашем эксперименте модуль увеличения данных случайным образом назначает метод увеличения для каждого изображения или решает не выполнять какую-либо обработку.Затем усилитель данных автоматически помещает изображения с добавленным шумом в CNN для обучения. Рабочий процесс дополнителя данных проиллюстрирован в части C на рисунке 3. Каждый шум изображения подробно описывается следующим образом: (i) Гауссов шум: Гауссов шум назван в честь Карла Фридриха Гаусса, потому что его функция плотности вероятности (PDF) равна что нормального распределения. В нашем эксперименте мы сначала используем функцию random.randn () в Python для случайного возврата массива со стандартным нормальным распределением.Затем мы умножаем массив на вероятность гауссова шума, чтобы сгенерировать матрицу шума. Наконец, мы добавляем матрицу шума к матрице обычного текстового CAPTCHA, чтобы сгенерировать изображение гауссовского шума. Функцию гауссовского шума можно выразить так: где обозначает зашумленное изображение, обозначает необработанное изображение и представляет гауссовский шум с дисперсией и средним значением 0. (ii) Перечный и соленый шум: по сути, и перец, и соль. шумы — это некоторые черно-белые пиксели, которые случайным образом появляются на изображениях.Солевой шум также называют белым шумом, а перечный шум также называют черным шумом. Конкретно, в нашем методе мы случайным образом выбираем несколько пикселей на изображении и меняем значения RGB пикселей на или цвет в стандартной таблице сравнения цветов RGB. Функция перцового (или соленого) шума может быть выражена как где означает зашумленное изображение, означает необработанное изображение и представляет перцовый (или соленый) шум с вероятностью шума 0,5. (Iii) Закрывающая линия: мы реализуем метод для создания закрывающей линии.Принцип этого метода показан на рисунке 4. Формула этого метода показана в уравнении (3). Во-первых, мы предполагаем, что координаты левой и правой конечных точек и закрывающей линии равны и соответственно. Кроме того, мы обнаружили, что когда, и, закрывающая линия может пересекать четыре символа на изображении CAPTCHA. Поэтому мы используем функцию для генерации конечных точек перекрывающей линии. Затем мы вызываем функцию draw.line () для создания отрезка линии, соединяющего две конечные точки и.Функция создания закрывающей линии определяется как где означает наблюдаемое изображение закрывающей линии, обозначает необработанное изображение и представляет закрывающую линию. (Iv) Масштаб: четвертым методом увеличения данных, используемым в дополнителе данных, является масштабирование. Мы тщательно анализируем характеристики исходных изображений CAPTCHA, а затем предлагаем метод масштабирования изображения. Сначала мы переводим изображение размером 60 × 160 влево на 10 пикселей, а затем вверх на 10 пикселей. Во-вторых, мы вызываем функции панорамирования и масштабирования, чтобы настроить изображение до 50 × 140.Наконец, мы вызываем функцию изменения размера, чтобы восстановить изображение до 60 × 160. Из примера в Таблице 2 видно, что по сравнению с исходным изображением CAPTCHA символы после увеличения по-прежнему сохраняют свои основные характеристики символов. Этот метод может эффективно препятствовать обучению нейронной сети нерелевантным или неключевым характеристикам персонажей, существенно повышая точность модели. В частности, у нас есть где обозначает наблюдаемое изображение перекрывающей линии, означает оператор масштабирования и представляет необработанное изображение.
|
4.Эксперименты
В этом разделе мы проводим полный эксперимент с атакой, используя наш подход, представленный в разделе 3. Мы, в частности, проводим серию экспериментов по абляции, применяя наш подход предварительной обработки данных в различных методах обучения, включая CNN и четыре широко используемых метода машинного обучения. методы.
4.1. Настройки эксперимента
4.1.1. Подготовка данных
В качестве цели атаки в этом эксперименте мы использовали отсканированные 9 955 исходных текстовых CAPTCHA без меток с веб-сайта E-ZPass New York.Принцип этого метода показан на рисунке 5. Характеристики CAPTCHA этого веб-сайта следующие: нет лишних помех, символы искажены, и только два визуальных цвета — белый и черный. Эти функции значительно снижают нашу рабочую нагрузку, поскольку избавляют нас от утомительного этапа предварительной обработки шумоподавления. Стоит отметить, что похожие символы могут отрицательно сказаться на успешности распознавания, например «0» и «O», «I» и «1». Чтобы избежать этого затруднительного положения, мы вручную удаляем изображения, содержащие эти четыре символа, в наборе данных веб-сканера.Таким образом, исходный набор изображений CAPTCHA содержит всего 32 класса символов: 2–9, A – Z, за исключением «O» и «I».
4.1.2. Детали реализации
Наша среда реализации — PyCharm 2020.2.2, язык программирования — Python 3.7, и мы тестируем ее на ноутбуке с интернет-ядром i5-8250CPU 1,6 ГГц, 4 ГБ ОЗУ и Windows 10×64. используйте функцию findContours () для сегментации обучающих изображений, которая встроена в OpenCV 4.1. Для CNN мы используем TensorFlow 2.0 для написания обучающего кода.
4.1.3. Метрика оценки
Чтобы оценить качество текстовых атак CAPTCHA, мы используем метрику точности предсказания, то есть степень точности. Модель прогнозирования с более высокой степенью точности будет иметь значение точности ближе к 100%. Мы можем использовать следующую формулу для расчета уровня точности: где представляет количество текстовых CAPTCHA, успешно идентифицированных моделью прогнозирования в тестовом наборе, и представляет размер тестового набора.
4.2. Эксперименты по абляции
В нашем эксперименте мы проводим серию экспериментов по абляции для проверки двух предлагаемых нами подходов к предварительной обработке. На рисунке 6 показана степень точности каждого основного метода атаки в различных средах предварительной обработки. В тестовом эксперименте мы вводим набор необработанных данных в пять часто используемых методов атаки для обучения. Кроме того, мы готовим одинаковое количество маркированных обучающих изображений и один и тот же метод базовой атаки для каждого эксперимента, чтобы обеспечить его справедливость.Повышение производительности показывает, что наш подход к предварительной обработке дает преимущества при распознавании символов, особенно при одновременном использовании двух модулей предварительной обработки.
Сначала мы добавляем модули селектора данных и дополнения данных по отдельности. Уровень точности метода атаки на основе CNN увеличивается на 2,61% и 0,66% по сравнению с эталонным экспериментом после добавления селектора данных и дополнителя данных соответственно. Это показывает, что даже добавление одного модуля предварительной обработки также может быть полезным для распознавания.Когда мы добавляем эти два модуля предварительной обработки к атаке на основе CNN одновременно, точность этой модели составляет 95,5%, что на 4,51% выше, чем в случае без какого-либо модуля предварительной обработки. В целом, подход с предварительной обработкой может еще больше повысить точность метода атаки на основе CNN.
Чтобы проверить применимость подхода предварительной обработки, мы проводим серию экспериментов по удалению четырех методов атаки на основе машинного обучения. Мы выбираем четыре наиболее часто используемых традиционных метода машинного обучения, включая SVM, DT, RF и LR, в качестве базовых моделей обучения.Затем мы проводим серию экспериментов по абляции для каждого из методов машинного обучения, чтобы продемонстрировать широкую применимость предлагаемых нами модулей предварительной обработки. Каждый набор экспериментов по абляции состоит из основной контрольной группы, эксперимента с добавлением селектора данных, эксперимента с добавлением дополнителя данных и эксперимента с добавлением двух модулей предварительной обработки. Обучающие наборы в основной контрольной группе содержат 3319 случайно отмеченных исходных изображений CAPTCHA. Для оставшихся двух экспериментов с добавлением селектора данных модуль выбирает 3 319 CAPTCHA в соответствии с реальной ситуацией.
Из рисунка 6 видно, что после добавления модулей селектора данных (DS) и дополнения данных (DA) к различным методам атаки уровень точности повысился в разной степени. Более подробно, после добавления двух модулей предварительной обработки одновременно, уровень точности для SVM увеличивается с 87,16% до 89,78%, DT с 79,75% до 88,06%, RF с 84,0% до 88,78% и LR с 81,87% до 87,93%. Обширные эксперименты с контрастом показывают, что наш подход к предварительной обработке имеет широкую применимость, которая может быть легко применена к другим методам атаки.
Примечательно, что из пяти широко используемых методов атаки метод атаки CNN имеет наивысший уровень точности при том же количестве обучающих образов, даже в случае без добавления каких-либо модулей предварительной обработки. Основная причина в том, что преимущество CNN заключается в извлечении признаков. Нейронная сеть может даже извлекать некоторые базовые функции после нескольких сверток. В случае крупномасштабных обучающих данных глубокая нейронная сеть может извлекать больше функций, чем традиционные методы машинного обучения.Поскольку люди обычно используют ImageNet или другие крупномасштабные наборы данных в современных алгоритмах распознавания изображений, многие традиционные методы, такие как SVM и DT, трудно удовлетворить практическим требованиям с точки зрения вычислительной сложности. Следовательно, когда обучающая выборка большая и сложная, эффект от использования нейронной сети с низкой вычислительной сложностью и высоким параллелизмом лучше, чем у традиционных методов машинного обучения. Выдающаяся производительность CNN показывает, что использование CNN для идентификации текстовой CAPTCHA более точно, чем традиционные методы машинного обучения.
5. Обсуждение
Анализируя текущие исследования CAPTCHA, мы прилагаем много усилий для повышения точности методов атак, включая различные модели обучения на основе машинного / глубокого обучения, а также наш подход к предварительной обработке данных. При таком увеличивающемся развитии методов атак требуется более сложный дизайн CAPTCHA для повышения безопасности. Однако сложный дизайн может также вызвать трудности с распознаванием CAPTCHA для людей и, таким образом, привести к плохому взаимодействию с пользователем.С этой целью, как сбалансировать сложность дизайна CAPTCHA и пользовательский опыт — важная тема исследования в будущем [18, 34, 35].
Взяв в качестве примера текстовые CAPTCHA, мы исследуем реальный пользовательский опыт с точки зрения различных сильных сторон безопасности CAPTCHA. В частности, мы проводим анкетный опрос для 20 участников, которым необходимо определить 500 текстовых изображений CAPTCHA, сканируемых с реальных веб-сайтов. Эти изображения CAPTCHA имеют разную степень защиты в соответствии с различными комбинациями нескольких основных характеристик изображения, включая шум, перекрытие, поворот, искажение и волнистость.Затем участники оценивают удобство использования CAPTCHA, выставляя оценку юзабилити от 1 до 5. Статистические результаты нашего анкетного опроса показаны в таблице 3, в которой мы рассматриваем пять комбинаций функций изображения для сравнения пяти различных сильных сторон безопасности CAPTCHA. конструкции. Для каждой комбинации функций изображения мы подсчитываем средний уровень точности и средний рейтинг удобства использования, присвоенный всеми участниками.
|
В таблице 3 мы ясно видим, что сложность идентификации человека увеличивается с увеличением комбинации характеристик изображения.Для CAPTCHA, включающего только две функции изображения (т. Е. Вращение и движение), он имеет самую низкую степень защиты, поэтому средний уровень точности для людей может достигать 99%. Однако средний уровень точности для людей составляет всего 66%, когда CAPTCHA имеет пять функций изображения, а это означает, что около одной трети пользователей не смогут идентифицировать. Кроме того, по мере увеличения количества используемых функций изображения оценка удобства использования, присвоенная участниками, становится все ниже и ниже. Это связано с тем, что, хотя сложные изображения CAPTCHA могут лучше предотвратить атаки злонамеренных ботов, они также усложняют идентификацию человека и ухудшают взаимодействие с пользователем.В общем, для решения проблемы несбалансированности между сильными сторонами безопасности и пользовательским интерфейсом в будущем потребуется разработка нового типа текстовой CAPTCHA, которая сможет эффективно противостоять атакам роботов, но при этом будет удобна для пользователя.
6. Заключение
Как наиболее широко используемая схема CAPTCHA, CAPTCHA на основе текста является важным механизмом безопасности для различения людей и компьютеров. Однако наша атака представляет угрозу для реальной текстовой CAPTCHA. Мы представляем новый подход к предварительной обработке для текстовых атак CAPTCHA.Подход предварительной обработки включает два модуля: селектор данных и дополнитель данных. Прежде всего, модуль выбора данных автоматически выбирает некоторые данные с обучающей значимостью в качестве обучающего набора в исходном наборе данных в соответствии с установленными нами правилами. Во-вторых, модуль дополнения данных увеличивает объем обучающих данных, чтобы повысить надежность модели. Мы успешно применили этот подход предварительной обработки к пяти различным часто используемым методам атаки, и уровень точности был значительно улучшен.Ключевым преимуществом нашего подхода к предварительной обработке является то, что он требует меньшего участия человека и для любого базового метода атаки, добавляя этот этап предварительной обработки, можно достичь более высокой степени точности с относительно меньшим количеством обучающих данных для любого базового метода атаки. Наконец, мы дополнительно обсудили существующие проблемы в текущем дизайне текстовых CAPTCHA. Наша работа также может быть применена во многих практических сценариях [20, 22, 24], таких как распознавание символов ID-карты, распознавание номеров банковских карт и распознавание рукописных цифр.Расширение области применения также является частью нашей постоянной работы.
Доступность данных
Данные доступны по запросу соответствующему автору.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Captcha Solver for Humans — Получите это расширение для 🦊 Firefox (en-US)
Buster — это расширение Firefox, которое помогает вам решать сложные капчи, выполняя аудио задачи reCAPTCHA с использованием распознавания речи.Проблемы решаются нажатием на кнопку расширения внизу виджета reCAPTCHA.Не гарантируется, что задачи всегда будут решены, необходимо учитывать ограничения технологии.
Продолжение разработки Buster стало возможным благодаря поддержке замечательных спонсоров. Если вы хотите присоединиться к ним, рассмотрите возможность участия с помощью Patreon, PayPal или Bitcoin.
Клиентское приложение
Успешность расширения может быть улучшена путем моделирования взаимодействия пользователя с помощью клиентского приложения.Следуйте инструкциям в параметрах расширения, чтобы загрузить и установить клиентское приложение в Windows, Linux и macOS, или загрузите приложение из этого репозитория.
Решение более пары задач reCAPTCHA в день может привести к временной блокировке, независимо от того, используете ли вы расширение. Посетите вики для получения более подробной информации.
Защита от отпечатков пальцев не позволяет клиентскому приложению перемещать мышь должным образом. Если privacy.resistFingerprinting был включен из about: config, не забудьте также включить навигацию с клавиатуры в параметрах расширения.
Мотивация
Проблемы с reCAPTCHA остаются значительной нагрузкой для Интернета, задерживая и часто блокируя наш доступ к услугам и информации в зависимости от наших физических и когнитивных способностей, нашего социального и культурного происхождения, а также устройств или сетей, из которых мы подключаемся.
Сложность капч может быть настолько несбалансированной, что иногда они кажутся ботам более дружелюбными, чем людям.
Цель этого проекта — улучшить наш опыт работы с капчами, предоставляя нам легкий доступ к решениям, уже используемым автоматизированными системами.
Необходимые разрешения:
- Доступ к вашим данным для всех веб-сайтов: требуется для доступа к задачам
- Обмен сообщениями с программами, отличными от Firefox: необходим для взаимодействия с клиентским приложением, когда включена имитация ввода данных пользователем
- Отображение уведомлений: используется для отображения сообщений об ошибках
- Доступ активность браузера во время навигации: необходимо для сброса проблем
Расширение также доступно для Chrome и Edge.
Обзоры не отслеживаются для отчетов об ошибках, пожалуйста, используйте GitHub для вопросов и запросов функций.
https://github.com/dessant/buster
(PDF) Обзор техники взлома текстовой CAPTCHA
Сети безопасности и связи
[] http: //www.captcha. net / captchas / bongo.
[] A. Schlaikjer и A. Dual, «Использование речевого CAPTCHA: помощь
слабовидящим веб-пользователям при предоставлении транскрипции
аудиопотоков», Tech.Представитель LTI-CMU-——, Carnegie Mellon
University, Питтсбург, Пенсильвания, США,.
[] Дж. Там, Дж. Симса и др., «Улучшение аудио CAPTCHA», в
Proceedings of the Symposium on Usable Privacy and Security,
.
[] Дж. Там, С. Хайд, Дж. Симса и Л. Фон Ан, «Нарушение аудио
CAPTCHA», в материалах 22-й ежегодной конференции по системам обработки нейронной информации
, NIPS 2008, pp.–
, can, декабрь.
[] HSBairdandK.Popat, «HumanInteractiveProofsand
Document Image Analysis», in Proceedings of the International
Wor kshopon D ocument Analy sis Systems, vol.ofLecture
Notes in Computer Science, стр. –, Springer, .
[] А.Л. Коутс, Х.С. Бэрд, Р.Дж. Фейтман, «Pessimalprint:
Areverseturingtest», in Proceedings of 6th International
Conference on Document Analysis and Recognition, ICDAR
2001, pp. – , сша, сентябрь .
[-] М. Чу и HS Baird, «Baetext: человеческое интерактивное доказательство
», in Proceedings of the Document Recognition and Retrieval
X, pp. –, USA, Январь .
[] R.Chow, P.Golle, M.Jakobsson, L.Wang, andX.Wang,
«Сделать CAPTCHA интерактивными», в Proceedings of the 9th Work-
shop on Mobile Computing Systems and Applications , HotMobile
2008, стр. –, США, февраль.
[] П.Голле, «Атаки машинного обучения против asirra
CAPTCHA», в материалах 15-й конференции ACM по компьютерной и коммуникационной безопасности
, CCS’08, стр. –,
USA, октябрь .
[] Дж. Мори и Дж. Малик, «Распознавание объектов в состязательном беспорядке
: нарушение визуальной CAPTCHA», в Proceedings of the IEEE
Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, vol. ., pp. – , июнь.
[] М. Чу и Дж. Д. Тайгар, «CAPTCHA для распознавания изображений»,
в материалах 7-й Международной конференции по информационной безопасности
, том лекций по информатике, стр.
– , Springer.
[] К. Челлапилла, К. Ларсон, П. Симард и М. Червински,
«Разработка дружественных человеку доказательств человеческого взаимодействия (HIP)»,
в материалах конференции SIGCHI, с. ________________, Портленд,
Орегон, США, апрель.
[] PY Simard, R. Szeliski, J. Benaloh, J. Couvreur, I. Calinov,
«Использование распознавания символов и сегментации, чтобы отличить компьютер
от людей», в Трудах 7-й Международной конференции
по анализу и распознаванию документов, ICDAR 2003, стр. –
, Великобритания, август.
[] К. Челлапилла, К. Ларсон, П. Я. Симард и М. Червински,
«Построение на основе сегментации дружественных человеку человеческих взаимодействий
доказательств (HIP)», в Proceedings of the Second International
Wor kshopon Human I nteractiv e P кровли, HIP 2 0 0 5, стр. – , сша,
май .
[] К. Челлапилла, К. Ларсон, П. Симард и М. Червински,
«Компьютеры побеждают людей в распознавании одного символа в
доказательствах взаимодействия человека с чтением», в Proceedings
2-й конференции по электронной почте и защите от спама, США, июль.
[] Дж. Элсон, Дж. Р. Дусер, Дж. Хауэлл и Дж. Саул, «Asirra: CAPTCHA
, использующая ручную эгоризацию изображений с ориентацией на интересы», в материалах 14-й конференции ACM по компьютерной и коммуникационной безопасности
, CCS ‘ 07, стр. – ,
США, ноябрь .
[—-] Й. Руи и З. Лю, «ИСКУССТВО: Автоматический тест обратного Тьюринга
с использованием функций ЛИЦА», Мультимедийные системы, том, №, стр.
– , .
[] KA Kluever и R. Zanibbi, «Баланс юзабилити и безопасности
в видео CAPTCHA», в материалах 5-го симпозиума по
Usable Privacy and Security, SOUPS 2009, США, июль .
[] Р. Госсвайлер, М. Камвар и С. Балуджа, «Что случилось с
CAPTCHA? CAPTCHA, основанная на ориентации изображения »,
в материалах 18-й Международной конференции World Wide Web
, WWW 2009, стр. – , Испания, апрель .
[] IJ Goodfellow, Y. Bulatov, J. Ibarz et al., «Распознавание многозначных
номеров из изображений Street View с использованием сверточных нейронных сетей Deep
», , https: // www.research-
gate.net/publication/ Многозначный номер Recog-
nition из изображений Street View с использованием нейронных сетей Deep Convolutional
.
[] T.-Y. Чан, «Использование синтезатора теста в речь для генерации теста обратного поворота
», в Proceedings of the 15th IEEE International
Conference on Tools with Articial Intelligence, стр. – ,
Сакраменто, Калифорния, США, .
[] Г. Кочанский, Д. Лопрести и К. Ши, «Обратный тест Тьюринга
с использованием речи», в Трудах 7-й Международной конференции
по обработке разговорной речи, ICSLP 2002, стр. ——— – ,
сентябрь .
[] http://www.lancaster.ac.uk/people/yanj/.
[] Дж. Ян и А.С. Эль Ахмад, «Нарушение визуальных CAPTCHA
с помощью na¨
алгоритмов распознавания образов», в Proceedings of
the 23rd Annual Computer Security Applications Conference,
ACSAC 2007, pp. .- –, декабрь -.
[] Дж. Ян и А. С. Эль Ахмад, «Удобство использования CAPTCHA или проблемы удобства использования
в дизайне CAPTCHA», в материалах 4-го симпозиума
по полезной конфиденциальности и безопасности, SOUPS 2008, стр.
– , июль.
[] А.С. Эль Ахмад, Дж. Ян и Л. Маршалл, «Надежность новой CAPTCHA
», Труды 3-го Европейского семинара
по системной безопасности, EUROSEC’10, стр. – , апрель.
[-] B.Б. Чжу, Дж. Ян, К. Ли и др., «Атаки и дизайн CAPTCHA распознавания изображений
», в материалах 17-й конференции ACM
по компьютерной и коммуникационной безопасности, CCS’10,
с. ——— – , октябрь.
[] ASE Ahmad, J. Yan и M. Tayara, «e Robustness of
Google CAPTCHA», Технический отчет по вычислительной науке CS-
TR-, Ньюкаслский университет, .
[] A. S. El Ahmad, J. Yan, W.-Y. Нг, «Дизайн CAPTCHA: Цвет,
, удобство использования и безопасность», IEEE Internet Computing, т., no.,
с. – , .
[] А. Алгвил, Д. Чиресан, Б. Лю и Дж. Ян, «Анализ безопасности
автоматических китайских тестов Тьюринга», в материалах 32-й ежегодной конференции по приложениям компьютерной безопасности
, ACSAC
2016, стр. – , декабрь.
[] Х. Гао, В. Ван, Дж. Ци, X. Ван, X. Лю и Дж. Ян, «e
надежность полых капчи», в Proceedings of the ACM
SIGSAC Конференция по компьютерной и коммуникационной безопасности,
CCS 2013, стр. – , ноябрь.
[] Х. Гао, Дж. Ян, Ф. Цао и др., «Простая общая атака на текст
Captchas», в Proceedings of the Network and Distributed System
Security Symposium, pp. – , Сан-Диего, Калифорния, США, .
[] http://web.xidian.edu.cn/hchgao/paper.html.
[] Х. Гао, В. Ван и Ю. Фань, «Разделяй и властвуй: эффективная атака
на Yahoo! CAPTCHA »в материалах 11-й Международной конференции по доверию, безопасности и конфиденциальности
IEEE
Распределенные антенные системы, ЦЕНТРИЧЕСКИЙ ЦЕНТРАЛЬНЫЙ БЛОК БЕЗОПАСНОСТИ ЦЕНТРАЛЬНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ОБЩЕСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ, ДВОЙНОЙ ВХОД ВЧ-сигнала, 470-485 МГц, 6 оптических выходов, 24 канала, без внутреннего дуплексора, NFPA, +24 В постоянного тока, RC-G, Dh500-2M-288
]>ЦЕНТРИЧЕСКАЯ МОДУЛЬНАЯ СИСТЕМА DAS ОБЩЕСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ 136-869 МГц
Характеристики продукта
* DAS Специально разработан для приложений LMR и общественной безопасности
* Модульная конструкция, каждый мастер поддерживает один пульт
* Функции резервирования
* Поле расширяемое
* Нет необходимости в Front End BDA или POI, снижена стоимость инфраструктуры
* Канальный DAS
* Программируемый шумоподавитель восходящего канала (для каждого канала и временного интервала) для уменьшения влияния шума UL
* Программно-программируемая селективная работа по каналам или диапазонам, подходящая для сильно перегруженных радиочастотных сред
* Централизованное управление, единая точка доступа
* AGC на канал и временной интервал, без ухудшения связи на дальнем конце
* Поддерживает работу по воздуху (OTA)
* Соответствует NFPA
* Сохраняет связь на дальнем конце и защищает чувствительность BTS Rx
Приложения
* Для P25 Ph2, P25 Ph3, DMR, TETRA, TETRAPOL, C2000, LTE (до 960 МГц) NXDN и обычных систем
* Внутри: туннели, здания, метро, аэропорты и др.
* На открытом воздухе: стадионы, каньоны, плотные городские районы, отдаленные сельские города
Информация для заказа
Номер детали | Рекомендуемое количество | Кол-во на полке Кол-во на заказ на поставку | Прейскурантная цена Ваша цена |
Если вы хотите разместить заказ по телефону, позвоните по номеру 1-888-WINNCOM (946-6266) (или +1 440 498 9510 для международных звонков)
При использовании CAPTCHA (форма с кодом подтверждения) сеанс составляет . требуется для хранения данных сеанса. В примерах, которые я видел в сети, я не видел, чтобы сеанс Представьте себе случай, когда кто-то попадает в форму с CAPTCHA, сеанс В сети множество материалов; Я полагаю, мне нужно потратить Любые подсказки приветствуются. Спасибо. новости: ff ********************************* @ a18g2000 pra.googlegroups.com … Когда используется CAPTCHA (форма с кодом подтверждения), для хранения данных сеанса требуется сеансСессия закончится через подходящее время. Обычная периодическая очистка будет затем удалите данные сеанса. И нет, нет никакого способа узнать, что зритель ушел с CRAPTCHA тут ни при чем. > требуется для хранения данных сеанса.Пользователей нельзя заставить нажимать кнопку «ВЫЙТИ», и часто будет использоваться в дальнейшем: CAPTCHA обычно защищает Forms, и сеанс может понадобиться для формы, особенно если он многостраничный, поэтому удаление сеанса при проверке CAPTCHA слишком рано.При реализации многих схем «входа в систему» сеанс нужен до тех пор, пока пользователь не собирается уйти. > Представьте себе случай, когда кто-то попадает в форму с CAPTCHA, на сервере будет запущена сессияСервер, у которого здесь проблемы, довольно хрупкий.Вы можете истечь старые сеансы по прошествии разумного времени (нужно ли пользователю более час на подписку на список рассылки?). Единственное оправдание на полпути для «сбоя» в том, что на сервере заканчивается дисковое пространство, а это просто плохое планирование. Если сервер получает 100 сеансов в секунду на неделю, со 100 байтами данных сеанса на сеанс, это всего 6 ГБ, если сеансы по каким-то причинам должны длиться неделю. Можно поместить данные сеанса в таблицу базы данных, используя обработчики сеансов Сессия закончится через подходящее время. Обычная периодическая очистка будетОзначает ли это, что если кто-то попадает на страницу с CAPTCHA, но не заполняет заполните форму, скажем, через 3 часа (может быть, он должен выйти), данные сеанса больше не будут действительными? > новости: e2 ********************************* @ a19g2000 pra.googlegroups.com … >да.Вот что означает истечение срока сеанса. Сеанс больше не существует.> Сессия закончится через подходящее время. Обычная периодическая очистка Вам нужно снова «войти в систему». Попробуй и увидишь где-нибудь, или вы * всегда * «выходите» из таких мест? И снова CRAPTCHA не имеют к этому никакого отношения. Они просто Вы получаете форму (с CRAPTCHA или без нее). Сеанс устанавливается только В любом случае это не имеет значения, в любом случае срок его действия истечет через подходящее время. Да, так же, как страница без CAPTCHA, но требует входа в систему.> затем удалите данные сеанса. Это проблема с сессиями, а не с CAPTCHA. Коммутируемый Интернет сеансы, вероятно, будут отключены, если соединение не используется в течение намного короче, чем это. Я не вижу в этом проблемы для CAPTCHA, защищающего форму Что такое «подходящее время», разнится.Если вы должны ввести подробную жалобу в службу поддержки клиентов Обратите внимание, что можно возобновлять сеанс каждый раз, когда вы отправляете от Гордона Бурдитта содержал следующее: > Что такое «подходящее время», разнится. Если вы должны ввести подробную жалобу в службу поддержки клиентовУ меня была небольшая проблема с истекающими сеансами с абстрактным система подачи, в которой некоторые пользователи составляли свои тезисы используя онлайн-форму.Как вы думаете, какое решение было бы лучшим? Печенье? — Джефф Берроу 0110001001101100010000000110 001101101011011001000110111101100111001011 100110001101101111001011100111010101101011 http://slipperyhill.co.uk — http://4theweb.co.uk >> Что такое «подходящее время», разнится. Если вы должны войти в Во-первых, сформулируйте проблему: как долго текущий срок действия?>> Подробная жалоба на обслуживание клиентов или опрос из 100 вопросов, три часа Какого времени пользователи жалуются, что слишком мало? Вы можете установить время истечения сеансов (хотя это может быть проблематичным для > Файлы cookie?Идентификатор сообщения: от Гордона Бурдитта содержал следующее: > Во-первых, сформулируйте проблему:Хорошо, у нас есть форма, которую пользователи используют для заполнения аннотации для научная статья. Большинство людей используют его нормально, но иногда пользователь входит в систему, открывает форму, а затем заполняет ее в течение длительного периода времени, в течение срок действия сеанса истекает. > Как долго длится текущий срок действия?По большей части тайм-аут сеанса в порядке.Полагаю, я смогу сэкономить вывод формы временно, если время сеанса истекло, а затем записать его в базу данных, как только пользователь повторно отправит свои данные для входа, разве у кого-нибудь есть идеи получше? — Джефф Берроу 0110001001101100010000000110 001101101011011001000110111101100111001011 100110001101101111001011100111010101101011 http://slipperyhill.co.uk — http://4theweb.co.uk РФ написал: Неправильно. Сеанс устанавливается на странице, отображающей CAPTCHA . изображение (если не раньше).Необходимо передать ключ CAPTCHA следующему страница надежно. – «Джефф Берроу» новости: 71 ******************************* @ 4ax.com … Идентификатор сообщения:Итак, мы наконец подошли к самой проблеме. Это проблема пользователя. Ваш пользователь начинает заполнять форму, любую форму, пользователь Так что скажите вашим пользователям прямо в верхней части формы большими яркими буквами А что это за отвлекающая проблема с CRAPTCHA? «Джерри Стакл» новости: gd ********** @ registration.motzarella.org … РФ написал: > Вы попадаете в форму (с CRAPTCHA или без нее). Сеанс устанавливается только Неправильно. Сеанс устанавливается на странице с изображением CAPTCHAДа, конечно, плохо. Я не использую эти чертовы штуки, поэтому не продумал до конца. Тем не менее OP не должен беспокоиться о таких прерванных сеансах. «Джефф Берроу»Это был другой плакат! РФ написал: «Джерри Стакл»Согласовано. – Когда используется CAPTCHA (форма с кодом подтверждения), для хранения данных сеанса требуется сеансКак отмечали другие, это вряд ли будет проблемой, если вы не получение огромных объемов трафика. Сеанс — это всего лишь одно место для хранения деталей для сверки. К. содержал следующее: Что-то читал?> Хорошо, у нас есть форма, которую пользователи используют для заполнения аннотации к академической статье Это высокообразованные ученые, исследователи. доктора и профессора. Думаю, ваше решение позволяет избежать этой проблемы. Эта дискуссия закрытаОтветы на это обсуждение отключены. |
Bridge Technologies VB252 — DVB-T / T2 Наземный радиочастотный входной модуль
VB252 — это модуль входного интерфейса DVB-T / T2 с двумя входами, который обеспечивает мониторинг цифровых наземных передач.
В дополнение к мониторингу типичных радиочастотных параметров решение для мониторинга дополнительно позволяет расширенный анализ сложного протокола DVB-T MI; целостность сигнала проверяется послойно.VB252 также поддерживает стандарт T2 Lite с полным анализом передач T2 Lite. Все эти функции анализа дополняются известным механизмом мониторинга Bridge Technologies ETSI TR 101 290 для обеспечения соответствия стандартам на всех уровнях.
В типичной системе DVB-T / T2 передатчики получают питание через IP-инфраструктуру или через спутниковое распределение. Линейка интерфейсов и интерфейсных модулей Bridge Technologies упрощает сквозной мониторинг всей сигнальной цепи.
Комбинация VB120 / VB252 позволяет контролировать до 50 многоадресных IP-адресов, таким образом, отслеживая распределение IP-сети вместе с передачами DVB-T2.
Можно даже оборудовать шасси мониторинга модулем спутникового интерфейса VB270, что очень ценно при использовании комбинированного IP и спутникового распределения на передающие точки.
Аналогичным образом VB252 можно использовать с входным модулем ASI VB242, что обеспечивает мониторинг ASI и DVB-T / T2 с высокой плотностью.
Базовый VB252 поддерживает один вход COFDM RF.Второй вход VB252 может быть включен заказчиком через опцию лицензирования программного обеспечения. Эта гибкость позволяет адаптировать емкость зонда к индивидуальным потребностям системы и увеличивать ее по мере расширения системы мониторинга за счет включения большего количества транспортных потоков.
Расширенная опция RF добавляет в VB252 график и анализ импульсной характеристики, что позволяет проверять условия отражения в месте расположения датчика. Настраиваемые пороговые значения определяют, когда следует подавать сигнал тревоги из-за изменений отражения во времени или мощности.
Результаты анализа импульсной характеристики представлены в виде удобного графического интерфейса пользователя, что упрощает интерпретацию результатов измерений отраженных сигналов. Обновления лицензии выполняются путем ввода лицензионного ключа в обычный графический интерфейс зонда, и поэтому их можно выполнять удаленно.
Основные характеристики включают:На выбор предлагаются разъемы SMA (VB252-SMA), розетка 50 Ом (VB252-SMA) или разъемы F-типа 75 Ом (VB252)
, розетка SMA 50 Ом, 1 импульс на- второй вход GPS для измерения дрейфа SFN
9-контактный штекерный разъем D-типа для релейной сигнализации
Один красный / зеленый светодиодный индикатор синхронизации TS на каждый вход RF
Поддерживает DVB-T EN 300-744 и DVB-T2 EN-302-755
Диапазон частот 43 — 1002 МГц
Диапазон скорости передачи символов 0.7 — 7,2 Мсим / с
Поддерживаются все версии DVB-T2: 1.1.1, 1.2.1 и 1.3.1
Поддерживаются профили DVB-T2 Base и DVB-T2 Lite (1.3.1)
Полоса пропускания канала: 1,7 (только T2-Lite), 5, 6, 7 и 8 МГц
Возможность циклического перебора нескольких PLP на одной частоте
DVB-T SFN Мониторинг дрейфа для измерения абсолютной передачи время мегафрейма
DVB-T2 SFN Мониторинг дрейфа путем измерения времени кадра T2MI по сравнению с полученным суперкадром RF
Считывание информации TPS (DVB-T)
Считывание сигнализированных параметров L1 и PLP ( DVB-T2)
Диаграмма импульсной характеристики канала
Диаграмма созвездия
Мониторинг дрейфа SFN для DVB-T
Мониторинг дрейфа SFN для DVB-T Extract2
- более 30 сигнальных параметров DVB-T2 L1 с предварительной информацией
Извлечь и отобразить более 20 сигнальных параметров DVB-T2 L1 PLP
Извлечь и отобразить 9 сигнальных параметров DVB-T2 L1 Post информации.
Запрос обратного звонка
Пожалуйста, заполните форму ниже и нажмите «Отправить», чтобы запросить обратный звонок.
Поля, отмеченные *, обязательны для заполнения.
См. Демонстрацию
Чтобы увидеть этот продукт в действии, свяжитесь с вашим менеджером по работе с клиентами Phoenix Datacom или заполните форму ниже для демонстрации в Интернете, на вашем рабочем месте или в современной Cyberlab в наших подразделениях в Бакингемшир.
Радиочастотный фотонный интегратор на основе микрочастицы Керра [v1]
Рабочий документ Статья Версия 1 Эта версия не рецензируется
Синюань Сюй , Мэнси Тан , Цзяян Ву , Андреас Боэс , Билл Коркоран , Тач Г.Нгуен , Сай Т. Чу , Брент Литтл , Роберто Морандотти , Арнан Митчелл , Дэвид Дж. Мосс * Версия 1
: Получено: 11 марта 2020 г. / Утверждено: 12 марта 2020 г. / Онлайн: 12 марта 2020 г. (04:05:22 CET)
Сюй, X .; Tan, M .; Wu, J .; Boes, A .; Corcoran, B .; Nguyen, T.G .; Chu, S.T .; Литтл, B .; Morandotti, R .; Mitchell, A .; Мосс, Д.Дж. Радиочастотный фотонный интегратор на основе микрогребня Керра. Препринты 2020 , 2020030195 Сюй, X.; Tan, M .; Wu, J .; Boes, A .; Corcoran, B .; Nguyen, T.G .; Chu, S.T .; Литтл, B .; Morandotti, R .; Mitchell, A .; Мосс, Д.Дж. Радиочастотный фотонный интегратор на основе микрогребня Керра. Препринты 2020, 2020030195 Копировать
Цитируйте как:
Сюй, X .; Tan, M .; Wu, J .; Boes, A .; Corcoran, B .; Nguyen, T.G .; Chu, S.T .; Литтл, B .; Morandotti, R .; Mitchell, A .; Мосс, Д.Дж. Радиочастотный фотонный интегратор на основе микрогребня Керра. Препринты 2020 , 2020030195 Сюй, X.; Tan, M .; Wu, J .; Boes, A .; Corcoran, B .; Nguyen, T.G .; Chu, S.T .; Литтл, B .; Morandotti, R .; Mitchell, A .; Мосс, Д.Дж. Радиочастотный фотонный интегратор на основе микрогребня Керра. Препринты 2020, 2020030195 Копировать
ОТМЕНА КОПИРОВАТЬ ДЕТАЛИ ЦИТАТЫ
Абстрактный
Мы демонстрируем фотонный радиочастотный интегратор на основе интегрированного источника микрогребенок на солитонном кристалле. Посредством многоадресной передачи и постепенной задержки входного РЧ-сигнала с использованием поперечной структуры входной РЧ-сигнал интегрируется дискретно.Источник микрогребней обеспечивает до 81 длины волны, что обеспечивает большое временное окно интегрирования ~ 6,8 нс, вместе с временным разрешением до ~ 84 пс. Мы выполняем интегрирование разнообразных входных радиочастотных сигналов, включая гауссовы импульсы с различной длительностью времени, двойные импульсы с различными временными интервалами и прямоугольную форму волны. Результаты экспериментов хорошо согласуются с теорией. Эти результаты подтверждают, что наш интегратор на основе микрогребней является конкурентоспособным подходом к интеграции радиочастотных сигналов с высокой производительностью и потенциально более низкой стоимостью и занимаемой площадью.
Ключевые слова
интегратор; Микро-гребешок Керра; Обработка радиосигнала
Это статья в открытом доступе, распространяемая по лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.