Os pesquisadores Andreas Plesner, Tobias Vontobel e Roger Wattenhofer da ETH Zurich usaram IA para quebrar o sistema de verificação reCAPTCHAv2, que é usado em sites para confirmar que o usuário é um humano e não um robô. Os cientistas afirmam que a rede neural que treinaram é capaz de passar 100% nas verificações, enquanto anteriormente esse percentual não ultrapassava 71%.
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Os pesquisadores estudaram a eficácia do uso de técnicas avançadas de aprendizado de máquina para resolver captchas do sistema reCAPTCHAv2 do Google. Eles tentaram avaliar a eficácia de sistemas automatizados na resolução de captchas usando modelos avançados YOLO (You Only Look Once) para segmentação e classificação de imagens.
O reCAPTCHAv2 exige que os usuários marquem áreas da imagem com determinados objetos, o que implica que o bot não é capaz disso. Os pesquisadores chegaram à conclusão de que, no estágio atual de desenvolvimento da IA, a diferença na complexidade de tais tarefas para uma pessoa ou rede neural é nivelada. Isto significa que as modernas tecnologias de IA podem facilmente passar nas inspeções baseadas no reconhecimento de imagem.
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«“Também examinamos os bastidores do reCAPTCHAv2 e encontramos evidências de que o reCAPTCHAv2 depende muito de dados de cookies e do histórico do navegador para avaliar se um usuário é humano ou não”, acrescentaram os pesquisadores.