Капча кодът използва разбъркани или разкривени букви, знаци или цифри, за да разграничи хората от компютрите. Този автоматизиран тест на Тюринг се основава на убеждението, че хората са по-умели в разпознаването на тези символи, отколкото машините.
Но учените от китайския Северозападен университет, Пекинския университет и Ланкастърския университет съобщиха, че са разработили нов алгоритъм, базиран на машинното обучение, който може да разпознае повечето текстови Капча кодове в рамките на 0,05 секунди.
Резултатите от тяхното проучване бяха публикувани и представени на Конференцията за компютърна и комуникационна сигурност в Торонто. Те описват алгоритъма като „широко приложим, не изискващ големи усилия и ефективен" в сравнение с предишните атаки срещу Капча кода.
Съавторът на доклада Фан Дини от Северозападния университет, обяснява, че програмата е тествана върху Капча схеми, използвани от 50 популярни уебсайта, сред които такива управлявания от Google, Wikipedia, Microsoft, Baidu, Alibaba и Tencent. Като цяло програмата е имала над 50% успех при декодирането на Капча кода при повечето сайтове в рамките на 0,05 секунди.
Изкуственият интелект се основава на технология известна като „генеративна състезателна мрежа" (GAN), която обучава Капча генеративна програма да произвежда голям брой обучаващи програми, които след това се използват за пробив.
„Това предполага, че е лесно да бъде започната атака срещу капча кода чрез изкуствен интелект, което означава, че този вид защита от уебсайтовете вече не е надеждна.", казва Фън Дини.
Учените съветват собствениците на интернет сайтове да обмислят използването на алтернативни многопластови механизми за сигурност. Фан Дини заяви, че неговият екип търси начини за разработването на по-надеждна Капча система.
