{"id":45,"date":"2017-10-15T22:18:33","date_gmt":"2017-10-15T22:18:33","guid":{"rendered":"http:\/\/directorioforense.com\/?p=45"},"modified":"2017-12-03T22:20:14","modified_gmt":"2017-12-03T22:20:14","slug":"un-bot-que-imita-al-ojo-humano-logra-romper-el-666-de-los-captchas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/directorioforense.com\/index.php\/2017\/10\/15\/un-bot-que-imita-al-ojo-humano-logra-romper-el-666-de-los-captchas\/","title":{"rendered":"Un bot que imita al ojo humano logra romper el 66,6% de los captchas"},"content":{"rendered":"

Un grupo de inform\u00e1ticos han creado un algoritmo de IA que funciona seg\u00fan los mismos principios del ojo humano. Este algoritmo puede romper varios sistemas captchas con precisiones superiores al 50%. M\u00e1s concretamente, este nuevo sistema resolvi\u00f3 recaptchass de Google con un 66,6% de precisi\u00f3n, BotDetect con un 64,4%, Yahoo con\u00a0un 57,4% y desaf\u00edos con im\u00e1genes de PayPal con un 57,1%.<\/p>\n

Un bot logra romper el 66,66% de los captchas<\/strong><\/p>\n

El equipo de investigaci\u00f3n estuvo formado por 12 personas. Dise\u00f1\u00f3 su algoritmo de IA para pasar por los mismos pasos que un ojo humano y el cerebro atraviesan cuando ven una imagen.<\/p>\n

Hay componentes de algoritmos que reconocen los bordes de las formas, un componente que categoriza la estructura. Otro que tiene en cuenta el \u00e1ngulo en el que un observador mira la forma, y luego un componente intenta hacer coincidir el molde con una forma est\u00e1ndar, letra o n\u00famero.<\/p>\n

Los investigadores denominaron a su m\u00e9todo como Red Cortical Recursiva (RCN, en sus siglas en ingl\u00e9s) y dicen que es diferente de los interruptores captchas similares basados en la IA que se basan en un modelo de red neuronal.<\/p>\n

Un robot de IA superior a las soluciones anteriores<\/strong><\/p>\n

Los autores afirman que su sistema RCN es superior a los sistemas CNN (red neuronal) porque necesita mucho menos entrenamiento y puede funcionar fuera de las estrictas reglas utilizadas para entrenar el algoritmo. Esto les permite adaptarse a los nuevos sistemas captchas.<\/p>\n

Como una comparaci\u00f3n, los investigadores dijeron que su sistema RCN necesitaba solo unos pocos miles de im\u00e1genes de entrenamiento, en comparaci\u00f3n con un sistema CNN similar que necesitaba alrededor de 2,3 millones.<\/p>\n

El sistema CNN logr\u00f3 89,9% de precisi\u00f3n en la ruptura de im\u00e1genes recaptcha, pero los investigadores dijeron que un ligero cambio en el espaciado de caracteres arrojar\u00eda el sistema CNN con un 38,4% de precisi\u00f3n, mientras que el mismo cambio \u201cmejora la precisi\u00f3n de reconocimiento\u201d de su sistema RCN.<\/p>\n

Mirando el futuro<\/strong><\/p>\n

Los investigadores actualmente est\u00e1n explorando la posibilidad de desplegar su robot de inteligencia artificial basado en RCN para analizar im\u00e1genes que tambi\u00e9n contienen objetos, no solo texto. Si tiene \u00e9xito, el robot de IA podr\u00eda evolucionar de un interruptor de captcha y un sistema de OCR al territorio de reconocimiento facial o de objeto.<\/p>\n

Como sabemos, los m\u00e9todos de captcha est\u00e1n ideados para evitar la entrada de bots a determinadas webs. La idea es asegurarse de que una persona est\u00e1 detr\u00e1s de la petici\u00f3n para acceder a un sitio. As\u00ed se evita, por ejemplo, que el acceso a una determinada funci\u00f3n de una p\u00e1gina pueda ser cargada de forma continua e infinita.<\/p>\n

Este nuevo algoritmo creado por este grupo de cient\u00edficos inform\u00e1ticos lograr\u00eda romper estos m\u00e9todos. Lograr\u00edan que un bot pudiera abrir los captchas, al menos hasta un 66,6%, del mismo modo que un ser humano.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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