En el pasado, las CAPTCHA basadas en imágenes fueron consideradas una forma efectiva de diferenciar entre humanos y bots automatizados en Internet. Sin embargo, un nuevo estudio revela que los bots con modelos de reconocimiento de imágenes especialmente entrenados pueden superar estas CAPTCHA con un éxito del 100 por ciento.
Investigadores del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich desarrollaron un modelo de reconocimiento de objetos llamado YOLO (“You Only Look Once”), conocido por su capacidad de detectar objetos en tiempo real. Después de entrenar el modelo con miles de imágenes de tráfico etiquetadas, lograron que el sistema identificara con precisión las imágenes de las CAPTCHA.
Además del modelo de reconocimiento de imágenes, los investigadores también utilizaron VPN para evitar la detección de intentos repetidos desde la misma dirección IP, y crearon un modelo especial de movimiento del ratón para simular la actividad humana. Además, se utilizaron datos falsos de navegación web real para que el agente automatizado pareciera más humano.
El rendimiento del modelo YOLO fue impresionante, logrando identificar imágenes de CAPTCHA individuales entre un 69 y un 100 por ciento de las veces, dependiendo del tipo de objeto. El bot fue capaz de superar el promedio de CAPTCHA más rápido que un humano en pruebas similares.
Sin embargo, las CAPTCHA no son una forma infalible de distinguir a los humanos de los bots. En el pasado, los investigadores han encontrado formas de superar CAPTCHA basadas en audio y texto utilizando inteligencia artificial. La lucha entre las medidas de identificación humana y los avances tecnológicos continuará, y es probable que los métodos de huellas digitales de dispositivos más sutiles se conviertan en el enfoque principal.
Aunque Google ha lanzado reCAPTCHA v3 en 2018 para ofrecer protección invisible, muchas páginas web todavía utilizan versiones anteriores de CAPTCHA. A medida que los bots se vuelven más sofisticados, es posible que se requieran soluciones aún más avanzadas para proteger la seguridad en línea.
Preguntas frecuentes sobre el estudio sobre la superación de las CAPTCHA por parte de los bots:
P: ¿Qué es una CAPTCHA?
R: CAPTCHA es un acrónimo en inglés que significa Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart, es decir, una prueba automatizada para diferenciar entre computadoras y humanos.
P: ¿En qué consiste el estudio?
R: El estudio revela que los bots con modelos de reconocimiento de imágenes especialmente entrenados pueden superar las CAPTCHA con un éxito del 100 por ciento.
P: ¿Qué modelo de reconocimiento de objetos se utilizó en el estudio?
R: Se utilizó un modelo de reconocimiento de objetos llamado YOLO (“You Only Look Once”), conocido por su capacidad de detectar objetos en tiempo real.
P: ¿Qué técnicas adicionales se utilizaron en el estudio?
R: Además del modelo de reconocimiento de imágenes, se utilizó una VPN para evitar la detección de intentos repetidos desde la misma dirección IP, y se creó un modelo especial de movimiento del ratón para simular la actividad humana. También se utilizaron datos falsos de navegación web real.
P: ¿Cuál fue el rendimiento del modelo YOLO?
R: El modelo YOLO logró identificar imágenes de CAPTCHA individuales entre un 69 y un 100 por ciento de las veces, dependiendo del tipo de objeto. El bot fue más rápido que un humano en las pruebas realizadas.
P: ¿Las CAPTCHA son infalibles para distinguir a los humanos de los bots?
R: No, las CAPTCHA no son infalibles y los investigadores han encontrado formas de superarlas utilizando inteligencia artificial.
P: ¿Qué propone el artículo como posible solución en el futuro?
R: El artículo sugiere que los métodos de huellas digitales de dispositivos más sutiles podrían convertirse en el enfoque principal para proteger la seguridad en línea.
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