Es ist soweit: Künstliche Intelligenz (KI) kann jetzt reCAPTCHAv2-Tests durchführen – Bildidentifizierungstests, die während Ihrer Browsing-Reise als Kontrollpunkte erscheinen, um zu überprüfen, ob Sie kein Bot sind – und sie so genau wie möglich durchführen.
Forscher der ETH Zürich in der Schweiz schon trainiert KI-Modelle zur Lösung von Google-Problemen reCAPTCHAv2 Image-Herausforderung. Die Forscher trainierten das Modell mit dem Namen YOLO für „You Only Look Once“ auf Bildern, die häufig in reCAPTCHA angezeigt werden, also hauptsächlich Straßenfahrzeugen, Ampeln und anderen zugehörigen Umgebungsobjekten.
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Die spezifische Beschaffenheit des Datensatzes ermöglicht es YOLO, den Test leicht zu verstehen und letztendlich zu 100 % zu bestehen. Zum Kontext stellten die Forscher fest: „Frühere Bemühungen führten dazu, dass CAPTCHAs nur zu „68 bis 71 %“ gelöst wurden.
Die Punktzahl bedeutet nicht, dass die KI alle Tests richtig beantwortet hat, sondern eher die Tatsache, dass sie jedes Mal mit einer Genauigkeit funktionierte, die beruhigend menschenähnlich aussah.
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass es keinen signifikanten Unterschied in der Anzahl der Herausforderungen gibt, die Menschen und Bots lösen müssen, um ein Captcha in reCAPTCHAv2 zu übergeben“, heißt es in dem Bericht abschließend.
Während CAPTCHA – was für „Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart“ steht – Benutzer auffordert, geänderte oder unterbrochene Buchstaben und Wörter zu identifizieren, werden Benutzer bei reCAPTCHA häufig aufgefordert, Bilder zu identifizieren und zu kategorisieren.
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Eine andere Art von reCAPTCHA-Test verwendet Fotos von Texten aus dem wirklichen Leben, die für Computer schwieriger zu entziffern sind als tatsächlicher Text; eine einzelne Checkbox-Frage, in der Benutzer aufgefordert werden, zu bestätigen, dass sie kein Roboter sind; und unsichtbare Verhaltensaktivitäts-Tracker, die die Persönlichkeit anhand dynamischer Daten wie Klickgeschwindigkeit und Cursorbewegung bestimmen können.
Was bedeutet diese neue KI-Forschung?
Dies ist in erster Linie ein Sicherheitsproblem für jede Website, die auf CAPTCHAs und reCAPTCHAs angewiesen ist, die erstellt wurden, um Spammer, Content Scraper und andere böswillige Akteure zu stoppen. Während CAPTCHAs bereits vor dem YOLO-Benchmark angreifbar waren, werden sie angesichts der Ausgereiftheit der heutigen KI-Modelle im Allgemeinen immer einfacher zu lösen. Einige Leute sind der Meinung, dass CAPTCHAs für Menschen schwieriger gemacht werden sollten, was die bestehenden Probleme mit der Zugänglichkeit von Tests für Blinde verschärfen könnte.
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Es gibt jedoch noch andere Methoden zur Unterscheidung von Bot- und menschlicher Aktivität. Es wird angenommen, dass Google neben Tools wie CAPTCHAs auch Geräte-Fingerprinting verwendet, das Software- und Hardwaredaten erfasst, die Geräte mit eindeutigen Kennungen kennzeichnen. Als CAPTCHA-Alternative wurde auch Apples Personal Access Token eingeführt, das mit iOS 16 veröffentlicht wurde.
Den Hintermännern der Sicherheitskontrollen scheint die Entwicklung jedoch wenig zu stören. „Wir legen großen Wert darauf, unseren Kunden dabei zu helfen, ihre Benutzer zu schützen, ohne dass sie visuelle Herausforderungen darstellen. Deshalb haben wir 2018 reCAPTCHA v3 eingeführt“, sagte ein Google Cloud-Sprecher sagte New ScientistIn Bezug auf Verhaltensverfolgungsmethoden wie Cursorbewegungen fügten sie hinzu: „Heute sind die meisten reCAPTCHA-Schutzmaßnahmen auf 7 (Millionen) Websites weltweit völlig unsichtbar.“
