Une équipe de chercheurs de l'École polytechnique fédérale de Zurich (ETH Zurich) a récemment publié des résultats de recherche stupéfiants : ils ont réussi à déjouer le système Google reCAPTCHA v2 avec un taux de réussite de 100 %! Cette découverte a suscité un large débat sur l'avenir des CAPTCHA d'image.
L'équipe a utilisé un algorithme avancé de reconnaissance d'image appelé YOLO. Grâce à la segmentation et à la classification d'images, leur système peut automatiquement résoudre les trois types de tâches de reCAPTCHA v2. Cela inclut la classification d'images dans une grille 3x3, la segmentation d'images uniques et le traitement de tâches de classification dynamiques changeantes.
À cette fin, ils ont préparé un ensemble de données d'environ 14 000 images annotées pour les tâches de classification, et ont utilisé un modèle YOLOv8 pré-entraîné pour la segmentation.
Le taux de réussite de cette étude est significativement supérieur aux résultats précédents, qui se situaient entre 68 % et 71 %. Les chercheurs ont constaté que reCAPTCHA v2 s'appuie fortement sur les cookies et les données du navigateur pour identifier les utilisateurs. Pour éviter la détection de leur système automatisé, ils ont utilisé un VPN, simulé des mouvements de souris réels et manipulé les données du navigateur, réussissant ainsi à contourner les protections de reCAPTCHA.
Il est important de noter que l'équipe de recherche a rendu son code source public, permettant à d'autres chercheurs de poursuivre l'exploration. Ils recommandent d'étendre l'ensemble de données des tâches de segmentation et d'étudier les conditions dans lesquelles la résolution continue de CAPTCHA peut entraîner un blocage.
Cette recherche révolutionnaire met en lumière le potentiel impressionnant de l'IA, tout en nous incitant à réfléchir à l'évolution future des CAPTCHA pour faire face à ces défis technologiques.
Points clés :
1. 🧠 L'équipe de l'ETH Zurich a réussi à déjouer Google reCAPTCHA v2 avec un taux de réussite de 100 %.
2. 📊 L'étude utilise l'algorithme YOLO pour résoudre automatiquement les trois types de tâches reCAPTCHA.
3. 📡 L'équipe de recherche a rendu le code source public, encourageant ainsi de nouvelles recherches et explorations.