スイス連邦工科大学チューリッヒ校（ETH Zurich）の研究チームが、GoogleのreCAPTCHA v2システムを100％の成功率で解読することに成功したという驚くべき研究成果を発表しました。この研究は、画像認証システムの将来について幅広い議論を引き起こしています。

研究チームは、YOLOという高度な画像認識アルゴリズムを用いて、画像の分割と分類を行い、reCAPTCHA v2の3つのタスク全てを自動的に解決できるシステムを開発しました。これには、3×3のグリッド内の画像分類、単一画像のセグメンテーション、そして変化する動的分類タスクが含まれます。

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そのため、分類タスク用に約14,000枚の注釈付き画像を含むデータセットを用意し、事前にトレーニングされたYOLOv8モデルを使用してセグメンテーションを行いました。

この研究の成功率は、以前の研究成果（68％～71％）を大幅に上回っています。研究者たちは、reCAPTCHA v2がユーザーの識別にブラウザのCookieとデータに大きく依存していることを発見しました。自動化システムが検知されないように、VPN、現実的なマウスの動き、ブラウザデータの模倣を行い、reCAPTCHAの防御を回避することに成功しました。

特筆すべきは、研究チームがソースコードを公開し、他の研究者による更なる調査を促進していることです。彼らは、セグメンテーションタスクのデータセットを拡張し、CAPTCHAを継続的に解読することでブロックされる状況を調査することを提案しています。

この画期的な研究は、AI技術の強力な可能性を示すだけでなく、これらの技術的課題に対処するために、将来の認証システムがどのように進化すべきかを私たちに考えさせるものです。

要点：

1. 🧠 スイスETH ZurichチームがGoogle reCAPTCHA v2を解読、成功率100％達成。

2. 📊 YOLOアルゴリズムを用い、reCAPTCHAの全3タスクを自動解決。

3. 📡 研究チームがソースコードを公開、更なる研究と探求を促進。