最近瑞士联邦理工学院(ETH Zurich)的研究团队发表了一项让人震惊的研究成果,他们竟然成功破解了 Google 的 reCAPTCHAv2系统,并且成功率达到了100%!这项研究引发了关于图像验证码未来的广泛讨论。

研究团队使用了一种名为 YOLO 的高级图像识别算法,通过对图片进行分割和分类,他们的系统能够自动解决 reCAPTCHAv2中的所有三种任务。这包括在3x3的网格中对图像进行分类、对单一图像进行分割,以及处理那些会变化的动态分类任务。

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为此,他们还准备了一个包含大约14,000个标注图像的数据集,用于分类任务,同时利用一个预训练的 YOLOv8模型来进行分割。

这项研究的成功率显著高于之前的研究成果,后者的成功率仅为68% 到71%。研究人员发现,reCAPTCHAv2在识别用户时非常依赖于浏览器的 cookie 和数据。为了让他们的自动化系统能够不被检测到,他们使用了 VPN、模拟真实的鼠标移动以及浏览器数据,最终成功绕过了 reCAPTCHA 的防护。

值得一提的是,这个研究团队已经将他们的源代码公开,方便其他研究者进行进一步的探索。他们建议扩展分割任务的数据集,并调查在什么情况下持续解决 CAPTCHA 会导致被封锁的问题。

这项突破性研究不仅展示了 AI 技术的强大潜力,也让我们开始思考未来的验证码该如何演变以应对这些技术挑战。

划重点:

1. 🧠 瑞士 ETH Zurich 团队成功破解 Google reCAPTCHAv2,成功率达100%

2. 📊 研究利用 YOLO 算法,自动解决所有三种 reCAPTCHA 任务。

3. 📡 研究团队已公开源代码,鼓励进一步研究和探索。