AI机器人破解验证码：交通灯挑战不再是障碍

在互联网上，验证码测试要求用户点击图像网格以验证他们是人类，这无疑是最让人烦恼的事情之一。尽管如此，大多数用户还是认为它们是必要的，因为它们可以防止机器人堵塞网络、进行欺诈或抓取数据。然而，随着机器人技术的不断进步，验证码测试的有效性已经大大降低，现在有定制的机器学习软件能够完全绕过谷歌的实现。

苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一种机器学习程序，它能够以完美的准确率解决谷歌reCAPTCHA v2图像识别挑战。尽管这些经常受到批评的测试正在变得过时，但它们在互联网安全中仍然扮演着重要的角色。

验证码防御长期以来一直在与旨在绕过它们的机器人进行一场军备竞赛。去年的一项研究发现，机器人几乎可以通过所有CAPTCHA的测试，比人类更快、更准确，从而破坏了旨在让人类通过而阻止机器人的安全措施的目的。

苏黎世的研究团队在先前机器学习模型的基础上进行了改进，大幅提升了破解验证码的成功率。尽管之前的开源项目和研究在应用You Only Look Once (YOLO)模型时效果参差不齐，但最新的实验却实现了100%的准确破解率。一开始，这些模型能够轻松识别出交通灯或汽车的图片，但在识别那些用于检测人类行为的安全措施时却遇到了难题。

很多验证码系统试图通过观察鼠标的移动方式是否像人类，以及查看浏览器的cookie信息来判断操作者是人类还是机器人。例如Cloudflare，它使用一个简单的页面来完成这项检查，而不需要用户做太多操作。谷歌的初步验证方式也差不多，但有时它会使用reCAPTCHA v2的图像识别测试作为补充，这可能会让谷歌的系统更容易被机器人攻破。