L’IA est désormais capable de les surmonter avec une efficacité à 100 %
Les applications de l’intelligence artificielle (IA) sont essentiellement illimitées. Les algorithmes utilisant les réseaux neuronaux profonds et l'apprentissage automatique sont conçus pour identifier des modèles complexes dans de grands volumes d'informations, ce qui leur permet de reconnaître très efficacement des images, des voix ou de traiter le langage naturel. L’IA est entrée dans nos vies, et il est évident qu’elle va y rester, mais le plus surprenant est qu’elle modifie même des processus avec lesquels elle n’a a priori aucun lien.
En fait, même les CAPTCHAS() ne sont pas à l’abri de l’IA. La plupart des personnes qui lisent cet article savent sûrement ce qu'est un CAPTCHA, mais même ainsi, cela ne fait pas de mal de l'examiner brièvement. Il s'agit simplement d'un test automatisé permettant de déterminer si la personne qui tente d'accéder à un service Web est une personne ou un programme (). Ce test est très utile pour éviter de créer de faux comptes, de réaliser des attaques par force brute ou de générer du spam.
L'IA peut gérer les CAPTCHAS
Les CAPTCHAS ont jusqu'à présent rempli leur objectif de manière assez efficace, car la tâche qu'ils demandent est souvent sans effort pour une personne, mais les programmes informatiques conventionnels ne sont pas efficaces dans ce domaine. Néanmoins, cette technologie a évolué au fil du temps pour accroître son efficacité. Google a développé reCAPTCHAv2, qui demande à l'utilisateur d'identifier des images ou de résoudre des énigmes, et reCAPTCHAv3, qui s'exécute en arrière-plan et surveille le comportement de l'utilisateur de manière transparente pour déterminer s'il s'agit d'une personne ou d'un .
Le modèle de reconnaissance d'objets YOLO est capable de vaincre reCAPTCHAv2 avec un taux de réussite de 100 %
Ce qui nous a amené ici, c'est que reCAPTCHAv2 n'est plus infaillible. Pas du tout. Un groupe de chercheurs a publié dans le référentiel arXiv un article très intéressant intitulé « Breaking reCAPTCHAv2 » dans lequel ils démontrent que le modèle de reconnaissance d'objets YOLO() est capable de vaincre reCAPTCHAv2. avec un taux de réussite de 100% après avoir été formé avec une base de données de 14 000 images. Dans ce scénario, ce modèle d’IA, selon eux, n’a commis aucune erreur. C’est assez impressionnant d’autant qu’on est habitué aux prouesses que réalise cette technologie.
La conclusion à laquelle nous pouvons parvenir est que le développement qu’a connu l’IA remet en question l’efficacité des CAPTCHAS qui utilisent des images pour différencier les êtres humains des animaux. Le problème est que ce sont justement les CAPTCHAS les plus utilisés. Cette technologie d’identification des personnes est importante car elle contribue à accroître la sécurité sur Internet. C’est pourquoi le développement de l’IA entraîne la nécessité de concevoir des technologies d’identification plus robustes et intransigeantes. ReCAPTCHAv3 pourrait peut-être surmonter le défi de l’IA, mais il est encore trop tôt pour le prédire. Pour le moment, ce dont nous sommes sûrs, c'est que reCAPTCHAv2 est en panne.
Images | Mizuno K.
Plus d'informations | arXiv
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