Cientistas conseguiram desenvolver uma nova forma para burlar os sistemas de Captcha utilizando inteligência artificial. Criado por pesquisadores da Vicarious, empresa especializada em AI financiada por Mark Zuckerberg e Jeff Bezos, o novo tipo de algoritmo capaz de quebrar o sistema que diferencia humanos de robôs na internet atingiu uma alta taxa de acerto, passando de 60% em alguns serviços. Em comparação, as pessoas têm uma média de acerto de 87% devido aos diferentes tipos de interpretações. O estudo foi publicado nesta quinta-feira (26) na revista Science.
Captchas estão presentes na internet desde meados dos anos 90. Com ele, as pessoas são obrigadas a identificarem letras, imagens ou sons distorcidos para ter acesso a um serviço. A ideia é fazer com que este tipo de enigma seja fácil de resolver para humanos, mas por outro lado complicada para computadores.
Captcha é usado pra separar humanos de robôs em serviços online (Foto: Divulgação/Google) (Foto: Google)
Esta é uma forma bastante comum de confirmar que quem está pedindo o acesso é de fato uma pessoa e não um robô. Este tipo de ferramenta é usada pelos sites para a proteção contra ataques de spam, por exemplo, como a criação massiva de contas falsas ou requisições de download que podem sobrecarregar o servidor.
Formas de quebrar o sistema de Captcha não são nenhuma novidade. No entanto, o que faz a prática criada pelos cientistas da Vicarious chamar a atenção é a rapidez com que ela pode resolver os ‘quebra-cabeças’. De acordo com os pesquisadores, o método utilizado chega a resolver os enigmas com até cinco mil vezes menos imagens de treino do que outras formas já divulgad
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O algoritmo utiliza uma rede neural chamada de Rede Cortical Recursiva. Na prática, ele consegue identificar em menos tempo os padrões de objetos e letras. Assim, ele aprende com mais rapidez o padrão dos elementos de cada imagens, posteriormente identificando-os nos testes de Captcha. Além do Captcha mais comum, que utiliza letras, ele também pode quebrar o reCaptcha, que usa uma imagem onde o usuário é desafiado a identificar um elemento específico.
Em testes internos e utilizando uma maior número de imagens de treino, o algoritmo da Vicarious conseguiu chegar a 89,9% de acerto. Em alguns serviços na internet, o método conseguiu chegar a 66,6%. No entanto, quando o algoritmo utiliza uma maior quantidade de imagens de treino, ele pode ser mais suscetível a errar quando ocorre pequenas alterações, como espaçamento maior entre letras.
A pesquisa está em desenvolvimento desde 2013. A ideia é que com a publicação de mais detalhes em uma revista científica, serviços na Internet adotem uma outra forma mais eficiente para a identificação de robôs. O Invisible ReCaptcha — usado pelo Google por exemplo — não necessita de imagens, apenas o click.
