Knacken von reCAPTCHAv2

Breaking reCAPTCHAv2

September 13, 2024

Autoren: Andreas Plesner, Tobias Vontobel, Roger Wattenhofer

cs.AI

Zusammenfassung

Unsere Arbeit untersucht die Wirksamkeit des Einsatzes fortschrittlicher Methoden des maschinellen Lernens zur Lösung von Captchas aus Googles reCAPTCHAv2-System. Wir bewerten die Effektivität automatisierter Systeme bei der Lösung von Captchas, indem wir fortschrittliche YOLO-Modelle für die Bildsegmentierung und Klassifizierung nutzen. Unser Hauptergebnis ist, dass wir 100% der Captchas lösen können, während frühere Arbeiten nur 68-71% gelöst haben. Darüber hinaus legen unsere Ergebnisse nahe, dass es keinen signifikanten Unterschied in der Anzahl der Herausforderungen gibt, die Menschen und Bots lösen müssen, um die Captchas in reCAPTCHAv2 zu bestehen. Dies deutet darauf hin, dass aktuelle KI-Technologien fortschrittliche bildbasierte Captchas ausnutzen können. Wir werfen auch einen Blick unter die Haube von reCAPTCHAv2 und finden Hinweise darauf, dass reCAPTCHAv2 stark auf Cookie- und Browserverlaufsdaten basiert, um zu bewerten, ob ein Benutzer menschlich ist oder nicht. Der Code wird zusammen mit diesem Paper bereitgestellt.

English

Our work examines the efficacy of employing advanced machine learning methods to solve captchas from Google's reCAPTCHAv2 system. We evaluate the effectiveness of automated systems in solving captchas by utilizing advanced YOLO models for image segmentation and classification. Our main result is that we can solve 100% of the captchas, while previous work only solved 68-71%. Furthermore, our findings suggest that there is no significant difference in the number of challenges humans and bots must solve to pass the captchas in reCAPTCHAv2. This implies that current AI technologies can exploit advanced image-based captchas. We also look under the hood of reCAPTCHAv2, and find evidence that reCAPTCHAv2 is heavily based on cookie and browser history data when evaluating whether a user is human or not. The code is provided alongside this paper.