El secreto de este motor ha sido estudiar cómo funciona el córtex visual en los seres humanos para replicarlo a través de las llamadas Recursive Cortical Network (RCN). El sistema de inteligencia artificial es capaz de reconocer los contornos de las letras de los reCAPTCHA y puede también lidiar con letras borrosas o giradas. La seguridad de los CAPTCHA y reCAPTCHA queda por tanto en entredicho.
Más preciso que el ser humano
La forma en la que trabaja nuestro córtex visual hace que sea fácil reconocer objetos y formas incluso si están mal orientados o la imagen está parcialmente oscurecida o borrosa. La RCN de Vicarious (Paper) cuenta con un modelo de identificación de contornos que permite definir la forma de los objetos, y cuando se reconocen ciertas propiedades comunes se agrupan esos elementos basándose en su proximidad física.
Tanto, de hecho, que el sistema de Vicarious es hasta mejor que el ser humano a la hora de reconocer esos reCAPTCHA. Hasta nosotros fallamos en ocasiones, y la precisión media del ser humano es del 87%. El sistema de Vicarious llega al 94% en algunos casos. Como ocurre con DeepMind y su sistema para jugar a Go a la perfección, el modelo de Vicarious es muy específico y está muy orientado a un problema concreto, pero una vez más demuestra hasta dónde pueden llegar estos motores.
El logro, eso sí, no está diseñado para superar los nuevos reCAPTCHA invisibles que Google comenzó a utilizar en 2016. Este sistema precisamente estudia la interacción con la página web en la que se utilizan estos métodos de verificación: cómo movemos el ratón o cuánto tardamos en hacer clic en ciertos sitios. Ese sistema de Google (diferente del "No soy un robot" que también se ve a menudo) parece estar a salvo... de momento.
Fuente: Xataka | Ars Technica | Science
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