reddit перевод компьютерное зрение хакеры информационная безопасность CAPTCHA

Революционный подход к CAPTCHA: как хакеры используют компьютерное зрение для обхода систем безопасности

10 августа 2025 г.

Вступление

В современном цифровом мире безопасность является одной из главных проблем. Одним из распространенных способов защиты от автоматизированных атак являются системы CAPTCHA, которые требуют от пользователя выполнить определенное действие, чтобы доказать, что он является человеком. Однако, как показывает практика, эти системы не идеальны и могут быть обойдены с помощью компьютерного зрения и хакерских подходов. В этом контексте становится актуальной следующая японская хокку: "Секреты тени раскрыты"

Пересказ Reddit поста

В одном из постов на Reddit пользователь поделился своим опытом создания системы, которая может обходить CAPTCHA с помощью компьютерного зрения. Он описал, как его система может выполнять действия, такие как показ банана, нарезка фруктов и даже игра в змею с помощью движений головы. Все это было построено с использованием технологий TensorFlow, MediaPipe и Three.js. Автор поста приглашает пользователей поделиться своими идеями и опубликовал ссылку на свой сайт, где можно найти больше информации о компьютерном зрении и его применении.

Суть проблемы и хакерский подход

Системы CAPTCHA предназначены для защиты от автоматизированных атак, но они не идеальны. Хакеры постоянно находят новые способы обхода этих систем, используя компьютерное зрение и другие технологии. Этот подход основан на анализе изображений и видео, что позволяет хакерам模拟 действия человека и обходить системы безопасности.

Детальный разбор проблемы

Проблема обхода CAPTCHA с помощью компьютерного зрения заключается в том, что эти системы не могут точно определить, является ли действие человеком или компьютером. Хакеры используют это, создавая системы, которые могут анализировать изображения и видео, и模拟ать действия человека. Это может привести к серьезным последствиям, таким как утечка данных и атаки на системы безопасности.

Практические примеры и кейсы

Одним из примеров обхода CAPTCHA является использование системы, которая может показывать банан на экране и нарезать фрукты. Это действие может быть выполнено с помощью компьютерного зрения и может быть использовано для обхода систем безопасности. Другим примером является игра в змею с помощью движений головы, которая также может быть выполнена с помощью компьютерного зрения.

Экспертные мнения из комментариев

Автор: earthWindFI "Удали этот пост, прежде чем recaptcha увидит его"
Автор: getToTheChopin "Уровень 1: показать банан Уровень 2: нарезать 20 фруктов Уровень 3: играть в змею с помощью движений головы Этот проект будет продолжаться до тех пор, пока я не найду самый проклятый CAPTCHA"
Автор: Hezha98 "r/privacy кошмар"
Автор: CourseConfident3415 "Ах, да, пусть я просто найду банан, пока я нахожусь в туалете"
Автор: Dinomcworld "Иди и опубликуй это на r/badUIbattles"

Возможные решения и рекомендации

Одним из возможных решений является использование более сложных систем CAPTCHA, которые не могут быть обойдены с помощью компьютерного зрения. Другим решением является использование поведенческих биометрических данных, таких как анализ движений мыши и клавиатуры, для определения, является ли действие человеком или компьютером.

Заключение с прогнозом развития

Проблема обхода CAPTCHA с помощью компьютерного зрения является серьезной и требует внимания. Хакеры постоянно находят новые способы обхода систем безопасности, и нам нужно быть готовыми к этим挑жам. В будущем мы можем ожидать более сложных систем CAPTCHA и новых технологий, которые будут использовать поведенческие биометрические данные для определения, является ли действие человеком или компьютером.


# Импортируем необходимые библиотеки
import cv2
import numpy as np

# Создаем функцию для обработки изображений
def process_image(image):
    # Преобразуем изображение в grayscale
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # Apply thresholding для разделения объектов
    _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    
    # Находим контуры объектов
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    
    # Возвращаем контуры
    return contours

# Загружаем изображение
image = cv2.imread('image.jpg')

# Обрабатываем изображение
contours = process_image(image)

# Выводим контуры
print(contours)

Этот код демонстрирует базовый пример обработки изображений с помощью OpenCV и NumPy. Он преобразует изображение в grayscale, applies thresholding для разделения объектов, и находит контуры объектов. Этот код может быть использован как основа для более сложных систем компьютерного зрения.

Оригинал

Recent Post

Categories

PREVIOUS ARTICLE
NEXT ARTICLE