Google’ın reCAPTCHA V2 doğrulama sistemi, internet kullanıcılarının sıklıkla karşılaştığı güvenlik araçlarından biri. Kendi başınıza birçok kez bisiklet, otobüs, ya da trafik ışıklarını seçerek bu sistemi kullanmışsınızdır. Ancak, yapılan yeni bir araştırmaya göre, yapay zeka artık bu sistemi %100 başarıyla geçebiliyor! İşte detaylar…
Yapay zeka, Google reCAPTCHA V2 sistemini %100 başarıyla aştı!
İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü’nden bir grup araştırmacı, bu başarıyı YOLO (You Only Look Once) adlı bir görüntü tanıma modeli ile elde etti. Araştırmacılar, 14 bin trafik görüntüsüyle eğitilen modeli kullanarak, reCAPTCHA V2’deki görsel doğrulama testlerini başarıyla geçebilen bir yapay zeka geliştirdi.
Daha önce benzer yapay zeka çalışmaları yapılmış olsa da, bu projede motosiklet, yangın musluğu gibi nesneleri tanıma oranı %100’e ulaştı. Sonuca bakarsak, artık yapay zekanın reCAPTCHA gibi doğrulama sistemlerini kolayca alt edilebileceğini görebiliyoruz.
Google’ın reCAPTCHA V2 sistemi, görsel doğrulama testlerine dayanıyordu. Daha sonra yerini daha gelişmiş reCAPTCHA V3’e bıraktı. Ancak hala dünya genelinde milyonlarca web sitesi reCAPTCHA V2’yi kullanmaya devam ediyor. Bu nedenle araştırmacıların buluşu, internet güvenliği için önemli bir dönüm noktası olabilir.
Araştırmada kullanılan YOLO modeli, nesneleri gerçek zamanlı olarak tanımasıyla biliniyor. Ayrıca, modelin düşük donanımlı cihazlarda bile çalışabilmesi onu daha da etkileyici bir hale getiriyor. Araştırmacılar ayrıca bu yapay zekanın aynı IP adresinden tekrar tekrar giriş yapmasını engellemek gibi ekstra önlemler de aldığını belirtiyorlar.
Her halükarda bu gelişmeler, internet güvenliği konusunda büyük soruları gündeme getiriyor. Gelecekte CAPTCHA gibi doğrulama sistemlerinin ne kadar güvenli olacağı tartışılırken, yapay zeka bu tarz güvenlik bariyerlerini aşmada giderek daha başarılı hale geliyor. Araştırmanın tüm detaylarına buradan ulaşabilirsiniz.
Bu konuda siz ne düşünüyorsunuz? Görüşlerinizi aşağıdaki yorumlar kısmına yazabilirsiniz.
{{user}} {{datetime}}
{{text}}