Полное описание

Тимофеев, Г. О. Повышение устойчивости тестов captcha к распознаванию сверточными нейросетями = Improving the Resistance of Captcha Tests Against Automated Recognition by Convolutional Neural Networks / Г. О. Тимофеев, А. Б. Рощин. - DOI 10.34832/ELSV2022.31.6.006. - Текст : непосредственный // Электросвязь : ежемесячный научно-технический журнал по проводной и радиосвязи, телевидению, радиовещанию. - 2022. - N 6. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0013-5771.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26
50.37.23	004.056
28.23.15	004.93'1

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение
Распознавание образов
Информационная безопасность

Кл.слова (ненормированные): информационная безопасность -- распознавание изображений -- сверточные нейросети -- машинное обучение -- captcha
Аннотация: Рассмотрены возможности алгоритмов машинного обучения для оценки устойчивости тестов CAPTCHA к автоматизированному распознаванию, а также различные усовершенствования этих тестов, которые снижают вероятность корректного распознавания изображений автоматизированными системами. С помощью сверточной нейросети ResNet-18 выполнены оценки эффективности распознавания и возможности применения предобученных моделей для распознавания новых объектов. После проведения анализа изображений были выявлены основные уязвимости, позволяющие автоматизированным системам легко проходить тесты CAPTCHA. Для повышения устойчивости лексикографических тестов предложено использовать случайное и независимое изменение цветов в изначальном RGB-изображении для некоторых пикселей, которые входят в значащие символы. Эффективность таких изменений составила 11,8%.
Доп. точки доступа:
Рощин, А.Б.


Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -259090-723592)

Шифр в сводном ЭК: efb92ceec3f8ff3a0eeefdce5ed5c841

Заказать издание
Заказ фрагмента документа ₽