Sicherheit: Google knackt eigene Captcha-Abfragen
Google hat ein neues Verfahren vorgestellt, mit dem sich die Erkennung von zusammenhängenden Zeichen wie Hausnummern deutlich verbessern lassen soll. Dem 13-seitigen Papier zufolge(öffnet im neuen Fenster) basiert der Algorithmus auf sogenannten tief gefalteten neuronalen Netzwerken ( Deep Convolutional Neural Networks(öffnet im neuen Fenster) ) und ermöglicht eine Genauigkeit von über 90 Prozent bei der Erkennung von Hausnummern in Aufnahmen von Googles Street View. Das Verfahren fasse drei Erkennungsschritte zusammen, die normalerweise separat abgearbeitet würden: Lokalisierung, Zerlegung und Erkennung.
Google nutzt die Hausnummernerkennung beispielsweise, um Läden oder Restaurants genau in den eigenen Kartendiensten zu platzieren. Bei einer anderen Google-Anwendung ist das Verfahren noch deutlich erfolgreicher. Das Anti-Spam-Programm Recaptcha(öffnet im neuen Fenster) , für das Google mit dem Slogan "Schwer für Bots, leicht für Menschen" wirbt, werde von dem Algorithmus in 99,8 Prozent der Fälle geknackt, selbst in der höchsten Sicherheitskategorie. In einem Blogbeitrag(öffnet im neuen Fenster) zieht Google daraus den Schluss, dass die Erkennung eines verzerrten Bildes nicht der einzige Faktor sein soll, um zwischen einem Menschen oder einer Maschine zu unterscheiden.
Google: Recaptcha nicht völlig unbrauchbar
Durch einen solchen Algorithmus seien die Captcha-Abfragen aber nicht völlig nutzlos, schreibt Google weiter. Nun sei aber klar geworden, dass man sich nicht allein auf die verzerrten Texte oder Zahlenfolgen verlassen könne. Bislang setzt Google jedoch weiterhin auf die Abfragen, von denen Nutzer zeitweise sehr stark betroffen waren . Um die Captcha-Abfragen genauer und nützlicher zu machen, arbeiteten das Street-View- und das Recaptcha-Team eng zusammen.