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Straßenbilder: KI löst Bilder-Captchas besser als der Mensch

Die bekannten Straßenbilder von Googles reCAPTCHA v2 sind schwer zu lösen – von Menschen. Die KI kann das mühelos, was eine Frage aufwirft.
/ Andreas Donath
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Bilder-Captchas von Google nerven (Bild: Google/Mockuuups Studio)
Bilder-Captchas von Google nerven Bild: Google/Mockuuups Studio

Die KI lässt die Möglichkeiten von Captchas verblassen. Die Abkürzung bedeutet completely automated public Turing test to tell computers and humans apart – also etwa: vollautomatischer öffentlicher Turing-Test zur Unterscheidung von Computern und Menschen. Was aber, wenn die KI besser ist als der Mensch – Ist dies das Ende dieser Sicherheitsüberprüfungen im Web?

Genau das ist laut aktuellen Forschungsergebnisse der Fall, von denen Ars Technica berichtet(öffnet im neuen Fenster). Künstliche Intelligenz kann bildbasierte Captchas mit 100-prozentiger Genauigkeit lösen – der Mensch nicht.

Ein Team unter der Leitung von Andreas Plesner, einem Doktoranden an der ETH Zürich, hat ein KI-System entwickelt(öffnet im neuen Fenster), das Googles reCAPTCHA v2 durchweg lösen kann. Bei dieser weitverbreiteten Sicherheitsfunktion werden Benutzer aufgefordert, bestimmte Objekte in einem Raster von Straßenbildern zu identifizieren, um zu beweisen, dass sie Menschen sind.

Die Forscher verwendeten eine fein abgestimmte Version des YOLO-Objekterkennungsmodells(öffnet im neuen Fenster) (You Only Look Once). Dieses Open-Source-KI-System wurde mit 14.000 gekennzeichneten Verkehrsbildern trainiert, sodass es Objekte in Echtzeit mit hoher Genauigkeit identifizieren kann.

Um zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen, verwendete das Team ein VPN, um seine IP-Adresse zu verschleiern, und erstellte ein Mausbewegungsmodell, um menschenähnliche Interaktionen zu simulieren. Sie verwendeten auch gefälschte Browser- und Cookie-Informationen, um die Aktivitäten der KI weiter zu verschleiern.

Das Aus für Captchas?

Die Leistung des KI-Systems variierte je nach Objektkategorie, wobei die Genauigkeit von 69 Prozent bei Motorrädern bis zu 100 Prozent bei Hydranten reichte. Die Gesamterfolgsquote bei der Lösung von Captchas entsprach jedoch der von menschlichen Teilnehmern oder übertraf diese sogar.

Die Forscher gehen davon aus, dass diese Verbesserung herkömmliche Captchas unwirksam werden lässt

Bereits 2008 zeigten Forscher, dass Audio-Captchas von automatisierten Systemen gelöst werden können. Bis 2017 waren neuronale Netze in der Lage, textbasierte Captchas zu entschlüsseln, die auf verzerrten Schriftarten basierten. Als Reaktion auf diese Herausforderungen hatte Google reCAPTCHA v2 zugunsten von reCAPTCHA v3(öffnet im neuen Fenster) eingestellt.


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