https://arxiv.org/abs/2409.08831

저희의 연구는 Google의 reCAPTCHAv2 시스템에서 캡차를 풀기 위해 고급 머신 러닝 방법을 사용하는 효능을 조사합니다. 저희는 이미지 분할 및 분류를 위한 고급 YOLO 모델을 활용하여 캡차를 푸는 자동화 시스템의 효과를 평가합니다. 저희의 주요 결과는 저희가 캡차를 100% 풀 수 있는 반면, 이전 연구는 68-71%만 풀었다는 것입니다. 게다가 저희의 연구 결과에 따르면 reCAPTCHAv2에서 캡차를 통과하기 위해 인간과 봇이 풀어야 하는 과제 수에 큰 차이가 없습니다. 이는 현재의 AI 기술이 고급 이미지 기반 캡차를 활용할 수 있음을 의미합니다. 저희는 또한 reCAPTCHAv2의 내부를 살펴보고 reCAPTCHAv2가 사용자가 인간인지 아닌지를 평가할 때 쿠키와 브라우저 기록 데이터에 크게 의존한다는 증거를 발견했습니다. 이 논문과 함께 코드가 제공됩니다.