CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) 퍼즐은 특히 마지막 순간에 비행기표를 예약하거나 단순히 웹사이트에 로그인하려고 할 때 매우 성가실 수 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 네, 일련의 격자에서 계단, 자전거, 버스 및 횡단보도를 표시해야 하는 퍼즐입니다.
글쎄, 그거 5월 스위스 취리히 연방 공과대학의 스위스 연구원 그룹이 이제 Google의 reCAPTCHAv2 보안 퍼즐을 쉽게 풀 수 있는 AI 모델을 개발함에 따라 더 이상 문제가 되지 않을 것입니다. 여러분에게는 덜 성가실 수 있지만 웹 보안 측면에서는 좋은 소식이 아닙니다.
캡차를 100% 푸는 AI 모델
(PDF 경고)라는 제목의 연구 논문reCAPTCHAv2 중단9월 13일에 출판된 이 책에는 스위스 연구원 4명(Andreas Plesner, Tobias Vontobel, Roger Wattenhofer)이 연구를 진행하고 있습니다. “Google의 reCAPTCHAv2 시스템에서 캡차를 풀기 위해 고급 머신 러닝 방법을 사용하는 효능”
결과적으로 그들은 다음을 기반으로 하는 AI 모델을 개발하게 되었습니다. 욜로 (You Only Look Once) 사진처리모델이 “이전 연구에서는 캡차를 68-71%만 풀었지만, 지금은 캡차를 100% 풀 수 있습니다.” 그들은 기본적으로 reCAPTCHAv2 테스트에 나타나는 객체를 인식하도록 AI 모델을 훈련시킵니다. 현재 이러한 보안 챌린지에는 자전거, 다리, 자동차, 버스, 굴뚝, 횡단보도, 소화전, 오토바이, 산, 계단, 야자수, 신호등을 포함하여 13가지 일반적인 객체 클래스가 있습니다.
연구 논문은 머신 러닝 기술을 통해 Google의 reCAPTCHAv2를 단속하기 위해 노력한 여러 오픈소스 프로젝트가 있었다는 점에 대해 설명합니다. 그러나 정확도가 이렇게 인상적이었던 적은 없습니다.
연구원들은 AI 모델을 테스트하기 위한 다양한 분석 조건. VPN 및 비 VPN 사용 조건에서 AI 모델을 실행하는 것부터 인간의 마우스 움직임을 모방하는 것, 브라우저 기록이나 쿠키가 있거나 없는 것까지, 그들은 매우 포괄적인 테스트 근거를 가지고 있었습니다. 그리고 그 모든 것에서 AI 모델은 인간의 개입이 필요했지만 100% 정확도를 달성했습니다.
이는 단지 다음 단계가 이 AI 모델을 개발하여 인간의 개입 없이 작동하도록 하는 것임을 의미합니다. 그러나…
AI에게는 좋지만 우리에게는 나쁨
이러한 보안 과제는 확실히 무의미하고 답답해 보일 수 있지만, 존재하는 데에는 이유가 있습니다. 인터넷의 악성 봇과 크롤러는 위협 행위자가 민감한 정보에 액세스하는 데 사용하면 심각한 피해를 입힐 수 있습니다.
CAPTCHA는 이러한 온라인 시스템의 보안과 무결성을 보호하는 데 도움이 됩니다. 가장 중요한 예는 은행 계좌를 보호하는 데 있어 CAPTCHA의 역할입니다. CAPTCHA 검증은 봇이 귀하의 계정에 대한 무단 액세스를 시도하는 것을 막아줍니다.
그런 다음 소셜 미디어 계정을 만들 때 이러한 보안 퍼즐은 봇이 가짜 계정을 만드는 것을 어느 정도 방지합니다. 따라서 이러한 보안 조치가 없으면 기본적으로 홍수문이 깨지고 사용자를 극복할 수 없는 취약성에 빠뜨립니다.
에이 체크포인트 리서치 보고했다 글로벌 사이버 공격, 전년 대비 30% 증가매주 조직당 1,636건의 공격을 받고 있습니다. 한편, 전체 보고서 전 세계 사이버범죄 공격으로 인해 전 세계적으로 상상도 할 수 없는 9조 5,000억 달러의 손실이 발생하는 것으로 추산됩니다.
캡차가 진화할 때가 왔다
따라서 이러한 AI 모델은 매우 놀라운 것처럼 보일 수 있지만, 업계의 이러한 발전에 필요한 것입니다. 이러한 발전으로 인해 조직은 자동으로 안전띠를 매고 보안 조치를 강화합니다. 가장 중요한 것은 2018년 Google의 reCAPTCHAv3 출시 이후로 보안 알고리즘을 더욱 발전시키는 데 실제적인 진전이 없었다는 것입니다.
연구 논문에서 올바르게 언급된 바와 같이,
AI의 지속적인 발전은 디지털 보안 대책의 동시적 개발을 필요로 합니다. 후속 조사는 인공지능의 복잡성에 적응할 수 있는 캡차 시스템 개발을 우선시하거나 기술 발전을 견뎌낼 수 있는 대체 인간 검증 방법을 모색해야 합니다.
게다가 AI는 점차 인간처럼 상호작용하고 심지어 말할 수 있는 지경에 도달하고 있기 때문에(예를 들어 ChatGPT의 고급 음성 모드와 Gemini Live) reCAPTCHA에서 인간처럼 시도한 몇 가지를 복제하여 모든 것을 속이는 것은 그렇게 어렵지 않습니다. 궁극적으로는 AI를 책임감 있게 사용하는 것으로 귀결되며, 이러한 발전을 위협으로 보는 대신, 우리에게 유리하게 사용하려고 노력해야 합니다.
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