Распознавание CAPTCHA на основе генеративно-состязательной сети

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 16, 2021
DOI: https://doi.org/10.37005/2071-9612-2020-2-40-48
Ключевые слова:
CAPTCHA, распознавание, искусственные нейронные сети, глубокое обучение, генеративно-состязательная сеть CAPTCHA, recognition, artificial neural networks, deep learning, transfer learning, generative adversarial network

Основное содержимое статьи

А. С. Парфенов
Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область
П. П. Сычёв
Государственный университет «Дубна», Дубна, Московская область

Аннотация

Распознавание CAPTCHA, безусловно, не является новой темой исследования. За последнее десятилетие исследователи продемонстрировали различные способы автоматического распознавания текстовых CAPTCHA. Однако в таких способах настройка распознавания требует большого участия экспертов и несет трудоемкий процесс сбора и маркировки данных. В этой статье представлен общий, малозатратный, но эффективный подход к автоматическому решению текстовых CAPTCHA на основе глубокого обучения. Данный подход основан на архитектуре генеративно-состязательной сети, что значительно сократит количество реальных необходимых CAPTCHA.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Парфенов, А.С. и Сычёв, П.П. 2021. Распознавание CAPTCHA на основе генеративно-состязательной сети. Системный анализ в науке и образовании. 2 (сен. 2021), 1–9. DOI:https://doi.org/10.37005/2071-9612-2020-2-40-48.
Выпуск
№ 2 (2020): №2 (2020)
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Von Ahn, L., Blum, M., Hopper, N. J., and Langford, J. CAPTCHA: Using Hard AI Problems for Security. Springer Berlin Heidelberg, 2003.

Goodfellow, I. J., Pougetabadie, J., Mirza, M., Xu, B., Wardefarley, D., Ozair, S., Courville, A., and Bengio, Y. Generative adversarial networks. Advances in Neural Information Processing Systems 3, 2014.

Isola, P., Zhu, J.-Y., Zhou, T., and Efros, A. A. Image-to-image translation with conditional adversarial networks, arXiv:1611.07004, 2016.

Кадурин А. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / А. Кадурин, Е. Архангельская, С. Николенко. — СПБ.: Питер, 2018. — C. 480.

Kingma, D. P., and Ba, J. Adam: A method for stochastic optimization. Computer Science, 2014.

Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение. — М.: ДМК-Пресс, 2017.

Bursztein, E., Martin, M., and Mitchell, J. Text-based captcha strengths and weaknesses. In CCS, 2011.

Ye, G.; Tang, Z.; Fang, D.; Zhu, Z.; Feng, Y.; Xu, P.; Chen, X.; Wang, Z. Yet Another Text Captcha Solver: A Generative Adversarial Network Based Approach. In Proceedings of the ACM Conference on Computer and Communications Security, 2018.

Lecun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., and Haffner, P. Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE 86, 1998.