CAPTCHA突破AI
CAPTCHA突破AIは、フルスタックソフトウェア開発者のBlackjack氏によって開発されました。このプロジェクトは、4chanの「/pol/ (Politically Incorrect)」板で使用されるCAPTCHAを高精度で突破することを目指しています。
開発の背景
Blackjack氏は、4chanのCAPTCHA画像を数百枚スクレイピングし、手動でタグ付けを行いました。CAPTCHA画像には背景ノイズと特定の文字が含まれており、これを解析するために、Microsoftのオープンソースソフトウェア「VoTT」を使用しました。
モデルの構築
データセット：最終的に、手作業で作成した回答済みCAPTCHA画像約500枚と、合成生成画像約5万枚がデータセットに含まれました。
アーキテクチャ：3つの畳み込み層を持つ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と2つの長・短期記憶（LSTM）層を組み合わせたモデルを使用しました。
トレーニング：このモデルは、データセットを用いてトレーニングされ、4chanのCAPTCHAを90％以上の精度で突破できることが確認されました。
結果と反響
このAIモデルは、商業サービスが提供する人間の作業者による80％の精度を上回る結果を出しました。Blackjack氏は、このプロジェクトを通じて機械学習やコンピュータビジョンについて多くを学び、目標を達成できたことに満足していると述べています。
倫理的な議論
このプロジェクトは、AI技術の進化とその潜在的なリスクについての重要な議論を引き起こしました。特に、セキュリティ対策としてのCAPTCHAがAIによって突破される可能性が示されたことで、今後の対策が求められています。
CAPTCHA突破AIの技術的詳細
CAPTCHA突破AIの開発には、いくつかの技術的なステップが含まれています：
データ収集：
Blackjack氏は、4chanのCAPTCHA画像を数百枚スクレイピングし、手動でタグ付けを行いました。
CAPTCHA画像には背景ノイズと特定の文字が含まれており、これを解析するために、Microsoftのオープンソースソフトウェア「VoTT」を使用しました。
データセットの作成：
最終的に、手作業で作成した回答済みCAPTCHA画像約500枚と、合成生成画像約5万枚がデータセットに含まれました。
CAPTCHA画像に含まれる文字の成分である「大きめの輪郭」だけを除去してノイズだけを残す方法を使用しました。
モデルの構築：
3つの畳み込み層を持つ畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と2つの長・短期記憶（LSTM）層を組み合わせたモデルを使用しました。
このモデルは、データセットを用いてトレーニングされ、4chanのCAPTCHAを90％以上の精度で突破できることが確認されました。
結果の評価：
このAIモデルは、商業サービスが提供する人間の作業者による80％の精度を上回る結果を出しました。
Blackjack氏は、このプロジェクトを通じて機械学習やコンピュータビジョンについて多くを学び、目標を達成できたことに満足していると述べています。