最近瑞士联邦理工学院（ETH Zurich）的研究团队发表了一项让人震惊的研究成果，他们竟然成功破解了 Google 的 reCAPTCHAv2系统，并且成功率达到了100%!这项研究引发了关于图像验证码未来的广泛讨论。
研究团队使用了一种名为 YOLO 的高级图像识别算法，通过对图片进行分割和分类，他们的系统能够自动解决 reCAPTCHAv2中的所有三种任务。这包括在3x3的网格中对图像进行分类、对单一图像进行分割，以及处理那些会变化的动态分类任务。
为此，他们还准备了一个包含大约14，000个标注图像的数据集，用于分类任务，同时利用一个预训练的 YOLOv8模型来进行分割。
这项研究的成功率显著高于之前的研究成果，后者的成功率仅为68% 到71%。研究人员发现，reCAPTCHAv2在识别用户时非常依赖于浏览器的 cookie 和数据。为了让他们的自动化系统能够不被检测到，他们使用了 VPN、模拟真实的鼠标移动以及浏览器数据，最终成功绕过了 reCAPTCHA 的防护。
值得一提的是，这个研究团队已经将他们的源代码公开，方便其他研究者进行进一步的探索。他们建议扩展分割任务的数据集，并调查在什么情况下持续解决 CAPTCHA 会导致被封锁的问题。
这项突破性研究不仅展示了 AI 技术的强大潜力，也让我们开始思考未来的验证码该如何演变以应对这些技术挑战。
划重点:
🧠 瑞士 ETH Zurich 团队成功破解 Google reCAPTCHAv2，成功率达100%。
📊 研究利用 YOLO 算法，自动解决所有三种 reCAPTCHA 任务。
📡 研究团队已公开源代码，鼓励进一步研究和探索。