AI太強,驗證碼全失效?新南威爾士全新設(shè)計:GPT傻傻認不出,人類一致好評

原標題:AI太強,驗證碼全失效?新南威爾士全新設(shè)計:GPT傻傻認不出,人類一致好評
文章來源:新智元
內(nèi)容字數(shù):7345字
新型驗證碼IllusionCAPTCHA:利用視覺錯覺對抗AI攻擊
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,傳統(tǒng)的驗證碼越來越難以抵御AI的攻擊。為了解決這一問題,新南威爾士大學(xué)、南洋理工大學(xué)等機構(gòu)的研究人員提出了一種新型驗證碼——IllusionCAPTCHA,它巧妙地利用了人類與AI在視覺感知上的差異,有效提高了驗證碼的安全性,同時提升了用戶體驗。
1. 傳統(tǒng)驗證碼的困境
傳統(tǒng)的驗證碼主要依賴文本扭曲、圖像分類或邏輯推理來區(qū)分人類和機器。然而,隨著大型語言模型(LLM)如GPT-4和Gemini的出現(xiàn),這些方法逐漸失效。LLM能夠以高成功率傳統(tǒng)的驗證碼,導(dǎo)致驗證碼的安全性嚴重下降,同時,復(fù)雜的驗證碼也給用戶帶來了糟糕的體驗。
2. IllusionCAPTCHA的工作原理
IllusionCAPTCHA的設(shè)計靈感來源于人類視覺錯覺。它通過一個三階段的生成框架來創(chuàng)建驗證碼:
- 創(chuàng)建視覺錯覺:將基礎(chǔ)圖像與用戶定義的提示詞融合,生成一種視覺錯覺圖像。該圖像看起來像提示詞描述的物體,從而隱藏了基礎(chǔ)圖像的真實內(nèi)容。人類可以輕松識別,而AI則容易被誤導(dǎo)。
- 生成選項:基于修改后的圖像生成多個選項,形成一個多項選擇題。這避免了僅僅依賴錯覺圖像可能導(dǎo)致的不足。
- 引入誘導(dǎo)性提示:設(shè)計誘導(dǎo)性提示,引導(dǎo)基于LLM的攻擊者選擇預(yù)設(shè)的錯誤選項。這進一步提高了驗證碼的安全性。
IllusionCAPTCHA的生成過程利用了ControlNet等技術(shù),確保生成的圖像既便于人類識別,又令自動系統(tǒng)難以解釋。為了提高可識別性,研究人員設(shè)計了基于文本和基于圖像兩種類型的驗證碼。
3. 選項設(shè)計與誘導(dǎo)策略
IllusionCAPTCHA的選項設(shè)計經(jīng)過精心策劃,以防范基于LLM的攻擊。四個選項中,一個為正確答案,一個為生成圖像的提示詞,其余兩個為對提示詞的詳細描述,但刻意避免包含正確答案。這種設(shè)計使得用戶更容易識別正確答案,提升了用戶體驗。
誘導(dǎo)性提示的設(shè)計基于實證研究,利用LLM容易產(chǎn)生冗長且詳細描述的特性,引導(dǎo)其選擇描述視覺錯覺元素的選項,從而提高其選擇錯誤答案的概率。
4. 實驗結(jié)果與結(jié)論
實驗結(jié)果表明,LLM在識別帶有視覺錯覺的文本和圖像時的成功率均為0%。而人類的識別率則高達83%(文本錯覺)和88%(圖像錯覺)。誘導(dǎo)性話術(shù)也成功地引導(dǎo)了LLM選擇錯誤答案。IllusionCAPTCHA的用戶通過率分析顯示,86.95%的用戶能夠在首次嘗試時成功通過CAPTCHA,表明該驗證碼在安全性與可用性上均優(yōu)于現(xiàn)有方法。
IllusionCAPTCHA為驗證碼技術(shù)提供了新的思路,它有效地利用了人類和AI在認知能力上的差異,為對抗日益強大的AI攻擊提供了新的武器。
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作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀元。重點關(guān)注人工智能、機器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展,關(guān)注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領(lǐng)航中國新智能時代。

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