Une séquence aléatoire de chiffres et de lettres qui apparaissent de manière déformée, des mots flous ou barrés à déchiffrer et à saisir dans une zone de texte, une case « Je ne suis pas un robot » à décocher, ou encore des images à identifier… c’est le quotidien de l’internaute ! Les tests CAPTCHA utilisés pour empêcher les accès illicites à un site web et renforcer la sécurité des points d’accès aux comptes les plus sensibles ne permettent plus de se protéger contre les spams et fraudes automatisés par les programmes pirates. Selon les résultats d’une nouvelle étude publiée dans la revue scientifique Science, un réseau neuronal artificiel et multicouche est en effet en mesure de « cracker » les différents types de tests CAPTCHA chargés de différencier les humains des machines.
Le nouveau système neuronal a été développé par Vicarious, startup californienne spécialisée dans l’intelligence artificielle financée par Mark Zuckerberg (Facebook) et Jeffrey Preston Bezos (Amazon). Il a réussi à résoudre des tests de CAPTCHA sophistiqués avec une précision de 66,66%, sachant que les humains parviennent à résoudre ces mêmes types de CAPTCHA avec une précision de 87% (un score expliqué par les interprétations multiples que l’on peut faire de certains plugins de type puzzle). Il est également intéressant de savoir que dans le monde de la sécurité informatique, on estime qu’un test CAPTCHA est « cassé » lorsqu’un bot atteint une précision d’au moins 1%.
Précédemment, plusieurs équipes de recherche avaient prouvé qu’il était possible de contourner les tests CAPTCHA en proposant des solutions de deep learning. Mais leur technique nécessitait de former leurs algorithmes sur des millions et des millions d’images soigneusement étiquetées et n’était efficace que sur certains types de tests CAPTCHA. L’IA de Vicarious, et c’est sa spécificité, n’est pas basée sur le deep learning, mais plutôt sur un réseau spécifique baptisé RCN (réseau cortical récursif), capable de déjouer une grande variété de tests avec une efficacité supérieure.
La nouvelle technologie artificielle s’inspire des données expérimentales en neurosciences. Les chercheurs du Vicarious ont élaboré un algorithme probabiliste qui capable d’apprendre avec moins de jeux de données, comme le système neuronal humain. Le système Vicarious génère des modèles basés sur les contours des images et l’apparence de quelques mots non déformés et utilise ensuite ces modèles pour reconnaitre de manière probabiliste la lettre ou l’image qu’il est en train de traiter dans une zone CAPTCHA. Assistons-nous à la fin du CAPTCHA ? Un avenir très proche nous le dira…
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