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J-GLOBAL ID：202002230136219504   整理番号：20A1795189

実世界展開画像CAPTCHAのセキュリティ評価に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Evaluating the Security of Real-World Deployed Image CAPTCHAs

著者 (7件)： Zhao Binbin (Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Weng Haiqin (Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Ji Shouling (Zhejiang University & Alibaba-Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Chen Jianhai (Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Wang Ting (Lehigh University, Bethlehem, PA, USA) ,  He Qinming (Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Beyah Reheem (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AISec ’18  ページ： 85-96  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,画像キャプチャはインターネット全体にわたって広く使われており,攻撃的プログラムに対して防御されている。しかしながら,コンピュータビジョン技術の絶え間ない能力は,画像キャプチャのセキュリティを徐々に減少させる。しかし,実世界設定で展開された画像キャプチャの脆弱性について,これまでほとんど知られていない。本論文では,野生における画像キャプチャのセキュリティに関する最初の系統的研究を行った。ここでは,現在ポピュラーな画像キャプチャを3つのカテゴリーに分類する:選択,スライドおよびクリックベースキャプチャ。これらのカテゴリーのそれぞれに対して,3つの有効かつ一般的な攻撃を提案した。10の実世界ポピュラーな画像キャプチャに対する攻撃を評価し,それらは10セント,ゴーグル.com,および12306.cnであった。さらに,この攻撃を,9つのオンライン画像認識サービスと8つの地下キャプチャ解決サービスからの人間労働と比較した。本研究は以下を示した。(1)これらの一般的な画像キャプチャは,攻撃に対して脆弱である。(2)著者らの攻撃は,ほとんどすべてのシナリオで最先端技術を著しく凌駕する。(3)著者らの攻撃は,人間の労働に匹敵する有効性を達成するが,はるかに高い効率を有する。著者らの評価に基づいて,著者らは,それらの一般的方式の設計欠陥,最良の実践,およびより安全なキャプチャに対する設計原理を同定した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *保護眼鏡 ,  コンピュータビジョン ,  有効性 ,  安全評価 ,  セキュリティ ,  インターネット ,  画像認識
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  オンライン ,  最先端技術 ,  *CAPTCHA ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： キャプチャ解決サービス ,  深層学習 ,  画像キャプチャ

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 世界 ,  展開 ,  CAPTCHA ,  セキュリティ評価