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J-GLOBAL ID：202202235092846260   整理番号：22A1104030

深層学習を用いた亀裂CAPTCHA【JST・京大機械翻訳】

Cracking CAPTCHAs using Deep Learning

著者 (4件)： Priya A (Sri Krishna College of Engineering And Technology,Dept of Computer Science,Coimbatore,India) ,  Ganesh Abishek (Sri Krishna College of Engineering And Technology,Dept of Computer Science,Coimbatore,India) ,  Akil Prasath R (Sri Krishna College of Engineering And Technology,Dept of Computer Science,Coimbatore,India) ,  Jeya Pradeepa K (Sri Krishna College of Engineering And Technology,Dept of Computer Science,Coimbatore,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICAIS  ページ： 437-443  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  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： この10年間,ディジタル取引は,より信頼性が高く,安全な認証システムを要求する。CAPTCHA(コンピュータと人間を別個とする)システムは,これらのシステムにおいて主要な役割を果たす。これらのCAPTCHAは,文字列,画像ベース,およびオーディオベースのフォーマットで利用可能である。これらのCAPTCHAは,コンピュータプログラムを人間から正確に識別するべきである。本研究では,CNN(畳込みニューラルネットワーク)とRNN(再帰ニューラルネットワーク)上に構築されたアルゴリズムを用いて,それらを破壊することによってテキストベースCAPTCHAの強度を試験した。アルゴリズムは,セキュリティ特徴設計者を打破する試みとして,そのような方法で設計され,機械によって亀裂を困難にするのに,CAPTCHAに含まれている。このアルゴリズムは,一般的なウェブサイトで使用される方式に従って生成された合成データセットに対してテストされる。実験結果は,このモデルが合成と実世界のCAPTCHAの両方に対してかなりの性能を示したことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *亀裂 ,  計算機プログラム ,  信頼性 ,  ニューラルネットワーク ,  オーディオ機器 ,  ディジタル方式 ,  コンピュータ ,  セキュリティ ,  文字列
準シソーラス用語： 認証システム ,  *CAPTCHA ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  亀裂 ,  CAPTCHA