CAPTCHA

1 Story

CAPTCHAS ska ses som ett verktyg för cybersäkerhet och är mycket mer komplicerade än man nog först tror. Enligt denna artikel på BBCꜜ samlar de in mycket data om användaren som till exempel din tidszon, IP-adress, skärmstorlek, webbläsare och plugins, tangenttryckningar, musklick, webbhistorik och saker vi kanske inte känner till. Artikelförfattaren framför att AI-robotar snart kommer att imitera även dessa data.

Svar 2 AI-dialog om olika typer av CAPTCHAS och om kampen mellan CAPTCHAS och digitala robotar Svar 3 om reCAPTCHAS, ett format från Google. Svar 4 OA Open Access: om CAPTCHAS ur ett användarperspektiv.

CAPTCHA är en serie tekniker för att verifiera att det är en människa som besöker en sajt och inte en digital robot. Man ska till exempel läsa snedställda bokstäver, lägga ihop två tal eller klicka på vissa bilder. På svenska Wikipedia kallas dessa för verktyg för Robotfilterꜜ.

Man kan anta att denna utveckling, som är ett slags "cyberkrig" kommer att fortsätta eskalera och påverka hur man löser integritets- och autenticitetsfrågor på nätet. Olika missbruk av CAPTCHAS medför konsekvenser av olika allvarlighetsgrad.

Referenser
Skribent

Johan Schlasberg

BiBB.se

(bibb.se)
Publicerades: 2024.05.07

Uppdaterades: ....


2 AI-dialog

Fråga 1: Vilka typer av CAPTCHAS finns det? Och vilka är vanligast?

CAPTCHA, som står för "Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart", är ett säkerhetstest som används för att skilja människor från datoriserade botar på internet. Det finns flera olika typer av CAPTCHAS, och några av de vanligaste inkluderar:

1. Textbaserade CAPTCHAS: Dessa visar snedvriden eller förvrängd text som användaren måste avkoda och skriva in. Textbaserade CAPTCHAS var bland de första och mest utbredda formerna, men de har blivit mindre vanliga på grund av att de kan vara svåra att lösa och ofta kan kringgås av sofistikerade botar.

2. Bildbaserade CAPTCHAS: Användaren måste välja bilder som matchar ett visst tema, till exempel att välja alla bilder som innehåller en bil eller ett träd. Denna typ är populär för dess användarvänlighet och effektivitet mot automatiska botar.

3. ReCAPTCHA*: Google utvecklade denna typ av CAPTCHA som kan kräva att användaren klickar i en ruta för att bekräfta att de inte är en bot, eller att de löser en mer komplex bildbaserad uppgift. ReCAPTCHA använder även användarens interaktionsbeteende för att bedöma om de är människor eller botar.

4. Ljudbaserade CAPTCHAS: Dessa är utformade för att vara tillgängliga för användare med synnedsättning. Användaren lyssnar på ett ljudklipp av en förvrängd röst som läser upp bokstäver och siffror, och användaren måste sedan skriva in vad de hör.

5. Pusselbaserade CAPTCHAS: Denna typ kräver att användaren löser ett enkelt pussel, vanligtvis genom att passa in en bit i dess rätta plats eller genom att rotera objekt till rätt orientering.

6. Inmatningsbaserade CAPTCHAS: Frågar användaren att utföra en enkel matematisk uppgift, till exempel att lägga till två nummer, eller att svara på en enkel fråga som en bot skulle ha svårt att tolka.

Av dessa är bildbaserade och reCAPTCHA de mest vanliga typerna idag, eftersom de balanserar användarvänlighet med effektivitet i att blockera automatiserade botar. Google's reCAPTCHA är särskilt utbrett och används på många webbplatser för att skydda mot spam och missbruk samtidigt som det erbjuder en relativt smidig användarupplevelse.

Fråga 2: Kan man säga att det pågår en kamp mellan smartare CAPTCHAS och smartare datoriserade botar för att lura dessa?

Ja, det är en mycket träffande beskrivning. Det finns verkligen en pågående kamp mellan utvecklingen av smartare CAPTCHAS och de allt mer avancerade datoriserade botarna som försöker kringgå dem. Denna dynamik liknar ett tekniskt kapplöpningsspel där varje framsteg på ena sidan möts av motsvarande framsteg på den andra.

CAPTCHAS utvecklades ursprungligen för att förhindra automatiserat missbruk av webbtjänster, som spam i kommentarsfält och automatiserade registreringar. Men eftersom tekniken för maskininlärning och artificiell intelligens har förbättrats, har botarnas förmåga att lösa även komplexa CAPTCHAS blivit allt bättre. Detta har drivit utvecklarna av CAPTCHAS att hitta nya och mer sofistikerade metoder för att ställa uppgifter som är lätta för människor men svåra för maskiner.

Ett exempel på denna utveckling är övergången från enkla textbaserade CAPTCHAS till mer komplexa bildbaserade utmaningar och beteendeanalyser som de i Google's reCAPTCHA. Google's reCAPTCHA analyserar användarbeteende i bakgrunden, som hur de rör musen eller hur snabbt de fyller i formulär, för att avgöra om de är människor eller botar utan att nödvändigtvis kräva att användaren aktivt löser en CAPTCHA-uppgift.

Så, denna kamp fortsätter att driva tekniska innovationer både inom säkerhetsåtgärder och inom utvecklingen av artificiell intelligens, vilket gör det till ett fascinerande och ständigt föränderligt område inom cybersäkerhet och teknologi.

Skribent

Svaret via ChatGPT-4 24.10. Accepterat av redaktionen i BiBB.

Publicerades: 2024.05.07
Uppdaterades: ....


3 Notis

Om reCAPTCHAS

Som beskrivs i svenska Wikipedia är Recaptchas ett system ägt av Google och används utöver det vi oftast möter för att ackumulera träningsdata för maskininläsning, transkriptioner för googles egna tjänst Street View och även identifiering av vägskyltar och trafikfaror för självkörande fordon.

Källan till detta finns i artikeln i Wikipedia men den är bakom en betalvägg.

Referenser
Skribent

Johan Schlasberg

Publicerades: 2024.05.07
Uppdaterades: ....


4 Open Access

Forskning om CAPTCHAS ur ett användarperspektiv

Inledningsvis i artikeln konstateras att det är ett pågående krig mellan användarnas förmåga att lösa CAPTCHAS för att exempelvis kunna logga in eller abonnera på en tjänst och hur sofistikerade CAPTCHAS är. I denna studie - som också jämför med tidigare studier inom ,området - följde man hur 1.400 personer löste 14.000 CAPTCHAS på 200 populära sajter Resultaten visar ...

RQ1: visar att det finns signifikanta skillnader i medelvärde lösa tider mellan CAPTCHA-typer.
RQ2: visa att användarnas preferenser inte är helt korrelerade med CAPTCHA-lösningstid.
RQ3: visar att experimentell kontext påverkar signifikant CAPTCHA-lösningstider.
RQ4: bekräfta de tidigare rapporterade effekterna av ålder på lösningen tid.
RQ5: bekräftar den höga andelen övergivande pga CAPTCHA-relaterade uppgifter och identifierar att det experimentella sammanhanget påverkar övergivande. (Ibid.) Original

Referenser
Skribent

Johan Schlasberg

Publicerades: 2024.05.07
Uppdaterades: ....

Akronymer IT Open Access



Lista på eventuellt nya ORD i BiBB.
Ditt intresse kan bidra till att nya ORD publiceras.



You know a lot, we may add a little®