Diff-CAPTCHA: An Image-based CAPTCHA with Security Enhanced by Denoising Diffusion Model

要約

テキスト CAPTCHA の安全性を高めるために、テキストに干渉線を追加したり、文字をランダムに変形させたり、複数の文字を重ね合わせたりするなど、さまざまな方法が採用されています。
これらの方法は、自動セグメンテーションおよび認識攻撃の難易度を部分的に高めます。
しかし、エンドツーエンドの解読アルゴリズムの急速な発展に直面して、そのセキュリティは大幅に弱体化しています。
拡散モデルは、文字と背景画像が深く融合した文字画像を生成できる新しい画像生成モデルです。
この論文では、ノイズ除去拡散モデルに基づいて、Diff-CAPTCHA と呼ばれる画像クリック CAPTCHA スキームを提案します。
CAPTCHA の背景画像と文字は、拡散モデルの生成プロセスをガイドするために全体として扱われるため、機械学習に利用できる文字の特徴が弱まり、CAPTCHA の文字の特徴の多様性が高まり、アルゴリズムを破る難易度が高まります。
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Diff-CAPTCHA のセキュリティを評価するために、この論文では、Faster R-CNN に基づくエンドツーエンド攻撃と 2 段階攻撃を含むいくつかの攻撃方法を開発し、Diff-CAPTCHA を商用 CAPTCHA スキームを含む 3 つのベースライン スキームと比較します。
スタイル転送に基づいたセキュリティ強化された CAPTCHA スキーム。
実験結果は、拡散モデルが人間によるテストで良好な使いやすさを維持しながら、CAPTCHA のセキュリティを効果的に強化できることを示しています。

要約(オリジナル)

To enhance the security of text CAPTCHAs, various methods have been employed, such as adding the interference lines on the text, randomly distorting the characters, and overlapping multiple characters. These methods partly increase the difficulty of automated segmentation and recognition attacks. However, facing the rapid development of the end-to-end breaking algorithms, their security has been greatly weakened. The diffusion model is a novel image generation model that can generate the text images with deep fusion of characters and background images. In this paper, an image-click CAPTCHA scheme called Diff-CAPTCHA is proposed based on denoising diffusion models. The background image and characters of the CAPTCHA are treated as a whole to guide the generation process of a diffusion model, thus weakening the character features available for machine learning, enhancing the diversity of character features in the CAPTCHA, and increasing the difficulty of breaking algorithms. To evaluate the security of Diff-CAPTCHA, this paper develops several attack methods, including end-to-end attacks based on Faster R-CNN and two-stage attacks, and Diff-CAPTCHA is compared with three baseline schemes, including commercial CAPTCHA scheme and security-enhanced CAPTCHA scheme based on style transfer. The experimental results show that diffusion models can effectively enhance CAPTCHA security while maintaining good usability in human testing.

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