要約
近年、人工知能（AI）、特にマルチモーダルの大手言語モデル（MLLM）の迅速な発展により、テキスト、画像、ビデオ、その他のマルチメディアデータを理解できるようになり、AIシステムが人間に基づいてさまざまなタスクを実行できるようになりました。
– 提供されたプロンプト。
ただし、AIを搭載したボットは、ほとんどの既存のCaptchaシステムをバイパスすることがますます増え、Webアプリケーションに重大なセキュリティの脅威をもたらしました。
これにより、新しいCaptchaメカニズムの設計が緊急の優先事項になります。
私たちは、人間はビデオの変化や突然の変化に非常に敏感であることを観察しますが、現在のAIシステムは依然としてそのような状況を効果的に理解して対応するのに苦労しています。
この観察に基づいて、ビデオの移行と混乱における境界に対する人間の認識を活用するキャプチャメカニズムであるBountchaを設計および実装します。
AIのプロンプトでオリジナルのビデオを拡張する機能を活用することにより、予期しないねじれと変更を導入して、Captchaの目的で短いビデオを生成するためのパイプラインを作成します。
プロトタイプを開発し、境界識別における人間の時間バイアスに関するデータを収集する実験を実施します。
このデータは、人間のユーザーとボットを区別するための基礎として機能します。
さらに、Bountchaの詳細なセキュリティ分析を実行し、さまざまな種類の攻撃に対する回復力を示しています。
Bountchaが堅牢な防御として機能し、AI駆動型の時代に何百万ものWebアプリケーションを保護することを願っています。
要約(オリジナル)
In recent years, the rapid development of artificial intelligence (AI) especially multi-modal Large Language Models (MLLMs), has enabled it to understand text, images, videos, and other multimedia data, allowing AI systems to execute various tasks based on human-provided prompts. However, AI-powered bots have increasingly been able to bypass most existing CAPTCHA systems, posing significant security threats to web applications. This makes the design of new CAPTCHA mechanisms an urgent priority. We observe that humans are highly sensitive to shifts and abrupt changes in videos, while current AI systems still struggle to comprehend and respond to such situations effectively. Based on this observation, we design and implement BounTCHA, a CAPTCHA mechanism that leverages human perception of boundaries in video transitions and disruptions. By utilizing AI’s capability to expand original videos with prompts, we introduce unexpected twists and changes to create a pipeline for generating short videos for CAPTCHA purposes. We develop a prototype and conduct experiments to collect data on humans’ time biases in boundary identification. This data serves as a basis for distinguishing between human users and bots. Additionally, we perform a detailed security analysis of BounTCHA, demonstrating its resilience against various types of attacks. We hope that BounTCHA will act as a robust defense, safeguarding millions of web applications in the AI-driven era.
arxiv情報
| 著者 | Lehao Lin,Ke Wang,Maha Abdallah,Wei Cai |
| 発行日 | 2025-01-30 18:38:09+00:00 |
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