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CAPTCHA （/ ˈ k æ p . tʃ ə / KAP -chə ）は、ボット攻撃やスパムを阻止するために、ユーザーが人間かどうかを判断するためにコンピューティングで使用されるチャレンジレスポンステストの一種です。 [1]
この用語は、2003年にルイス・フォン・アン、マヌエル・ブルム、ニコラス・J・ホッパー、ジョン・ラングフォードによって造られました。[2]これは、 「コンピュータと人間を区別するための完全に自動化された公開チューリングテスト」の頭字語です。 [3]歴史的に一般的なタイプのCAPTCHA（ reCAPTCHA v1として表示）は、1997年に2つのグループが並行して作業することで初めて発明されました。この形式のCAPTCHAでは、歪んだ画像に一連の文字または数字を入力する必要があります。このテストはコンピュータによって実施されるため、人間によって実施される標準的なチューリングテストとは対照的に、CAPTCHAは逆チューリングテストと呼ばれることもあります。[4]
広く使われているCAPTCHAサービスは、GoogleのreCAPTCHA [5] [6]と独立したhCaptcha [7] [8]の2つです。一般的なCAPTCHAを解くのに平均的な人は約10秒かかります。[9]
目的
CAPTCHAの目的は、プロモーションスパム、登録スパム、データスクレイピングなどのウェブサイト上のスパムを防ぐことです。多くのウェブサイトは、ボットの侵入を防ぐためにCAPTCHAを効果的に使用しています。CAPTCHAは人間が完了できるように設計されていますが、ほとんどのロボットは完了できません。[10]新しいCAPTCHAは、インターネット上でのユーザーの行動を見て、ユーザーが人間であることを証明します。[11]通常のCAPTCHAテストは、ユーザーがウェブページを要求したり、リンクをあまりにも速くクリックしたりするなど、ユーザーがボットのように行動した場合にのみ表示されます。
歴史
1980年代から1990年代にかけて、ユーザーはテキストをコンピュータが判読できないようにしたいと考えていました。 [12]最初のそのような人々はハッカーであり、キーワードで自動的に監視されていると思われるインターネットフォーラムに敏感なトピックについて投稿しました。そのようなフィルターを回避するために、彼らは単語を似たような文字に置き換えました。HELLOは|-|3|_|_()、またはなどに置き換えられ、フィルターがそれらをすべて)-(3££0検出することはできませんでした。これは後にリートスピークとして知られるようになりました。[13]
CAPTCHA の最も初期の商業的使用の 1 つは、ガウゼベック-レブチン テストでした。2000 年に、idrive.com はサインアップ ページ[14]をCAPTCHA で保護し始め、特許を申請する準備をしました。[12] 2001 年に、PayPal は詐欺防止戦略の一環としてこのようなテストを使用し、人間に「プログラムが認識しにくい歪んだテキストを再入力」するように求めました。[15] PayPal の共同創設者で CTO のマックス レブチンは、この使用の商業化に貢献しました。
CAPTCHA技術の人気導入であるreCAPTCHAは、2009年にGoogleに買収されました。[16] Googleは、ユーザーに対するボット詐欺を防止するだけでなく、2011年にreCAPTCHAとCAPTCHA技術を使用して、ニューヨークタイムズのアーカイブとGoogleブックスの書籍をデジタル化しました。 [17]
特徴
CAPTCHAは自動化されており、管理に人間によるメンテナンスや介入をほとんど必要としないため、コストと信頼性の面でメリットがあります。[18]
現代のテキストベースのCAPTCHAは、タスクを完了するために、不変認識、セグメンテーション、解析という3つの別々の能力を同時に使用する必要があるように設計されています。 [19]
- 不変認識とは、文字の形状に大きな変化があっても文字を認識する能力を指します。[20]
- セグメンテーションとは、文字を別の文字から分離する機能ですが、CAPTCHA では困難です。
- 解析とは、CAPTCHAを全体的に理解し、各文字を正しく識別する能力を指します。[21]
これらの問題はそれぞれ単独でもコンピュータにとって大きな課題となるため、これら3つの技術を組み合わせることでコンピュータがCAPTCHAを解読することが困難になる。[22]
CAPTCHA は主にセキュリティ上の理由で使用されますが、人工知能技術のベンチマーク タスクとしても使用できます。Ahn、Blum、Langford による論文[23]によると、 「CAPTCHA によって生成されたテストに合格するプログラムは、解決困難な AI 問題を解決するために使用できます。」[24]彼らは、セキュリティ手段として困難な AI問題を使用することの利点は2 つあると主張しています。問題が解決されず、人間とコンピューターを区別する信頼性の高い方法が残るか、問題が解決され、困難な AI 問題も解決されるかのいずれかです。[23]
アクセシビリティ
テキストの読み取り、またはその他の視覚認識タスクに基づく CAPTCHA は、目の不自由なユーザーや視覚障害のあるユーザーが保護されたリソースにアクセスするのを防ぎます。[25] [26] CAPTCHA は機械が読み取れないように設計されているため、スクリーン リーダーなどの一般的な支援技術ツールはCAPTCHA を解釈できません。したがって、CAPTCHA を使用すると、PayPal、Gmail、Orkut、Yahoo!、多くのフォーラムやブログ システムなど、一般的な Web ベースのサービスの重要なサブセットを使用できないユーザーが少数います。[27]特定の管轄区域では、サイト所有者が特定の障害者を差別する CAPTCHA を使用している場合、訴訟の対象となる可能性があります。たとえば、CAPTCHA を使用すると、サイトが米国の セクション 508に準拠しなくなる可能性があります。
CAPTCHAは視覚的である必要はありません。音声認識などの難しい人工知能の問題は何でもCAPTCHAとして使用できます。CAPTCHAの実装によっては、reCAPTCHAなどの音声CAPTCHAを選択できるものもありますが、2011年の論文では、当時人気のあったスキームを破るテクニックが実証されています。[28]
CAPTCHAを改良して作業を容易にする方法がProtectWebFormによって提案され、「スマートCAPTCHA」と名付けられました。[29]開発者はCAPTCHAをJavaScriptと組み合わせることが推奨されています。ほとんどのボットにとってJavaScriptを解析して実行することは難しいため、CAPTCHAフィールドに入力し、画像とフィールドの両方を人間の目から隠す組み合わせ方法が提案されました。[30]
代替方法の 1 つは、ユーザーに簡単な数式を表示し、検証としてユーザーに解法の入力を求めることです。ソフトウェアを使用すると、この方法ははるかに簡単に破ることができますが、グラフィック画像が適切でないシナリオに適しており、画像ベースの CAPTCHA よりもはるかに高いレベルのアクセシビリティを視覚障害者に提供します。これらは、MAPTCHA (M = 「数学的」) と呼ばれることもあります。ただし、算数障害などの認知障害を持つユーザーにとっては難しい場合があります。[31]
論理パズルや雑学クイズなどのチャレンジもCAPTCHAとして使用できます。対抗手段に対する耐性に関する研究があります。[32]
回避策
CAPTCHAを回避する主な方法は2つあり、安価な人力で認識する方法と、機械学習を使って自動ソルバーを構築する方法がある。[33]元Googleの「クリック詐欺対策責任者」Shuman Ghosemajumder氏によると、CAPTCHAを自動的に解くサービスは数多くあるという。[34]
機械学習ベースの攻撃
初期のCAPTCHAには、設計や評価のための体系的な方法論がありませんでした。[22]その結果、CAPTCHAの長さが固定されていたため、自動タスクを構築して、どこでセグメンテーションを行うべきかを推測することができました。他の初期のCAPTCHAには限られた単語セットしか含まれていなかったため、テストを非常に簡単に操作できました。さらに他のCAPTCHAは、画像の背景の混乱に過度に依存するという間違いを犯しました[例が必要]。いずれの場合も、これらの設計上の欠陥を利用してタスクを完了できるアルゴリズムが作成されました。ただし、CAPTCHAに少し変更を加えると、それらのアルゴリズムが機能しなくなる可能性があります。reCAPTCHAなどの現代のCAPTCHAは、文字の現在のバリエーションに依存しており、文字が折りたたまれているためにセグメンテーションが難しく、自動タスクを阻止しています。[35]
2013年10月、人工知能企業Vicariousは、文字認識率が最大90%の最新のCAPTCHAを解くことができる汎用CAPTCHA解読アルゴリズムを開発したと主張した。[36]しかし、初期のCAPTCHAの先駆者でありreCAPTCHAの創設者であるルイス・フォン・アンは、「数か月ごとにこのようなものを見ているので、感心するのは難しい」と述べた。Vicariousと同様の主張は、2003年以来50件もなされている。[37]
2014年8月のUsenix WoOTカンファレンスで、Burszteinらは強化学習に基づく最初の汎用CAPTCHA解決アルゴリズムを発表し、多くの一般的なCAPTCHAスキーマに対するその効率性を実証しました。[35]
2018年10月のACM CCS'18カンファレンスで、Yeらは、2018年に人気のウェブサイト上位50社で使用された11種類のテキストCAPTCHAスキームすべてを一貫して解くことができるディープラーニングベースの攻撃を発表しました。効果的なCAPTCHAソルバーは、わずか500個の実際のCAPTCHAを使用してトレーニングすることができます。[38]
人間の労働
CAPTCHAを解読するために雇われた人間のオペレーターの労働環境へ中継することで、CAPTCHAを破ることは可能です。W3Cワーキンググループの2005年の論文によると、1時間あたり数百の検証が可能とのことです。[25] 2010年、カリフォルニア大学サンディエゴ校はCAPTCHAファームの大規模な調査を実施しました。100万のCAPTCHAを解読するための小売価格は1,000ドルと低かったです。[39]
もう一つの手法は、スクリプトを使用してターゲットサイトのCAPTCHAを攻撃者のサイトのCAPTCHAとして再投稿し、何も知らない人間が短時間でアクセスしてスクリプトを解くというものである。[40] [41]
2023年、ChatGPTはTaskRabbitの従業員に対し、自分はロボットではなく視覚障害があると告げて、CAPTCHAを解くように仕向けた。 [42]
有料サービスへのアウトソーシング
2CaptchaやDeathByCaptchaなど、人間と機械によるCAPTCHA解決サービスを、解決済みCAPTCHA1000個あたり0.50ドルという低価格で提供するインターネット企業が複数あります。 [43]これらのサービスは、CAPTCHAがブロックするように設計されたツールにユーザーがCAPTCHA回避機能を統合できるようにするAPIとライブラリを提供しています。[44]
安全でない実装
ハワード・イェンドは、設計が不十分なCAPTCHAシステムの実装上の問題点を2つ特定しました。[45]既知のCAPTCHA画像のセッションIDを再利用することと、共有サーバー上にCAPTCHAが存在することです。
場合によっては、CAPTCHAを生成するソフトウェアの一部がクライアント側にある場合（検証はサーバー上で行われるが、ユーザーが識別する必要があるテキストはクライアント側でレンダリングされる）、ユーザーはクライアントを変更してレンダリングされていないテキストを表示することができます。一部のCAPTCHAシステムはクライアント側に保存されたMD5ハッシュを使用しており、CAPTCHAがブルートフォース攻撃に対して脆弱になる可能性があります。[46]
代替CAPTCHA
一部の研究者は、画像認識 CAPTCHA などの代替案を提案しています。画像認識 CAPTCHA では、ユーザーは提示された画像内の単純なオブジェクトを識別する必要があります。これらのスキームを支持する議論は、オブジェクト認識などのタスクはテキスト認識よりも実行が複雑であるため、機械学習ベースの攻撃に対してより耐性があるはずだというものです。
Chew らは、第 7 回国際情報セキュリティ会議 ISC'04 で、画像認識 CAPTCHA の 3 つの異なるバージョンを提案し、ユーザー調査でその提案を検証する研究を発表しました。そのうちの 1 つのバージョンである異常 CAPTCHA は、人間のユーザーの 100% が 42 秒以内に少なくとも 90% の確率で異常 CAPTCHA を通過できるため、最も優れていることが示唆されています。[47] Datta らは、ACM マルチメディア'05 会議で、IMAGINATION (IMAge Generation for INternet AuthenticaTION) と題した論文を発表し、画像認識 CAPTCHA の体系的な方法を提案しました。画像は歪んでいるため、画像認識アプローチでは認識できません。[48]
マイクロソフト（ジェレミー・エルソン、ジョン・R・ドゥーサー、ジョン・ハウエル、ジャレッド・ソール）は、ユーザーに猫と犬の区別を求める動物種画像認識アクセス制限（ASIRRA）を開発したと主張している。マイクロソフトは、ウェブサイトで使用できるようにこのベータ版を用意していた。[49]彼らは、「Asirraはユーザーにとって簡単で、人間であれば30秒以内に99.6％の確率で解読できる。逸話的に、ユーザーはテキストベースのCAPTCHAよりもAsirraの使用体験をはるかに楽しいと感じているようだ」と主張している。この解決策は、2007年に第14回ACMコンピュータおよび通信セキュリティ会議（CCS）の議事録で説明された。[50]この解決策は2014年10月に終了した。[51]
参照
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外部リンク
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