马里兰大学的工程师开发了一种系统，该系统以几乎100％的概率“绕过”了Google的reCAPTCHA。 它使用语音识别算法来解决音频验证码。 我们告诉它如何工作。
照片摄影蒙特利尔/ PD背景知识
马里兰大学的开发人员在2017年首次
引入了一种绕过“健全的” reCAPTCHA（称为解决方案unCAPTCHA）的系统。 然后，Google音频验证码是一条记录，播音员在其中呼叫了一系列数字。 作者使用语音识别算法来自动化输入值的过程。 他们设法将验证码解决方案的准确性提高了85％。
作者将有关此漏洞的信息发送给了Google。 这家IT巨头
更新了 reCAPTCHA，在其中用短语替换了数字序列。 然而，在去年年底，来自马里兰州的工程师完成了他们的神经网络。 她设法以90％的精度避开了更新的音频验证码。
如何运作
该漫游器访问受reCAPTCHA保护的Internet上的页面，然后执行一些操作来模拟人类行为。 在他单击验证码并选择使用录音解决该问题的选项之后。
在2017年的unCAPTCHA版本中，音频文件被
分成多个部分。 标记是数字之间的停顿。 结果是用单独的单词录制了多个声音。 开发人员将这些录音发送到了云语音识别服务：Google Cloud Speech-to-Text API </ iron>，Bing Speech Recognition，IBM Bluemix和Wit-AI。 他们通过频谱图的频率模式确定了录音的内容。 同时，开发人员使用了几种云服务来最大程度地减少数值识别的错误。
然后，unCAPTCHA v1编译了所谓的语音地图。 它包括来自不同系统的同一段落的答案。 此外，卷积神经网络开始发挥作用，该网络从卡中提取出未指示数字名称的单词，并纠正了错误，并选择了最可能的答案来填写reCAPTCHA。 通常，该过程如下：
在unCAPTCHA的第二版（于12月推出）中，
不再需要分段和语音地图。 更新后的Google验证码使用单独的短语而不是数字，并且其云服务确定更好。 因此，可以使用一种工具-Google Speech-to-Text实现高精度的音频验证码识别。 经过分析，漫游器立即将接收到的文本输入验证码行。
这
就是将音频发送到云并输入响应（来自GitHub上的存储库）的
样子 。 该程序的演示可以
在此gif-ke上看到。
他们对技术的评价
据unCAPTCHA的作者称，新版本的Google验证码没有使复杂化，但是相反，简化了黑客攻击。 现在，用于自动输入的服务不需要将请求发送到不同的云平台，也不需要训练单独的神经网络来评估结果。
图片AdNorrel / CC BY-SA为了捍卫reCAPTCHA，值得注意的是，新版本仍然为黑客增加了一些障碍。 首先是模拟页面上的用户行为已变得更加困难。 在unCAPTCHA v1中，使用
Selenium完全自动进行了帐户注册。 现在，验证码Google可以
识别网页是否使用了该服务，并自动阻止访问。 马里兰大学的开发人员必须手动规定“用户”操作，并为每次新的输入尝试更改脚本。 当马里兰州的工程师正在研究他们的解决方案时，Google再次重新更新了reCAPTCHA，而unCAPTCHA仍然无法处理它。 但是，许多站点仍使用旧版本的DDoS保护。 因此，漏洞仍然很重要。
否则如何破解音频验证码
在网络上，您可以找到有关破解音频验证码的其他解决方案的信息。 首批系统之一是基于音频文件的手动分类。 音频被分为几个部分，每个部分都有单独的单词-字母和数字，它们与它们的声谱图相关。 例如，这种黑客入侵方法是2006年devoicecaptcha项目提出的。 然后，该程序以33％的准确性绕过了Google验证码。
其他项目实施了更复杂的算法，从而完全自动化了验证码的处理过程。 例如，他们使用
Sphinx程序进行黑客入侵，该程序最初是在1990年代后期由卡内基梅隆大学开发的。 Sphinx在75％的情况下在eBay网站上破解了验证码，但后来其有效性下降到25-30％。
2012年，Stiltwalker项目的作者引入了一个神经网络，尽管存在背景噪音，该神经网络仍能够区分单个单词的频率“模式”。 根据开发人员的说法，该系统在99％的情况下都成功绕过了Google的当前检查。
至于unCAPTCHA的创作者，我们可能
会听到更多关于他们的作品的信息。 他们有机会尝试以类似方式第三次破解更新的reCAPTCHA。
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