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AI넷

[AI, CAPTCHA로 100% 정확도, 인간을 능가] AI 봇은 이제 100% 정확도로 Google의 reCAPTCHAv2를 해결할 수 있으며 이 작업에서 인간을 능가한다.

박세훈 | 기사입력 2024/12/24 [01:45]

[AI, CAPTCHA로 100% 정확도, 인간을 능가] AI 봇은 이제 100% 정확도로 Google의 reCAPTCHAv2를 해결할 수 있으며 이 작업에서 인간을 능가한다.

박세훈 | 입력 : 2024/12/24 [01:45]

 

AI, CAPTCHA로 100% 정확도, 인간을 능가

 

새로운 연구에 따르면 AI 봇은 이제 100% 정확도로 Google의 reCAPTCHAv2를 해결할 수 있으며 이 작업에서 인간을 능가한다. 이는 온라인 보안의 미래에 대한 의문을 불러일으킨다.

 

 

AI가 캡차를 해결할 수 있습니까?

 

 

10년 넘게 CAPTCHA는 온라인 브라우징 시 사용자가 사람인지 봇인지 판단하는 표준이었다. 이미지 그리드에서 신호등을 식별하는 것부터 "나는 로봇이 아닙니다"라고 적힌 상자를 단순히 확인하는 것까지 이러한 테스트는 실제 사람만 특정 온라인 서비스에 액세스할 수 있도록 하기 위한 것이다.

 

그러나 ETH Zurich 연구원의 새로운 연구에 따르면 기계는 이제 이러한 문제를 해결하는 데 인간보다 더 뛰어나 온라인 보안의 미래에 대한 우려를 불러일으킨다.

 

가장 널리 사용되는 CAPTCHA 시스템 중 하나인 Google의 reCAPTCHAv2는 일련의 이미지 인식 문제를 제시하여 인간과 봇을 구별하기 위한 것이다. 사용자는 계단, 버스 또는 횡단보도와 같은 개체가 포함된 이미지를 클릭하라는 메시지가 표시된다.

 

아이디어는 이러한 작업이 인간에게는 간단하지만 봇에게는 훨씬 더 어려울 것이라는 것이다. 그러나 이 새로운 연구는 이전 연구에서 보고된 68–71%의 성공률에 비해 최신 세대의 AI가 100% 정확도로 이러한 CAPTCHA를 해결할 수 있다는 것을 발견했다.

 

 

이러한 돌파구는 고급 머신 러닝 모델, 특히 YOLOv8(You Only Look Once) 개체 감지 시스템을 사용하는 데서 비롯된다. 라벨링된 이미지의 대규모 데이터 세트에서 훈련된 이 모델은 CAPTCHA 챌린지에서 개체를 정확하고 빠르게 식별할 수 있다. 연구원들은 이 모델을 미세 조정하여 전례 없는 결과를 달성하여 발생한 모든 CAPTCHA를 오류 없이 해결했다.

 

 

더욱 놀라운 것은 봇이 인간의 성과와 일치했을 뿐만 아니라 특정 경우에 인간을 능가했다는 것이다. 이 연구는 봇과 인간이 해결해야 하는 과제의 수에는 거의 차이가 없었지만 봇이 작업을 더 일관되게 처리했다는 것을 발견했다.

 

 

구글 reCAPTCHAv2

 

 

연구원들은 reCAPTCHAv2가 사용자가 사람인지 여부를 확인하기 위해 사용자의 브라우저 데이터를 추적하는 데 크게 의존한다는 것을 발견했다. 인터넷 사용 기록과 쿠키가 설정된 사용자는 시스템에서 신뢰할 수 있는 사용자로 간주될 가능성이 더 높으며 CAPTCHA를 완전히 우회하는 경우가 많다.

 

 

마우스 움직임과 가상 사설망(VPN)의 사용도 중요한 역할을 한다. 이 연구의 봇이 VPN을 사용하고 마우스 움직임을 시뮬레이션하여 자연스러운 인간 행동을 모방하자 실제 사용자와 구별할 수 없게 되었다.

 

이는 온라인 보안에 중대한 과제를 제기한다. Google의 reCAPTCHAv2는 봇에 대한 강력한 방어 수단으로 설계되었지만, 이러한 연구 결과는 고급 AI 시대에 더 이상 효과적이지 않다는 것을 시사한다.

 

봇은 수많은 웹사이트의 보안을 우회하고, 일반적으로 인간으로 제한되는 많은 자동화된 작업을 수행하고, 스팸 또는 계정 탈취와 같은 악의적인 활동을 수행하는 데 사용될 수 있다.

 

이 연구는 또한 이 주제를 둘러싼 철학적 논쟁을 조명한다. CAPTCHA는 "가장 지능적인 기계와 가장 지능적이지 않은 인간 사이의 정확한 경계"라고 설명한다. 그러나 AI가 계속 적응함에 따라 이 경계는 빠르게 모호해지고 있다. CAPTCHA 시스템은 한때 자동화된 봇을 차단하는 효과적인 방법이었지만 이제는 이 기술의 전체 미래에 의문이 제기되고 있다.

 

 

ETH Zurich 연구는 또한 Google의 차세대 CAPTCHA 시스템인 reCAPTCHAv3가 이미 사용자에게 퍼즐을 풀도록 요청하는 것에서 벗어났다고 설명한다. 대신 사용자의 과거 행동에 대한 모니터링에 의존하고 활동에 따라 위험 점수를 할당한다.

 

그러나 이 솔루션에는 고유한 문제가 있다. 일부 합법적인 사용자는 설득력 있는 인터넷 사용 기록이 충분하지 않을 수 있으며 중요한 온라인 서비스가 차단될 수 있다. 그 결과 보안과 접근성 간의 균형을 맞추기 위해 CAPTCHA 시스템이 탐색해야 한다.

 

 

이 연구는 보안 조치로 CAPTCHA에 의존하는 사람들에게 경종을 울린다. 봇의 능력이 향상됨에 따라 사용자 진위 여부를 확인하기 위한 완전히 새로운 시스템, 즉 AI만큼 빠르게 진화할 수 있는 시스템을 개발해야 할 수도 있다. (FT)

 

 

 
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