| REKLAMA |
 |
Operatorom stron internetowych zależy na odwiedzinach „prawdziwych użytkowników”, lecz nie na rękę jest im przeciążenie strony doprowadzające do jej paraliżu. Captcha są zatem ważnym narzędziem, ułatwiającym weryfikację. Opierają się na niewielkich zagadkach obrazkowych, które człowiek z łatwością rozwiąże, podczas gdy dla maszyny będzie to nie lada wyzwanie.
Ciemna strona uczenia maszynowego
Ekipie badawczej udało się wykorzystać uczenie maszynowe do automatycznego rozwiązywania niektórych popularnych captcha tekstowych. Modelowy atak wymaga niewielkiego wysiłku, przez co captcha jako rozwiązanie zabezpieczające stają się przestarzałe. W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli ten bieżący potrzebuje do skutecznej nauki niewielkiej ilości danych. Raport opracowany przez Science Daily pokazuje, że wystarczy 500 przykładów zagadek, by opracowany model nauczył się, jak je rozwiązywać.
Co to są Captcha?
„Captcha” to skrót od angielskiej frazy Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (Całkowicie Zautomatyzowany Publiczny test Turinga do Odróżniania Komputerów od Ludzi). Pierwotnie test Turinga został zaprojektowany do informowania użytkowników o tym, czy mają do czynienia z komputerami, czy z ludźmi. Ściśle mówiąc, captcha stanowią odwrócony test Turinga: komputer daje użytkownikowi zadanie, które w swojej naturze jest niemożliwe do rozwiązania przez komputer. Jeden z najpopularniejszych przykładów takiego testu składa się z liter, których kształt został nieco zmieniony i które czasami umieszcza się na tle w innym kolorze. Zadaniem użytkownika jest wpisanie poprawnej sekwencji liter. Gdy mu się to uda, test zostaje zaliczony, ponieważ model zakłada, że jedynie człowiek jest w stanie poprawnie wykonać takie zadanie. Założenie to wykorzystywane jest do odróżnienia faktycznych użytkowników odwiedzających stronę od automatów tworzonych na przykład przez botnet. Inne captcha opierają się na obrazkach, a zadaniem użytkownika jest odnalezienie danych obrazków pomiędzy innymi elementami.
Jasny obraz sytuacji
W związku z powyższym nikogo nie powinno dziwić, że uczenie maszynowe to nie tylko nieocenione narzędzie do walki z cyberprzestępczością oraz wykrywaniem złośliwego oprogramowania, ale także technika, którą przestępcy mogą wykorzystać do niecnych celów. Jeden z badaczy odważył się już nawet stwierdzić w oparciu o przeprowadzone analizy, że operatorzy stron internetowych powinni zaprzestać korzystania z captcha i stosować rozwiązania alternatywne, takie jak analiza zachowań użytkowników czy lokalizacja urządzeń.
Na chwilę obecną atak jest skuteczny wyłącznie w odniesieniu do captcha zawierających tekst, a więc w przypadku captcha wykorzystujących obrazki (np. „Wybierz wszystkie obrazki, na których widać samochód”) atak nie ma (jak na razie) szans powodzenia.
Źródło: G Data
Ciemna strona uczenia maszynowego
Ekipie badawczej udało się wykorzystać uczenie maszynowe do automatycznego rozwiązywania niektórych popularnych captcha tekstowych. Modelowy atak wymaga niewielkiego wysiłku, przez co captcha jako rozwiązanie zabezpieczające stają się przestarzałe. W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli ten bieżący potrzebuje do skutecznej nauki niewielkiej ilości danych. Raport opracowany przez Science Daily pokazuje, że wystarczy 500 przykładów zagadek, by opracowany model nauczył się, jak je rozwiązywać.
Jest to niepokojąca tendencja, ponieważ wiele stron wykorzystuje captcha do zapobiegania atakom opartym na przeciążeniu strony - tłumaczy Robert Dziemianko z G DATA. - Gdy atakujący zdobędzie dostęp do tej technologii, jest w stanie z łatwością obejść blokadę w postaci tekstowych captcha i doprowadzić do przeciążenia strony. Programowanie narzędzi rozwiązujących captcha było do tej pory bardzo czasochłonne. Wymagało wiele pracy przy wprowadzaniu setek tysięcy danych - dodaje przedstawiciel firmy G DATA.
Ponadto narzędzie tego typu można było zaprogramować jedynie dla danego specyficznego rodzaju captcha. Dlatego też przestępcy odwoływali się w przeszłości do najbardziej oczywistego rozwiązania: znajdowali inne osoby, które rozwiązywały captcha za nich. Z pomocą nisko opłacanych pracowników możliwe było rozwiązywanie nawet tysięcy captcha na godzinę. Szacunki przedstawione w innym raporcie z badań pokazują, że na rzecz przestępców rozwiązywano nawet 1000 różnych captcha za cenę około jednego dolara. Takie działanie otwiera drogę nie tylko atakom DDoS, ale również przesyłaniu wiadomości ze spamem.Co to są Captcha?
„Captcha” to skrót od angielskiej frazy Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (Całkowicie Zautomatyzowany Publiczny test Turinga do Odróżniania Komputerów od Ludzi). Pierwotnie test Turinga został zaprojektowany do informowania użytkowników o tym, czy mają do czynienia z komputerami, czy z ludźmi. Ściśle mówiąc, captcha stanowią odwrócony test Turinga: komputer daje użytkownikowi zadanie, które w swojej naturze jest niemożliwe do rozwiązania przez komputer. Jeden z najpopularniejszych przykładów takiego testu składa się z liter, których kształt został nieco zmieniony i które czasami umieszcza się na tle w innym kolorze. Zadaniem użytkownika jest wpisanie poprawnej sekwencji liter. Gdy mu się to uda, test zostaje zaliczony, ponieważ model zakłada, że jedynie człowiek jest w stanie poprawnie wykonać takie zadanie. Założenie to wykorzystywane jest do odróżnienia faktycznych użytkowników odwiedzających stronę od automatów tworzonych na przykład przez botnet. Inne captcha opierają się na obrazkach, a zadaniem użytkownika jest odnalezienie danych obrazków pomiędzy innymi elementami.
Jasny obraz sytuacji
W związku z powyższym nikogo nie powinno dziwić, że uczenie maszynowe to nie tylko nieocenione narzędzie do walki z cyberprzestępczością oraz wykrywaniem złośliwego oprogramowania, ale także technika, którą przestępcy mogą wykorzystać do niecnych celów. Jeden z badaczy odważył się już nawet stwierdzić w oparciu o przeprowadzone analizy, że operatorzy stron internetowych powinni zaprzestać korzystania z captcha i stosować rozwiązania alternatywne, takie jak analiza zachowań użytkowników czy lokalizacja urządzeń.
Na chwilę obecną atak jest skuteczny wyłącznie w odniesieniu do captcha zawierających tekst, a więc w przypadku captcha wykorzystujących obrazki (np. „Wybierz wszystkie obrazki, na których widać samochód”) atak nie ma (jak na razie) szans powodzenia.
Źródło: G Data
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Cyberodporność fabryk: AI na straży ciągłości produkcji
Cyberataki to poważne zagrożenia wycieku danych oraz utraty zaufania partnerów biznesowych. Coraz c… / Czytaj więcej
Wnioski z NIS2: Kryzys zasobów i kompetencji w obliczu cyberzagrożeń
Dyrektywa NIS2 miała poprawić cyberbezpieczeństwo europejskich firm. W praktyce obnaża ic… / Czytaj więcej
97% firm doświadcza incydentów związanych z Gen AI – jak budować odporność na 2026
Z raportu Capgemini Research Institute „New defenses, new threats: What AI and Gen AI bring to cybe… / Czytaj więcej
Polskie firmy pod presją ransomware - nowe dane ESET
Polskie firmy mierzą się z gwałtownym wzrostem zagrożeń cybernetycznych, a najnowszy raport „Cyberp… / Czytaj więcej
Gdy AI przechodzi na ciemną stronę: złośliwe LLM-y jako nowa broń cyberprzestępców
Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje procesy biznesowe – coraz częściej napędza też najbard… / Czytaj więcej
Cyberbezbronność polskich MŚP: Tylko 2% firm gotowych na starcie z AI
Polska gospodarka stoi na małych i średnich przedsiębiorstwach, ale ich cyfrowe fundamenty są kruch… / Czytaj więcej
3 na 4 projekty związane z agentową AI napotkają poważne trudności związane z bezpieczeństwem
W ciągu ostatniego roku Palo Alto Networks współpracowało z 3000 czołowych europejskich liderów biz… / Czytaj więcej
