キャプチャ

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この「smwm」の CAPTCHA (GIMPY-R、2005 年頃) は、文字をねじったり、背景色のわずかなグラデーションを追加したりすることで、コンピュータによる解釈からメッセージを隠しています。

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、ユーザーが人間である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チューリングテストの一種です。[ 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語されました。[ 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、歪んだ画像から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 ]

広く使用されている2つのCAPTCHAサービスは、GoogleのreCAPTCHA [ 5 ] [ 6 ]と独立したhCaptchaです。[ 7 ] [ 8 ]一般的なCAPTCHAを解くには、平均的な人は約10秒かかります。[ 9 ] AIの応用の増加により、テストを破ることが可能になり、CAPTCHAを装った詐欺も出現したため、その使用は時代遅れになる危険性があります。

目的

CAPTCHAの目的は、ウェブサイト上のスパム（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）を防ぐことです。多くのウェブサイトは、ボットによる攻撃を防ぐためにCAPTCHAを効果的に使用しています。CAPTCHAは人間が入力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入力できません。[ 10 ]新しいCAPTCHAは、ユーザーのインターネット上での行動を観察し、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リクエストしたり、リンクを素早くクリックしたりするなど、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きました。[ 12 ]最初にそうした人物はハッカーでした。彼らは、キーワードで自動的に監視されていると確信していたインターネットフォーラムに、デリケートな話題を投稿しました。こうした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。例えば、 HELLOは|-|3|_|_()やなどになり、フィルター)-(3££0で検出できないようにしました。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利用の一つは、ガウゼベック・レブチンテストでした。2000年、idrive.comはサインアップページ[ 14 ]をCAPTCHAで保護し始め、特許出願の準備を進めました。[ 12 ] 2001年、PayPalは詐欺防止戦略の一環として、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」させるというテストを実施しました。[ 15 ] PayPalの共同創業者兼CTOであるマックス・レブチンは、この利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年には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区別する機能ですが、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。そのため、これら3つの技術を組み合わせることで、CAPTCHAはコンピュータにとって解読が困難になる。[ 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機能します。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を通過するプログラムは、未解決のAIの難問を解くために使用できる」とのことです。[ 24 ]彼らは、セキュリティ対策としてAIの難問を利用することの利点は2つあると主張しています。1つは、問題が未解決のまま人間とコンピュータを区別する信頼性の高い方法が残る場合、もう1つは問題が解決され、同時にAIの難問も解決される場合です。[ 23 ]

アクセシビリティ

多くのウェブサイトでは、スパム対策としてアカウント作成時にCAPTCHAの入力を求めています。この画像には、自動スパム対策として「sepalbeam」というCAPTCHA単語を入力しようとしているユーザーが写っています。

テキストの読み取りやその他の視覚認知タスクに基づく CAPTCHA は、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妨げます。[ 25 ] [ 26 ] CAPTCHAは機械が判読でき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では解釈できません。そのため、CAPTCHA を使用すると、ごく一部のユーザーが PayPal、Gmail、Orkut、Yahoo!、多くのフォーラムやウェブログ システムなど、一般的な Web ベース サービスの重要なサブセットを使用できなくなります。[ 27 ]特定の法域では、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に違反する可能性があります。

CAPTCHAは視覚的なものでなくても構いません。音声認識など、人工知能の難問であれば何でもCAPTCHAとして利用できます。一部のCAPTCHA実装では、reCAPTCHAのように音声CAPTCHAを選択できるものもありますが、2011年の論文では、当時普及していたCAPTCHAを破る手法が実証されています。[ 28 ]

ProtectWebFormは、CAPTCHAの作業を容易にするための改良手法を提案し、「Smart CAPTCHA」と名付けました。[ 29 ]開発者はCAPTCHAとJavaScriptを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の解析と実行は困難であるため、CAPTCHAのフィールドを埋め、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手法が提案されました。[ 30 ]

代替的な方法の一つとして、ユーザーに簡単な数式を表示し、検証として解を入力するように求める方法があります。ソフトウェアを使えば簡単に解読できますが、グラフィック画像が適切でない状況に適しており、画像ベースのCAPTCHAよりも視覚障碍者にとってはるかに高いアクセシビリティを提供します。これらはMAPTCHA（Mは「mathematical（数学）」の頭文字）と呼ばれることもあります。しかし、算数障害などの認知障害を持つユーザーにとっては扱いが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。これらの対策に対する耐性に関する研究があります。[ 32 ]

迂回

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」シュマン・ゴセマジュムダー氏によると、CAPTCHAを自動的に解くサービスは数多く存在する。[ 34 ]

機械学習ベースの攻撃

2007年のreCAPTCHAチャレンジの例。「following finding（次の発見）」という単語が含まれています。波線と水平線は、コンピュータプログラムによるCAPTCHAの解読の難易度を高めるために追加されました。
CAPTCHA には通常、ユーザーが表示されるテキスト (この場合は「sclt ..was here」) を入力するためのテキスト ボックスがすぐ下に表示されます。

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。初期のCAPTCHAの中には、単語セットが限られていたため、テストを非常に簡単に操作できたものもありました。また、画像の背景の混乱に過度に依存するという誤りを犯したCAPTCHAもありました。いずれの場合も、これらの設計上の欠陥を悪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。しかし、CAPTCHAにわずかな変更を加えるだけで、それらのアルゴリズムを阻止することができました。reCAPTCHAのような現代のCAPTCHAは、文字の現在のバリエーションを縮めて使用しているため、セグメンテーションが困難であり、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、文字認識率最大90%で現代のCAPTCHAを解読できる汎用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、「数ヶ月おきにこのようなものを見るので、感心するのは難しい」と述べた。Vicariousと同様の主張は2003年以降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月に開催されたACM CCS'18カンファレンスで、Yeらは、2018年に人気ウェブサイト上位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読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にCAPTCHAを中継することで、CAPTCHAを破ることは可能です。W3Cワーキンググループによる2005年の論文によると、1時間あたり数百件のCAPTCHAを検証できるとされています。[ 25 ] 2010年には、カリフォルニア大学サンディエゴ校がCAPTCHAファームに関する大規模な調査を実施しました。100万件のCAPTCHAを解読するための小売価格はわずか1,000ドルでした。[ 39 ]

もう1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そのサイトに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の作業員に対し、自分はロボットではなく視覚障害があると告げて、CAPTCHAを解かせた。[ 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解読サービスを、1000個のCAPTCHA解読あたりわずか0.50ドル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、ユーザーがCAPTCHAをブロックするために設計されたツールに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システムにおける実装上の問題点を2つ特定している。[ 45 ]既知のCAPTCHA画像のセッションIDを再利用することと、CAPTCHAが共有サーバー上に常駐していることである。

CAPTCHAを生成するソフトウェアの一部がクライアント側で実行される場合（検証はサーバー側で行われるが、ユーザーが入力す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側を改変してレンダリングされていないテキストを表示させることができる。一部のCAPTCHAシステムでは、クライアント側で保存されるMD5ハッシュを使用しているため、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る。[ 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、提示された画像内の単純なオブジェクトをユーザーに識別させます。これらの方式を支持する論拠は、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する耐性が高い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、ユーザー調査によってその提案を検証した論文を発表しました。そのうちの1つである異常型CAPTCHAは、人間のユーザーが42秒以内に少なくとも90%の確率で異常型CAPTCHAを通過できることから、最も優れていると示唆されています。[ 47 ] DattaらはACMマルチメディア会議'05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によるアクセス制限（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向けにこのベータ版を公開していた。[ 49 ]マイクロソフトは、「Asirraはユーザーにとって使いやすく、人間であれば99.6%の確率で30秒以内に解読できる。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快適に感じているようだ」と主張している。このソリューションは、2007年に発表された第14回ACMコンピュータ通信セキュリティ会議（CCS）の論文で説明されている。[ 50 ]この論文は2014年10月に締め切られた。[ 51 ]

悪意のあるCAPTCHAの模倣

偽のCAPTCHAはマルウェアの拡散に利用されています。脅威アクターは「検証疲れ」につけ込み、スパイウェアなどの悪意のあるコードをダウンロード・インストールするコンソールコマンドをコピー・実行させ、パスワード、モバイルウォレットの詳細、その他の個人情報を盗みます。このような詐欺行為は、他の方法よりも成功率が高いことが報告されています。[ 52 ] [ 53 ] [ 54 ]

参照

参考文献

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その他の参考文献

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