كشف مجموعة من الباحثين في شركة الذكاء الاصطناعي فيكاروس (Vicarious AI ) عن طريقة جديدة ومبتكرة يمكن استخدامها لتخطي اختبار حروف التحقق (CAPTCHA).

في ورقة نُشرت في مجلة العلوم, يصف الفريق عمل الشبكة العصبية الاصطناعية (Artificial neural network) و كيفية استخدامها لتخطي الاختبار الذي يُستخدم لمنع روبوتات الويب (bots) من الدخول إلى مواقع الانترنت.

في العام 2000 قام مجموعة من مستضيفي ومستخدمي مواقع الانترنت بتطوير نظام يسمى “اختبار تورنغ العام الأوتوماتيكي للتميز بين الحاسب والبشر” يرمز له (CAPTCHA) بعد أن ضاقوا ذرعًا من روبوتات الويب وما تقوم به من خراب على مواقع الانترنت, يتطلّب الاختبار من المستخدمين كتابة النص المشوه, مهمة تُعد سهلة بالنسبة للإنسان ولكنها مستحيلة على روبوتات الويب.

لسوء الحظ كما اتضح لاحقًا من الممكن هزيمة هذا الاختبار كما أظهر عدة باحثين ذلك, حيث استخدموا الشبكات العصبية الاصطناعية لتعرف ما هو اختبار التحقق ومن ثم خداع النظام الذي يستخدمها لكن مثل هذه الأساليب تتطلب من النظام تحليل الآلاف إن لم يكن الملايين من الأمثلة الصورية لكي يُصبح أكثر كفاءة في تخطي اختبار حروف التحقق.

لكن بعد ذلك و قبل أربع سنوات أعلن فريق شركة الذكاء الاصطاعي فيكاروس بأنهم توصلوا إلى شبكات عصبية اصطناعية معدّلة يمكنها تجاوز اختبار (CAPTCHA) بدراسة عدّة أمثلة صورية فقط.

لم تنشر الشركة أبحاثها لأنهم أدركوا أن ذلك سيسمح لصانعي روبوتات الويب بإعادة إطلاقها مرة أخرى.

تغيّر اختبار حروف التحقق في الآونة الأخيرة, وأصبح يستخدم الصور بدلًا من الكتابة النصية وعلى المستخدمين تحديد الصور ذات الشيء الفريد من نوعه.

لهذا السبب قررت فيكاروس أنه من الأمن الآن نشر البحث المتعلق بتخطي اختبار حروف التحقق.

يُسمى هذا النظام بالشبكة القشرية ذاتية الاستدعاء (recursive cortical network) وهو اسم يُعطي لمحة عن كيفية عمله, في الشكبة العصبية الاصطناعية العادية تُستخدم العُقد (nodes) للحفاظ على المعلومات الجديدة.

مجموعة من الُعقد التي تستخدم في التعامل مع البيانات هي ما يكوّن الشبكة العصبية الاصطناعية.

استخدم فريق فيكاروس نفس الشبكة العصبية أيضًا لكنهم أضافوا شيئًا جديدًا, الاستدعاء الذاتي (Recursion) عبارة عن تقنية برمجية تستخدم البيانات لتعلّم شيء جديد.

حالما تتُقن العملية الجديدة تُرسل النتائج مرة أخرى إلى البرنامج, تستخدم هذه العملية مرارًا وتكرارًا حتى التوصّل إلى الحل المطلوب.

استخدمت هذه التقنية سابقًا في إيجاد حلول للمتاهات.

بواسطة تطبيق الاستدعاء الذاتي على الشبكة العصبية الاصطناعية وجد الباحثون أنهم قادرين على تقليل مسار التعلّم في برنامجهم بشكل كبير, بحوالي خمس محاولات فقط. على سبيل المثال الزمن اللازم لتخطي اختبار حروف التحقق الخاص بغوغل قد قلّ بنسبة 67 بالمئة.

  • ترجمة : مصطفى المالكي
  • تدقيق: رؤى درخباني
  • تحرير: ناجية الأحمد
  • المصدر