RU2752851C1 - Method for identifying a computer user: “human or internet robot” - Google Patents

Method for identifying a computer user: “human or internet robot” Download PDF

Info

Publication number
RU2752851C1
RU2752851C1 RU2020120069A RU2020120069A RU2752851C1 RU 2752851 C1 RU2752851 C1 RU 2752851C1 RU 2020120069 A RU2020120069 A RU 2020120069A RU 2020120069 A RU2020120069 A RU 2020120069A RU 2752851 C1 RU2752851 C1 RU 2752851C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
image
user
images
captcha
collage
Prior art date
Application number
RU2020120069A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Александр Анатольевич Прусаков
Сергей Юрьевич Романов
Владимир Гургенович Саркисов
Вадим Сергеевич Королев
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" filed Critical Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"
Priority to RU2020120069A priority Critical patent/RU2752851C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2752851C1 publication Critical patent/RU2752851C1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • G06F21/36User authentication by graphic or iconic representation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

FIELD: computer network security.SUBSTANCE: present invention relates to the security of computer networks, including unauthorized access to Internet resources, namely, to the methods for image formation and types of tasks to the user when the user passes a fully automated Turing test (CAPTCHA). This result is achieved by choosing a video sequence of a natural scene as the source of the captcha image and forming two images: the first one is the background image, the second one is the foreground image, so that the foreground image is placed in an arbitrary point in the frame or its proportions or integrity are distorted, or it is tilted, or the listed changes to the foreground image in their combination are made, then the second one is the foreground image that is superimposed on top of the first, background image and automatically a single image is formed, an “unnatural collage’, at least one image of the "unnatural collage" is shown to the user of the captcha.EFFECT: providing secure access to Internet resources.1 cl, 6 dwg

Description

Область техникиTechnology area

Изобретение относится к безопасности компьютерных сетей, включая несанкционированный доступ к интернет-ресурсам, а именно к способам формирования изображений и видам заданий пользователю при прохождении пользователем полностью автоматизированного теста Тьюринга (САРТСНА) и может быть использовано пользователями интернета.The invention relates to the security of computer networks, including unauthorized access to Internet resources, namely to methods of forming images and types of tasks for the user when the user passes the fully automated Turing test (CAPTSNA) and can be used by Internet users.

Уровень техникиState of the art

Все крупные и средние интернет-сервисы и Веб-порталы, почтовые серверы, поисковики, а также банковские системы являются очень привлекательными площадками для действий злоумышленников. В большинстве случаев в настоящее время действия хакеров не направлены на то, чтобы получить права администратора на управление веб-ресурсом (защита от таких прямых взломов достаточно надежна и сводится к простой аккуратности в администрировании портала). Наиболее массовый способ организации интернет-мошенничеств - это имитация с помощью специальной программы (интернет-робота) действий пользователя. К примеру: интернет-робот может создать тысячи новых аккаунтов (т.е. зарегистрировать якобы новых пользователей ресурса, например, бесплатного почтового сервиса), а затем осуществить массовую рассылку рекламы, поддельных счетов на оплату услуг, оставлять спам-комментарии на форумах, добавлять друзей в социальной сети «ВКонтакте», публиковать сообщения, провоцирующие раскрытие конфиденциальной информации или личных данных. Если бы не было защиты от программ (интернет-роботов), имитирующих действия человека, то все без исключения социальные интернет-ресурсы, в том числе и сайты системы Госуслуг, превратились бы в информационные помойки и их попросту невозможно было бы использовать.All large and medium-sized Internet services and Web portals, mail servers, search engines, and banking systems are very attractive platforms for intruders. In most cases, at present, the actions of hackers are not aimed at gaining administrator rights to manage a web resource (protection against such direct hacks is quite reliable and comes down to simple accuracy in administering the portal). The most widespread method of organizing Internet fraud is imitation of user actions using a special program (Internet robot). For example: an Internet robot can create thousands of new accounts (i.e. register allegedly new users of a resource, for example, a free mail service), and then send out bulk advertisements, fake invoices for services, leave spam comments on forums, add friends on the VKontakte social network, publish messages that provoke the disclosure of confidential information or personal data. If there were no protection against programs (Internet robots) that imitate human actions, then without exception, all social Internet resources, including the sites of the State Services system, would have turned into information trash heaps and they simply would have been impossible to use.

Тест на то, что доступ на сайт осуществляет человек, имеет общепринятое название - капча.

Figure 00000001
(от абревиатуры САРТСНА-англ.The test for the fact that a person accesses the site has a common name - captcha.
Figure 00000001
(from the abbreviation SARTSNA-eng.

Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart - полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей)- компьютерный тест, используемый для того, чтобы определить, кем является пользователь системы: человеком или компьютером. Термин появился в 2000 году. Основная идея капчи: предложить пользователю такую задачу, которая с легкостью решается человеком, но крайне сложна и трудоемка для компьютера (в идеале неразрешима). Поскольку в данном случае тест осуществляется не человеком, а машиной, такой тест часто называют обратным тестом Тьюринга. По состоянию на 2013 год, каждый день пользователями по всей планете вводится примерно 320 миллионов «капчей» (см. статью на Википедии https://en.wikipedia.org/wiki/CAPTCHA). Некоторые требования к интернет ресурсам, которые используют тест капча, предъявляет «ГОСТ Р 52872-2012. Национальный стандарт Российской Федерации. Интернет-ресурсы. Требования доступности для инвалидов по зрению».Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart - a fully automated public Turing test for distinguishing between computers and people) - a computer test used to determine who a user of a system is: a person or a computer. The term appeared in 2000. The main idea of the captcha is to offer the user a problem that can be easily solved by a human, but extremely difficult and time-consuming for a computer (ideally unsolvable). Since in this case the test is carried out not by a person, but by a machine, such a test is often called the inverse Turing test. As of 2013, approximately 320 million CAPTCHA are entered by users around the planet every day (see the Wikipedia article https://en.wikipedia.org/wiki/CAPTCHA). Some requirements for Internet resources that use the captcha test are set by "GOST R 52872-2012. National standard of the Russian Federation. Internet resources. Accessibility requirements for visually impaired people. "

Основной мерой противодействия интернет-роботам является дополнительная проверка пользователя, которая осуществляется в виде предложения пользователю выполнить небольшое тестовое задание. Предполагается, что если доступ к ресурсу пытается выполнить человек, то тест легко и успешно им будет пройден, а для интернет-робота, даже специально запрограммированного, вероятность выполнить проверочное задание будет мала. Например, на самом популярном сайте российского сектора интернета (социальной сети «ВКонтакте») такая проверка организована в виде следующего теста: человеку демонстрируется сильно искаженный набор четырех символов, над которыми высвечивается просьба -прочитать «кодовое слово», а затем ввести кодовый набор символов с помощью клавиатуры в специальном окне (см. фиг. 1).The main measure of counteraction to Internet robots is additional user verification, which is carried out in the form of an offer to the user to perform a small test task. It is assumed that if a person tries to access the resource, then the test will be passed easily and successfully, and for an Internet robot, even a specially programmed one, the probability of completing the test task will be small. For example, on the most popular website of the Russian Internet sector (social network VKontakte), such a check is organized in the form of the following test: a person is shown a highly distorted set of four characters, above which a request is displayed to read the “code word”, and then enter a code set of characters from using the keyboard in a special window (see Fig. 1).

Для затруднения распознавания интернет-роботом кодовые символы на картинке специально перечеркиваются, наклоняются, растягиваются, имеют разрывное начертание и пр. Наложение все более сложных «шумов» и частую модификацию искажений приходится делать по причине появления все более изощренных программ распознавания символов. Так, в описании изобретения к патенту RU №2608262 «ИСКАЖЕНИЕ СИМВОЛОВ ДЛЯ СИМВОЛЬНО-ГРАФИЧЕСКОГО ОБРАТНОГО ТЕСТА ТЬЮРИНГА» предлагается получать новые виды графически искаженных символов путем морфинга (получения промежуточных начертаний), основанного на двух или более известных стандартных шрифтах.To make it difficult for the Internet robot to recognize the code characters in the picture, they are specially crossed out, tilted, stretched, have a discontinuous outline, etc. The imposition of more and more complex "noises" and frequent modification of distortions have to be done due to the appearance of more and more sophisticated character recognition programs. So, in the description of the invention to the patent RU No. 2608262 "DISTORTION OF SYMBOLS FOR SYMBOLIC-GRAPHIC BACK TURING TEST", it is proposed to obtain new types of graphically distorted characters by morphing (obtaining intermediate styles) based on two or more known standard fonts.

В открытых источниках доступен программный код интернет-робота, который выполняет распознавание символов для любых современных символьных капча с вероятностью 85% (см. http://www.opermet.m/opermews/art.shtml?num=47477). Владельцы сайтов вынуждены модифицировать, усложнять тест, вносить еще больше искажений и шумов в начертание символов. Однако и сильно усложненные текстовые капчи с легкостью распознаются современными методами распознавания на основе нейросетей (см. https://habrahabr.ru/post/343222/).In open sources, the program code of an Internet robot is available that performs character recognition for any modern character captcha with a probability of 85% (see http: //www.opermet.m/opermews/art.shtml? Num = 47477). Site owners are forced to modify, complicate the test, introduce even more distortion and noise in the character style. However, highly complicated text captchas are easily recognized by modern recognition methods based on neural networks (see https://habrahabr.ru/post/343222/).

Из анализа успешных методов «взлома» текстовой капчи можно сделать выводы об основных недостатках теста на основе символьного кодового слова:From the analysis of successful methods of "cracking" text captcha, conclusions can be drawn about the main shortcomings of the test based on a symbolic code word:

а) имеется ограниченный набор символов, который может быть продемонстрирован человеку, так для русского языка это 33 буквы и 10 цифр, ограниченность такого набора образов для автоматического распознавания существенно облегчают задачу прохождения теста интернет-роботом, сделанным, например, на основе нейросети;a) there is a limited set of characters that can be demonstrated to a person, so for the Russian language these are 33 letters and 10 numbers, the limited set of images for automatic recognition greatly facilitates the task of passing the test by an Internet robot, made, for example, based on a neural network;

б) слишком искаженные символы уже с трудом распознаются даже человеком, и порог допустимых шумов и искажений для этой технологии уже достигнут.b) too distorted characters are already difficult to recognize even by a person, and the threshold of permissible noise and distortion for this technology has already been reached.

Помимо капчи на основе искаженных символов в интернете распространены и иные способы проверки пользователя. Так, довольно часто капча появляется только в случае необычного поведения пользователя (т.е. при подозрении, что проводится атака интернет-роботом). Например, если пользователем выполняется ряд подозрительно быстрых однотипных действий, защита поисковика Google сначала предлагает пройти простой тест (капчу) (пример по адресу: https://patrickhlauke.github.io/recaptcha/); если действия пользователя еще более угрожающие, то появляется более сложное (для робота) задание - требуется указать картинки с заданным содержанием среди нескольких. Например, предлагается указать с помощью мыши те (три-четыре) картинки из 16, на которых присутствует, например, дорожный знак. Компания Google, по-видимому, использует этот способ проверки пользователя (на «человечность») из-за того, что защиту по «кодовому слову» приходилось часто модифицировать, изощряясь в искажениях и шумах. Google демонстрирует выбранные 16 изображений из большой базы, где все картинки просмотрены и вручную классифицированы.In addition to captchas based on distorted characters, other methods of user verification are also common on the Internet. So, quite often, captcha appears only in the case of unusual user behavior (i.e., if there is a suspicion that an attack by an Internet robot is being carried out). For example, if a user performs a series of suspiciously fast actions of the same type, the protection of the Google search engine first suggests passing a simple test (captcha) (example at: https://patrickhlauke.github.io/recaptcha/); if the user's actions are even more threatening, then a more complex (for a robot) task appears - it is required to indicate pictures with a given content among several. For example, it is proposed to indicate with the mouse those (three or four) pictures out of 16, on which, for example, a road sign is present. Google, apparently, uses this method of checking the user (for "humanity") due to the fact that the protection by the "code word" had to be often modified, being sophisticated in distortion and noise. Google showcases a selection of 16 images from a large database, where all images are reviewed and manually classified.

Проблема этого метода состоит в том, что злоумышленники вполне могут при автоматическом многократном обращении на сайт компании Google собрать достаточно большую часть изображений, которые хранятся в базе данных Google, затем эти изображения самим расклассифицировать, а далее «обучить» нейросеть распознавать их. Чтобы этого не допустить, необходимо создать много тестовых изображений, а также не меньше сотни категорий тестовых изображений. Но создание большой базы классифицированных изображений является очень трудоемкой и дорогой задачей даже для Google. Кроме того, т.к. база изображений капчи от Google - это изображения из сети интернет, то злоумышленникам для тренировки современных обучающихся систем распознавания изображений также не сложно собрать обучающую выборку в сети интернет. И, кроме того, оказывается, что для использования в качестве взламывающих программных средств вполне подходят бесплатные библиотеки тренировки нейросетей от самой компании Google, то есть фактически алгоритмы распознавания от Google (https://arxiv.org/pdf/1312.6082v4.pdf) неплохо взламывают капчи Google.The problem with this method is that attackers can easily collect a large part of the images that are stored in the Google database, then classify these images themselves, and then "train" the neural network to recognize them. To prevent this, you need to create many test images, as well as at least a hundred categories of test images. But creating a large database of classified images is a very time consuming and expensive task, even for Google. In addition, since Since the captcha image database from Google is images from the Internet, it is also not difficult for attackers to train modern learning image recognition systems to collect a training sample on the Internet. And, in addition, it turns out that free neural network training libraries from Google itself are quite suitable for use as hacking software, that is, in fact, recognition algorithms from Google (https://arxiv.org/pdf/1312.6082v4.pdf) are not bad hack Google captchas.

Известны способы преодоления вышеуказанных недостатков для самых распространенных в настоящее время видов капчи (напомним, в рамках одного вида капчи демонстрируются искаженные символы, во втором виде требуется указать изображения (из нескольких) с заданным содержанием).There are known ways to overcome the above disadvantages for the currently most common types of captcha (recall, within one type of captcha, distorted characters are displayed, in the second type it is required to indicate images (from several) with a given content).

Одним из самых перспективных способов преодоления, указанных выше недостатков является создание капчи, где пользователю задается вопрос не по узнаванию объекта, представленного на изображении (например, «какая цифра», или «укажите картинки с собакой»), а пользователь должен дать некую обобщенную характеристику изображению. Например, вопрос капчи может быть - сколько объектов на изображении (такой вопрос - предлагается в патенте - RU 2663475 С1), или «укажите те изображения, которые кажутся неестественными» (такой вопрос содержит капча настоящей заявки).One of the most promising ways to overcome the above drawbacks is to create a captcha, where the user is asked a question not on recognizing the object shown in the image (for example, "what number" or "indicate pictures with a dog"), but the user must give some generalized description image. For example, a captcha question can be - how many objects are in the image (such a question is proposed in the patent - RU 2663475 C1), or “indicate those images that seem unnatural” (such a question contains the captcha of this application).

Известен способ формирования изображений Капчи по заявке US 8090219 В2 «Systems and methods for socially-based correction of tilted images», который основывается на способности человека узнавать наклонные изображения. Представление о том, есть ли у объекта на изображении наклон от естественного его расположения, у человека всегда возникает, т.к. человек должен знать, когда предмет устойчиво может стоять или лежать на горизонтальной поверхности. Обучить компьютер представлению об устойчивом вертикальном состоянии всех объектов, которые известны пользователю человеку, представляется невозможным при современном уровне техники. Количество объектов, о которых человек имеет представление об их «правильной» ориентации, гораздо больше того, которое нынешние алгоритмы могут классифицировать. Но классифицировать объект еще недостаточно, после того, как объект распознан для каждого ракурса в кадре компьютерная программа должна вычислить - объект этот представлен под наклоном?The known method of forming images of Captcha according to the application US 8090219 B2 "Systems and methods for socially-based correction of tilted images", which is based on the ability of a person to recognize tilted images. The idea of whether the object in the image has a tilt from its natural location, a person always arises, because a person should know when an object can stand or lie on a horizontal surface. It seems impossible to train a computer to understand the stable vertical state of all objects that are known to the user to a human being, given the current state of the art. The number of objects that a person has an idea of their "correct" orientation is much larger than that which current algorithms can classify. But it is still not enough to classify the object, after the object is recognized for each angle in the frame, the computer program must calculate - is this object presented at an angle?

Недостаток источника US 8090219 B2 «Systems and methods for socially-based correction of tilted images», состоит в том, что очень небольшая доля изображений, которые есть в сети интернет, может быть использована в такой капче. А значит, все изображения капчи, которые потом увидит пользователь, должны быть предварительно просмотрены реальными людьми, на них оператор по подготовке изображений должен выделить область объекта, который потом поворачивается. Для создания надежной капчи (когда злоумышленники не смогут получить массовыми запросами существенную долю всех изображений) потребуется предварительно людям просмотреть и обработать несколько сотен тысяч изображений. А значит, развертывание такой капчи в виде интернет-сервиса будет очень затратным. Кроме того, у большинства объектов и без их распознавания можно указать вертикальную ось. Область, которую объект занимает на изображении (например, стоящий человек) сама по себе имеет ориентацию - она как бы вытянута (от головы до ног), и направление такой «вытянутости» в огромной доле случаев совпадает с естественной вертикалью объекта. Это свойство многих объектов быть вытянутыми по вертикали легко можно использовать для создания интернет-бота по автоматическому доступу к серверу. Таким образом, способ US 8090219 В2 «Systems and methods for socially-based correction of tilted images» не следует считать надежным способом, по которому отличают человека от интернет-робота.The disadvantage of the source US 8090219 B2 "Systems and methods for socially-based correction of tilted images" is that a very small fraction of images that are on the Internet can be used in such a captcha. This means that all captcha images that the user will then see must be previewed by real people, on which the operator preparing the images must select the area of the object, which is then rotated. To create a reliable CAPTCHA (when cybercriminals will not be able to receive a significant proportion of all images by bulk requests), people will need to first view and process several hundred thousand images. This means that deploying such a CAPTCHA as an Internet service will be very costly. In addition, for most objects, even without their recognition, you can specify the vertical axis. The area that the object occupies in the image (for example, a standing person) itself has an orientation - it seems to be elongated (from head to toe), and the direction of such "elongation" in a huge proportion of cases coincides with the natural vertical of the object. This property of many objects to be elongated vertically can be easily used to create an Internet bot for automatic access to the server. Thus, the method US 8090219 B2 "Systems and methods for socially-based correction of tilted images" should not be considered a reliable way to distinguish a person from an Internet robot.

Раскрытие изобретения Технической проблемой, на решение которой направлено заявляемое изобретение, является значительное повышение вероятности распознавания человека от интернет-робота с помощью теста-капчи при предоставлении разрешения на доступ к интернет-ресурсам.Disclosure of the invention The technical problem to be solved by the claimed invention is a significant increase in the probability of recognizing a person from an Internet robot using a captcha test when granting permission to access Internet resources.

Техническим результатом заявляемого изобретения является обеспечение безопасного доступа к интернет-ресурсам.The technical result of the claimed invention is to provide secure access to Internet resources.

Для достижения технического результата предложен способ идентификации пользователя компьютера «человек или интернет-робот», включающий этапы:To achieve the technical result, a method for identifying a computer user "human or Internet robot" is proposed, which includes the steps:

(а) формируют базу исходных изображений для демонстрации пользователям,(a) form a base of source images for demonstration to users,

(б) выбирают случайным образом из базы изображений, которую заранее формируют, одно или более изображений,(b) one or more images are randomly selected from the base of images, which is formed in advance,

(в) на экран пользователя выводят вопрос капчи пользователю в текстовом виде - в вопросах к изображению используют одно или несколько слов из списка: «неестественное», «естественное», «коллаж»,(c) the user's screen displays the captcha question to the user in text form - in the questions to the image, one or more words from the list are used: "unnatural", "natural", "collage",

(г) выполняют сравнения параметров ответных действий пользователя, которые сохраняют на этапе (в) с параметрами описания изображения, которые формируют на этапе (б),(d) comparing the parameters of the user's response actions, which are saved at stage (c) with the parameters of the image description, which are formed at stage (b),

(д) в случае не совпадения параметров, полученных в результате восприятия пользователем и параметров хранящихся на сервере пользователь получает отказ в доступе к ресурсу или наоборот, при положительном результате сравнения пользователю предоставляется доступ к информации, при этом, в качестве источника изображения капчи выбирают видеоряд естественной сцены и формируют два изображения: первое - изображение заднего плана, второе - изображение переднего плана, так что изображение переднего плана располагают в произвольном месте кадра или искажают его пропорции, или вносят искажения в его целостность, или наклоняют его, или производят перечисленные изменения изображения переднего плана в их сочетании, затем второе - изображение переднего плана накладывают поверх первого - изображение заднего плана и формируют автоматически единое изображение - «неестественный коллаж», по крайней мере, одно изображение «неестественного коллажа» демонстрируют пользователю капчи.(e) if the parameters obtained as a result of perception by the user and the parameters stored on the server do not coincide, the user is denied access to the resource, or vice versa, if the comparison is positive, the user is given access to information, while the natural video sequence is selected as the source of the captcha image scenes and form two images: the first is the background image, the second is the foreground image, so that the foreground image is placed in an arbitrary place of the frame or distorts its proportions, or distorts its integrity, or tilts it, or makes the listed changes to the foreground image plan in combination, then the second - the foreground image is superimposed on top of the first - the background image and a single image is automatically formed - "unnatural collage", at least one image of the "unnatural collage" is shown to the user with captcha.

В заявляемом изобретении предложен способ автоматического и массового синтезирования изображений, которые с точки зрения человека определенно не могут являться снимками естественной обстановки. При этом создать компьютерную программу, с помощью которой можно было бы надежно отличать предложенные «неестественные» изображения (коллажи) от естественных фотографий при текущем уровне техники не представляется возможным. Для этого в естественный снимок «вставляют» объект, и при этом объект деформируют псевдослучайным процессом, при этом случайно задают не менее чем три параметра такой деформации. Таким образом, добиваются того, что возможных вариантов изображений деформированных объектов существенно больше чем количества их предполагаемых демонстраций. В процессе каждой вышеуказанной деформации нарушают множество приемлемых для человека характеристик - по нормальному положению объекта, его пропорциях, целостности и пр. При синтезе «неестественных» изображений используют большую базу исходных изображений, как самого объекта, так и естественных снимков. Такую базу исходных изображений формируют на основе видеорядов скаченных из сети интернет и постоянно ее пополняют. Для осуществления безопасного доступа к интернет ресурсу удаленному пользователю предлагается - рассмотреть несколько изображений и ответить на вопрос к каждому из них - «является ли картинка естественным изображением?». При этом набор изображений для каждого сеанса проверки пользователя уникален. Ни синтезированный и продемонстрированный «естественный коллаж» (изображение «естественного коллажа» с точки зрения человека ничем не отличающиеся от естественной фотографии), ни синтезированные и однажды продемонстрированный «неестественные коллажи» не демонстрируют второй раз - в другом сеансе проверки пользователя.The claimed invention proposes a method for automatic and mass synthesizing of images, which, from the point of view of a person, definitely cannot be snapshots of a natural environment. At the same time, it is not possible to create a computer program with which it would be possible to reliably distinguish the proposed "unnatural" images (collages) from natural photographs at the current state of the art. To do this, an object is “inserted” into a natural image, and the object is deformed by a pseudo-random process, while at least three parameters of such a deformation are randomly set. Thus, they achieve that there are significantly more possible variants of images of deformed objects than the number of their intended demonstrations. In the process of each of the above deformation, many characteristics acceptable to a person are violated - in terms of the normal position of the object, its proportions, integrity, etc. When synthesizing "unnatural" images, a large base of initial images is used, both of the object itself and natural images. Such a base of source images is formed on the basis of video sequences downloaded from the Internet and is constantly replenished. To provide secure access to the Internet resource, the remote user is invited to consider several images and answer the question for each of them - "is the picture a natural image?" In this case, the set of images for each user verification session is unique. Neither the synthesized and demonstrated "natural collage" (the image of a "natural collage" from the point of view of a person does not differ in any way from a natural photo), nor the synthesized and once demonstrated "unnatural collages" are shown a second time - in another user verification session.

Совокупность приведенных выше существенных признаков формирования изображений и их демонстрации приводит к тому, что разнообразных изображений, которые предлагают рассматривать удаленным пользователям так много, что невозможно запрограммировать обобщающие правила по различению «естественных» и «неестественных» изображений, невозможно, также, сформировать достаточную обучающую выборку для обучения одного из известных методов машинного обучения, например, нейросетей. При этом предполагают, что человек разглядывая каждое изображение, которое видит впервые, легко ответит на вопрос - было ли оно искусственно синтезировано или является естественным снимком.The combination of the above essential signs of image formation and their demonstration leads to the fact that there are so many different images that are offered to be considered by remote users that it is impossible to program generalizing rules for distinguishing between "natural" and "unnatural" images, it is also impossible to form a sufficient training sample for training one of the well-known machine learning methods, for example, neural networks. At the same time, it is assumed that a person looking at each image that he sees for the first time will easily answer the question - was it artificially synthesized or is it a natural snapshot.

Краткое описание чертежейBrief Description of Drawings

На фиг. 1 показана «классическая» текстовая капча, в которой требуется ввести кодовое слово, изображенное на картинке.FIG. 1 shows a "classic" text captcha, in which you need to enter the code word shown in the picture.

На фиг. 2 показано то, как выглядит изображение капчи у ближайшего прототипа по данной заявке (US 8090219 В2), заданием к пользователю по капче по заявке US 8090219 В2 является - указать с помощью манипулятора те изображения на экране, которые наклонены.FIG. 2 shows how the captcha image looks for the closest prototype according to this application (US 8090219 B2), the task for the user on the captcha according to the application US 8090219 B2 is to indicate with the help of the manipulator those images on the screen that are tilted.

На фиг. 3 показан «неестественный» коллаж, это такое изображение, которое явно синтезировано компьютерным редактированием, и не может быть получено путем фото-фиксирования некоторой реальной сцены, объект переднего плана расположен неестественно, не имеет опоры и нарушена его целостность.FIG. 3 shows an "unnatural" collage, this is an image that is clearly synthesized by computer editing, and cannot be obtained by photographing some real scene, the foreground object is located unnaturally, has no support and its integrity is violated.

На фиг. 4 показано как на основе двух кадров двух естественных сцен (на одном присутствует только фон, а на другом объект на том же фоне) путем компьютерной обработки, с применением процедуры «вычитания», получают область кадра («маску»), которая «покрывает» только объект переднего плана, а далее применяют маску к естественному изображению с объектом и получают изображение (правое нижнее), в котором все пиксели изображения, которые не относятся к объекту переднего плана, помечают как прозрачные.FIG. 4 shows how, on the basis of two frames of two natural scenes (on one there is only a background, and on the other there is an object against the same background) by computer processing, using the "subtraction" procedure, an area of the frame ("mask") is obtained, which "covers" only the foreground object, and then apply a mask to the natural image with the object and get an image (bottom right) in which all image pixels that do not belong to the foreground object are marked as transparent.

На фиг. 5 показано, как на основе двух изображений - изображения фона и изображения с выделенным объектом, получают два других изображения, первое - естественный коллаж, второе - «неестественный» коллаж.FIG. 5 shows how, on the basis of two images - the background image and the image with the selected object, two other images are obtained, the first is a natural collage, the second is an “unnatural” collage.

На фиг. 6 показано, какие изображения будет видеть пользователь при ответе на задания капчи по настоящей заявке, при этом пользователю будет предложено с помощью мыши или пальца (для мобильных устройств) указать те изображения, которые являются «неестественными».FIG. 6 shows what images the user will see when responding to captcha tasks according to this application, while the user will be prompted to use the mouse or finger (for mobile devices) to indicate those images that are "unnatural".

Осуществление и примеры реализацииImplementation and examples of implementation

«Неестественный коллаж», это изображение, в которое искусственно «вставляют» объект, и изображение этого объекта не сочетается с основной частью изображения. Например, для изображения «неестественного» объекта, который искусственно вставляют в естественный снимок:An “unnatural collage” is an image into which an object is artificially “inserted”, and the image of this object does not match the main part of the image. For example, for an image of an "unnatural" object that is artificially inserted into a natural image:

а) нарушают правильные пропорции;a) violate the correct proportions;

б) исключают необходимые части объекта;b) exclude the necessary parts of the object;

в) объект изображают «подвешенным» без опоры;c) the object is depicted as "suspended" without support;

г) существенно и неестественно деформируют изображение объектаd) significantly and unnaturally deform the image of the object

д) применяют различные сочетания из перечисленных выше пунктов а)-г) (см. Фиг. 3).e) use various combinations of the above items a) -d) (see Fig. 3).

Для этого в предлагаемом способе пользователю на экране выводят несколько отдельных изображений при предоставлении разрешения на доступ к интернет-ресурсам.To do this, in the proposed method, the user displays several separate images on the screen when granting permission to access Internet resources.

При каждом запросе пользователя начинает автоматически исполняться последовательность нижеследующих рабочих этапов отклика:With each user request, the following sequence of response work steps starts automatically:

- выбирают случайным образом из базы изображений, которую заранее формируют, одно или более изображений;- one or more images are randomly selected from the database of images, which is formed in advance;

- каждое выбранное изображение поворачивают на угол, величину которого выбирают случайно;- each selected image is rotated by an angle, the value of which is chosen at random;

- выбранное изображение размещают на экране пользователя рядом с исходным не наклоненным (естественным) изображением;- the selected image is placed on the user's screen next to the original non-tilted (natural) image;

- на экран пользователя выводят вопрос капчи (или задание) к пользователю в текстовом виде, например, «укажите те изображения, которые наклонены»;- the user's screen displays a captcha question (or task) to the user in text form, for example, "specify those images that are tilted";

- далее предполагают, что пользователь разглядывает изображение, читает текст задания и выполняет его, при этом пользователь с помощью манипулятора «мышь» или пальцем на экране отмечает те изображения, которые наклонены от своего естественного положения;- it is further assumed that the user examines the image, reads the text of the task and performs it, while the user with the help of a manipulator "mouse" or a finger on the screen marks those images that are tilted from their natural position;

- при выполнении пользователем последовательности ответных действий браузер пользователя формирует набор параметров, характеризующих восприятие пользователем изображения, далее браузер пользователя отправляет на сервер значения этих параметров;- when the user performs a sequence of responses, the user's browser generates a set of parameters characterizing the user's perception of the image, then the user's browser sends the values of these parameters to the server;

- сервер получает параметрическое описание ответных действий пользователя и выполняет сравнение двух наборов параметров: а) параметров, характеризующих восприятие пользователем изображения на экране компьютера и б);- the server receives a parametric description of the user's response and compares two sets of parameters: a) parameters characterizing the user's perception of the image on the computer screen and b);

- в случае не совпадения параметров, полученных в результате восприятия пользователем и параметров хранящихся на сервере пользователь получает отказ в доступе к ресурсу или наоборот, при положительном результате сравнения пользователю предоставляется доступ к информации.- if the parameters obtained as a result of the perception by the user and the parameters stored on the server do not coincide, the user is denied access to the resource, or vice versa, if the comparison is positive, the user is given access to the information.

Технический результат по предлагаемому способу достигается следующим образом.The technical result of the proposed method is achieved as follows.

В настоящем способе пользователю предлагается отличать изображение, которое содержит «неестественный коллаж» (Фиг. 3) от изображения, которое получают, например, фотосьемкой естественной обстановки. При этом существенным фактором, затрудняющим распознавание изображения программным роботом, является множество случайных параметров, изменяющих начальное «естественное» изображение, в отличие от прототипа, в котором изображение меняется по одному параметру - поворачивается на некоторый случайный угол.In the present method, the user is prompted to distinguish an image that contains an “unnatural collage” (Fig. 3) from an image that is obtained, for example, by photographing a natural setting. At the same time, a significant factor hindering image recognition by a software robot is a set of random parameters that change the initial "natural" image, in contrast to the prototype, in which the image changes in one parameter - it rotates by some random angle.

И «естественный коллажи», и «неестественный коллажи» составляют из двух заранее подготовленных изображений путем «наложения» одного поверх другого: первого - «фонового изображения» и второго - изображения переднего плана с непрозрачной областью. И «естественный коллажи», и «неестественные коллаж» составляют автоматически по программе.Both "natural collages" and "unnatural collages" are composed of two pre-prepared images by "superimposing" one on top of the other: the first is a "background image" and the second is a foreground image with an opaque area. Both "natural collages" and "unnatural collages" are automatically compiled according to the program.

Область на втором изображении деформируют случайным образом, например, растягивают в случайном направлении, либо поворачивают на случайный угол. Кроме того, во втором изображении часть непрозрачной делают прозрачной, тем самым создавая эффект «откусывания». Таким образом, достигают эффекта «неестественности» изображения при его восприятии человеком.The area in the second image is randomly deformed, for example, stretched in a random direction, or rotated at a random angle. In addition, in the second image, the opaque part is made transparent, thereby creating a "nibble" effect. Thus, the effect of "unnatural" image is achieved when it is perceived by a person.

При синтезе и «естественного коллажа», и «неестественного коллажа» в качестве исходных данных используют видеоряд. Видеоряд получают и сохраняют заранее путем записи данных с камер наружного видеонаблюдения или записи учебных программ, которые в достаточном количестве находятся в свободном доступе в сети Интернет.When synthesizing both "natural collage" and "unnatural collage", video sequences are used as the initial data. The video sequence is obtained and stored in advance by recording data from outdoor video surveillance cameras or recording training programs, which are freely available on the Internet in sufficient quantities.

На первом этапе при синтезе и «естественного коллажа», и «неестественного коллажа» часть исходного видеоряда обрабатывают так, что формируют «фоновое» изображение или изображение заднего плана (на Фиг. 4 - левый верхний кадр). При этом используют способ из патента RU 2395787C2 «СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ». Из известного патента используют следующие действия: 1) проводят инициализацию фонового кадра, например, нулевыми значениями; 2) берут первый кадр видеопоследовательности и далее для каждого нового кадра выполняют для каждого пикселя фонового кадра по некоторому правилу рассчитывают «постоянную обновления фона», на основе этой постоянной, текущего кадра и предыдущего «фонового кадра» рассчитывают новый «фоновый кадр».At the first stage, when synthesizing both "natural collage" and "unnatural collage", a part of the original video sequence is processed so that a "background" image or a background image is formed (in Fig. 4 - the upper left frame). In this case, the method from the patent RU 2395787C2 "METHOD FOR DETECTING OBJECTS" is used. From the known patent, the following actions are used: 1) initialize the background frame, for example, with zero values; 2) take the first frame of the video sequence and then for each new frame perform for each pixel of the background frame according to some rule calculate the "background update constant", based on this constant, the current frame and the previous "background frame" calculate a new "background frame".

На втором этапе создания «неестественного» коллажа (см. правый нижний кадр на Фиг. 4) с использованием фонового кадра и некоторого кадра выполняют «обнаружение объекта» (правый верхний кадр Фиг. 4) по способу, описанному в RU 2395787 C2. Из известного патента используют следующие действия: вычисляют абсолютную разность между текущим кадром и фоном и проводят бинаризацию с пороговым кадром, при этом значения пикселей порогового кадра вычисляют по формуле, в которой используют значение пикселей текущего кадра, значение пикселей фонового кадра. В результате получают кадр с выделенным объектом (см. правый нижний кадр на Фиг. 4).At the second stage of creating an “unnatural” collage (see bottom right frame in Fig. 4), using a background frame and some frame, “object detection” (upper right frame of Fig. 4) is performed according to the method described in RU 2395787 C2. From the known patent, the following actions are used: the absolute difference between the current frame and the background is calculated and binarization is carried out with a threshold frame, while the values of the pixels of the threshold frame are calculated by the formula in which the value of the pixels of the current frame is used, the value of the pixels of the background frame. As a result, a frame with a selected object is obtained (see the lower-right frame in Fig. 4).

На третьем этапе автоматического синтеза «неестественного» коллажа берут а) фоновый кадр видеоряда, который был получен на первом этапе (см. правый верхний кадр Фиг. 5) и берут б) кадр с выделенным объектом и прозрачным фоном (см. правый верхний кадр Фиг. 5). Далее, на кадре с выделенным объектом и прозрачным фоном производят искажения в области изображения объекта - эту область частично делают прозрачной - обрезают объект, поворачивают, сдвигают и пр. Потом искаженный объект накладывают на фоновый кадр - и тем самым получают «неестественный» коллаж, (см. правый нижний кадр Фиг. 5). Алгоритм такого наложения изображений общеизвестен и используются в распространенных пакетах компьютерной графики, например, в Adobe Photoshop.At the third stage of automatic synthesis of the "unnatural" collage, a) the background frame of the video sequence, which was obtained at the first stage (see the upper right frame of Fig. 5), is taken and b) a frame with the selected object and a transparent background is taken (see the upper right frame of Fig. . 5). Further, on the frame with the selected object and a transparent background, distortions are made in the area of the object's image - this area is partially made transparent - the object is cropped, rotated, shifted, etc. Then the distorted object is superimposed on the background frame - and thus an "unnatural" collage is obtained ( see the lower right frame of Fig. 5). The algorithm for such image overlay is well known and is used in common computer graphics packages, for example, in Adobe Photoshop.

В целях получения более точных ответов пользователей-людей на вопрос капчи по одному из способов в настоящей заявке на экран пользователя выводится «естественный коллаж» (см. левый нижний кадр Фиг. 5) рядом с «неестественным коллажем» (см. правый нижний кадр Фиг. 5). Предполагают, что пользователь будет сравнивать два кадра с одинаковым фоном, эти кадры располагают рядом, и отвечать пользователь должен будет на вопрос - «какая картинка «неестественный» коллаж?» или «какое изображение неестественное?» (см. Фиг. 6).In order to obtain more accurate answers of human users to the captcha question according to one of the methods in this application, a "natural collage" is displayed on the user's screen (see the lower left frame of Fig. 5) next to the "unnatural collage" (see the lower right frame of Fig. . 5). It is assumed that the user will compare two frames with the same background, these frames are placed side by side, and the user will have to answer the question - "which picture is an" unnatural "collage?" or "which image is unnatural?" (see Fig. 6).

По основному из способов настоящей заявки изображение, которое предполагают, что на экране человек его всегда будет воспринимать как естественное, также создается как автоматически синтезированный «естественный коллаж». Такой коллаж делают на основе «фонового кадра» и кадра с выделенным объектом и прозрачным фоном, но при этом область объекта никак не искажают и не деформируют. Иначе - объект выделяют из текущего кадра и «кладут» обратно, но на рассчитанный «фоновый кадр» - тем самым получают «естественный коллаж». То, что это автоматически синтезированный коллаж пользователь человек заметить не должен, т.к. выделенный объект накладывают на фоновый кадр без искажений, без сдвига, без обрезания и без поворота и пр. Эту процедуру проводят, т.к. существуют программы обнаружения коллажей (фотомонтажа). Если «естественные» изображения не делать также по технологии синтеза коллажа (незаметными с точки зрения человека), то программные инструменты для обнаружения коллажей могут быть использованы для автоматического прохождения (взлома) капчи. Такие программы отличат коллаж от не коллажа, а если коллажами (т.е. «накладывать» объект на фон) делать только «неестественные» кадры, а в качестве естественных брать просто кадры видеоряда без наложения, то программы по обнаружению коллажей будут отличать «естественные» изображения от «неестественных» по невидимым человеческому глазу техническим признакам, а не по существу.According to the main method of the present application, an image, which is assumed that a person will always perceive it on the screen as natural, is also created as an automatically synthesized “natural collage”. Such a collage is made on the basis of a "background frame" and a frame with a selected object and a transparent background, but the area of the object is not distorted or deformed in any way. Otherwise - the object is selected from the current frame and "put" back, but on the calculated "background frame" - thus getting a "natural collage". The user should not notice that this is an automatically synthesized collage, because the selected object is superimposed on the background frame without distortion, no shift, no cropping and no rotation, etc. This procedure is carried out because there are collage detection programs (photomontage). If “natural” images are not also made using collage synthesis technology (invisible from the point of view of a person), then software tools for detecting collages can be used to automatically pass (hack) captcha. Such programs will distinguish a collage from not a collage, but if only “unnatural” frames are made with collages (that is, “overlay” an object on the background), and simply frames of a video sequence without overlay are taken as natural, then programs for detecting collages will distinguish “natural "Images from" unnatural "technical features invisible to the human eye, and not in essence.

И «естественный коллаж» и «неестественный коллаж» автоматически составляют из двух заранее подготовленных изображений путем «наложения» одного поверх другого. В качестве одного изображение используют «фоновое изображение» (изображение заднего плана), в качестве второго используют изображение, на котором непрозрачна только область, которая относится к изображению переднего плана (объекту на переднем плане).Both "natural collage" and "unnatural collage" are automatically composed of two pre-prepared images by "superimposing" one on top of the other. As one image, a "background image" (background image) is used, as the second one uses an image in which only the area that belongs to the foreground image (an object in the foreground) is opaque.

Пред тем как формируют «неестественный коллаж», область переднего объекта на втором изображении деформируют случайным образом (со случайными параметрами растягивают по «случайному» направлению, осуществляют «случайный» поворот области объекта на изображении, а также случайно «обрезают» часть объекта или делают в нем «дыры»). При этом, часть непрозрачной области второго объекта делают прозрачной, тем самым создают эффект «откусывания» от объекта случайной части. Этими средствами достигают эффекта «неестественности» изображения при его восприятии человеком.Before the "unnatural collage" is formed, the region of the front object in the second image is deformed in a random way (with random parameters, stretched in a "random" direction, a "random" rotation of the object region in the image is carried out, and also a part of the object is accidentally "cut off" or there are "holes"). In this case, a part of the opaque area of the second object is made transparent, thereby creating the effect of "biting off" the random part from the object. These means achieve the effect of "unnatural" image when it is perceived by a person.

Claims (6)

Способ идентификации пользователя компьютера «человек или интернет-робот», включающий этапы:A method for identifying a computer user "human or Internet robot", which includes the following steps: (а) формируют базу исходных изображений для демонстрации пользователям,(a) form a base of source images for demonstration to users, (б) выбирают случайным образом из базы изображений, которую заранее формируют, одно или более изображений,(b) one or more images are randomly selected from the base of images, which is formed in advance, (в) на экран пользователя выводят вопрос капчи пользователю в текстовом виде - в вопросах к изображению используют одно или несколько слов из списка: «неестественное», «естественное», «коллаж»,(c) the user's screen displays the captcha question to the user in text form - in the questions to the image, one or more words from the list are used: "unnatural", "natural", "collage", (г) выполняют сравнения параметров ответных действий пользователя, которые сохраняют на этапе (в) с параметрами описания изображения, которые формируют на этапе (б),(d) comparing the parameters of the user's response actions, which are saved at stage (c) with the parameters of the image description, which are formed at stage (b), (д) в случае не совпадения параметров, полученных в результате восприятия пользователем и параметров хранящихся на сервере пользователь получает отказ в доступе к ресурсу или наоборот, при положительном результате сравнения пользователю предоставляется доступ к информации, отличающийся тем, что в качестве источника изображения капчи выбирают видеоряд естественной сцены и формируют два изображения: первое - изображение заднего плана, второе - изображение переднего плана, так что изображение переднего плана располагают в произвольном месте кадра или искажают его пропорции, или вносят искажения в его целостность, или наклоняют его, или производят перечисленные изменения изображения переднего плана в их сочетании, затем второе - изображение переднего плана накладывают поверх первого - изображение заднего плана и формируют автоматически единое изображение - «неестественный коллаж», по крайней мере, одно изображение «неестественного коллажа» демонстрируют пользователю капчи.(e) if the parameters obtained as a result of the perception by the user and the parameters stored on the server do not coincide, the user is denied access to the resource, or vice versa, if the comparison is positive, the user is given access to information, characterized in that the video sequence is selected as the source of the captcha image natural scene and form two images: the first is the background image, the second is the foreground image, so that the foreground image is placed in an arbitrary place in the frame or distorts its proportions, or distorts its integrity, or tilts it, or makes the listed image changes the foreground in combination, then the second - the foreground image is superimposed on top of the first - the background image and a single image is automatically formed - "unnatural collage", at least one image of the "unnatural collage" is shown to the user with captcha.
RU2020120069A 2020-06-17 2020-06-17 Method for identifying a computer user: “human or internet robot” RU2752851C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020120069A RU2752851C1 (en) 2020-06-17 2020-06-17 Method for identifying a computer user: “human or internet robot”

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020120069A RU2752851C1 (en) 2020-06-17 2020-06-17 Method for identifying a computer user: “human or internet robot”

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2752851C1 true RU2752851C1 (en) 2021-08-11

Family

ID=77348957

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020120069A RU2752851C1 (en) 2020-06-17 2020-06-17 Method for identifying a computer user: “human or internet robot”

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2752851C1 (en)

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060033754A1 (en) * 2004-08-10 2006-02-16 Microsoft Corporation Manipulation and merging of graphic images
US20080066014A1 (en) * 2006-09-13 2008-03-13 Deapesh Misra Image Based Turing Test
RU2395787C2 (en) * 2008-05-19 2010-07-27 Государственный Научный Центр России "Государственное Научное Учреждение "Центральный Научно-Исследовательский И Опытно-Конструкторский Институт Робототехники И Технической Кибернетики"(Цнии Ртк) Method of detecting objects
US20100210358A1 (en) * 2009-02-17 2010-08-19 Xerox Corporation Modification of images from a user's album for spot-the-differences
US20110113378A1 (en) * 2009-11-09 2011-05-12 International Business Machines Corporation Contextual abnormality captchas
EP2330529A2 (en) * 2009-08-19 2011-06-08 Deutsche Telekom AG CAPTCHAs based on visual illusions
US8090219B2 (en) * 2008-10-23 2012-01-03 Google Inc. Systems and methods for socially-based correction of tilted images
JP2012003467A (en) * 2010-06-16 2012-01-05 Ricoh Co Ltd Authentication device, authentication system, and authentication method
JP2012173953A (en) * 2011-02-21 2012-09-10 Ricoh Co Ltd Authentication system, authentication method, authentication program, and recording medium
WO2016135963A1 (en) * 2015-02-27 2016-09-01 楽天株式会社 Information processing device, information processing method, program, storage medium
RU2608262C2 (en) * 2013-02-11 2017-01-17 Максим Николаевич Вязников Distortion of symbols for symbolic and graphic reverse turing test
RU2663475C1 (en) * 2017-12-25 2018-08-06 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" Method of identifying the pc user “man or internet robot”

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060033754A1 (en) * 2004-08-10 2006-02-16 Microsoft Corporation Manipulation and merging of graphic images
US20080066014A1 (en) * 2006-09-13 2008-03-13 Deapesh Misra Image Based Turing Test
RU2395787C2 (en) * 2008-05-19 2010-07-27 Государственный Научный Центр России "Государственное Научное Учреждение "Центральный Научно-Исследовательский И Опытно-Конструкторский Институт Робототехники И Технической Кибернетики"(Цнии Ртк) Method of detecting objects
US8090219B2 (en) * 2008-10-23 2012-01-03 Google Inc. Systems and methods for socially-based correction of tilted images
US20100210358A1 (en) * 2009-02-17 2010-08-19 Xerox Corporation Modification of images from a user's album for spot-the-differences
EP2330529A2 (en) * 2009-08-19 2011-06-08 Deutsche Telekom AG CAPTCHAs based on visual illusions
US20110113378A1 (en) * 2009-11-09 2011-05-12 International Business Machines Corporation Contextual abnormality captchas
JP2012003467A (en) * 2010-06-16 2012-01-05 Ricoh Co Ltd Authentication device, authentication system, and authentication method
JP2012173953A (en) * 2011-02-21 2012-09-10 Ricoh Co Ltd Authentication system, authentication method, authentication program, and recording medium
RU2608262C2 (en) * 2013-02-11 2017-01-17 Максим Николаевич Вязников Distortion of symbols for symbolic and graphic reverse turing test
WO2016135963A1 (en) * 2015-02-27 2016-09-01 楽天株式会社 Information processing device, information processing method, program, storage medium
RU2663475C1 (en) * 2017-12-25 2018-08-06 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" Method of identifying the pc user “man or internet robot”

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Goswami et al. FaceDCAPTCHA: Face detection based color image CAPTCHA
Xu et al. Virtual u: Defeating face liveness detection by building virtual models from your public photos
US11068576B2 (en) Hardening security images
US10097360B2 (en) Automated test to tell computers and humans apart
US8510814B2 (en) Method and apparatus for network authentication of human interaction and user identity
US8516606B2 (en) Systems and methods for challenge-response animation and randomization testing
US7624277B1 (en) Content alteration for prevention of unauthorized scripts
Noyes et al. Deliberate disguise in face identification.
Mitra et al. Emerging images
CN104200150B (en) Method and device for processing verification codes
CN108369785A (en) Activity determination
CN101534195A (en) Authentication method, authentication device, and recording medium
EP2330529A2 (en) CAPTCHAs based on visual illusions
CN103514393A (en) Method for achieving three-dimensional verification code
Polakis et al. Faces in the distorting mirror: Revisiting photo-based social authentication
Gutub et al. Practicality analysis of utilizing text-based CAPTCHA vs. graphic-based CAPTCHA authentication
RU2752851C1 (en) Method for identifying a computer user: “human or internet robot”
Powell et al. A multibiometrics-based CAPTCHA for improved online security
Tamang et al. Uncover impact factors of text-based CAPTCHA identification
Carta et al. Video injection attacks on remote digital identity verification solution using face recognition
Chaudhari et al. 3D drag-n-drop CAPTCHA enhanced security through CAPTCHA
RU2663475C1 (en) Method of identifying the pc user “man or internet robot”
GB2477561A (en) Pseudo-Isochromatic challenge for determining whether a user is human or a computer
Farshchi et al. A safe authentication system for distance education
JP7227444B2 (en) Access authentication method using random dot pattern CAPTCHA