最近瑞士聯邦理工學院（ETH Zurich）的研究團隊發表了一項讓人震驚的研究成果，他們竟然成功破解了 Google 的 reCAPTCHAv2系統，並且成功率達到了100%!這項研究引發了關於圖像驗證碼未來的廣泛討論。

研究團隊使用了一種名爲 YOLO 的高級圖像識別算法，通過對圖片進行分割和分類，他們的系統能夠自動解決 reCAPTCHAv2中的所有三種任務。這包括在3x3的網格中對圖像進行分類、對單一圖像進行分割，以及處理那些會變化的動態分類任務。

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爲此，他們還準備了一個包含大約14，000個標註圖像的數據集，用於分類任務，同時利用一個預訓練的 YOLOv8模型來進行分割。

這項研究的成功率顯著高於之前的研究成果，後者的成功率僅爲68% 到71%。研究人員發現，reCAPTCHAv2在識別用戶時非常依賴於瀏覽器的 cookie 和數據。爲了讓他們的自動化系統能夠不被檢測到，他們使用了 VPN、模擬真實的鼠標移動以及瀏覽器數據，最終成功繞過了 reCAPTCHA 的防護。

值得一提的是，這個研究團隊已經將他們的源代碼公開，方便其他研究者進行進一步的探索。他們建議擴展分割任務的數據集，並調查在什麼情況下持續解決 CAPTCHA 會導致被封鎖的問題。

這項突破性研究不僅展示了 AI 技術的強大潛力，也讓我們開始思考未來的驗證碼該如何演變以應對這些技術挑戰。

劃重點:

1. 🧠 瑞士 ETH Zurich 團隊成功破解 Google reCAPTCHAv2，成功率達100%。

2. 📊 研究利用 YOLO 算法，自動解決所有三種 reCAPTCHA 任務。

3. 📡 研究團隊已公開源代碼，鼓勵進一步研究和探索。