Капча

Капча (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) — это тест, который используется для определения, является ли пользователь человеком или компьютерной программой (ботом). Капча обычно представляет собой изображение или аудиозапись с искаженным текстом или звуком, который пользователь должен распознать и ввести в форму, чтобы подтвердить свою человеческую природу.

Капчи широко используются в Интернете для защиты от спамеров, автоматических регистраций, взломов и других видов злоупотребления. Обычно они требуют от пользователя выполнить некоторое действие, которое сложно автоматизировать, но легко выполнить для человека. Это может быть распознавание и ввод текста, выбор изображений с определенными объектами, решение математической задачи или другие задания.

Капчи помогают обеспечить безопасность и надежность взаимодействия пользователей в Интернете, предотвращая автоматизированные атаки и злоупотребление системами.

Существует несколько различных вариантов реализации капчи:

• Текстовая: Пользователю предлагается ввести искаженный текст, отображенный на изображении. Этот текст может быть искажен шумом, искаженными символами или искаженной перспективой. Пользователь должен правильно прочитать и ввести текст для подтверждения.
• Аудио: Вместо текста пользователю предлагается прослушать аудиофайл с искаженной речью или шумом и ввести услышанное сообщение. Это предназначено для людей с ограниченными возможностями зрения или для того, чтобы предотвратить автоматическое распознавание текста.
• Математическая: Пользователю задается простая математическая задача, которую необходимо решить, например, сложение или вычитание чисел. Ответ на задачу проверяется на сервере.
• На основе изображений: Пользователю показывается группа изображений, и ему нужно выбрать все изображения определенного типа или содержащие определенные объекты. Например, пользователю могут показываться изображения с автомобилями, и он должен выбрать все изображения с автомобилями.
• На основе поведения пользователя: Этот тип капчи анализирует поведение пользователя, например, его движения мыши, время, затраченное на заполнение формы и другие параметры. Если поведение пользователя считается подозрительным, требуется выполнить дополнительные действия для подтверждения человеческой природы.
• На основе социальных сетей: Пользователю может быть предложено войти в свой аккаунт в социальной сети (например, Facebook или Google) для подтверждения своей личности.

Варианты реализации капчи могут комбинироваться или применяться в сочетании с другими методами для повышения безопасности и надежности проверки на человека.

История капчи

История капчи начинается в середине 1990-х годов, когда в Интернете стало возрастать количество автоматических программ и ботов, способных автоматически регистрироваться на сайтах, отправлять спам-сообщения и выполнять другие вредоносные действия. В ответ на это возникла необходимость в механизме, который позволял бы отличать людей от компьютеров.

В 1997 году группа исследователей из компании AltaVista, включая Луис фон Анно, предложила использовать искаженные изображения текста как средство различения людей и компьютеров. Это был первый прототип капчи, который получил название «CAPTCHA» (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart). Идея заключалась в том, чтобы создавать изображения с искаженным текстом, который человек мог бы прочитать, но компьютеры — с трудом или вообще не могли.

В 2000 году Луис фон Анно и его коллеги основали компанию reCAPTCHA, которая стала одной из ведущих в разработке и внедрении капчи. Одной из особенностей reCAPTCHA стало использование отсканированных слов из старых книг или газет в качестве искаженных изображений для проверки. Таким образом, пользователь, решая капчу, помогал в процессе распознавания отсканированных текстов.

Со временем различные варианты капчи стали все более сложными и разнообразными, поскольку компьютеры становились все более продвинутыми в распознавании текста и изображений. В ответ на это, разработчики внедряли новые методы искажения, а также вводили другие типы капчи, такие как аудио капча, математическая капча и капча на основе изображений.

Однако с течением времени капчи начали вызывать некоторые проблемы для пользователей, такие как сложность чтения и ввода искаженного текста или аудио. Это привело к развитию альтернативных методов проверки на человека, таких как системы анализа поведения пользователей и проверка через социальные сети.

Сегодня капчи остаются важной составляющей безопасности в Интернете, используемой для защиты от спама, автоматических регистраций, взломов и других видов злоупотребления. Они применяются на различных веб-сайтах и онлайн-платформах.

С появлением машинного обучения и искусственного интеллекта возникли новые вызовы для капчи. Компьютеры стали все лучше в распознавании искаженных изображений и текста, что ослабляло эффективность стандартных капч. В ответ на это, разработчики начали использовать более сложные и продвинутые методы искажения, такие как искажения на основе искусственного интеллекта или использование сложных геометрических форм.

Также появилась технология «невидимой капчи», которая не требует от пользователя видимого взаимодействия. Вместо этого она анализирует поведение пользователя на основе его кликов, движений мыши и других факторов, чтобы определить, является ли он человеком или ботом.

Капчи постоянно развиваются и совершенствуются для обеспечения безопасности и удобства пользователей. Разработчики и исследователи работают над новыми методами проверки на человека, которые были бы эффективными в отношении ботов, но легко решаемыми для людей.

Однако несмотря на прогресс в разработке капчи, они все еще могут вызывать некоторые проблемы для пользователей, особенно для людей с ограниченными возможностями или для тех, кто испытывает трудности с восприятием или вводом текста и изображений. Поэтому разработчики также стремятся к созданию более доступных и интуитивно понятных методов проверки на человека.