Abstract-Under de senaste åren, de flesta webbplatser där användare kan registrera (t.ex., e-postleverantörer och sociala nätverk) antog CAPTCHAs (Fullständigt automatiserade Public Turing test för att berätta Datorer och Människor Apart) som en motåtgärd för automatiska attacker. Striden om intelligens mellan designers och angripare av CAPTCHAs ledde till att nuvarande är irriterande och svårt att lösa för användare, samtidigt som de fortfarande är sårbara för automatiserade attacker. I detta dokument föreslår vi CAPTCHaStar, en ny bildbaserad CAPTCHA som bygger på användarinteraktion. Denna nya CAPTCHA utnyttjar den medfödda mänskliga förmågan att känna igen former i en förvirrad miljö. Vi bedömer effektiviteten i vårt förslag om de två nyckelaspekterna för CAPTCHA, dvs. användbarhet och motståndskraft mot automatiserade attacker. I synnerhet har vi utvärderat användbarheten, genomfört en grundlig användarstudie, och vi har testat relevansen i vårt förslag mot flera typer av automatiserade attacker: traditionella, utformade ad hoc för vårt förslag, och baserat på maskininlärning. Jämfört med den senaste tekniken är vårt förslag mer användarvänligt (t.ex. föredrar bara ca 35 % av användarna aktuella lösningar, t.ex. textbaserade CAPTCHA) och mer motståndskraftiga mot automatiska attacker.
Dessutom, Conti et al. REF introducerade en ny bildbaserad CAPTCHA kallad CAPTCHaStar!, baserad på identifiering av olika former i en förvirrad miljö.
CAPTCHaStar! A novel CAPTCHA based on interactive shape discovery
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}