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Captcha

Captcha o bien CAPTCHA son las iniciales de Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (prueba de Turing totalmente automática y pública para distinguir ordenadores de humanos). Este test es controlado por una máquina, en vez de por un humano como en la prueba de Turing. Por esta razón, consiste en una prueba de Turing inversa.

Prueba CAPTCHA para la secuencia «smwm» que complica el reconocimiento OCR por la parte de los bots, distorsionando las letras y agregando un degradado de fondo

Se trata de una prueba reto-contestación usada en computación para determinar en qué momento el usuario es o bien no humano. El término se comenzó a emplear en el año dos mil por el guatemalteco Luis von Ahn, como por Manuel Blum y Nicholas J. Hopper de la Universidad Carnegie Mellon, al lado de John Langford de IBM. Consiste en que el usuario introduzca apropiadamente un conjunto de caracteres que se muestran en una imagen distorsionada que aparece en pantalla. Se supone que una máquina no es capaz de entender y también introducir la secuencia correctamente, con lo que únicamente el humano podría hacerlo.

Captcha evidentemente se incorpora en un computador a efectos de separar las 2 poblaciones, los usuarios humanos y los androides, en oposición a los tests de Turing estándar en donde el juez es un humano. Por este motivo, un captcha con cierta frecuencia es señalado como un test de Turing inverso (o prueba de Turing inversa); esta denominación es un tanto equívoca, puesto que ocasionalmente asimismo podría representar que los participantes o bien usuarios tratan de persuadir a alguien (humano o bien androide) de que no son humanos.

Los captchas son empleados para eludir que robots, asimismo llamados spambots, puedan usar algunos servicios. Por poner un ejemplo, a fin de que no puedan participar en encuestas o bien foros, darse de alta para utilizar cuentas de correo y últimamente, para eludir que un bot de esta clase pueda mandar correo no deseado (el expedidor debe pasar el test antes que se entregue al receptor).

Accesibilidad para personas con discapacidad

Cualquier inconveniente de bastante difícil solución del campo de la inteligencia artificial puede ser usado como, por servirnos de un ejemplo, reconocimiento de caracteres/imágenes (OCR) o bien reconocimiento de voz. No obstante, estas soluciones impiden a personas con deficiencias visuales o bien auditivas acceder a los recursos protegidos. Además de esto, debido a su naturaleza y misión, ciertos asistentes para discapacitados (como los lectores de pantalla) no pueden interpretarlos, quedando bloqueado el acceso al recurso.

En ciertos sitios se deja seleccionar entre la validación visual o bien sonora. Actualmente, el desarrollo de captchas basados en sonidos está muy tras los visuales y no son tan eficaces. Hay un proyecto en desarrollo llamado Captcha Alcanzable que trata de crear un catpcha orientado a lectores de pantalla para personas invidentes.

Debilidades del sistema

Hay ciertas aproximaciones a de qué forma se puede romper CAPTCHA: utilizando humanos como mano de obra económica o bien involuntaria para reconocerlos, explotando bugs en la implementación que dejen a un atacante saltarse el reconocimiento, y por último mejorando el software de reconocimiento óptico de caracteres. Proyectos como reCAPTCHA han intentado en los últimos tiempos prosperar la eficiencia del sistema CAPTCHA para eludir totalmente el reconocimiento por la parte de programas OCR.

Actualmente hacer un captcha seguro requiere métodos difíciles de incorporar que solamente tienen las grandes empresas. Mas hay métodos para complicar a los programas OCR. Uno de estos métodos es el «método del tachado». Este procedimiento consiste en tachar las letras del captcha de forma que un humano sepa identificarlas mas un software OCR no pueda separar las unas de las otras. Para este procedimiento es esencial emplear un mismo color de letra (verdaderamente alterar el tono de poco sirve en tanto que para reconocerlas transforman la imagen a color negro) y tachar con exactamente el mismo color que las letras, a ser posible, una línea que no sea recta y de más de un pixel de grosor.

Es posible solucionar los CAPTCHAs utilizando humanos explotados como mano de obra económica para decodificar CAPTCHAs. Un documento de la organización W3C asevera que un operador «puede de forma fácil contrastar cientos de ellos cada hora». Por otra parte, hay quien asevera que esto no es a nivel económico viable. Una técnica de crackeo utilizada con el sistema consiste en emplear un script que muestre un CAPTCHA de un lugar atacado como un CAPTCHA en un lugar que pertenezca al atacante, en el que humanos desprevenidos visitan y apropiadamente resuelven estos CAPTCHAs.

Implementaciones inseguras

Howard Yeend ha identificado ciertos inconvenientes de implementación con CAPTCHAs pobremente diseñados:

Algunos sistemas de protección CAPTCHA pueden sortearse sin utilizar un sistema de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) sencillamente volviendo a utilizar el ID de sesión de una imagen famosa.
Los CAPTCHAs que están alojados en servidores compartidos asimismo presentan un problema: una incidencia de seguridad en otro alojamiento virtual, podría dejar el sistema CAPTCHA frágil.
Algunas veces, si una parte del software de generación del CAPTCHA se efectúa en el lado del usuario (la validación se hace en el servidor, mas el texto que el usuario debe identificar es renderizado en el lado del usuario), los usuarios pueden alterar el cliente del servicio a fin de que muestre el texto sin renderizar. Ciertos sistemas utilizan hashes MD5 guardados en el lado del servidor, que con frecuencia pueden ser crackeados.

Reconocimiento de caracteres por ordenador

Aunque los CAPTCHA han sido originalmente diseñados para impedir que el software OCR reconozca los caracteres de las imágenes generadas, existen proyectos de investigación que han demostrado que es posible saltarse muchos CAPTCHA con programas que han sido particularmente diseñados para un tipo determinado de CAPTCHA.Para CAPTCHA con letras distorsionadas, la aproximación habitual es proseguirse los próximos pasos:

Eliminación del estruendos de fondo, por servirnos de un ejemplo con filtros de color y detecciones de líneas finas.
Segmentación, por servirnos de un ejemplo partiendo la imagen en segmentos que poseen una sola letra.
Identificar la letra de cada segmento, y de esta manera usar la información extraída de la imagen.

El paso 1 es típicamente muy simple de mecanizar. En dos mil cinco, se mostró que un algoritmo de una red neuronal tiene un menor margen de fallo que los humanos resolviendo el paso tres. La única parte donde los humanos superan a las máquinas es en el paso dos. Si el estruendos de fondo consiste en formas afines a letras y las letras están unidas a este estruendos, la segmentación se hace prácticamente imposible con el software actual. Por tanto, un CAPTCHA efectivo debería enfocarse en el paso dos, la segmentación.

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