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En las ltimas dcadas, debido a su bajo coste de diseo y fcil mantenimiento, los CAPTCHA basados en texto se han utilizado ampliamente en la construccin de mecanismos de seguridad para la autenticacin de usuarios. Con los recientes avances en el aprendizaje automtico/profundo para reconocer imgenes CAPTCHA, se presentan cada vez ms mtodos de ataque para romper CAPTCHAs basados en texto. Estos ataques basados en machine learning/deep learning a menudo se basan en el entrenamiento de modelos sobre volmenes masivos de datos de entrenamiento. Los datos CAPTCHA mal construidos tambin conducen a una baja precisin de los ataques. Para investigar este problema, proponemos un enfoque de preprocesamiento sencillo, genrico y eficaz para filtrar y mejorar el conjunto de datos CAPTCHA originales con el fin de mejorar la precisin de los mtodos de ataque anteriores. En concreto, el enfoque de preprocesamiento propuesto consta de un selector de datos y un aumentador de datos. El selector de datos puede filtrar automticamente un conjunto de datos de entrenamiento con importancia para el entrenamiento. Por su parte, el aumentador de datos utiliza cuatro ruidos de imagen diferentes para generar distintas imgenes CAPTCHA. El conjunto de datos CAPTCHA bien construido puede entrenar mejor los modelos de aprendizaje profundo para mejorar an ms la tasa de precisin. Extensos experimentos demuestran que las tasas de precisin de cinco mtodos de ataque comnmente utilizados despus de combinar nuestro enfoque de preprocesamiento son de 2,62% a 8,31% ms altos que aquellos sin enfoque de preprocesamiento. Adems, analizamos posibles lneas de investigacin para el futuro.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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