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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10673| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Text-based CAPTCHA Vulnerability Assessment using Deep Learning-based Solver |
| Autor : | Aguilar Fauta, Daniel Alejandro |
| Director de Tesis : | Riofrío, Daniel, director |
| Descriptores : | Aprendizaje automático (Inteligencia artificial);Investigaciones;Tesis y disertaciones académicas |
| Fecha de publicación : | 2021 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero en Ciencias de la Computación) , Universidad San Francisco de Quito , Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2021 |
| Páginas : | 23 h. |
| Acceso: | openAccess CC0 1.0 Universal |
| Resumen : | El objetivo de este trabajo es probar la seguridad que ofrecen los CAPTCHA basados en texto. Presentamos diferentes tipos de CAPTCHAs y un preprocesamiento y segmentación para limpiar la distorsión de los CAPTCHAs y recortar sus dígitos o caracteres en imágenes individuales. Presentamos una arquitectura de una red neuronal convolucional que se entrenó bajo varios hiperparámetros, lo que permite la comparación de múltiples modelos con diferentes combinaciones de tamaños de lote, épocas y optimizador... |
| Descripción : | The focus of this work is to test the security offered by Text-based CAPTCHAs. We present different types of CAPTCHAs and a preprocessing and segmentation process to clean noise in CAPTCHA Images and crop digits or character in single images. We present a convolutional neural network architecture which is trained under several hyperparameter; thus, allowing for comparison of multiple models with different combinations of batch sizes, epochs, and optimizer. We confirmed that using Text-based CAPTCHAs is no longer a secure mechanism for protection because with simple computer vision techniques and current machine learning algorithms can be broken... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/10673 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería en Ciencias de la Computación |
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