Полностью автоматизированный публичный тест тьюринга для различения интернет-роботов и людей.по теме: Наполнение базы данных изображений капчи (промежуточный, этап 2)

Представленная научно-исследовательская работа относится к безопасности компьютерных сетей, включая защиту от несанкционированного доступ к интернет-ресурсам. Цель НИР - создание на основе теста Тьюринга программных продуктов (интернет-сервисов), которые призваны обеспечивать защиту интернет-ресурсов от несанкционированного доступа. Помимо этого большое внимание уделено анализу возможностей современных методов машинного обучения и распознавания. Представлены результаты второго этапа работы, в частности: 1) проработаны статьи, в которых предлагаются новые сетевые архитектуры (в частности, непосредственно направленные на анализ 3D, и подсчёт объектов на изображениях); проанализированы публикации, в которых изучаются ограничения в возможностях современных методов машинного обучения, в результате были предложены и запрограммированы некоторые виды «маскировки», существенно затрудняющие машинное распознавание изображений kiCaptchа; 2) сформирована и готова для предоставления организациям-партнерам размеченная База изображений (dataset), с помощью которой могут быть протестированы новые методы распознавания (например, нейронные сети с биологически инициированными архитектурами), это позволит сравнить «способности» современных нейросетей и человека; 3) выполнена проверка стойкости kiCaptchа к взлому с позиции «среднего хакера» с помощью бесплатного облачного сервиса от компании Google; 4) предложены новые тесты, которые являются крайне сложными для современных автоматических систем анализа изображений, но легкими для решения человеком.