日本語タイトル#
Aura-CAPTCHA：強化学習と GAN を活用したマルチモーダル CAPTCHA システム
英文タイトル#
Aura-CAPTCHA: A Reinforcement Learning and GAN-Enhanced Multi-Modal CAPTCHA System
日本語摘要#
Aura-CAPTCHA は、光学文字認識（OCR）や敵対的画像処理などの AI 技術によってますます回避される従来の方法の脆弱性に対処するために開発されたマルチモーダル CAPTCHA システムです。 設計には、動的画像チャレンジを生成するための生成的敵対ネットワーク（GAN）、適応的難易度調整のための強化学習（RL）、およびテキストと音声のプロンプトを作成するための大規模言語モデル（LLM）が統合されています。 視覚的なチャレンジには、少なくとも 3 つの正しい画像を含む 3x3 グリッド選択が含まれ、音声チャレンジはランダムな数字と単語を組み合わせたタスクとなります。 RL は、誤った試行回数、応答時間、および疑わしいユーザー行動に基づいて難易度を調整します。 実際のトラフィックに対する評価では、人間の成功率が 92%、ボットの回避率が 10% であり、既存の CAPTCHA システムを大幅に上回る結果が示されました。 このシステムは、ユーザーに対するアクセシビリティを維持しながら、オンラインアプリケーションを保護するための強力でスケーラブルな方法を提供し、以前の研究で指摘されたギャップに対処しています。
英文摘要#
Aura-CAPTCHA was developed as a multi-modal CAPTCHA system to address vulnerabilities in traditional methods that are increasingly bypassed by AI technologies, such as Optical Character Recognition (OCR) and adversarial image processing. The design integrated Generative Adversarial Networks (GANs) for generating dynamic image challenges, Reinforcement Learning (RL) for adaptive difficulty tuning, and Large Language Models (LLMs) for creating text and audio prompts. Visual challenges included 3x3 grid selections with at least three correct images, while audio challenges combined randomized numbers and words into a single task. RL adjusted difficulty based on incorrect attempts, response time, and suspicious user behavior. Evaluations on real-world traffic demonstrated a 92% human success rate and a 10% bot bypass rate, significantly outperforming existing CAPTCHA systems. The system provided a robust and scalable approach for securing online applications while remaining accessible to users, addressing gaps highlighted in previous research.
文章ページ#
Aura-CAPTCHA：強化学習と GAN を活用したマルチモーダル CAPTCHA システム
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