CAPTCHA Analysis using Convolution Filtering
Keun-young Kim A, Dong-Oh Shin, Kyung-Hee Lee, DaeHun Nyang · 정보보호학회논문지 · 2014
캡차는 사람은 쉽게 판단할 수 있으나 기계는 판단할 수 없는 문제를 이용하여 사람과 기계를 구별하는 기술이다. 널리 사용되고 있는 문자열 기반 캡차는 구현이 간단하나 이미지 기반이나 소리 기반 캡차에 비해 상대적으로 보안성이 약하다. 텍스트 기반 캡차의 보안성을 높이기 위해 다양한 기법이 개발되었으며, 그 중 하나는 복잡한 배경이나 노이즈를 사용하여 기계가 문자를 인식하기 어렵게 만드는 것이다. 이 논문에서는 이미지 프로세싱 기법 중 하나인 콘볼루션 필터링(Convolution Filter)을 이용하여 효과적으로 캡차를 공격하는 방법을 제시하고, 이를 네이버 카페의 캡차에 적용하여 분석해보았다. CAPTCHA is a technique which distinguishes human and machine using what human can judge easily but machine can't. Though Text-based-CAPTCHA has been widely used and can be implemented easily, it is less security than other CAPTCHAs such as image-based, or audio-based CAPTCHAs. To enhance the security of text-based CAPTCHA, many techniques have been developed. One of them is making CAPTCHA recognized hard using complex background or noise. In this paper, we introduce how to apply convolution filtering effectively to attack CAPTCHA and actually analyze Naver's CAPTCHA which has been used for joining a cafe with this method.