¿Qué es un?

Una prueba está diseñada para determinar si un usuario en línea es realmente un humano y no un bot. es un acrónimo que significa «prueba de Turing pública completamente automatizada para diferenciar a las computadoras de los humanos». Los usuarios a menudo encuentran y vuelven a realizar pruebas en Internet. Estas pruebas son una forma de administrar la actividad de los bots, aunque el enfoque tiene sus inconvenientes.

Aunque los correos electrónicos están diseñados para bloquear robots automatizados, los correos electrónicos en sí mismos son automatizados. Están programados para aparecer en ciertos lugares de un sitio web y automáticamente pasan o no a los usuarios.

¿Cómo funciona?

Classic s, que todavía están en uso en En la actualidad, algunas propiedades web implican pedir a los usuarios que identifiquen letras. Las letras están distorsionadas, por lo que es probable que los bots no puedan identificarlas. Para aprobar la prueba, los usuarios deben interpretar el texto distorsionado, ingresar las letras correctas en un campo y envíe el formulario. Si las letras no coinciden, se solicita a los usuarios que vuelvan a intentarlo. Estas pruebas son comunes en formularios de inicio de sesión, formularios de registro de cuentas, encuestas en línea y páginas de pago de comercio electrónico.

La idea es que un programa de computadora como un bot no podrá interpretar las letras distorsionadas, mientras que un ser humano, que está acostumbrado a ver e interpretar letras en todo tipo de contextos (diferentes tipos de letra, diferentes caligrafías, etc.), normalmente podrá identificarlas.

Lo mejor que muchos bots podrán hacer es ingresar algunas letras al azar, lo que hace estadísticamente improbable que pasen la prueba. Por lo tanto, los bots no pasan la prueba y no pueden interactuar con el sitio web o la aplicación, mientras que los humanos pueden continuar usándolo como de costumbre.

Los bots avanzados pueden usar el aprendizaje automático para identificar estas letras distorsionadas, por lo que este tipo de pruebas se reemplazan por pruebas más complejas. Google re ha desarrollado una serie de otras pruebas para distinguir a los usuarios humanos de los bots.

¿Qué es re?

re es un servicio gratuito que ofrece Google como reemplazo de los tradicionales s. La tecnología re fue desarrollada por investigadores de la Universidad Carnegie Mellon, luego adquirida por Google en 2009.

re es más avanzada que las pruebas típicas. Por ejemplo, algunas res requieren que los usuarios ingresen imágenes de texto que las computadoras tienen problemas para descifrar. A diferencia de los correos electrónicos normales, el texto se obtiene de imágenes del mundo real: imágenes de direcciones postales, texto de libros impresos, texto de periódicos antiguos, etc.

Con el tiempo, Google ha ampliado la funcionalidad de las nuevas pruebas para que ya no tengan que depender del antiguo estilo de identificar texto borroso o distorsionado. Otros tipos de nuevas pruebas incluyen:

• Reconocimiento de imágenes
• Casilla de verificación
• Evaluación general del comportamiento del usuario (sin interacción del usuario)

¿Cómo funciona una nueva prueba de reconocimiento de imágenes?

Para una nueva prueba de reconocimiento de imágenes, normalmente se presenta a los usuarios con 9 o 16 imágenes cuadradas. Las imágenes pueden ser todas de la misma imagen grande o pueden ser diferentes. Un usuario tiene que identificar las imágenes que contienen determinados objetos, como animales, árboles o letreros de las calles. Si su respuesta coincide con las respuestas de la mayoría de los demás usuarios que han enviado la misma prueba, la respuesta se considera «correcta» y el usuario pasa la prueba.

Sacar ciertos objetos de las fotos borrosas es un problema difícil de resolver para las computadoras. Incluso los programas avanzados de inteligencia artificial (IA) luchan con él, por lo que un bot también lo hará. Sin embargo, un usuario humano debería poder hacer esto con bastante facilidad, ya que los humanos están acostumbrados a percibir objetos cotidianos en todo tipo de contextos y situaciones.

¿Cómo funcionan las pruebas re con una sola casilla de verificación?

Algunas nuevas pruebas simplemente piden al usuario que marque una casilla junto a la declaración «No soy un robot». Sin embargo, la prueba no es la acción real de hacer clic en la casilla de verificación, es todo lo que conduce a haga clic en la casilla de verificación.

Esta nueva prueba tiene en cuenta el movimiento del cursor del usuario cuando se acerca a la casilla de verificación. Incluso el movimiento más directo de un humano tiene cierta cantidad de aleatoriedad a nivel microscópico: pequeños movimientos inconscientes que los bots no pueden imitar fácilmente. Si el movimiento del cursor contiene algo de esta imprevisibilidad, entonces la prueba decide que el usuario es probablemente legítimo. También puede evaluar las cookies almacenadas por el navegador en un dispositivo de usuario y el historial del dispositivo para saber si el Es probable que el usuario sea un bot.

Si la prueba aún no puede determinar si el usuario es un ser humano, puede presentar un desafío adicional, como la prueba de reconocimiento de imágenes descrita anteriormente. Sin embargo, la mayoría de las veces, los movimientos del cursor del usuario, las cookies y el historial del dispositivo son lo suficientemente concluyentes.

¿Cómo funciona re sin la interacción del usuario?

Las últimas versiones de re pueden analizar de manera integral el comportamiento y el historial de interacción de un usuario con el contenido de Internet. La mayoría de las veces, el programa puede decidir en función de esos factores si o no el usuario es un bot, sin proporcionar al usuario un desafío para completar. De lo contrario, el usuario obtendrá un desafío de respuesta típico.

¿Qué desencadena una prueba?

Algunos Las propiedades web simplemente tienen s en su lugar automáticamente como una defensa proactiva contra los bots. En otras ocasiones, se puede activar una prueba si el comportamiento del usuario parece parecerse al comportamiento de un bot: si los usuarios solicitan páginas web o hacen clic en hipervínculos a un ritmo mucho más alto que el promedio, por ejemplo.

¿Son suficientes las s y las res para detener los bots maliciosos?

Algunos bots pueden superar los mensajes de texto por sí mismos. Los investigadores han demostrado formas de escribir un programa que supere también al reconocimiento de imágenes. Además, los atacantes pueden utilizar granjas de clics para superar las pruebas: miles de trabajadores mal pagados que resuelven correos electrónicos en nombre de los bots.

Además de, es necesario que existan otras estrategias para detener los bots no deseados (como como bots de raspado de contenido, bots de relleno de credenciales o bots de spam).

¿Cuáles son las desventajas de usar so res para detener bots?

Mala experiencia del usuario: una prueba puede interrumpir el flujo de lo que los usuarios intentan hacer, lo que les da una visión negativa de su experiencia en la propiedad web y, en algunos casos, los lleva a abandonar la página web por completo.

No se puede utilizar para personas con discapacidad visual: el problema con s es que se basan en la percepción visual. Esto las hace casi imposibles, no solo para las personas que son legalmente ciegas, sino para cualquier persona con problemas de visión graves.

Estos tests pueden ser engañados por los bots: como se describió anteriormente, los s no son completamente a prueba de bots y no se debe confiar en la administración de bots.

¿Existen alternativas al uso de so res?

Las soluciones de administración de bots como Cloudflare Bot Management pueden identificar bots malos sin afectar la experiencia del usuario , según el comportamiento del bot. De esta manera, los bots pueden mitigarse sin obligar a los usuarios a completar s.

¿Cómo se relacionan y se relacionan con los proyectos de inteligencia artificial (IA)?

A medida que millones de usuarios identifican texto difícil de leer y seleccionan objetos en imágenes borrosas, esos datos se introducen en los programas informáticos de IA para que también mejoren en esas tareas.

En general, los programas informáticos tienen dificultades para identificar objetos y letras en diferentes contextos, porque el contexto puede cambiar casi infinitamente en el mundo real. Por ejemplo, una señal de pare es un octágono rojo con letras blancas que dice «STOP». Un programa de computadora podría identificar una combinación de forma y palabra como esa con bastante facilidad. Sin embargo, una señal de alto en una foto puede verse muy diferente de esa descripción simple según el contexto: el ángulo de la foto, la iluminación, el clima involucrado, etc.

A través del aprendizaje automático, programas de IA puede mejorar para superar estas limitaciones. Para el ejemplo de la señal de alto, el programador alimentaría al programa de IA con un montón de datos sobre lo que es y no es una señal de alto. Para que esto sea efectivo, necesitan muchos ejemplos de imágenes con señales de alto e imágenes sin señales de alto, y necesitan que los usuarios humanos las identifiquen hasta que el programa tenga suficientes datos para ser efectivo.

volver ayuda a satisfacer esta necesidad al hacer que los humanos identifiquen objetos y textos, lo que lentamente proporciona suficientes datos para construir programas de IA robustos.

¿Qué es una prueba de Turing? ¿Qué importancia tienen las pruebas de Turing para las pruebas?

Una prueba de Turing evalúa la capacidad de una computadora para imitar el comportamiento humano. Alan Turing, un pionero de la informática, inventó el concepto de una prueba de Turing en 1950. Un programa de computadora «pasa» la prueba de Turing si su desempeño durante la prueba es indistinguible del de un humano, si actúa de la forma en que actuaría un humano. Una prueba de Turing no depende de obtener respuestas correctas; se trata de cuán «humano» las respuestas suenan, independientemente de si «son correctas o incorrectas».

Aunque se llama «prueba pública de Turing», a es realmente lo opuesto a una prueba de Turing: determina si un usuario supuestamente humano es en realidad un programa de computadora (un bot) o no, en lugar de intentar determinar si una computadora es humana. Para lograr esto, es necesario asignar una tarea breve en la que las personas tienden a ser buenas y con las que las computadoras luchan. La identificación de texto e imágenes generalmente se ajusta a esos criterios.