Mô hình YOLO có thể nhận diện chính xác hình ảnh CAPTCHA với tỉ lệ từ 69% (với hình ảnh xe máy) đến 100% (với trụ nước cứu hỏa). Ảnh: Scienceline.

Có lẽ bạn không xa lạ gì với những bài kiểm tra CAPTCHA - ô hình ảnh yêu cầu người dùng xác định các vật thể như đèn giao thông, xe đạp hoặc vạch qua đường. Quả thật, chúng ta đã quen với việc phải chứng minh mình là con người khi lướt web.

Bức tường thành CAPTCHA bị phá vỡ

CAPTCHA là viết tắt của "Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart" (tạm dịch: Bài kiểm tra Turing công khai và tự động để phân biệt máy tính và con người). Đây luôn được xem là bức tường bảo vệ các trang web không bị phần mềm tự động tấn công.

Nhưng nghiên cứu mới cho thấy các bot chạy bằng AI có thể vượt qua thử thách này với tỉ lệ thành công 100%. Con số này chứng minh trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt đến trình độ ngang ngửa con người trong việc giải mã CAPTCHA.

Cụ thể, theo Andreas Plesner, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại ETH Zurich, nghiên cứu mới của họ tập trung vào hệ thống CAPTCHA nổi tiếng của Google: ReCAPTCHA v2. Đây là loại CAPTCHA yêu cầu người dùng nhận diện các vật thể thường gặp trong hình ảnh như đèn giao thông, xe đạp hay bậc thang.

Các CAPTCHA xác định hình ảnh thường gặp. Ảnh: Arxiv.

Theo Ars Technica, Google đã bắt đầu loại bỏ dần hệ thống này để chuyển sang ReCAPTCHA v3 “vô hình”, phân tích tương tác người dùng.

Nhưng ReCAPTCHA v2 vẫn được hàng triệu website sử dụng. Ngay cả với những trang web dùng ReCAPTCHA v3, chúng vẫn chuyển về dạng captcha hình ảnh cũ nếu hệ thống cảm thấy người dùng không đáng tin cậy.

Để phát triển một bot có thể vượt qua ReCAPTCHA v2, Plesner và nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình nhận diện vật thể YOLO (You Only Look Once).

Mô hình YOLO này đã từng được sử dụng trong các bot gian lận game vì khả năng phát hiện vật thể theo thời gian thực. YOLO hoạt động hiệu quả trên các thiết bị có sức mạnh tính toán hạn chế, giúp thực hiện những cuộc tấn công quy mô lớn.

Sau khi huấn luyện mô hình với 14.000 hình ảnh được gắn nhãn, hệ thống có thể xác định xác suất một hình ảnh CAPTCHA thuộc một trong 13 loại đối tượng mà reCAPTCHA yêu cầu người dùng nhận diện.

Để xử lý các loại CAPTCHA yêu cầu chọn các phần nhất định của hình ảnh, nhóm đã sử dụng một mô hình YOLO khác được huấn luyện riêng. Mô hình này chỉ hoạt động tốt với 9/13 danh mục. Nhưng với các hình ảnh khó xác định, bot có thể yêu cầu đổi hình ảnh mới.

“Kỷ nguyên hậu CAPTCHA”

Kết quả là mô hình YOLO có thể nhận diện chính xác hình ảnh CAPTCHA với tỉ lệ từ 69% (với hình ảnh xe máy) đến 100% (với trụ nước cứu hỏa).

Kết hợp với các biện pháp khác như sử dụng VPN để tránh bị phát hiện, di chuột giả để mô phỏng hành vi con người và sử dụng thông tin cookie từ các phiên duyệt web thực, bot này đã vượt qua CAPTCHA mỗi lần thử.

Trong nhiều trường hợp, bot thậm chí còn giải CAPTCHA nhanh hơn con người.

Trước đó, các mô hình nhận diện hình ảnh chỉ có thể đạt tỉ lệ thành công từ 68-71%. Nhưng giờ đây, với sự tiến bộ vượt bậc của AI, đạt tỉ lệ thành công 100% là điều hoàn toàn khả thi. “Chúng ta đã bước vào kỷ nguyên hậu CAPTCHA”, nhóm tác giả nhận định trong bài báo khoa học.

Mức độ chính xác của mô hình YOLO khi giải các CAPTCHA hình ảnh khác nhau. Ảnh:Arxiv.

Theo Ars Technica, CAPTCHA không còn là một phương pháp mới trong việc phân biệt người dùng thực với bot. Từ năm 2008, các nhà nghiên cứu đã chứng minh các bot có thể được huấn luyện để vượt qua CAPTCHA âm thanh dành cho người khiếm thị.

Đến năm 2017, các mạng lưới thần kinh nhân tạo đã có thể đánh bại các CAPTCHA văn bản yêu cầu người dùng nhập ký tự từ các phông chữ lộn xộn. Với các bước đột phá AI, CAPTCHA dần trở nên yếu thế trước các mô hình máy học.

Phát ngôn viên của Google Cloud cho biết: “Chúng tôi tập trung vào việc giúp khách hàng bảo vệ người dùng mà không cần hiển thị câu đố hình ảnh. Đó là lý do chúng tôi ra mắt ReCAPTCHA v3 vào năm 2018. Hiện tại, phần lớn hệ thống bảo mật của ReCAPTCHA trên 7 triệu trang web toàn cầu đều hoàn toàn vô hình”.

Tuy nhiên, AI ngày càng phát triển và có khả năng thực hiện những nhiệm vụ mà trước đây chỉ có con người mới làm được. Khi đó, việc xác định xem người dùng trên trình duyệt có phải là người thật hay không sẽ trở nên khó khăn hơn. “Ở một khía cạnh nào đó, một CAPTCHA tốt chính là ranh giới xác định cỗ máy thông minh nhất và con người kém thông minh nhất”, nhóm tác giả viết.

Những câu hỏi chúng ta phải đối mặt trong thế giới AI

Chúng ta có rất nhiều câu hỏi về thế giới AI, mà đó đều là những nghi hoặc không dễ có ngay đáp án.

Cuốn sách Thời đại AI - Và tương lai loài người chúng ta trình bày cách AI làm thay đổi mối quan hệ của chúng ta với tri thức, chính trị và xã hội. Mục tiêu tối thượng của cuốn sách này là giải thích về AI và cung cấp cho độc giả những câu hỏi mà chúng ta sẽ phải đối mặt trong những năm tới lẫn bộ công cụ để bắt đầu trả lời chúng.

Để chứng minh cho tuyên bố của mình, nhóm hacker này đã cho đăng tải một danh sách email và mật khẩu đăng nhập, được cho là của các nhân viên cảnh sát thành phố Minneapolis, như một bằng chứng cho thấy nhóm tin tặc đã lấy cắp thành công dữ liệu của sở cảnh sát Minneapolis.

Tuy nhiên, theo nhà nghiên cứu bảo mật Troy Hunt, nhiều khả năng vụ tấn công không phải do Anonymous thực hiện, mà nhóm hacker này chỉ bị mạo danh vì mức độ nổi tiếng của mình.

Troy Hunt đã kiểm tra danh sách thông tin đăng nhập email do nhóm hacker đăng tải và phát hiện ra rằng thực chất, những email được công bố trong danh sách đều đã từng bị lộ trong một vụ tấn công mạng nhằm vào People Data Labs, công ty thu thập dữ liệu người dùng trực tuyến hợp pháp. Công ty này đã bị tin tặc tấn công và lấy cắp dữ liệu vào năm 2019, khiến hơn 600 triệu email bị lộ.

Bên cạnh đó, việc tin tặc đăng tải thông tin về vụ tấn công thông qua trang Facebook và Twitter không liên quan đến Anonymous cũng được xem là bằng chứng cho thấy vụ tấn công không phải do Anonymous thực hiện.

“Đây có thể là một trò lừa bịp. Nhóm hacker Anonymous đã quá nổi tiếng nên bị lôi kéo vào vụ việc này, càng giúp cho vụ việc thu hút được nhiều sự chú ý hơn”, Troy Hunt nhận xét.

Anonymous được xem là nhóm hacker nguy hiểm và có quy mô hoạt động lớn nhất thế giới hiện nay. Nhóm hacker này thường kêu gọi cộng đồng hacker trên toàn cầu cùng tham gia thực hiện những chiến dịch tấn công nhằm vào những mục tiêu nhất định mà theo Anonymous là xứng đáng phải chịu sự tấn công. Anonymous hoạt động theo mô hình ngang hàng, nghĩa là không có thủ lĩnh thực thụ nên rất khó có thể lần ra những người cầm đầu và hạ gục nhóm hacker này.

Anonymous là nhóm hacker nổi tiếng với những vụ tấn công mạng quy mô lớn nhằm vào trang web của các cơ quan chính phủ, các tổ chức hay tập đoàn lớn trên toàn cầu, từng là “nỗi khiếp sợ” của các hãng bảo mật lớn. “Nạn nhân” của nhóm hacker này có thể kể đến các cơ quan chính phủ tại Mỹ, Israel, Uganda.... hay các công ty lớn như PayPal, MasterCard,Vista, Sony...

Mặc dù là nhóm tội phạm mạng nổi tiếng, tuy nhiên Anonymous vẫn có những hành động được xem là “nghĩa hiệp”, như thực hiện vụ tấn công nhằm vào tài khoản Twitter của Đảng Ku Klux Klan (3K), hội kín nổi tiếng với chủ nghĩa phân biệt chủng tộc hay tuyên chiến và tấn công vào tài khoản mạng xã hội của các thành viên tổ chức Nhà nước Hồi giáo tự xưng (IS) để ngăn chặn IS tuyên truyền và lôi kéo các phần tử cực đoan. Anonymous cũng đã đánh sập nhiều trang web được IS sử dụng để tuyên truyền và tuyển thành viên trên toàn cầu.

(Theo Dân Trí, Time/DM)

Website Lotteria Việt Nam bị nhóm hacker khét tiếng Anonymus tấn công?

ictnews Tối 7/3, trang web của Lotteria Việt Nam có dấu hiệu bị tấn công. Khi truy cập website chính của Lotteria, người dùng tìm thấy tên và biểu tượng của nhóm hacker "khét tiếng" Anonymus.

Cánh tay robot được lập trình để pha cà phê.

Ý tưởng về robot có thể làm việc nhà, gồm giặt sấy quần áo đến rửa chén, lau sàn xuất hiện trong trí tưởng tượng của nhiều người từ lâu. Nhưng đến nay, chúng chủ yếu chỉ tồn tại trong các bộ phim khoa học viễn tưởng.

Tuy nhiên, Physical Intelligence, một công ty khởi nghiệp AI tại San Francisco, Mỹ lại cho rằng giấc mơ như vậy không xa vời. Họ vừa trình diễn một mô hình trí tuệ nhân tạo có thể học cách làm việc nhà thuần thục.

AI chẩn đoán ung thư nhưng không biết gấp áo

Trong vài năm qua, AI và ứng dụng của giải pháp công nghệ này đã phát triển nhanh chóng. Chúng tạo được ảnh, video như thật, dự đoán cấu trúc protein và chẩn đoán ung thư. Bất chấp những tiến bộ này, con người vẫn vượt trội AI trong thế giới thật. Điều này có thể được khái quát trong “Nghịch lý Moravec”, cho rằng thắng ván cờ vây hay tìm ra thuốc chữa bệnh là dễ dàng với trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng lại không thể gấp được một chiếc áo sơ mi.

Đây là bài toán được Physical Intelligence tìm cách giải trong 8 tháng qua, từ khi công ty này được thành lập. Startup non trẻ này nhận được sự đầu tư từ các tên tuổi uy tín trong ngành gồm cả OpenAI. Mới nhất, giá trị công ty tăng mạnh lên 2 tỷ USD với khoản góp vốn từ Jeff Bezos.

Vấn đề doanh nghiệp non trẻ này đang tìm cách giải là một hệ thống AI có trí thông minh vật lý tương đương với con người.

Nền tảng thử nghiệm mới ra mắt có tên pi-zero. Cơ bản nó có sườn là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), được bổ sung thêm dữ liệu rộng gồm hình ảnh, văn bản, hành động thực tế. Mô hình được huấn luyện trên thông tin tích lũy từ các loại cánh tay robot hoạt động trong nhà máy hiện đại.

Khác biệt của công nghệ mà Physical Intelligence đang phát triển là nó không phải lập trình thuần túy. Các loại robot hiện tại đều chỉ thực hiện hành động lặp lại liên tục khi được thiết lập sẵn. Giải pháp này không khả thi để ứng dụng trong một môi trường thực tế phức tạp, như tại nhà. AI được đưa vào để máy học và làm theo hướng dẫn. Đây là cách robot có thể giặt đồ, nấu cơm.

Cách AI làm việc nhà

pi-zero là một nền tảng trí thông minh vật lý được Physical Intelligence phát triển và đóng gói. Nó có kích thước 3 tỷ tham số (3B). Đây là mức tương đối nhỏ so với những LLM khác đang vận hành với tác vụ lập trình hay tạo văn bản. Nhờ vậy, pi-zero có thể được chạy tại biên với những máy tính có card đồ họa cơ bản thay vì dựa vào đám mây hay hệ thống cồng kềnh.

Hệ thống được thiết kế để ứng dụng lên nhiều loại mô hình cánh tay robot, không phân biệt hình dạng hay công năng ban đầu. Theo Remi Cademi, trưởng nhóm chế tạo robot của Hugging Face, cựu thành viên nhóm Tesla Optimus, nếu pi-zero được mở mã nguồn, ai cũng có thể cài nó lên robot để làm việc nhà.

Cánh tay robot được điều khiển bằng AI có thể gấp quần áo, dọn bàn, phân loại rác. Ảnh:Physical Intelligence.

Hiện tại, Physical Intelligence cung cấp 7 tùy chọn robot có thể được điều khiển bằng pi-zero. Trong đó, có cả những nhóm tác vụ phức tạp (cho robot) như gấp quần áo, dọn bàn ăn hay xếp trứng vào hộp. Đây là công việc khó vì có liên quan đến vật lý tiếp xúc, như tính toán biến dạng quần áo, độ cứng hộp carton hay dùng lực bao nhiêu để không vỡ quả trứng.

Ví dụ với robot gấp quần áo. Sau khi được giao việc, nó tự động đến trước máy giặt sấy, mở cửa sập rồi lấy đồ khô ra khỏi. Tiếp đến, thiết bị mang giỏ đến bàn, lấy quần áo trải ra và gấp gọn.

Tuy nhiên, giải pháp vẫn ở giai đoạn thử nghiệm ban đầu sau 8 tháng phát triển. Với nhóm tác vụ phức tạp như xếp trứng hay gấp hộp, tỉ lệ thành công hiện ở mức trên 50%. Ngoài ra, độ trễ xử lý cũng là vấn đề cần cải thiện khi cánh tay làm việc còn chậm chạp so với sức người.

Dùng ChatGPT thế nào để không tạo ra nội dung vô tri

Sự phát triển của AI mở ra nhiều tiềm năng nhưng cũng có không ít mối lo đối với ngành xuất bản, đặc biệt là nhóm tác giả viết sách.

Các tác giả sách cần phải chấp nhận sự vươn lên của AI, sử dụng chúng như một "siêu trợ lý" thay vì chối bỏ trào lưu. Chia sẻ với Tri thức - Znews, nhiều cây viết cho rằng người làm sách vẫn có thể đứng vững trong thời đại AI nếu biết cách tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.