Captcha

CAPTCHA son las siglas de Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (prueba de Turing completamente automática y pública para diferenciar ordenadores de humanos).[1] Son pruebas desafío-respuesta controladas por máquinas (no es necesario ningún tipo de mantenimiento ni de intervención humana para su realización, y es implementado en un ordenador) que son utilizadas para determinar cuándo el usuario es un humano o un programa automático (bot). Es similar a una test de Turing pero con la diferencia de que en los test de Turing el juez es un humano. Por ello, a los captchas a veces se les llama test de Turing inverso o prueba de Turing inversa;[2] esta denominación es un tanto ambigua, ya que eventualmente puede significar que los participantes o usuarios tratan de convencer a alguien (humano o autómata) de que ellos no son humanos.

smwm
Prueba CACHA para la secuencia «smwm» que dificulta el reconocimiento OCR por parte de los bots, distorsionando las letras y añadiendo un degradado de fondo

Lo ideal es que el algoritmo utilizado sea público. De esta forma la ruptura de un captcha pasa a ser un problema de inteligencia artificial y no la ruptura de un algoritmo secreto.

Motivación

En Internet se ofrecen varios servicios de forma gratuita con la esperanza de que los ingresos publicitarios o la venta de los datos de los usuarios generen ganancias. La suposición clave detrás de los modelos de negocio empleados por estos sitios es que los ojos humanos están viendo esos anuncios. Sin embargo estos servicios los pueden usar programas automáticos para obtener dinero. Por ejemplo, las cuentas de correo electrónico basadas en la web se pueden usar para enviar correo no deseado o se pueden usar servicios de redes sociales o servicios que permiten publicar contenidos para servidores de comando y control para una botnet. Los CAPTCHA se desarrollaron como un medio para limitar la capacidad de los atacantes de escalar sus actividades utilizando medios automáticos.[3]

Historia

El término se empezó a utilizar en el año 2000 por el guatemalteco Luis von Ahn,[4] así como por Manuel Blum y Nicholas J. Hopper[5] de la Universidad Carnegie Mellon, junto a John Langford de IBM.[1][6]

Inicialmente los captcha consistían en que el usuario introducía correctamente un conjunto de caracteres que se muestran en una imagen distorsionada que aparece en pantalla. Se supone que una máquina no es capaz de comprender e introducir la secuencia de forma correcta, por lo que solamente el humano podría hacerlo.[1][7]

Poco a poco, los programas han ido aprendiendo a resolver este tipo de problemas. Esto ha obligado al CAPTCHA a evolucionar dando lugar a distintos tipos de CAPTCHAs.[8]

Tipos

Las propiedades principales que tiene que cumplir un CAPTCHA son:[3]

  • Facilidad de resolver por humanos.
  • Facilidad de generar y evaluar la solución proporcionada
  • Dificultad para ser resuelto por máquinas

Se han desarrollado varias técnicas diferentes para generar CAPTCHA, cada una de las cuales satisface las propiedades descritas anteriormente e diferentes grados. Los más habituales son:

  • Basados en texto o CAPTCHAs textuales. Consisten en un desafío visual en forma de caracteres alfanuméricos que están distorsionados de tal manera que los algoritmos de visión por computadora disponibles tienen dificultades para segmentar y reconocer el texto. Al mismo tiempo, los humanos, con cierto esfuerzo, tienen la capacidad de descifrar el texto y responder correctamente al desafío.[3] A partir de 2017 se desarrollaron sistemas sistemas software basados en Inteligencia Artificial que han conseguido resolver fácilmente este tipo de CAPTCHAS. De esta forma ha sido necesario rediseñar los CAPTCHAS para desarrollar sistemas más idóneos y modernizados.[9][10] Los CAPTCHAs de texto se pueden aprovechar para la digitalización de partes de documentos que el OCR es incapaz de distinguir. Por ejemplo, Google colocaba dos palabras en sus pruebas de Captcha. De esas dos palabras una era conocida por el sistema y la otra no. El sistema pedía al usuario, quien desconoce qué palabra es conocida y cuál no lo es, que introdujera ambas palabras como texto. Si la palabra conocida por el sistema es introducida correctamente por un humano, el sistema asumía que hay probabilidades altas de que el usuario también haya introducido la palabra desconocida correctamente. Si la palabra desconocida recibe en múltiples ocasiones la misma transcripción humana (traducción de imagen a texto) se considera que esa transcripción es correcta.[11]
  • Basados en cálculos matemáticos. En ellas el usuario debe resolver problemas matemáticos sencillos.[12] Para dificultar la resolución del problema por software, es habitual introducir texto que complique la interpretación del problema. Por ejemplo, “Multiplica 7 y 7, y escribe la primera cifra del resultado en el campo de respuesta”.[8]
  • Basados en juegos de palabras. En ellas al usuarios se le da una palabra y se le pide que la escriba de nuevo, o una serie de ellas en la que tiene que repetir la última. O mostrar un color y pedirle que escriba cómo se llama.[12]
  • Basados preguntas lógicas, de cultura general o exigiendo cierto grado de conocimiento en la materia de la que trata la aplicación en cuestión. Por ejemplo, ¿De qué color es el caballo blanco de Santiago?, ¿En qué ciudad se encuentra el Coliseo?[8]
  • Basados en redes sociales. Consiste en pedir al usuario que se registre mediante alguna de sus cuentas en redes sociales. En general ,es bastante segura a la hora de distinguir la presencia de un humano o un robot, pero muchas personas dudan a la hora de dar esta información relevante ya que facilita modelizar el comportamiento de un usuario a través de distintas plataformas (perfilar usuarios).[12]
  • Basados en límite de tiempo. Este tipo de CAPTCHA cuenta el tiempo que le lleva a un usuario rellenar un formulario. Se entiende que el humano necesitará algo de tiempo mientras que el bot lo hará de forma casi automática. Aunque se puede entrenar a un bot para que espere un tiempo determinado, si no está específicamente entrenado para esto, será detectado al momento.[12]
  • Basados en campos ocultos. En ello, nos encontramos una serie de campos o celdas, algunos de los cuáles son visibles para el humano y otros no. Sin embargo, para el software todos los campos son visibles porque pueden leer el contenido de las celdas. De esta forma, caerán en la trampa rellenado todos los campos y no solo los que estaban visibles para las personas.[12]
  • CAPTCHAs visuales o gráficos. En ellos se nos presentan una serie de imágenes y debemos hacer clic en todas aquellas que contengan un elemento determinado como semáforos o escaparates de tiendas. Actualmente tiene una tasa de éxito bastante elevada. Sin embargo, la aparición de los algoritmos de reconocimiento de imágenes está poniendo en peligro su efectividad.[12] Google también utiliza captchas compuestos por una imagen cuadriculada donde el usuario ha de hacer clic sobre áreas determinadas, por ejemplo, en los campos donde se visualiza una señal de tráfico.[8]
  • Basados en audio o CAPTCHAs auditivos. Suele consistir en un botón con el cual el usuario puede alternar a la versión sonora de una secuencia de cifras que a continuación puede escribir en el campo para la respuesta. Es importante que la grabación sea comprensible y adaptada al idioma del usuario, algo que no siempre sucede. Este tipo de captchas se suele usar como alternativa a los captchas basadas en la vista, para permitir el acceso a personas que tienen dificultades de visión.[8]
  • Captchas lúdicos. Cada vez es necesario CAPTCHAS más complicados lo que para ciertos servicios espantan a los usuarios. Una nueva tendencia consiste en la gamificación, es decir convertir la resolución del CAPTCHA en un juego más entretenido que los CAPTCHAs complejos. Proveedores como SweetCaptcha o FunCaptcha ofrecen juegos entretenidos que pueden integrarse en captchas. Por ejemplo tener una pieza de puzzle y decir donde hay que encajarla, o rotar una imagen hasta que esté correctamente orientada.[8]
  • Basados en vídeos.[9]
  • Basados en análisis de conducta o comportamiento. Por ejemplo las versiones 2 y 3 de reCAPTCHA siguen esta estrategia.[8]

Aplicaciones

Los captchas son utilizados para intentar evitar que programas automatizados, puedan utilizar ciertos servicios. Por ejemplo, para que no puedan participar en encuestas o foros de discusión, registrarse para usar cuentas de correo electrónico o enviar correo basura (para enviar un correo se obliga al usuario a pasar el test).[13]

Servicios de resolución de CAPTCHA

Para paliar la funcionalidad de los CAPCHAs se han creado servicios de resolución de CAPTCHA de pago. Dichos servicios son de dos tipos: Los basados en soluciones automatizadas y los basados en el trabajo humano.[3]

El coste asociado a cada servicio determina el grado de utilización del mismo. Ya que para que sea utilizado un servicio es necesario que el valor de los activos asociados (por ejemplo, una cuenta de correo electrónico) valga más que el costo de resolver el CAPTCHA.[3]

Basados en soluciones automatizadas

Con este enfoque se desarrolla una competición técnica entre aquellos que desarrollan algoritmos de resolución y aquellos que desarrollan desafíos cada vez más confusos en respuesta. Sin embargo, hay que considerar que la estructura de costos subyacente favorece al defensor constructor de los desafíos.[3] Las técnicas usadas para resolver este tipo de problemas son de la Inteligencia Artificial. Por ejemplo el aprendizaje automático[8] y las redes neuronales.[14]

La investigación en el sector de la inteligencia artificial avanza a paso seguro y la habilidad de los programas especializados para interpretar los CAPTCHAs mejora a una velocidad de vértigo. Numerosos proveedores de captchas intentan compensar los avances con métodos cada vez más complejos de verificación, llegando a rozar a menudo la frontera de lo factible. Ya en 2010 los investigadores de la Universidad de Stanford) señalaron que en muchos casos los captchas constituyen un gran desafío incluso para los internautas.[8]

Basados en el trabajo humano

El uso de mano de obra humana para resolver CAPTCHA efectivamente esquiva su punto de diseño. Además, la combinación de acceso a Internet barato y la naturaleza de los productos básicos de los CAPTCHA de hoy en día ha globalizado el mercado de solución; de hecho, el costo mayorista ha disminuido rápidamente a medida que los proveedores han reclutado trabajadores de los mercados laborales de menor costo. Hoy en día, hay muchos proveedores de servicios que pueden resolver grandes cantidades de CAPTCHA a través de servicios a pedido con precios tan bajos como 1 dólar por mil.[3]

Controversias

Accesibilidad para personas con discapacidad

Cualquier problema de difícil solución del campo de la inteligencia artificial puede ser utilizado como, por ejemplo, reconocimiento de caracteres/imágenes (OCR) o reconocimiento de voz. Sin embargo, estas soluciones impiden a personas con deficiencias visuales o auditivas acceder a los recursos protegidos.[15] Además, debido a su naturaleza y misión, algunos asistentes para discapacitados (como los lectores de pantalla) no pueden interpretarlos, quedando bloqueado el acceso al recurso.[16]

En algunos sitios se permite elegir entre la validación visual o sonora. En la actualidad, el desarrollo de captchas basados en sonidos está muy por detrás de los visuales y no son tan eficientes. Existe un proyecto en desarrollo llamado Captcha Accesible que trata de crear un catpcha orientado a lectores de pantalla para personas invidentes.

Debilidades del sistema

Hay algunas aproximaciones a cómo se puede romper CAPTCHA: usando humanos como mano de obra barata o involuntaria para reconocerlos, explotando bugs en la implementación que permitan a un atacante saltarse el reconocimiento, y finalmente mejorando el software de reconocimiento óptico de caracteres. Proyectos como reCAPTCHA han intentado en los últimos tiempos mejorar la eficacia del sistema CAPTCHA para evitar completamente el reconocimiento por parte de programas OCR.

Actualmente hacer un captcha seguro requiere métodos complicados de implementar que únicamente poseen las grandes empresas. Pero hay métodos para dificultar a los programas OCR. Uno de estos métodos es el «método del tachado». Este método consiste en tachar las letras del captcha de manera que un humano sepa identificarlas pero un software OCR no pueda separar las unas de las otras. Para este método es importante utilizar un mismo color de letra (realmente modificar el color de poco sirve ya que para reconocerlas convierten la imagen a color negro) y tachar con el mismo color que las letras, a ser posible, una línea que no sea recta y de más de un píxel de grosor.

Es posible resolver los CAPTCHAs usando humanos explotados como mano de obra barata para decodificar CAPTCHAs. Un documento de la organización W3C afirma que un operador «puede fácilmente verificar cientos de ellos cada hora». Por otro lado, hay quien afirma que esto no es económicamente viable. Una técnica de crackeo usada con el sistema consiste en usar un script que muestre un CAPTCHA de un sitio atacado como un CAPTCHA en un sitio que pertenezca al atacante, en el que humanos desprevenidos visitan y correctamente resuelven estos CAPTCHAs.

Implementaciones inseguras

Howard Yeend ha identificado algunos problemas de implementación con CAPTCHAs pobremente diseñados:

  • Algunos sistemas de protección CAPTCHA pueden sortearse sin usar un sistema de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) simplemente reutilizando el ID de sesión de una imagen conocida.
  • Los CAPTCHAs que están alojados en servidores compartidos también presentan un problema: una incidencia de seguridad en otro alojamiento virtual, podría dejar el sistema CAPTCHA vulnerable.
  • Algunas veces, si parte del software de generación del CAPTCHA se realiza en el lado del cliente (la validación se hace en el servidor, pero el texto que el usuario tiene que identificar es renderizado en el lado del cliente), los usuarios pueden modificar el cliente para que muestre el texto sin renderizar. Algunos sistemas usan hashes MD5 almacenados en el lado del servidor, que a menudo pueden ser crackeados.

Reconocimiento de caracteres por ordenador

Aunque los CAPTCHA han sido originalmente diseñados para impedir que el software OCR reconozca los caracteres de las imágenes generadas, existen proyectos de investigación que han probado que es posible saltarse muchos CAPTCHA con programas que han sido específicamente diseñados para un tipo determinado de CAPTCHA. Para CAPTCHA con letras distorsionadas, la aproximación típica es seguir los siguientes pasos:

  1. Eliminación del ruido de fondo, por ejemplo con filtros de color y detecciones de líneas finas.
  2. Segmentación, por ejemplo partiendo la imagen en segmentos que contienen una sola letra.
  3. Identificar la letra de cada segmento, y así utilizar la información extraída de la imagen.

El paso 1 es típicamente muy fácil de automatizar. En 2005, se mostró que un algoritmo de una red neuronal tiene un menor margen de error que los humanos resolviendo el paso 3. La única parte donde los humanos superan a las máquinas es en el paso 2. Si el ruido de fondo consiste en formas similares a letras y las letras están unidas a este ruido, la segmentación se hace casi imposible con el software actual. Por lo tanto, un CAPTCHA efectivo debería enfocarse en el paso 2, la segmentación.

Véase también

Referencias
  1. Grossman, Lev (5 de junio de 2008). «Computer Literacy Tests: Are You Human?» (en inglés). Time. Archivado desde el original el 30 de abril de 2009. Consultado el 12 de junio de 2008. «The Carnegie Mellon team came back with the CAPTCHA. (It stands for "completely automated public Turing test to tell computers and humans apart"; no, the acronym doesn't really fit.) The point of the CAPTCHA is that reading those swirly letters is something that computers aren't very good at. »
  2. Charles Naut, David Chung, Maurizeio Calo, Reverse Turing Test, espacio digital 'SlideShare', 1 de julio de 2010.
  3. Understanding CAPTCHA-Solving Services in an Economic Context. Marti Motoyama et ali. 2010
  4. El inventor del código Captcha ¡es guatemalteco! Archivado el 6 de octubre de 2014 en Wayback Machine., sitio digital 'Yahoo! Noticias en español', 23 de septiembre de 2014.
  5. Nicholas J. Hopper : Research interests ; Education ; Publications ; Academics honors and Awards ; Teaching experience ; Academics and Professional Service ; Conference and Workshop Presentations ; Other Professional Experience ; Abstracts of accepted and submitted papers, sitio digital 'Computer Science Department / Carnegie Mellon University'.
  6. «CAPTCHA: Telling Humans and Computers Apart Automatically». Universidad Carnegie Mellon. Archivado desde el original el 4 de abril de 2012. Consultado el 16 de agosto de 2012.
  7. Sergio Luján Mora (2011). ¿Qué es un CAPTCHA? Origen y uso. España: Universidad de Alicante. Escena en 4:01. Consultado el 16 de agosto de 2012.
  8. Captcha: cómo diferenciar a los humanos de los robots. Digital Guide Ionos. 22 de agosto de 2018
  9. La inteligencia artificial aprende a engañar a los ‘captcha’. Francesco Rodella. elpais.es. 14 de diciembre de 2018
  10. Las CAPTCHAs basados en textos ya no son fiables. Francisco R. Villatoro. La ciencia de la mula Francis. 8 de diciembre de 2017
  11. CAPTCHAS. DEBILIDADES Y FORTALEZAS. Patricia Román Escabias. Trabajo Fin de Grado en Ingeniería Informática. Universidad Carlos III de Madrid. 24 de junio de 2013.
  12. Qué es un Captcha, todo lo que necesitas saber. Raul Garcia Calvache. Desafío Hosting. 28 de octubre de 2019
  13. «Applications of CAPTCHAs». Carnegie Mellon University. Archivado desde el original el 4 de abril de 2012. Consultado el 16 de agosto de 2012.
  14. Reconocimiento de CAPTCHAs con redes neuronales. Alejandro León Fernández. Trabajo de Fin de Grado. Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología. Universidad de la Laguna. 10 de junio de 2019
  15. Sergio Luján-Mora. «¿Qué es un CAPTCHA? Problemas de accesibilidad». Consultado el 19 de mayo de 2013.
  16. «Inaccesibility of CAPTCHA» (en inglés). W3C. 23 de noviembre de 2005. Consultado el 16 de agosto de 2012.

Enlaces externos
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