| 発表年月日 | 2014/09/10 |
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| 発表テーマ | ASIRRAシステムに対する機械的な突破の検証 |
| 会議名 | 日本ソフトウェア科学会第31回大会 |
| 主催者 | 日本ソフトウェア科学会 |
| 開催地名 | 名古屋大学 |
| 学会区分 | 全国学会 |
| 発表形式 | 口頭（一般） |
| 単独共同区分 | 共同 |
| 発表者・共同発表者 | 飯田貴章 |
| 概要 | アクセス者が人間であることを判別する手法であるCAPTCHA 認証は近年の画像認識の発達に伴って，ボットに
よって突破される事例が多く発生している．その対策として認証テストが難化し，人ですら回答が困難になる問題が起きている．そこで，新たな認証としてASIRRA が開発された．ASIRRA は，動物種の画像による機械的識別が困難であるという状況を利用して，犬と猫を選ばせることで人間の判別を行うシステムである．本研究では，ASIRRA をボットで突破することがある程度現実的な確率で可能かどうかを検証する．猫および犬の画像に対してBag-of-Keypoints による特徴量抽出とSVM による機械学習によって個別の画像の再現率を高めることで，突破確率をどの程度まで高めることができるか数値実験を行う． |