Когнитивная капча

CAPTCHA (полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей) давно используется для борьбы с автоматизированными ботами. Это достигается за счёт использования методов искажения и когнитивных характеристик. В противодействии атакам безопасности когнитивные методы CAPTCHA оказались более эффективными, чем другие подходы. Развитие технологии отслеживания взгляда значительно улучшило взаимодействие человека с компьютером (HCI), позволяя пользователям взаимодействовать с компьютерами без физического контакта. Эта технология широко используется для изучения внимания, когнитивных процессов и производительности. В этом исследовании мы провели эксперименты с отслеживанием взгляда на участниках, чтобы изучить, как меняется их визуальное поведение по мере изменения сложности когнитивных CAPTCHA. Анализируя распределение взгляда на каждом уровне CAPTCHA, мы можем оценить визуальное поведение пользователей на основе показателей движения глаз и показателей процесса. Собранные данные затем используются в алгоритмах машинного обучения (МО) для категоризации и изучения относительной важности этих факторов в прогнозировании производительности. Это исследование подчеркивает потенциал улучшения любой когнитивной модели CAPTCHA за счет получения информации о базовых когнитивных процессах. - A Comprehensive Analysis of Cognitive CAPTCHAs Through Eye Tracking