Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CAPTCHAs are automated Turing tests used to determine if the end-user is human and not an automated program. Users are asked to read and answer Visual CAPTCHAs, which often appear as bitmaps of text characters, in order to gain access to a low-cost resource such as webmail or a blog. CAPTCHAs are generated by software and the structure of a CAPTCHA gives hints to its implementation. Thus due to these properties of image processing and image composition, the process that creates CAPTCHAs can often be reverse engineered. Once the implementation strategy of a family of CAPTCHAs has been reverse engineered the CAPTCHA instances may be solved automatically by leveraging weaknesses in the creation process or by comparing a CAPTCHA's output against itself. In this paper, we present a case study where we reverse engineer and solve real-world CAPTCHAs using simple image processing techniques such as bitmap comparison, thresholding, fill-flood segmentation, dilation, and erosion. We present black-box and white-box methodologies for reverse engineering and solving CAPTCHAs. As well we provide an open source toolkit for solving CAPTCHAs that we have used with a success rates of 99, 95, 61, 30%, and 27% on hundreds of CAPTCHAs from five real-world examples.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle