この新しいアルゴリズムではテキスト キャプチャは廃止されます
英国と中国の研究者によって開発されたこの新しい機械学習ベースのアルゴリズムは、既存のどの方法よりも少ない労力で、より速く、より高い精度でテキストベースのキャプチャをバイパスできます。このアルゴリズムは、 「Generative Adversarial Network」の頭字語であるGANの概念に基づいています。 
AI ベースの GAN アルゴリズムは、タスクを正確に実行するための学習アルゴリズムには通常、何百万ものデータが必要であるため、学習に使用する大規模なデータベースがない場合に使用されます。 GAN では、同様のデータを生成するコンポーネントを使用してデータ ポイントが生成され、それがアルゴリズムに送信されて解決されます。
新しいキャプチャを解読する方法も学ぶことができます
これら 500 個のキャプチャから、 200,000 個の「合成」キャプチャが生成されました。彼らが達成した精度は、Blizzard や Authorize.net などのページで 100% でした。 Amazon、PayPal、Reddit、Yahoo などの他の企業では、既存のアルゴリズムと比較してすべてのテストで高い精度を達成しました。
そのアルゴリズムも安価かつ高速であり、コンピューターを使用すると0.05 秒で 1 つを解決できます。したがって、これらの Web サイトの 1 つに対してリアルタイム攻撃を実行するために大きな処理能力を使用する必要はありません。通常はアクセス禁止につながります。この種の攻撃を実行する者は通常、必要な処理量に対処するためにクラウド サービスを契約します。
さらに、トレーニングが可能なため、アルゴリズムはデータの小さなサンプルから新しいキャプチャを解読する方法を学習できます。多くの Web ページがボットや攻撃から身を守るために設けられている唯一のセキュリティ障壁を、このアルゴリズムによって突破することに成功したため、その作成者たちはこのアルゴリズムを恐れています。このため、彼らは、場所、Webサイトの使用パターン、生体認証データなどのデータを分析して本人であることを確認するGoogleのreCaptcha V3など、複数のセキュリティ層でボットを検出する他の代替手段を使用することを推奨しています。実際、最新バージョンではクリックする必要さえありません。