Алгоритми взаємодії користувачів із сучасними captcha
| dc.contributor.author | Рутц, Станіслав Вікторович | uk_UA |
| dc.contributor.author | Чернецький, Євгеній Вячеславович | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2026-03-19T09:30:10Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | С. В. Рутц: ORCID 0009-0007-1000-3642; В. Є. Чернецький: ORCID 0000-0002-4197-7171; | uk_UA |
| dc.description.abstract | UKR: Стаття є дослідженням сучасних методів розпізнавання користувачів на основі технологій CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart). Зосереджено увагу як на класичних текстових завданнях, так і на інноваційних рішеннях, що викорис-товують інтерактивні чи біометричні підходи до перевірки автентичності. Окреслено основні виклики, пов’язані з тим, що сучасні алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту здатні успішно долати традиційні CAPTCHA, які раніше вважалися надійними. У статті проаналізовано ефективність різних типів CAPTCHA, зокрема текстових, графічних, аудіо та інтерактивних, а також визначено вплив рівня складності завдань на зручність для користу-вачів. Значну увагу приділено викликам у сфері доступності,враховуючи потреби людей із порушеннями зору та інших особливих категорій користувачів. Обґрунтовано перспективні напрями оптимізації CAPTCHA, спря мовані на підвищення безпеки та мінімізацію незручностей під час проходження перевірок. Окремо розглянуто важливість урахування поведін-кових характеристик, які можуть підвищувати динамічність перевірок і складність їх автоматизованого обходу. Аналіз руху курсора, швидкості й послідовності кліків, а також унікальних патернів введення тексту дає змогу точніше ідентифікувати реальних користувачів і відрізнити їх від ботів, що імітують людські дії. Розглянуто також біометричні CAPTCHA, що ґрунтуються на розпізнаванні голосу, обличчя чи відбитків пальців. Ці методи створюють додаткові бар’єри для зловмисників, але одночасно викликають дискусії щодо приватності й безпеки персональних даних.Висвітлено приклади впровадження адаптивних CAPTCHA, які динамічно змінюють рівень складності залежно від поведінки користувача, а також ідеї використання технологій блокчейну для формування децентралізованих механізмів захисту. Показано, що поєднання різних форм CAPTCHA та інноваційних підходів до їх побудови може значно ускладнити роботу автоматизованих ботів і знизити кількість хибних спрацьовувань. Зрештою, результати дослідження підкреслюють необхідність комплексного розгляду аспектів зручності, безпеки та конфіденційності під час розроблення CAPTCHA, адже лише збалансований підхід сприятиме підвищенню захищеності цифрового середовища й водночас враховуватиме потреби користувачів із різними можливостями та пристроями. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: The article investigates modern user recognition methods based on CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) technology. It focuses on both classic text-based tasks and innovative solutions that employ interactive or biometric approaches to authentication. The main challenges are outlined, particularly regarding the fact that contemporary machine learning and artificial intelligence algorithms can successfully overcome traditional CAPTCHAs once considered reliable. The article analyzes the effectiveness of various CAPTCHA types, including text, graphical, audio, and interactive versions, and also determines how task complexity affects user convenience. Special attention is paid to accessibility issues, taking into account the needs of visually impaired users and other special user categories. The paper substantiates promising directions for optimizing CAPTCHA to enhance security and reduce inconvenience during the verification process. The importance of considering behavioral characteristics, which can increase the dynamic nature of these checks and complicate automated bypass, is examined separately. Analyzing cursor movement, click speed and sequences, as well as unique text-entry patterns, enables more accurate identification of real users and differentiation from bots that mimic human actions. Biometric CAPTCHAs based on voice, facial, or fingerprint recognition are also considered. While these methods introduce additional barriers for attackers, they simultaneously raise concerns about privacy and the security of personal data. Examples of implementing adaptive CAPTCHAs are presented, which dynamically adjust complexity based on user behavior, along with ideas for using blockchain technology to establish decentralized protection mechanisms. It is shown that combining different forms of CAPTCHA and innovative approaches to their design can significantly complicate automated bot operations and reduce false positives. Ultimately, the findings emphasize the need for a holistic consideration of convenience, security, and confidentiality when developing CAPTCHA, as only a balanced approach will foster greater protection of the digital environment while simultaneously meeting the needs of users with diverse abilities and devices. | en |
| dc.description.sponsorship | Український державний університет науки і технологій | uk_UA |
| dc.identifier.citation | Рутц С. В., Чернецький Є. В. Алгоритми взаємодії користувачів із сучасними CAPTCHA. Наука і техніка сьогодні. Серія «Техніка». 2025. № 2(43). С. 1519–1527. DOI: 10.52058/2786-6025-2025-2(43)-1519-1527 | uk_UA |
| dc.identifier.issn | 2786-6025 | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://perspectives.pp.ua/index.php/nts/article/view/20680/20656 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/21879 | en |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Наука і техніка сьогодні | uk_UA |
| dc.subject | CAPTCHA | en |
| dc.subject | розпізнавання користувачів | uk_UA |
| dc.subject | штучний інтелект | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | верифікація користувачів | uk_UA |
| dc.subject | інформаційна безпека | uk_UA |
| dc.subject | user recognition | en |
| dc.subject | artificial intelligence | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | user verification | en |
| dc.subject | information security | en |
| dc.subject | ККІТтаА | uk_UA |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY | en |
| dc.subject.classification | NATURAL SCIENCES | en |
| dc.subject.classification | Chemistry | en |
| dc.subject.classification | Іnformation security | en |
| dc.subject.classification | Аrtificial intelligence | en |
| dc.title | Алгоритми взаємодії користувачів із сучасними captcha | uk_UA |
| dc.title.alternative | Research on User Recognition Methods Using Modern Captcha Technologies | en |
| dc.type | Article | en |