BounTCHA：一种利用引导式生成式 AI 扩展视频中边界识别的 CAPTCHA

近年来，人工智能（AI），尤其是多模态大语言模型（MLLMs），的快速发展使其能够理解文本、图像、视频及其他多媒体数据，使 AI 系统能够基于人类提供的提示执行各种任务。然而，AI 驱动的机器人日益能够绕过大多数现有 CAPTCHA 系统，构成对 Web 应用的严重安全威胁。这使得设计新的 CAPTCHA 机制成为迫在眉睫的优先事项。我们观察到，人类对视频中的位移和突然变化极其敏感，而当前的 AI 系统仍然难以有效理解和应对此类情形。基于此观察，我们设计并实现了 BounTCHA，这是一种一种利用人类对视频过渡和干扰中边界感知的 CAPTCHA 机制。通过利用生成式 AI 将原始视频扩展以提示为基础，我们引入意想不到的转折和变化，以创建用于 CAPTCHA 用途的引导短视频管道。我们开发了原型并开展实验，收集了人们在边界识别中的时间偏差数据。该数据作为区分人类用户和机器人的数据基础。此外，我们对 BounTCHA 进行了详细的安全分析，展示了其对各种类型攻击的韧性。我们希望 BounTCHA 能作为 AI 时代为数百万 Web 应用的强大防御。