• 프로젝트는 머신러닝과 TensorFlow 지식을 확장하기 위해 시작됨
• 목표는 브라우저에서 4Chan CAPTCHA를 푸는 모델
• 실제 4Chan CAPTCHA에서 90% 이상의 성공률을 가짐
• 수집한 이미지와 합성 이미지로 LSTM-CNN 구조로 모델 훈련
• Keras 3와 TensorFlow.js의 호환성 문제를 해결하여 모델 변환 성공
• 성능 평가는 합성 이미지 기반으로 수행됨

데이터 수집 및 훈련

• CAPTCHA 수집은 어렵고 상업적인 해결 서비스 사용함
• 500개의 실제 이미지와 50,000개의 합성 이미지로 훈련 진행됨

결론

• 어려움 속에서도 많은 것을 배우고 결과에 만족함
• 추가 데이터 훈련과 CAPTCHA 조정으로 성능 향상 가능성 있음

댓글 요약

• 변형된 텍스트 CAPTCHA의 효과로 기존 방식은 낡은 방식임
• CAPTCHA 해결은 시간과 노력이 많이 드는 작업이며 새로운 형태가 필요함
• 스패머들이 CAPTCHA를 재현하기 어려워 보통 서비스를 구매하여 사용함
• 4chan과 같은 플랫폼에서 CAPTCHA 간소화 및 유료 계정이 필요함
• 비디오 인터뷰 같은 다양한 CAPTCHA 대응 방법과 저비용 가입 옵션을 제안함
• AI와 보안의 교차점 이해의 중요성과 기존 방식의 비효율성을 지적함