Аннотация. Статья посвящена созданию нового типа капчи с использованием трехмерных анимированных жестов, которая обладает повышенной сложностью для автоматического распознавания. Описываются этапы создания капчи, анализируются возможные уязвимости и способы улучшения защиты от взлома, рассматриваются перспективы использования. Раскрываются особенности создания 3D-модели руки и жестов, выбранные технологии для представления модели в браузере с помощью кроссбраузерной JavaScript-библиотеки “Three.js”. Ключевые слова. CAPTCHA, жестомимический интерфейс, распознавание жестов, 3D-моделирование, защита от спама.
Анимационная капча с использованием жестов рук Основная идея этого вида капчи заключается в том, чтобы показывать пользователю последовательность легко узнаваемых жестов, которые он мог бы воспринимать как последовательность символов или слов. Для обеспечения повышенной сложности автоматического распознавания демонстрируемого жеста предлагается использовать трехмерную интерактивную визуализацию.
В качестве научной базы проекта лежат многолетние исследования в рамках
научной школы МГТУ им. Н.Э. Баумана под руководством Ю.Н. Филипповича
[7], направленные на создание жестомимического интерфейса [
Рис.1. Пример капчи с использованием жестов рук Рис.2. Скелетная модель кисти руки.
Рис.2. Интерфейс управление движением пальцев руки.
Разработка трехмерной модели руки для отображения в браузере.
Трехмерную модель руки можно создать в одном из популярных графических
редакторов, таких как Autodesk 3d Max, Autodesk Maya, Blender. Для демонстрации
трехмерной модели в браузере выбрана кроссбраузерная библиотека Three.js
[
Разработка алгоритма моделирования движений руки. Трехмерные графические редакторы позволяют создавать также и анимацию. Но эта анимация не предусматривает возможности ее динамического изменения и не может быть использована при создании капчи, так как в этом случае добавление нового жеста в алфавит требует вручную создавать и хранить анимации перехода руки из положения этого жеста в положения всех остальных жестов алфавита. В связи с этим было принято решение анимировать руку программно, используя прямой доступ к положению костей скелетной модели. Это было сделано с помощью библиотеки Tween.js. Однако, при использовании Tween.js возможны коллизии, когда объекты (в нашем случае, пальцы руки) пересекают друг друга и проходят сквозь друг друга при движении. Поэтому было решено разработать собственный алгоритм моделирования движений и обработки коллизий для создания реалистичной динамической анимации.
Разработка интерфейса создания жестов и перевода текста в жесты. Для того чтобы модель руки могла воспроизводить в виде жестов заданные символы, необходимо создать алфавит жестов. Алфавит должен хранить для каждого символа углы расположения костей относительно друг друга. Для более удобного создания и пополнения алфавита жестов было принято решение разработать графический редактор жестов. С помощью редактора жестов можно также создавать разные алфавиты для различных целевых аудиторий. На рис. 3 показано окно прототипа редактора жестов, позволяющего управлять движением пальцев руки.
Защита капчи от взлома. Относительно небольшое ограниченное количество символов в алфавите может позволить злоумышленнику создать собственную базу данных относительных углов костей, соответствующих символам алфавита. Поэтому имеет смысл рассмотреть возможность преобразования сформированной анимации в формат GIF для демонстрации его пользователю в качестве капчи. В дальнейшем также предполагается отработать и другие методы защиты – повышение полигональности модели, изменение текстур, добавление шумов и т.д.
Понимание жестов человеком. В настоящее время количество общепринятых или интуитивно понятных жестов руки достаточно невелико, поэтому использование только таких жестов диктует достаточно небольшой размер алфавита. Алфавит может быть расширен в случае использования на специализированных сайтах, предназначенных для людей, владеющих каким-либо жестовым языком, например, на сайтах, предназначенных для подводников, музыкантов, спортсменов и т.д.
Тем не менее, подобная капча применима на любых сайтах, так как в задании теста жесты могут быть показаны несколькими моделями рук, а также скомбинированы с вращающимися моделями букв латинского или кириллического алфавита. Таким образом, может быть зашифрован цифробуквенный код, который применяется в большинстве современных капч. Кроме того, жестовая капча может содержать несколько моделей рук и предлагать пользователю выбрать определенный символ на основании того, какая именно в данный момент используется модель. 3
Заключение У предлагаемого варианта капчи хорошие перспективы использования. Вопервых, пользователю предлагается качественное, легкое для восприятия трехмерное изображение знакомого жеста, распознавание которого не вызовет у него затруднений и не потребует длительного времени. Во-вторых, этот вариант реализации капчи относится к анимационной группе, которая считается самой сложной для автоматического распознавания.
У проекта также могут быть перспективы развития в части создания тематических (настраиваемых администраторами) серий жестов для различных профессиональных и социальных групп, в том числе и с ограниченными возможностями. Развитие мобильных технологий позволяет потенциально использовать технические возможности устройств для повторения жестов вместо набора, а также применения соответствующих алгоритмов для задач идентификации и авторизации пользователей.
Жестовая капча может использоваться в качестве альтернативного варианта вместо аудио тестирования, что позволит людям с проблемами восприятия звуков или не имеющим аудио оборудования пройти тест. Список литературы
Artem Shumilov, Andrew Philippovich Abstract. Website owners and administrators have to deal with the problem of spam every day. To protect their websites from spam webmasters use CAPTCHA – special tests created to tell computers and humans apart. This article focuses on one of the most difficult for automatic recognition type of CAPTCHA using three-dimensional animated images hand gestures.
Keywords: CAPTCHA, gesture and mimic interface, gesture recognition, 3D modeling, spam protection.