face recognition captcha made difficult

FACE RECOGNITION

CAPTCHA MADE DIFFICULT

Research MethodologyTaufik Asra dan Joni Gunawan

Jakarta, 24 Oktober 2014

Latar Belakang Riset

• Peningkatan keamanan untuk layanan berbasis web yang perlu untuk membedakan antara manusia dan mesin.

• Adanya keterbatasan Text-based CAPTCHAs (TBC).

• Belum adanya Face recognition CAPTCHAs (FRC) yang memenuhi design CAPTCHA guidelines.

Teknologi/Istilah Penting

• CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)

Turing test untuk membedakan manusia pengguna dari skrip otomatis untuk mempertahankan terhadap serangan internet musuh.

Tantangan-respon test otomatis untuk membedakan manusia dari mesin.

Teknologi/Istilah Penting

• TBC (Text-Based Captcha)

Merupakan Captcha berbasis teks.

• IBC (Image-Based Captcha)

Merupakan Captcha berbasis gambar.

• OCR (Optical Character Recognition)

Merupakan aplikasi yang berfungsi untuk menscan gambar pada image dan dijadikan text.

Teknologi/Istilah Penting

• FRC (Face Recognition Captcha)

Merupakan Captcha dengan sistem pengenalan image wajah manusia.

Permasalahan Riset

• Bagaimana merancang CAPTCHA pengenalan wajah yang sulit untuk mesin, tapi mudah bagi manusia.

Kontribusi Utama Riset

• FRC (Face Recognition CAPTCHA) dapat meningkatkan keamanan untuk layanan berbasis web dalam hal membedakan manusia atau mesin.

Metode Pemecahan Masalah

Menggunakan performance gap pengenalan wajah antara manusia dan mesin dengan membandingkan psychological research dan literatur mesin pengenalan wajah, yaitu :•Image crop

•Facial expression•Head pose•Image binarization

•Matching facial features

Evaluasi

Hasil pengujian system :

Dari hasil tersebut terlihat bahwa system telah mampu membedakan antara manusia dengan mesin dan telah memenuhi syarat CAPTCHA design guidelines.

Ide Pengembangan Riset

• Penggunaan algoritma pengenalan wajah yang lain, seperti : Eigenface, Picasa, COTS untuk menguji kredibelitas dari system yang di bangun

• Penggunaan distortion effect untuk image generate-nya menggantikan grayscale and binery image.

Kesimpulan

CAPTCHA pengenalan wajah yang sulit untuk mesin, tetapi mudah bagi manusia dengan mengkombinasikan wawasan pshycological manusia dalam mengenali wajah dengan pengetahuan bagaimana algoritma sekarang bekerja.

Dapat meningkatkan keamanan untuk layanan berbasis web yang perlu membedakan manusia dari mesin.

TERIMA KASIH