- 효과적인 글자 분리 방법을 사용한 네이버 캡차 공격
- ㆍ 저자명
- 양대헌,최용헌,홍석준,이경희,Nyang. Dae Hun,Choi. Yong Heon,Hong. Seok Jun,Lee. Kyunghee
- ㆍ 간행물명
- 情報保護學會論文誌
- ㆍ 권/호정보
- 2013년|23권 5호|pp.909-917 (9 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국정보보호학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
웹 서비스를 이용하는 대상이 사람인지 아닌지를 구분하기 위해 주로 사용되는 캡차는 초기 단순한 문자열을 보고 입력하는 것을 시작으로 계속하여 발전해왔다. 지금까지 다양한 종류의 캡차가 제안되었으나 아직까지는 대부분의 사이트에서 편의상 간단한 문자 기반의 캡차가 널리 쓰이고 있다. 이 논문에서는 한국에서 검색을 하는 사용자 중 70%이상이 이용하는 네이버에서 사용하고 있는 캡차를 새로운 글자 분리 방법을 이용해 공격함으로써 해당 캡차의 취약성을 검증해 보았다. 실험 결과, 총 1000번 중 938번을 성공해서, 네이버의 캡차 방식이 논문에서 제시된 공격에 의해 안전하지 않음을 입증하였다.
CAPTCHA is an automated test to tell apart computers from human mainly for web services, and it has been evolved since the most naive form in which users are requested to input simple strings has been introduced. Though many types of CAPTCHAs have been proposed, text-based CAPTCHAs have been widely prevailed for user convenience. In this paper, we introduce new segmentation schemes and show an attack method to break the CAPTCHA of Naver that occupies more than 70% of the market share in search engine. The experimental results show that 938 trials out of 1000 have successfully analyzed, which implies that we cannot use the CAPTCHA anymore.