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HN 二十年,最值得读的论文。

从 Hacker News 2006 年以来的全部投稿里,挑出链接本身就是论文的帖子:arXiv、期刊、会议论文、技术报告。每篇附中文标题,讨论最热的那些再加上中文导读和高赞评论翻译。

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点柱子按年份筛选。注:源数据里 2023 年的帖子分数记录不全,2026 年尚未过完,这两年收录偏少。

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    这些论文是怎么挑出来的

    1. 01

      全量扫一遍

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部 446 万条链接投稿,找出指向 arXiv、期刊、会议、技术报告和学术 PDF 的帖子。

    2. 02

      只留论文本身

      由 AI 逐条判断,剔除介绍论文的新闻、博客和幻灯片,同一篇论文的多次投稿合并计算,并统计它在评论区被引用的次数。

    3. 03

      写导读、译评论

      讨论最热的 1,500 篇配上中文导读,并精选、翻译 HN 高赞评论。导读由 AI 生成,可能有误,请以原文为准。

    安全与密码学2016blackhat.com

    我不是人类:攻破 Google reCAPTCHA

    I’m not a human: Breaking the Google reCAPTCHA

    进阶 · 约 40 分钟读完前置知识:Web 安全基础、验证码机制、图像搜索与识别基础

    读论文 HN 讨论
    166HN 得分
    68条评论

    导读

    这篇 Black Hat Asia 2016 论文研究 Google reCAPTCHA 的图像识别挑战是否真能区分人与机器。作者提出的攻击不靠训练分类器,而是直接调用 Google 自家的反向图片搜索来识别验证码图片内容并据此作答,在 2,235 个验证码上取得约 70.78% 的准确率。结论是这类图像验证码的安全强度被明显高估。

    HN 关注点:HN 读者被“用 Google 自己的反向图片搜索破解 Google 验证码”这种简单粗暴的思路吸引,并顺势讨论机器学习能否以及如何加固验证码。

    关键词 reCAPTCHAadversarial examplesCAPTCHA breakingreverse image search

    HN 评论精选

    这几条评论里:支持 2 质疑 1 补充 1

    补充建议用对抗样本来加固验证码,并指出对抗样本可跨模型迁移。

    我没有参与 reCAPTCHA 的工作,但我猜他们可以很容易且显著地加强图像验证码——只要加入对抗样本(adversarial examples)来干扰潜在的自动化破解者。注意对抗样本可以跨模型泛化:一个好的对抗样本对 SVM、卷积网络等都同样有效。想了解基本原理可以看 Julia Evans 的这篇文章(链接略)。关键在于深度神经网络实际上非常(分段)线性,这让它们容易受到对抗训练的影响。

    kajecounterhack查看英文原文

    http://arxiv.org/abs/1602.02697 I don't work on reCAPTCHA but I imagine they could easily + significantly beef up image captcha by adding adversarial image examples that trip up would-be automators. Note that adversarial examples generalize across models. Meaning a good adversarial example will work against SVMs, convnets, etc just the same. If you're interested in the basics of how it works, Julia Evans has a great post: jvns.ca/blog/2015/12/24/how-to-trick-a-neural-network-into-thinking-a-panda-is-a-vulture The key is that deep neural nets are actually very (piecewise) linear and that makes them susceptible to adversarial training.

    支持攻击的核心思路简单粗暴却非常有效。

    用 Google 自家的反向图片搜索来破解基于图像的验证码。方法简单,但杀伤力十足。

    bluedino查看英文原文

    Using the Google's own reverse image search to break an image-based captcha. Simple, but brutal.

    支持70.78% 的成功率其实超过了普通人的手动表现。

    “我们把破解系统跑在 2,235 个验证码上,得到 70.78% 的准确率。”这比听起来更厉害。我很确定 70.78% 比我自己手动做 reCAPTCHA 还准。很多验证码图片非常模糊,或者问题本身有歧义。

    tyingq查看英文原文

    "We ran our captcha-breaking system against 2,235 captchas, and obtained a 70.78% accuracy" That's more impressive than it sounds. I'm pretty sure 70.78% is more accurate than I am with reCAPTCHA manually. A lot of the captcha's presented are very fuzzy, or have ambiguous questions, etc.

    质疑质疑 reCAPTCHA 本质上是 Google 收集标注数据、训练模型的渠道。

    难道只有我觉得 Google reCAPTCHA 其实就是 Google 用来训练机器学习算法的工具吗?最初它帮 Google 学会读书(识别文字),现在它在学检测物体、风景……

    kauegimenes查看英文原文

    I am the only one who thinks google reCAPTCHA is just a tool that Google uses to train Machine Learning Algorithms? First it was used to help Google learn how to Read, now its learning to detect object, landscapes, ...

    相关资源

    从这篇论文所有 HN 讨论帖的全部评论里整理出来的链接。

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