摘要： 本文探讨了如何通过行为模式和认知特征来检测和防御机器人（bots）在网络安全中的威胁。文章首先指出，传统的验证码系统如Google reCAPTCHA v3在检测AI代理方面存在局限性。接着，文章介绍了行为方法，通过分析人类与计算机的交互模式（如键盘敲击动态和鼠标移动）来区分人类用户和机器人。文章还讨论了认知心理学实验，如Stroop任务，来进一步验证人类与机器人的差异。最后，文章提出了一种基于行为和认知特征的检测方法，通过分析用户的交互模式来评估其真实性，从而为网络安全提供了一种新的解决方案。
讨论： 这段内容主要讨论了CAPTCHA技术的发展和挑战。作者imiric认为，虽然CAPTCHA对于防止垃圾邮件和滥用是必要的，但现有的基于工作证明的CAPTCHA仍然依赖于准确的机器人检测，而现有的方法并不完全可靠。Saris提出了分析键盘或鼠标动作可能对使用自动填充密码管理器的用户造成惩罚的问题。JimDabell担心这些技术可能会错误地捕捉到有辅助需求的人。Animats认为，随着AI的发展，基于人类行为差异的CAPTCHA可能不会持续有效。lugu提出了一个基于声誉系统的解决方案，而logsr则认为我们需要一个具有经济激励机制的认证层。qoez指出，这些技术可能已经被ReCacpha等工具使用，并质疑了AI代理的简单性。codedokode和dsekz则对现有技术的有效性和安全性提出了质疑。
原文标题：Bot or human? Creating an invisible Turing test for the internet
原文链接：https://research.roundtable.ai/proof-of-human/
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=44378127