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Newsportal - Ruhr-Universität Bochum

Presseinformation
In einem speziellen Labor lässt Hendrik Meutzner die verschiedenen Audiocaptchas von Probanden testen. Zusätzliche Testpersonen findet er im Internet auf einer speziellen Crowdsourcing-Plattform.
In einem speziellen Labor lässt Hendrik Meutzner die verschiedenen Audiocaptchas von Probanden testen. Zusätzliche Testpersonen findet er im Internet auf einer speziellen Crowdsourcing-Plattform.
© Roberto Schirdewahn
Sichere Audiocaptchas

Mensch und Maschine im Internet unterscheiden

Um Spam zu vermeiden, muss man sich auf vielen Webseiten als Mensch ausweisen und eine schwer erkennbare Zeichenfolge eingeben. Für Sehbehinderte gibt es akustische Lösungen. IT-Forscher wollen deren Qualität verbessern.

Wissenschaftler der Arbeitsgruppe Kognitive Signalverarbeitung der Ruhr-Universität Bochum (RUB) haben ein Audiocaptcha entwickelt, das in Tests im Vergleich zu momentan gängigen weit besser abgeschnitten hat.

Bei dem von Hendrik Meutzner und Prof. Dr. Dorothea Kolossa entwickelten Audiocaptcha liegt die menschliche Erfolgsrate bei 60 Prozent, die Maschine unterliegt mit 14 Prozent. Zum Vergleich: Ein aktuell von einer großen Web-Suchmaschine eingesetztes Captcha wird von 63 Prozent der Maschinen geknackt, wie Meutzner in Tests herausfand.

Wörter werden synthetisch erzeugt und verzerrt

Audiocaptchas funktionieren, indem der Nutzer ein synthetisch erzeugtes und mehr oder weniger verzerrtes Wort oder eine Folge von Ziffern oder Buchstaben hört, die er anschließend per Tastatur eingeben muss.

Problematisch ist, dass die verzerrte Sprache in vielen Fällen für Computer ähnlich gut zu verstehen ist wie für Menschen, wenn nicht sogar besser.

Maschine unterscheidet nicht zwischen Wörtern und Kauderwelsch

Das von Meutzner und Kolossa entwickelte Audiocaptcha nutzt das menschliche Sprachverständnis. Es präsentiert dem Hörer eine Folge von Wörtern, von denen manche einen Sinn ergeben und der Rest Kauderwelsch ist. „Der Mensch ist in der Lage, die sinnvollen Wörter zu erkennen. Der Maschine fällt das schwer, da sich die Wörter im Spektralbereich stark ähneln“, so Meutzner.

Ausführlicher Beitrag in Rubin

Das Wissenschafsmagazin Rubin berichtet ausführlich über die Arbeit von Dorothea Kolossa und Hendrik Meutzner. Texte auf der Webseite und Bilder aus dem Downloadbereich dürfen unter Angabe des Copyrights für redaktionelle Zwecke frei verwendet werden.

Pressekontakt

Prof. Dr. Dorothea Kolossa
Arbeitsgruppe Kognitive Signalverarbeitung
Institut für Kommunikationsakustik
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Ruhr-Universität Bochum
Tel.: 0234 32 28965
E-Mail: dorothea.kolossa@rub.de

Hendrik Meutzner
Arbeitsgruppe Kognitive Signalverarbeitung
Institut für Kommunikationsakustik
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Ruhr-Universität Bochum
Tel.: 0234 32 29638
E-Mail: hendrik.meutzner@rub.de

Veröffentlicht
Freitag
29. April 2016
13.08 Uhr
Von
Raffaela Römer (rr)
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	Lea Schönherr ist Expertin für die Analyse von Audiodateien. Joel Frank ist spezialisiert auf KI-Algorithmen.</div>
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