2015 Fiscal Year Annual Research Report
違和感画像ＣＡＰＴＣＨＡ：３ＤＣＧを用いた究極のチューリングテストとその応用
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25280046
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
西垣 正勝 静岡大学, 創造科学技術大学院, 教授 (20283335)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | CAPTCHA / 違和感 / ３DCG / 認証 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
CAPTCHAとは人間と機械を識別するチューリングテストであり、コンピュータには解読できないが人間ならば簡単に解くことができる問題を、コンピュータが無数に自動生成できることが実装上の要件となる。しかし、「コンピュータには解読できない問題」をコンピュータに自動生成（および正誤判定）させることは根本的には不可能である。本研究は、3次元コンピュータグラフィックス（3DCG）技術を巧みに駆使し、人間だけが「違和感」を感じる画像の自動生成を達成することによって、マルウエアに対する高い攻撃耐性とWEBシステムとしての十分な可用性を有する「違和感画像CAPTCHA」を実現する。
具体的には、3DCG技術を巧みに駆使することによって、人間だけが違和感に気付く画像の自動生成を達成する。一般的に、3次元モデルから2次元画像を生成することは可能であるが、2次元画像から3次元モデルを再現することは（1次元分の情報が落ちているため）不可能である。この不可逆性を活用し、「コンピュータが問題を作成することは可能であるが、その問題を解くことができない」という要件を満たす違和感画像をコンピュータ自身に自動生成（および正誤判定）させる。
平成26年度は、2体の3次元オブジェクトをめり込ませることによって世の中には存在しないオブジェクトを自動生成するという方法（めり込みCAPTCHA）と、人間の認知処理の一つであるメンタルローテーションを利用した3次元CAPTCHAを強化する方式（拡張型メンタルローテーションCAPTCHA）に関して、両方式のユーザビリティ評価を実施した。
平成27年度は、めり込みCAPTCHAおよび拡張型メンタルローテーションCAPTCHAに関する実験と検討を継続していく中で、3次元オブジェクトの向きを解答させる方法（方向CAPTCHA）を新たに導出した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
めり込みCAPTCHA（2体の3次元オブジェクトをめり込ませることによって、世の中には存在しないオブジェクトを自動生成する方式）および拡張型メンタルローテーションCAPTCHA（人間の認知処理の一つであるメンタルローテーションを利用した3次元CAPTCHAを強化する方式）に関しては、ユーザビリティ評価を充実させ、ジャーナル論文にまとめ投稿している。この内、めり込みCAPTCHAについては、既に情報処理学会論文誌に採録されるに至っている。
めり込みCAPTCHAと拡張型メンタルローテーションCAPTCHAの研究を通じ、様々な派生研究の着想が得られており、全周囲型メンタルローテーションCAPTCHA（メンタルローテーションを利用して、複数の画像を回転角度の順番に並べ替える方式。回答の総当たり数の増強に効果を発揮する）、方向CAPTCHA（3次元オブジェクトの方向のみを解答させる方式。回答に要する速度改善に効果を発揮する）、CAPTCHA暗号チャネル（CAPTCHAを用いて、マルウェアには解読不可能な情報を送受信する）などの新たな研究テーマが創生されている。
これの成果をジャーナル論文、国際会議、国内研究会にて発表した。発表件数は5件（これに加え、国際会議の採録決定が1件）に達しており、達成度は「概ね順調に進展している」に区分されると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度は、平成26～27年度の研究成果を引継いで、以下の研究を推進する。
めり込みCAPTCHA、拡張型メンタルローテーションCAPTCHAに関しては、ユーザビリティ評価を更に拡充するとともに、これらのCAPTCHAに対する攻撃手法について理論的・実践的な考察を継続する。また、これらのCAPTCHAシステムのプログラムをプラットフォーム化していく。
全周囲型メンタルローテーションCAPTCHAに関しては、総当たり数を保ったまま、解答速度を向上させる方法を検討していく。方向CAPTCHAに関しては、解答速度を保ったまま、総当たり数を増加させる方法を検討していく。CAPTCHA暗号チャネルに関しては、安全性の理論的な証明を試みる予定である。
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