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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、マルウェア（機械）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（機械）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、「機械には解読できない問題」を機械に自動生成（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、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を自動生成する。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、その逆は（1次元分の情報の欠落のため）不可能である。この不可逆性を活用し、「機械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機械自身に自動生成（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（メンタルローテーションCAPTCHA）に関して評価実験を実施した。
平成27-28年度は、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、ここにゲーミフィケーションを導入することによって、方向CAPTCHAの利便性と安全性を更に高める方法（方向CAPTCHA-MAZE）を提案した。
平成29年度は、方向CAPTCHA-MAZEが有効に働く要件を定式化し、実証実験を行った。その成果を国内研究会で発表するとともに、ジャーナル論文誌に投稿した。
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