瑞士苏黎世联邦理工学院的研究人员利用 YOLOv8 模型，通过微调实时物体检测技术，成功破解了 Google 的 reCAPTCHA 图像验证系统。该技术通过识别图像中的指定物体，绕过了传统的图像验证，成功率高达 100%。

🤖 **YOLOv8 模型的应用:** 研究人员利用 YOLOv8 模型，这是一个强大的实时物体检测模型，能够快速识别图像中的特定物体。通过对该模型进行微调，使其能够准确地识别 reCAPTCHA 图像验证中的指定物体，例如“交通灯”或“人行道”。

📈 **成功率 100%:** 经过微调后的 YOLOv8 模型在破解 reCAPTCHA 图像验证方面取得了显著的成功，成功率达到了 100%。这意味着机器人每次挑战 reCAPTCHA 都能成功绕过验证，这对于自动化任务和网络爬虫来说是一个巨大的突破。

🛡️ **安全隐患:** 该研究成果暴露了 reCAPTCHA 图像验证的弱点，并为恶意攻击者提供了新的攻击手段。这对于网络安全来说是一个巨大的挑战，需要开发更强大的图像验证技术来抵御此类攻击。