Hace poco me salió en LinkedIN un Captcha Cognitivo de capacidad visual, donde el objetivo era reconocer qué objeto está descolocado. Lo hice manualmente, a ver si es que tenía algún truco, y no lo capturé. Pero me pareció tan sencillo para los Modelos LLM Multimdales, que le pedí a  Fran Ramírez que me ayudara a buscar el Captcha otra vez. Y como era de espera, cuando lo probamos con los motores de GenAI no dio ninguna guerra. Así que aprovecho hoy para contároslo.

Pero antes de comenzar con esta prueba, os dejo aquí las referencias a todas las pruebas con Captchas Cognitivos que he ido recapitulando durante estos últimos meses, por si os gusta este mundillo.

En este caso, el Captcha Cognitivo es de agudeza visual o de resolución de puzzles gráficos, así que necesitamos servicios de Artificial Vision en el modelo de GenAI que vayamos a usar. Este es el Captcha Cognitivo que me tocó en Linkedin.

Al final, este tipo de barreras evitan el uso de herramientas de pentesting automático en ejercicios de Red Team, y saber cómo saltarse estos bloqueos de Captcha Cognitivo usando Inteligencia Artificial es siempre una buena práctica, sobre todo, si los ejercicios de Red Team van a ser parte de tu trabajo.

Como vais a ver, este Captcha Cognitivo no es ningún reto para ninguno de los modelos más avanzados hoy en día. En el primer intento con ChatGPT4-o y sin necesidad de hacer Prompt Enginering más allá de "resuélvelo", tenemos la respuesta correcta.

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¡Saludos Malignos!