По мере разработки NLPCaptcha мы столкнулись и преодолели несколько технических проблем. Сегодня я хочу поделиться некоторыми идеями об этих проблемах и о том, как мы решили их с помощью Python и различных методов обработки естественного языка.
В 2008-2009 годах, когда мобильные технологии начали трансформировать различные отрасли, у меня была возможность участвовать в революционном проекте в MPower Money в Нью-Дели, Индия. Как инженер-программист, я сыграл ключевую роль в разработке PHIRE, первой в мире мобильной дебетовой сети, которая позволяла пользователям выполнять банковские операции через SMS, используя мощь Python и продвинутые методы метапрограммирования.
Как один из первых инженеров-основателей, я рад поделиться нашим путем в разработке NLPCaptcha, революционной технологии, которая должна изменить как веб-безопасность, так и цифровую рекламу.
Традиционные CAPTCHA, хотя и эффективны в различении людей и ботов, стали источником разочарования для пользователей. Они часто включают расшифровку искаженного текста, что может быть утомительным и раздражающим. Более того, они представляют собой упущенную возможность для владельцев сайтов и рекламодателей.