Продовжуючи розробку NLPCaptcha, ми зіткнулися і подолали кілька технічних викликів. Сьогодні я хочу поділитися деякими ідеями щодо цих викликів і того, як ми вирішили їх за допомогою Python та різних методів NLP.
У 2008-2009 роках, коли мобільні технології почали трансформувати різні галузі, я мав можливість бути частиною революційного проекту в MPower Money в Нью-Делі, Індія. Як інженер-програміст, я відіграв ключову роль у розробці PHIRE, першої у світі мобільної дебетової мережі, яка дозволяла користувачам здійснювати банківські операції через SMS, використовуючи потужність Python та передові методи метапрограмування.
Як один із перших інженерів-засновників, я радий поділитися нашим шляхом у розробці NLPCaptcha, революційної технології, яка має змінити як веб-безпеку, так і цифрову рекламу.
Традиційні CAPTCHA, хоча й ефективні у розрізненні людей від ботів, стали джерелом розчарування для користувачів. Вони часто включають розшифрування спотвореного тексту, що може бути трудомістким і дратівливим. Крім того, вони представляють втрачену можливість для власників веб-сайтів та рекламодавців.