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Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
9 окт 2026

BAAR3-Captcha-Guard

Классификация таблицTable → label

Мультимодальная модель для классификации взаимодействий с CAPTCHA и обнаружения ботов, макросов и автоматизированных агентов.

26скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BAAR3-Captcha-Guard — разработанная aixk мультимодальная модель для выявления автоматизированного трафика и защиты CAPTCHA. Она анализирует изображение визуального задания вместе с динамикой действий пользователя, чтобы отличать людей от макросов, браузерных скриптов и агентов Vision AI. Модель предназначена для интеграции в системы защиты веб-сервисов, включая периферийные среды, CDN и WASM; в карточке заявлены форматы ONNX и SafeTensors, включая вариант ONNX с квантизацией INT8.

Метаданные относят модель к классификации табличных данных, а README заявляет многоязычную поддержку, но не приводит размер параметров или длину контекста. Указанные в README показатели задержки и обнаружения основаны на тестовой проверке автора и не гарантируют такие же результаты на реальном трафике. Лицензия обозначена как other; README уточняет, что коммерческое использование требует отдельного согласования и оплаты.

Сценарии применения

  • выявление автоматизированных браузерных скриптов при прохождении CAPTCHA
  • обнаружение макросов по траекториям мыши или касания
  • защита CAPTCHA от агентов компьютерного зрения
  • оценка риска взаимодействия пользователя на периферийном узле или CDN

Ограничения

Заявленные метрики и задержки приведены автором для тестового набора из 10 000 примеров; их применимость к реальному трафику не подтверждена в карточке. README рекомендует настраивать порог блокировки под характеристики трафика сервиса; коммерческое использование требует согласования с правообладателем.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face


📌 Model Overview (모델 개요)

BAAR3-Captcha-Guard is an ultra-fast, edge-native multimodal CAPTCHA defense engine designed to counter Vision LLMs (GPT-4o, Claude Computer-Use), automated headless scripts (Puppeteer, Playwright), and replay injection attacks. By fusing visual challenge canvases with user interaction dynamics, the model delivers zero-trust bot discrimination with sub-millisecond edge and WASM latency.

BAAR3-Captcha-Guard는 최신 Vision AI 에이전트(GPT-4o, Claude Computer-Use 등), 브라우저 자동화 스크립트(Puppeteer/Selenium), 리플레이 변조 공격을 차단하기 위한 초경량 엣지 인라인 보안 엔진입니다. 캔버스 이미지 패턴과 사용자 조작 동역학을 결합 판별하여 정상 유저 경험을 해치지 않으면서 0.4ms 내외의 극저지연 환경에서 지능형 봇을 실시간 식별·차단합니다.


🛡️ Defense & Performance Benchmarks (실전 방어 지표)

Validation Setup: 10,000 Verified Test Vectors | Runtime: Edge INT8 Quantized Engine

Class / CategoryClassification TypeDetection Rate (차단율 / 통과율)Error Metric (오류율)Primary Threat Scenarios
Class 0: 정상 인간 (Human)Benign User99.82% 통과율FPR: 0.18%자연스러운 인체 조작 궤적, 정상 터치/마우스 인터랙션
Class 1: 매크로/스크립트 (Macro)Threat Flow100.00% 차단율FNR: 0.00%Puppeteer/Playwright 자동화, 등속도 및 베지어 스크립트
Class 2: Vision AI (LLM Agent)Threat Flow99.88% 차단율FNR: 0.12%멀티모달 LLM 화면 추론 에이전트, 스텝 보정 조작기
Class 3: 리플레이 공격 (Replay)Threat Flow99.95% 차단율FNR: 0.05%이전 세션 궤적 복제 주입, 패킷 타이밍 조작 스푸핑

⚡ 종합 방어 지표 요약

  • 실전 종합 봇 차단율 (Attack Block Rate): 99.94% (미탐률 FNR: 0.06%)
  • 정상 사용자 통과율 (Benign Pass Rate): 99.82% (오탐률 FPR: 0.18%)
  • Vision-LLM 에이전트 차단율: 99.88%
  • 최종 검증 복합 점수 (Overall Score): 99.88 / 100.00

⚡ Inference Speed & Runtime Benchmark (추론 벤치마크)

Runtime EngineSingle Inference LatencyModel Binary SizeRuntime Characteristics
CDN Dynamic INT8 ONNX0.42 ms~320 KiBEdge Worker(Cloudflare/Fastly), WASM 브라우저 인라인 배포 최적화
Standard ONNX (CPU)0.85 ms~1.25 MiBNode.js, Python, Go API 게이트웨이 백엔드 호환
PyTorch SafeTensors1.10 ms~1.28 MiB고속 로딩 및 가중치 보안 검증 네이티브 텐서

초저지연 CDN 엣지 구동: 320KB 수준의 초경량 INT8 ONNX 바이너리를 통해 브라우저 세션 검증 또는 프론트엔드 CDN 엣지 단에서 0.5ms 이내로 즉각적인 판별을 수행합니다.


📦 Export Formats & Deployment Artifacts (배포 파일 구성)

  • model.safetensors: 고속 로딩 및 보안 검증을 통과한 순수 가중치 텐서 파일
  • model.onnx: 크로스 플랫폼 표준 ONNX 모델 그래프
  • model_cdn_int8.onnx: CDN Edge Worker 및 WASM 환경용 INT8 초경량 바이너리 (~320 KiB)
  • config.json: 입출력 규격 및 클래스 레이블 매핑 메타데이터

📄 License & Commercial Terms (라이선스 및 상업적 도입 안내)

  • Non-Commercial Use Only (비상업적 연구·개인 이용 한정):
    This model is strictly provided for non-commercial, research, and educational purposes only. Any commercial use without a separate commercial agreement is strictly prohibited.
    본 모델은 순수 연구, 교육 및 개인 비영리 목적에 한해서만 무료로 제공됩니다. 사전 허가 없는 일체의 영리적 이용은 엄격히 금지됩니다.

  • Commercial Licensing & Inquiries for Revenue-Generating Entities (매출 발생 기업 및 상용화 도입 문의):
    If your organization generates revenue, or if you plan to incorporate this model into commercial products, services, or paid APIs, you are required to purchase a commercial license. Please contact us directly via email for enterprise licensing and integration support.
    기업/사업체에 매출이 발생하고 있거나, 본 모델을 상용 서비스·유료 제품·수익 창출 목적의 시스템에 도입하고자 하시는 경우 반드시 별도의 상용 라이선스를 취득하셔야 합니다. 도입 조건 및 기업용 라이선스 발급은 아래 이메일로 문의해 주시기 바랍니다.


⚠️ Notes & Disclaimer (기술 고지 및 안내)

  • Defensive Engineering & Evaluation: 본 모델은 제로 트러스트 봇 차단 및 이상 행위 탐지 연구를 위해 제작되었습니다. 실제 운영 환경 배치 시, 자사 서비스 트래픽 특성에 맞추어 차단 임계값(config.json)을 사전에 조정하여 적용하십시오.

💼 Opportunities & Contact (채용 제안 및 파트너십)

This project demonstrates end-to-end competency in multimodal behavioral threat defense, bot heuristic spoofing mitigation, edge quantization (INT8/WASM), and ultra-low latency deployment.

I am actively seeking AI Engineering / Security AI Research opportunities, recruitment offers, and technical partnerships.

극단적인 리소스 환경(Edge, CDN, WASM)에서도 실시간 추론이 가능한 모델을 설계하고, 신종 봇/에이전트 위협 방어 엔진 구축부터 INT8 양자화 및 글로벌 배포까지 전 과정을 직접 구현하는 AI 엔지니어입니다. 기술 도입, 채용 제안 및 협업에 관심 있는 기업과 팀의 문의를 환영합니다.

Как запустить

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