En tant qu’ingénieur fondateur précoce, je suis ravi de partager notre parcours dans le développement de NLPCaptcha, une technologie révolutionnaire qui va transformer à la fois la sécurité web et la publicité numérique.
Le problème que nous résolvons#
Les CAPTCHA traditionnels, bien qu’efficaces pour distinguer les humains des robots, sont devenus une source de frustration pour les utilisateurs. Ils impliquent souvent de déchiffrer du texte déformé, ce qui peut être long et irritant. De plus, ils représentent une opportunité manquée pour les propriétaires de sites web et les annonceurs.
Voici NLPCaptcha#
Notre solution, NLPCaptcha, est une technologie en instance de brevet qui résout ces problèmes en combinant la fonctionnalité CAPTCHA avec la publicité. Voici ce qui la rend unique :
- Traitement du langage naturel : Au lieu de texte déformé, nous utilisons le NLP pour générer des questions lisibles par l’homme.
- Intégration des annonceurs : Le CAPTCHA intègre des messages de marque, créant ainsi un nouveau canal publicitaire.
- Sécurité renforcée : Notre approche rend encore plus difficile pour les robots de contourner le système.
- Expérience utilisateur améliorée : Les utilisateurs interagissent avec un texte clair et compréhensible plutôt que de lutter avec des caractères déformés.
Construction du prototype#
En tant qu’ingénieur principal sur ce projet, j’ai travaillé au développement de notre prototype initial en utilisant Python. Voici un aperçu de notre stack technologique :
- Python : Notre langage principal, choisi pour ses puissantes bibliothèques NLP et ses capacités de prototypage rapide.
- NLTK (Natural Language Toolkit) : Cela a été crucial pour générer et traiter nos CAPTCHA en langage naturel.
- Flask : Nous utilisons ce micro-framework web pour créer notre API et notre site web de démonstration.
- PostgreSQL : Pour stocker nos données d’annonceurs et les journaux CAPTCHA.
Défis et solutions#
L’un de nos plus grands défis a été de générer des CAPTCHA faciles à comprendre pour les humains mais difficiles à craquer pour les robots. Nous avons résolu ce problème en :
- Mettant en œuvre une génération de questions sensible au contexte.
- Utilisant une gamme diverse de types de questions (par exemple, “Écrivez le texte entre guillemets”, “Écrivez les lettres majuscules”).
- Incorporant harmonieusement le contenu des annonceurs dans ces questions.
Quelle est la suite ?#
Nous sommes actuellement en train d’affiner notre prototype et de nous préparer pour les tests bêta avec un groupe sélectionné de sites web. Notre objectif est de créer une situation gagnant-gagnant-gagnant :
- Les utilisateurs obtiennent une meilleure expérience CAPTCHA.
- Les sites web gagnent une nouvelle source de revenus.
- Les annonceurs obtiennent une attention garantie pour leurs messages de marque.
Restez à l’écoute pour plus de mises à jour alors que nous continuons à développer et à affiner NLPCaptcha. Nous croyons que cette technologie a le potentiel de révolutionner notre approche de la sécurité web et de la publicité en ligne.
N’hésitez pas à nous contacter si vous êtes intéressé à faire partie de notre phase de test bêta !