马赛克在AI面前可能不安全了,新技术让厚码文字被还原

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12月14日,据媒体报道,一个名为Depix的项目引发热议。Depix能够解码被打上马赛克的文字,但只适用于使用线性方框滤波器创建的像素化图像。

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除了Depix,谷歌的超强像素递归方案、杜克大学的AI算法PULSE,也能将面目模糊的人像变得清晰可辨。

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该技术会让那些草草打马就以为能够隐藏机密信息的人捏把汗。

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据悉,该技术开发者初衷并非窃取信息,而是为了提醒人们注重信息安全。

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最近一位名为Sipke Mellema的程序员便开发了这样一款工具。他说,一些公司在内部文档中经常会使用像素化的方式显示密码,但没有工具可以从这样的图像中恢复密码,因此便创建了一个。

我们先来看下效果图:马赛克在AI面前可能不安全了,新技术让厚码文字被还原

其中,第一行是被像素化后的密码序列,被狠狠地打了一层马赛克,看不出一点原始痕迹。

第二行是经过AI还原后的密码,可以看到密码序列基本被还原了,而且准确度很高,只有稍加推理就能得到第三行的原始密码。

那么,这个“不可思议”的AI还原技术是如何实现的?

我们知道,马赛克是图像像素化处理的一种手段,它通过将影像特定区域的色阶细节劣化并打乱色块,达到一种模糊图像的效果。

像素化在许多领域被用于模糊图像信息,其中线性盒滤波器( Linear Box Filter)是一种较为普遍的处理算法。盒子滤波也称为方框滤波,它采用一个像素框,用该框中所有像素的平均值覆盖像素。

像这样,表情图像被分为四个色块,每个色块被色块平均值所覆盖,最终形成了像素化表情,由于原始信息丢失,因此不能直接反转滤波器。

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Mellema正是利用了盒子滤波器,提出了AI还原算法-Depix。

线性盒滤波器是一种确定性算法,对相同的值执行像素化通常会产生同样的像素块(Block),那么反之,使用相同位置的块对相同文本执行像素化,是否也会得到同样的块值?

Mellema尝试通过像素化文本来找出匹配的模式,结果发现确实如此。

具体来说,Mellema把每个块或块组合看作一个子问题。该算法要求在相同背景上,具备相同的文本大小和颜色,因此他没有选择创建潜在字符的查找表,因为现代文本编辑器可以添加色调、饱和度和亮度,也就是说存在海量潜在字符。

在处理字符方面,Mellema使用待处理字符的德布鲁因序列(De Bruijn sequence),将其粘贴到相同的编辑器中,然后截图。该截图可用作相似块的查找图像,例如:

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德布鲁因序列包括待处理字符的所有双字符组合,这一点很重要,因为一些块会重叠两个字符。

要找出合适的匹配需要搜索图像中具备相同像素配置的块。在测试中,Depix 算法无法找到字符“o”,因为在搜索图像中,搜索块还包含下一个字母“d”,但在原始图像中这里有个空格。

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显然,在创建字符的德布鲁因序列时,如果加上空格会带来同样的问题,即算法无法找到后续字母恰当的块。有空格又有字母的图像需要更长的搜索时间,但结果也更好。

对于大多数像素化图像而言,Depix可以找到块的单个匹配结果。它先假设这些块是正确的,然后将周围多个匹配块进行比较,使其与像素化图像中的几何距离相同,并假设这些匹配也是正确的。

在正确的块没有更多几何匹配后,Depix 直接输出所有正确的块。对于多匹配块,Depix 将输出所有匹配的平均值。虽然 Depix 的输出并不完美,但已经算不错了。

下图展示了包含随机字符的测试图像的去像素化结果,大部分字符被正确读取:

 

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最后需要说明的是,Mellema开发这个AI项目并不是为了窃取信息,而是利用ECB和明文攻击(Known-Plaintext Attacks)的模式,提高信息保护技术。在他看来,不知道如何破坏当前的保护模式,是信息安全中的常见陷阱。

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