Mellema|马赛克在AI面前可能不安全了，新技术让厚码文字被还原_消息资讯|马赛|Depix|解码|文字

相信不少人都认为，只要打上了马赛克，就不会泄露敏感信息，因此，我们在朋友圈、微博等公开社交平台，经常能够看到打了马赛克的结婚照、证书照、成绩照等。但事实上，无论是图像、文字还是字符， AI 还原马赛克已经不是什么难事了。
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。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。

文章图片

看一下效果图，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

文章图片

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。

文章图片

AI 还原算法 - DepixMellema 正是利用了盒子滤波器。
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：

文章图片

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。

文章图片

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：

文章图片

最后需要说明的是，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。
AI 还原『人脸图像』
如前所述，除了字符密码， AI 还原人脸照也不在话下。
今年 6 月中旬，杜克大学推出 AI 算法—PULSE ，可以将低分辨率的人脸图像放大 64 倍，即使是打了马赛克，面部的毛孔、皱纹，头发也都能变得清晰可见。

文章图片

不过，被还原的人脸是一全新的虚拟面孔，并不是真实存在的。其中眼睛、鼻子、嘴巴等五官是 AI 在原始图像的基础上，自行想象出的结果。
【Mellema|马赛克在AI面前可能不安全了，新技术让厚码文字被还原】因此，这项 AI 技术不能用于身份识别。比如监控摄像头拍摄的失焦、无法辨别的图片，不能通过 PULSE 还原成真实存在的人像。不过，它在医学、显微镜、天文学，以及卫星图像等领域有着广泛的应用场景。
在技术方面，不同其他超分辨率算法， PULSE 不是遍历 LR（Low Resolution）图像来慢慢添加细节，而是发现与 HR 相对应的 LR ，通过 “缩减损失（Downscale）”的方式得到 SR（Super Resolution)图像。

文章图片

其次， PULSE 使用了生成对抗网络（GAN）来进行模型训练。 GAN 包括一个生成器（Generator）和一个鉴别器（Discriminator），在同一组照片训练中，二者通过相互博弈的方式检验输出是否足够逼真。
最后，无论是利用 AI 还原字符密码、还是人脸图像，其初心都是科技向善。但这些 AI 技术不可避免地被有些人用于不良或非法用途。
因此，在这个科技高速发展的现在，保护个人数据显得尤为重要。

Mellema|马赛克在AI面前可能不安全了，新技术让厚码文字被还原

推荐阅读

如何找寻自我

缝纫机调线器怎么安装平车方法如何

强组词强字组词

火笋鸡翅的做法（增肥食谱）

闺女生日快乐祝福语朋友圈

LV请来潮牌设计师做艺术总监，看中的是啥

老虎豆怎么做好吃老虎豆图片怎样弄来吃

暖气有流水声是什么原因

皮球是什么体

手机怎样开通QQ空间

男生发mua说明 mua是什么意思

手指盖凹陷怎么回事

对自己的生活失去掌控咋调整

小米10s怎么没有月亮模式

我想找个偏僻的地方搞养殖！有没有推荐的地方？

南京养老金认证上门服务怎么申请南京市养老金认证

如何评价猪场阉割猪？

最后一个字是豹的成语

泰山散酒怎么样

猫发情的声音(猫发情的叫声)