打马赛克就安全了吗？AI 消除马赛克，在 GitHub

像素化（又称马赛克）是一种常见的打码方式，通过降低图像中部分区域的分辨率来隐藏某些关键信息，比如：

再比如：

看图找马赛克！（找不到请看右侧原图）

但是，在你想隐藏信息的同时，有一些技术却反其道而行之，试图将图片还原为原始状态。

最近，一个名为 Depix 的 GitHub 项目爆火，上线三天 star 量已经高达 6.9k。项目作者 Sipke Mellema 是一名信息安全顾问。

项目地址：

https://github.com/beurtschipper/Depix

Depix 能够从像素化图像截图中恢复原图中包含的文字密码。该项目适用于使用线性方框滤波器（linear box filter）创建的像素化图像。如下图所示，项目作者给出了像素化图像、恢复之后的效果和原图的对比结果：

马赛克打得够严实了，不过 Depix 还是基本解读出了被隐藏的信息。

如何使用

使用 Depix 从像素化图像截图中恢复文字密码，操作也比较简单：

从截图中分割出矩形像素化 block；

在具有相同字体设置（包括文本大小、字体、颜色、hsl）的编辑器中，粘贴待处理字符的德布鲁因（De Bruijn sequence）；

给该序列截图，尽可能使用和像素化图像相同的截图工具；

执行命令：

python depix.py -p [pixelated rectangle image] -s [search sequence image] -o output.png

Depix 利用线性方框滤波器单独处理每一个 block 这一事实。它对搜索图像中的每一个 block 执行像素化以寻找直接匹配。

对于大部分像素化图像，Depix 尽量寻找单匹配结果，并假设这些匹配是正确的。至于周围多匹配 block 的结果被看作像素化图像中相同的几何距离，并认为这些匹配也是正确的。该过程重复多次。

在正确的 block 没有更多几何匹配后，Depix 将直接输出所有正确的 block。对于多匹配 block，Depix 将输出所有匹配的平均值。

Depix 背后的算法

像素化常使用线性方框滤波器实现。线性方框滤波器的实现很简单，速度很快，可以并行处理多个 block。

由于线性方框滤波器是一种确定性算法，对同样的值执行像素化通常会产生同样的像素化 block。使用同样位置的 block 对相同文本执行像素化，会得到同样的 block 值。我们可以尝试像素化文本来找出匹配的模式。幸运的是，这对于秘密值的一部分同样奏效。我们可以把每个 block 或 block 组合看作一个子问题。

项目作者没有选择创建潜在字体的查找表。该算法要求在相同背景上具备相同的文本大小和颜色。现代文本编辑器还会添加色调、饱和度和亮度，也就是说存在海量潜在字体。

项目作者给出的解决方案也很简单：使用待处理字符的德布鲁因序列，将其粘贴到相同的编辑器中，然后截图。该截图可以用作相似 block 的查找图像，例如：

德布鲁因序列包括待处理字符的所有双字符组合。这很重要，因为一些 block 会重叠两个字符。找出恰当的匹配需要搜索图像中具备相同像素配置的 block。

在以下测试图像中，Depix 算法无法找到「o」的一部分。这是因为在搜索图像中，搜索 block 还包含下一个字母（「d」）的一部分，但在原始图像中这里有个空格。

创建字母的德布鲁因序列时加上空格显然会带来同样的问题：算法无法找到后续字母的恰当 block。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。

对于大部分像素化图像而言，Depix 似乎能够找到 block 的单匹配结果，并假设这是正确的。然后将其周围多匹配 block 的匹配结果看作在像素化图像中处于相同的几何距离，并假设这些匹配也是正确的。

在正确的 block 没有更多几何匹配后，Depix 直接输出所有正确的 block。对于多匹配 block，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：

对这个项目感兴趣的读者，可以自行尝试。

以后截图时给敏感信息打码，看来不能简单地用「马赛克了」。

参考链接：

https://www.linkedin.com/pulse/recovering-passwords-from-pixelized-screenshots-sipke-mellema/?trackingId=yYFSUnuxRXasNV%2Fh3ZsiSw%3D%3D