Eine ziemlich verbreitete Praxis beim Zensieren von Passwörtern oder anderen sensiblen Informationen in Bildern ist das klassische „Verpixeln“. Es gibt auch die Möglichkeit, mit einer Richtungsunschärfe zu arbeiten oder das Bild mit Rauschen zu überlagern, aber im Allgemeinen sind Pixel beliebter. Stellen Sie sich nun einen Mechanismus vor, um das Passwort aus verpixelten Bildern wiederherzustellen. Das Projekt Depix geht in diese Richtung, und obwohl es erst etwas mehr als zwei Monate in Entwicklung ist, ist sein Potenzial enorm.
Pixel und „verlorene Informationen“
Mitte letzten Jahres haben wir über Face Depixelizer gesprochen, eine Plattform für künstliche Intelligenz, die aus verpixelten Gesichtern wahrnehmungsrealistische Bilder erzeugen kann. Das Problem ist, dass viele Leute im Web glaubten, diese Technologie würde es ermöglichen, zensierte Gesichter zu identifizieren, was in der Praxis nicht der Fall ist. Tatsächlich ist alles, was der Algorithmus präsentiert, „erfunden“, und nach seinen ursprünglichen Ergebnissen zu urteilen, hat er eine sehr lebhafte Vorstellungskraft.
Das Konzept der teilweisen Wiederherstellung wird jedoch machbar, je nachdem, welches Material verarbeitet werden soll. Denken Sie zum Beispiel an ein verpixeltes Passwort. Die ursprüngliche Information wird zerstört, aber in diesen Fällen ist kein perfektes Ergebnis nötig: Es reicht völlig aus, die allgemeine Struktur des Passworts zu kennen (etwa, wie viele Zeichen es insgesamt hat) oder einige seiner Buchstaben, um einen ausgefeilten und präziseren Angriff zu entwickeln.
Wie man mit Depix ein Passwort aus verpixelten Bildern wiederherstellt
Das bringt uns zum Projekt Depix von Sipke Mellema, der im Dezember 2020 einen Artikel mit dem Titel „Recovering passwords from pixelized screenshots“ veröffentlichte. Dort erklärt er den grundlegenden Prozess der Pixelierung und die Geschichte einiger Algorithmen zum „Enttarnen“, die bis in die Mitte der 90er Jahre zurückreichen.
Wie funktioniert das genau? Der sogenannte „lineare Boxfilter“ (der formale Name für die Pixelierung) verwendet einen deterministischen Algorithmus. Mit anderen Worten: Wenn wir denselben Wert immer wieder verpixeln, erhalten wir immer dasselbe Ergebnis. Und Text ist dagegen nicht immun. Hier ist ein Beispiel für den Buchstaben J, der unter demselben Filter wiederholt wird.
Was Depix tut, ist, diese Muster zu analysieren und zu vergleichen, um bestimmte Buchstaben, Zahlen und Symbole zu identifizieren. Nun ist das keine so einfache Arbeit: Der Algorithmus benötigt die gleiche Textgröße und den gleichen Hintergrund. Depix kompensiert dies, indem es als Grundlage ein Bild verwendet, das eine De-Bruijn-Sequenz aller möglichen Zeichen enthält.
Technische Details und Fazit
Technisch gesehen ist Depix ein Python-Skript, und jede Umgebung, die dafür eingerichtet ist, sollte es ausführen können. Ich persönlich empfehle, eine Linux-Distribution zu verwenden und den Abschnitt über Abhängigkeiten zu beachten, da nicht alle Distributionen die richtigen Elemente haben. Ein weiterer Aspekt ist, dass Depix sich Zeit lässt. Alles hängt davon ab, wie lang die zu verarbeitende Verpixelung ist, aber ich habe immer gesehen, dass das Skript nur einen einzigen Kern verwendet.
Was die Ergebnisse betrifft, war unsere erste Erfahrung ziemlich mager. Vielleicht muss man die Vorbedingungen des verpixelten Bildes etwas besser einstellen, aber wir haben keine Zweifel, dass sich seine Leistung im Laufe der Zeit verbessern wird. Besuchen Sie das Profil von Depix auf GitHub und probieren Sie es aus.
Offizielle Website: Hier klicken
