Une pratique courante pour censurer des mots de passe ou toute autre information sensible dans les images consiste à appliquer le classique « pixelisation ». Il existe aussi la possibilité d'utiliser une distorsion directionnelle ou de bombarder l'image de bruit, mais en général, les pixels sont plus populaires. Imaginez maintenant un mécanisme pour récupérer le mot de passe d'images pixélisées. Le projet Depix va dans cette direction, et bien qu'il soit en développement depuis un peu plus de deux mois, son potentiel est énorme.
Pixels et «informations perdues»
Au milieu de l'année dernière, nous avons parlé de Face Depixelizer, une plateforme d'intelligence artificielle capable de créer des images perceptuellement réalistes à partir de visages pixélisés. Le problème est que beaucoup de gens sur le Web ont cru que cette technologie permettrait d'identifier des visages censurés, alors qu'en pratique ce n'est pas le cas. En fait, tout ce que l'algorithme présente est «inventé», et à en juger par ses résultats originaux, il a une imagination très large.
Cependant, le concept de récupération partielle devient viable en fonction du matériel à traiter. Par exemple, pensez à un mot de passe pixélisé. L'information originale est détruite, mais dans ces cas, un résultat parfait n'est pas nécessaire : il suffit de connaître la structure générale du mot de passe (disons, le nombre total de caractères) ou certaines de ses lettres pour développer une attaque plus élaborée et précise.
Comment récupérer un mot de passe d'images pixélisées avec Depix
Cela nous amène au projet Depix de Sipke Mellema, qui a publié en décembre 2020 un article intitulé «Recovering passwords from pixelized screenshots». Il y explique le processus de base de la pixelisation, et l'histoire de certains algorithmes utilisés pour «démasquer», qui remontent même au milieu des années 1990.
Comment cela fonctionne-t-il exactement ? Le soi-disant «filtre à boîte linéaire» (nom formel pour la pixelisation) utilise un algorithme déterministe. En d'autres termes, si nous décidons de pixéliser la même valeur encore et encore, nous obtiendrons toujours le même résultat. Et le texte n'y est pas insensible. Voici un exemple de la lettre J, répétée sous le même filtre.
Ce que fait Depix, c'est analyser et comparer ces motifs, pour tenter d'identifier des lettres, des chiffres et des symboles spécifiques. Ce n'est pas un travail si simple : l'algorithme exige la même taille de texte et la même couleur de fond. Depix compense en utilisant comme base une image contenant une séquence De Bruijn de tous les caractères possibles.
Détails techniques et conclusion
Techniquement, Depix est un script Python, et tout environnement préparé pour en exécuter devrait pouvoir le faire. Personnellement, je recommande d'utiliser une distribution Linux, et de prêter attention à la section des dépendances, car toutes les distributions ne disposent pas des éléments adéquats. Un autre aspect à souligner est que Depix prend son temps. Tout dépend de la longueur du pixelisé à traiter, mais j'ai toujours vu le script utiliser un seul cœur.
En ce qui concerne les résultats, notre expérience initiale a été assez pauvre. Peut-être faut-il ajuster un peu plus les conditions préalables de l'image pixélisée, mais nous n'avons aucun doute que ses performances s'amélioreront avec le temps. Visitez le profil de Depix sur GitHub et essayez.
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