
Depix: 从像素化截图中恢复明文信息

你是否曾经见过有人用像素化的方式来隐藏敏感信息?我们总以为这些像素化的文字安全无虞,但其实在特定情况下,这些像素化的文字还是有办法被恢复的。今天就来聊一聊 Depix 这款神器,一个能够从像素化截图中恢复明文的工具。
Depix 是什么?
Depix 是一个开源项目,它的目的是展示如何从使用线性框滤波器(linear box filter)处理过的像素化图像中恢复明文信息。你可以把它看成是一种破解技术,它专门针对那些以某种特定方式进行像素化处理的截图。这个工具对某些编辑器中生成的像素化截图有着相当不错的恢复效果,比如用 Notepad 和 Greenshot 生成的像素化图片。
安装与使用
Depix 的使用方法其实很简单,首先你需要确保安装了相关依赖包。然后,执行以下命令来运行它:
bashpython3 depix.py \ -p /path/to/your/input/image.png \ -s images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png \ -o /path/to/your/output.png
这里,-p
是你需要恢复的像素化图片路径,-s
是匹配用的搜索图片,-o
则是恢复后的输出图片路径。
如何工作?
Depix 的核心原理很有趣,它利用了线性框滤波器的特性。每一个像素块都是独立处理的,因此通过寻找与像素化图片匹配的字符块,Depix 能够逐步恢复出原始文字。
具体来说,Depix 使用 De Bruijn 序列生成一张“搜索图片”,并对像素化图像的每个块进行逐一匹配。对于某些图片,它可以找到单一匹配的结果,Depix 会假设这些匹配是正确的。而对于存在多个匹配的块,它会通过几何对比来确定正确的块。
使用实例
- 从 Notepad 和 Greenshot 生成的图片中恢复文本:
bashpython3 depix.py \ -p images/testimages/testimage3_pixels.png \ -s images/searchimages/debruinseq_notepad_Windows10_closeAndSpaced.png
结果是成功恢复出多字词的图像,非常适用于那些通过 Greenshot 对截图进行像素化的情况。
- 从 Sublime 和 Gimp 生成的图片中恢复文本:
如果你的图片使用了其他编辑器,比如 Sublime,并且是通过 Gimp 进行像素化处理,你可以使用 --backgroundcolor
和 --averagetype
参数,进一步过滤掉不必要的背景色,增强恢复效果:
bashpython3 depix.py \ -p images/testimages/sublime_screenshot_pixels_gimp.png \ -s images/searchimages/debruin_sublime_Linux_small.png \ --backgroundcolor 40,41,35 \ --averagetype linear
生成像素化图片
Depix 还附带了一个生成像素化图片的工具,方便你进行测试:
bashpython3 tool_gen_pixelated.py -i /path/to/image.png -o pixed_output.png
已知局限性
当然,Depix 也有它的局限性。例如,算法假设文本的像素位置是按整块边界进行匹配的,但某些现代字体渲染器使用的是子像素精度,这会导致匹配不准确。此外,如果截图经过了压缩处理,颜色信息被扰乱,这种情况下 Depix 也难以恢复出原始内容。
未来的开发方向
Depix 的开发者还计划进一步优化算法,比如引入更多的滤波器,甚至采用隐马尔可夫模型(HMMs)来提升工具的精准度。这个方向也得到了其他研究者的启发,比如 Dan Petro 开发的 UnRedacter 工具就是一个很好的例子。
总结
Depix 是一个很有趣的开源工具,它展示了像素化处理的漏洞,同时也让我们更清楚地认识到,像素化截图并不是完全安全的。它的安装和使用都很简单,并且对一些常见的编辑器效果不错。对于那些对安全和隐私有更高要求的人来说,可能需要重新考虑是否依赖像素化来隐藏敏感信息。
我的感觉是,这个工具虽然功能强大,但依然有一些限制。不过,对于那些好奇像素化破解的人来说,Depix 绝对是一个值得一试的工具!