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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 算法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办理,毕业证,文凭,成绩单,学历认证,留信认证,学位证,学历,本科,硕士,假文凭,假学历,文凭认证,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 #文凭 #毕业证书#学历 #认证 #毕业证成绩单
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