Mosaik aus Videos zu entfernen ist einfacher denn je geworden

• Der YouTuber Jeff Geerling führte ein Experiment durch, ob sich der Inhalt eines verpixelten Ordnerbilds wiederherstellen lässt, und setzte eine Belohnung von 50 US-Dollar aus
• In weniger als einem Tag gelang es drei Teilnehmern, mit unterschiedlichen Methoden die Pixelung zu entfernen
• Der GitHub-Nutzer KoKuToru veröffentlichte das vollständige Repository mit den tatsächlich verwendeten Deep-Learning- und Video-Akkumulationstechniken
• Pixel-Blur in bewegten Videos lässt sich durch Fortschritte bei der AI-Technologie sehr leicht wiederherstellen
• Zum Schutz sensibler Informationen ist statt einer Pixelung eher eine Methode wie eine einfarbige Maskierung sicherer

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Hintergrund des Experiments zum Entfernen der Pixelung

• Jeff Geerling zeigte in seinem YouTube-Video ab Minute 4:57 verpixelte Ordnerinhalte und blendete die Botschaft ein: „Wer sie wiederherstellt, erhält eine Belohnung“
• Als Bedingung nannte er eine Auszahlung von 50 US-Dollar, wenn erraten wird, was im Video verpixelt wurde
• Noch vor Ablauf von 24 Stunden waren drei Personen erfolgreich, und jede ging dabei mit einer leicht anderen Methode vor

Wie wurde es wiederhergestellt?

• Alle drei teilten ihren Wiederherstellungsprozess bereitwillig — eine unter Menschen, die Reverse Engineering mögen, durchaus übliche Kultur
• Der GitHub-Nutzer KoKuToru veröffentlichte das vollständige Repository

Erster Versuch: Brute-Force-Methode

• Innerhalb des Fensterrahmens wurden übereinstimmende Bereiche gesammelt und die Pixeldaten akkumuliert
• Mit TensorFlow wurden Informationen aus vielen Frames zusammengeführt, um ein nahezu lesbares Bild zu erzeugen
• Da die Bereiche manuell festgelegt wurden, war das Ergebnis etwas fleckig

Zweiter Versuch: Automatisierte Frame-Extraktion + GIMP-Korrektur

• Mit GIMP und ffmpeg wurde der exakte Fensterrahmen automatisch erkannt
• Durch die Nutzung von mehr Frames wurde ein vollständig lesbares Bild erzielt

Wie lässt sich das verhindern?

• Pixelung oder Blur allein sind ungeeignet, um sensible Informationen in Videos mit Bewegung zu schützen
• Besonders durch Fortschritte bei AI und neuronalen Netzen werden solche Rückverarbeitungsverfahren extrem schnell und präzise
• Beispiel: Saubere Sprache kann aus Aufnahmen mit überlagerten Stimmen extrahiert werden
• Je mehr Bewegung ein Video enthält, desto mehr analysierbare Datenpunkte gibt es und desto höher wird die Genauigkeit
• Der Einschätzung nach wäre die Wiederherstellung schwierig gewesen, wenn das Finder-Fenster nicht bewegt worden wäre

Was sollte man künftig tun?

• Wer sensible Daten verbergen will, sollte statt Pixelung oder Blur lieber eine einfarbige Maske verwenden
• Für die menschliche Intuition wirkt Blur zwar sicherer, doch für AI-Technologie gibt es kaum einen Unterschied
• Letztlich ist die beste Sicherheitsmaßnahme, Informationen, die nicht nach außen gelangen dürfen, gar nicht erst in ein Video aufzunehmen

Referenzmaterial

• GitHub mit dem vollständigen Wiederherstellungsprozess: KoKuToru’s de-pixelate repo

[bus710]

Vor zehn, fünfzehn Jahren haben in großen Unternehmen noch Master- und Doktoranden daran gesessen und Deblurring-Paper geschrieben, wenn so eine Aufgabe reinkam ... heute ist das fast schon nur noch ein Klick.

[crawler]

Wenn man sich das Entschlüsselungsvideo auf GitHub ansieht, ist das wirklich extrem schockierend.

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Es gibt die Meinung, dass man für so etwas vor ein paar Jahren noch einen Supercomputer und einen Doktortitel gebraucht hätte

  • Tatsächlich nicht. Das war schon vor 20 Jahren auf einem Consumer-Laptop möglich
  • Man braucht die Fähigkeit, die Bilderzeugung und die Bedingungen der Pixelierung/Unschärfe zu reproduzieren
  • Wenn ein Pixelradius nur 4 Zeichen enthält, kann man zuerst diese 4 Zeichen durchsuchen
  • Man kann Pixelierung als schlechten Hash betrachten, dessen Vorbild leicht zu finden ist
  • Motion, AI oder Machine Learning sind nicht nötig
  • Der schwierige Teil ist, die Umgebung zu reproduzieren, und AI kann diesen Aufwand überspringen

• Jemand erinnert sich, dass ein Kollege vor 10 Jahren etwas Ähnliches für eine interessante Tech-Demo gemacht hat

  • Beim Vorbeigehen an einer leicht geöffneten Bürotür wurde Video aufgenommen
  • Aus dem „wandernden Spalt“ wurde das vollständige Bild des Büros rekonstruiert
  • Jedes Mal in einer öffentlichen Toilettenkabine denkt die Person daran

• Wie man unter Windows-98 einen Screenshot zensiert

  • Screenshot in MS-Paint öffnen
  • Farbe 1 und 2 auf Schwarz setzen
  • Den zu zensierenden Text mit dem rechteckigen Auswahlwerkzeug auswählen
  • Die Taste DEL drücken, um das Rechteck schwarz zu machen
  • Screenshot speichern
  • AI hat noch keinen Weg gefunden, Schwarz zu entschlüsseln

• Es gibt die Meinung, dass es nicht funktioniert hätte, wenn das Finder-Fenster nicht bewegt worden wäre

  • Um sensible Daten zu verbergen, würde man statt Blur oder Pixelierung eine einfarbige Maske verwenden
  • Bei einer Fensterbewegung nicht auf einem festen Raster pixelieren
  • Man könnte einmal pixelieren und dann einen festen Screenshot darüberlegen, damit es besser aussieht
  • Es wäre gut, wenn Video-Editing-Tools eine Pixelierungs-Scrambling-Funktion eingebaut hätten

• Solche Techniken werden in Bereichen wie der Astronomie schon lange verwendet

  • Die Rekonstruktion von Objekten aus unscharfen Bildern wird in Astronomie und biomedizinischer Bildgebung breit eingesetzt
  • Unter der Annahme, dass die Unschärfe räumlich invariant ist, wird Bildunschärfe als zweidimensionale Faltung zwischen dem eigentlichen Bild und der Punktspreizfunktion definiert
  • Man wandelt es in ein Multi-Frame-Blind-Deconvolution-Problem um, um die Zahl der Unbekannten zu verringern

• Der Bell Labs A-3 Scrambler nutzte Echtzeit-Bandinversion und Transposition, scheiterte aber am kommerziellen Markt

  • Während des Zweiten Weltkriegs war SIGSALY das erste nach heutigen Maßstäben sichere System
  • Es verwendete synchronisierte Paare von One-Time-Phonographenplatten

• Das „Thank you“-Video von Lockpicking Lawyer wurde unscharf gemacht, blockierte die Informationen aber nicht

  • Die Wiederherstellung fehlerhafter Daten aus Fenstereingaben ist seit mehr als 50 Jahren möglich
  • Es ist ein billiger Weg, Kosten von physischen Verbesserungen auf rechnergestützte Verbesserungen zu verlagern

• Es gibt den Expertenrat, dass man Informationen entfernen soll, wenn man zensieren will

• Jemand fragt sich, ob man diese Methode unbrauchbar machen könnte, indem man der pixelierten Version zufälliges Rauschen hinzufügt

• Es wird vorgeschlagen, das japanische „AV-8500 Special“ aus den 90ern auszuprobieren