德克薩斯大學的研究者日前開發出了一套「反馬賽克」手段，可以突破馬賽克和模糊的遮擋，準確地辨認圖片信息。 研究者建立了一個用於面部識別和文字識別的軟體系統，可以相當準確地識別被模糊或馬賽克遮掉的內容。而且它識別能力相當強悍，無論是 Youtube 上的視頻模糊，還是馬賽克修圖。不過這套工具目前還只能「識別」而不能「復原」。也就是說它能在一大堆圖像中匹配到和馬賽克下面的內容相符的圖像，而無法做到真正的「反馬賽克」。 開發人員使用了 Torch，這是一個可以在網上輕易獲得的開源軟體。研究人員調試軟體對模糊前後的圖片進行辨認，結果輕易達到了很高的準確度。 實驗中，對 Youtub e模糊視頻的識別率達到了 80～90%。而即使經過最嚴重修改的馬賽克圖片，識別準確度仍然能達到 50～70%。而通過P3手段修改過的圖片識別率最低，只有 17%。P3（Privacy-Preserving Photo Sharing）是南加州大學開發的一個圖片加密工具，專為互聯網時代的圖片傳播而生。對 JPEG 格式的圖片有很好的加密效果。 文中的實驗人員僅僅使用現成的軟體，沒費多大力氣就實現了 90% 的識別準確度。而且由於軟體是開源的，意味著任何有想法的人，也許稍加努力就可以達到更高的識別準確度。對於十分擔心自己個人信息洩露的網民，研究人員的建議是：棄用「模糊」和「馬賽克」，改用徹底塗黑的方法來保護自己的隱私。雖然照片上一個黑方塊不太美觀，不過用來保護安全相當有效。 |
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