Diese Methode wird gerne angewendet, um Texte (oder auch Gesichter oder andere Objekte) unkenntlich zu machen. Der Vorteil ist, dass so noch zu ahnen, aber nicht mehr zu erkennen ist, was da verborgen wird und der Bereich nicht so stark aus dem Rahmen fällt wie etwa ein schwarzer Balken.
Jetzt hat allerdings das Open Source Tool Unredacter einen vom Sicherheitsforscher Caleb Herbert ausgerufenen Wettbewerb gewonnen und erfolgreich einen von ihm verpixelten Text wieder lesbar gemacht. So ist bewiesen was vorher nur zu vermuten war: dass ein verpixelter Text noch genug Informationen enthält, um mit einer intelligenten Methode (und vielen Durchläufen) wieder lesbar gemacht zu werden.
Dabei ist das Problem nicht ganz so trivial wie es zunächst aussieht, denn die resultierende Verpixelung eines Textes hängt von einer ganzen Reihe von Faktoren wie etwa dem Rasterzuschnitt, dem Verpixelungs-Offset, variablen Schriftbreiten und den Leerzeichen ab. Dan Petro, der Schöpfer von "Unredacter" (und ebenfalls ein Spezialist im Bereich Computersicherheit) erklärt in einem Artikel schön, wie er diese Probleme gelöst hat. Wer will, kann "Unredacter" auch selbst herunterladen und versuchen, damit einen verpixelten Text wieder leserlich zu machen.
Wer also in Zukunft sichergehen will, daß verpixelte Texte in seinen Videos auch wirklich unlesbar bleiben, sollte stets erst den unkenntlich zu machenden Text vor dem Verpixeln durch einen Dummy-Text ersetzen oder gleich einen simplen weißen oder schwarzen Balken einsetzen.
Wie lange sind verpixelte Gesichter noch anonym?
Wir können uns auch vorstellen, dass ähnliches auch für verpixelte andere Objekte wie Gesichter gilt: so könnten gut trainierte DeepLearning Algorithmen anhand der vielen Bilder eines verpixelten Gesichts in einem Video genügend Daten haben, um das Originalgesicht (oder eine gute Näherung davon) wieder sichtbar zu machen. Ein bereits 2020 entwickeltes KI Tool der Duke Universität erschafft schon jetzt realistische Gesichter aus extrem verpixelten Portraits - es leidet allerdings noch unter dem Manko, daß die resultierenden Gesichter zwar sehr echt aussehen, aber dem ursprünglichen nicht unbedingt ähnlich sind. Würden aber ganze Einzelbildreihen als Grundlage dienen, wäre eine echte Rekonstruktion vermutlich kein großes Problem mehr.
Also wäre es auch hier ratsam, sicherere Methoden zur Unkenntlichmachung von Gesichtern anzuwenden, sonst käme womöglich der Tag, an dem durch eine neue KI Entpixelungs-Tools alle verpixelten Gesichter in allen öffentlichen zugänglichen Videos ihre Anonymität auf einen Schlag verlieren. Gerade für journalistische/dokumentarische Beiträge (und natürlich die betroffenen de-anonymisierten Personen), die zum Beispiel auf Quellenschutz mittels verpixelter Gesichter setzen, wäre das eine Katastrophe. (Danke an TheBubble)
mehr Informationen
Kommentare lesen / schreiben
Passende News:
- Forschungsprojekt macht Kamera zu optischem Richtmikrofon
- Open Source Videoeditor Olive 0.2 soll sich der Fertigstellung nähern
- DuoVox Mate Pro: Nachtsichtkamera mit Sony Spezialsensor macht farbige Videos auch bei Dunkelheit
- Kostenloses Nvidia KI-Tool: Gesichter einfach per Sprache in Echtzeit animieren
- Kamera-Matching-Tool CineMatch unterstützt jetzt auch HDR Workflows in Premiere Pro
- Die Preise für Grafikkarten sinken endlich - im Sommer wieder auf Normalniveau?
- Probleme bei der NAND Flash Produktion: Steigen die SSD Preis wieder an?
- Gyroflow: Kostenloses Tool zur Videostabilisierung und Rolling-Shutter Korrektur
- Audio Design Desk 1.9: Echtzeit-Editing Tool für Sound-Effekte jetzt mit neuen Funktionen und Lite Version
- Update für Filmlook Tool Dehancer Pro 5.1.0 bringt doppelte Geschwindigkeit
- ISCORAMA 54 kommt wieder -- 1,5x anamorphotischer Adapter im Set mit DuLens Cine-Primes
- "Sprite Fright": 13ter Blender Open Movie veröffentlicht