영상에서 모자이크 지우기가 그 어느때보다 쉬워졌음
(jeffgeerling.com)- 유튜버 Jeff Geerling이 픽셀 처리한 폴더 이미지의 내용을 복원할 수 있는지 실험하며 50달러 보상 제안
- 하루도 안 돼서 3명의 참가자가 서로 다른 방식으로 픽셀 제거에 성공
- GitHub 사용자 KoKuToru가 실제로 사용한 딥러닝 및 영상 누적 기술을 포함한 전체 리포지토리를 공개함
- 움직이는 영상의 픽셀 블러링은 AI 기술의 발전으로 복원이 매우 쉬워짐
- 민감한 정보 보호를 위해선 픽셀 처리보다 단색 마스킹 같은 방법이 더 안전하다는 결론
픽셀 제거 영상 실험 배경
- Jeff Geerling은 자신의 유튜브 영상에서 4:57 지점부터 픽셀 처리된 폴더 내용을 보여주며 "복원하면 보상"이라는 메시지를 삽입함
- 영상에서 픽셀 처리된 내용이 무엇인지 맞히면 50달러 지급 조건을 제시함
- 24시간도 안 되어 3명이 성공했고, 각자 약간씩 다른 방식으로 접근함
어떻게 복원했나?
- 세 명 모두 복원 과정을 기꺼이 공유함 — 리버스 엔지니어링을 즐기는 사람들 사이에서 흔한 문화
- GitHub 사용자 KoKuToru는 전체 리포지토리를 공개함
첫 번째 시도: 브루트 포스 방식
- 윈도우 프레임 안에서 일치하는 영역을 수집해 픽셀 데이터를 누적함
- TensorFlow를 이용하여 다수의 프레임으로부터 정보를 모아 거의 판독 가능한 이미지를 생성
- 수작업으로 영역을 지정해 다소 얼룩진 결과가 나옴
두 번째 시도: 자동화된 프레임 추출 + GIMP 보정
- GIMP와 ffmpeg를 사용하여 정확한 윈도우 프레임을 자동 감지
- 더 많은 프레임을 활용해 완전히 판독 가능한 이미지를 얻음
방지할 방법은?
- 픽셀 처리나 블러링만으로는 영상 내 움직임이 있을 경우 민감 정보 보호에 부적합
- 특히 AI와 신경망의 발전으로 이와 같은 역방향 처리 기술이 매우 빨라지고 정밀해짐
- 예시: 음성이 섞인 녹음에서 깨끗한 음성 추출 가능
- 영상이 많이 움직일수록 분석 가능한 데이터 포인트가 많아지고 정확도도 상승
- 실험자가 Finder 창을 움직이지 않았다면 복원이 어려웠을 것으로 판단
앞으로는 어떻게 해야 하나?
- 민감한 데이터를 숨기고 싶다면, 픽셀 처리나 블러 대신 단색 마스크 사용을 권장
- 인간의 직관으로는 블러가 나을 것 같지만, AI 기술에서는 큰 차이 없음
- 결론적으로, 유출되면 안 되는 정보는 영상에 포함시키지 않는 것이 최선의 보안 방법
참고 자료
- 전체 복원 과정을 정리한 GitHub: KoKuToru’s de-pixelate repo
Hacker News 의견
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몇 년 전에는 이런 작업을 하려면 슈퍼컴퓨터와 박사 학위가 필요했을 것이라는 의견이 있음
- 실제로는 그렇지 않음. 20년 전에도 소비자용 노트북에서 가능했음
- 이미지 생성 및 픽셀화/블러링된 조건을 재현할 수 있는 능력이 필요함
- 픽셀 반경이 4개의 문자만 포함한다면, 먼저 그 4개의 문자를 검색하면 됨
- 픽셀화를 나쁜 해시로 생각할 수 있으며, 사전 이미지를 찾기 쉬움
- 모션, AI, 머신러닝이 필요하지 않음
- 환경을 재현하는 것이 어려운 부분이며, AI는 그 노력을 생략할 수 있게 해줌
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10년 전 동료가 재미있는 기술 데모를 위해 비슷한 작업을 했던 기억이 있음
- 약간 열린 사무실 문을 지나가며 비디오를 촬영했음
- "이동하는 틈"에서 사무실의 전체 이미지를 재구성했음
- 공공 화장실 칸에 있을 때마다 그 일이 생각남
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Windows-98에서 스크린샷을 검열하는 방법
- MS-Paint에서 스크린샷 열기
- 색상 1과 2를 검정색으로 선택
- 검열할 텍스트를 사각형 선택 도구로 선택
- DEL 키를 눌러 사각형을 검정색으로 만듦
- 스크린샷 저장
- AI가 아직 검정색을 해독하는 방법을 찾지 못했음
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Finder 창을 움직이지 않았다면 작동하지 않았을 것이라는 의견이 있음
- 민감한 데이터를 숨기려면 블러나 픽셀화 대신 순수 색상 마스크를 사용할 것임
- 창이 움직일 때 고정된 그리드에서 픽셀화하지 않기
- 픽셀화를 한 번 하고 고정된 스크린샷으로 오버레이하여 더 보기 좋게 만들 수 있음
- 비디오 편집 도구에 픽셀화 스크램블링 기능이 내장되면 좋겠음
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이러한 기술은 천문학과 같은 분야에서 오랫동안 사용되어 왔음
- 흐릿한 이미지에서 객체를 재구성하는 것은 천문학 및 생의학 이미징에서 널리 사용됨
- 흐림이 공간적으로 불변하다고 가정하면, 이미지 흐림은 실제 이미지와 점 확산 함수 간의 2차원 컨볼루션으로 정의됨
- 다중 프레임 블라인드 디컨볼루션 문제로 전환하여 미지수를 줄임
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Bell Labs A-3 스크램블러는 실시간 밴드 반전 및 전치를 사용했으나 상업 시장에서 실패했음
- WWII 동안 SIGSALY는 현대 표준에 의해 안전한 첫 번째 시스템이었음
- 동기화된 원타임 포노그래픽 레코드 쌍을 사용했음
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Lockpicking Lawyer의 "Thank you" 비디오가 흐릿하게 처리되었지만 정보 차단은 하지 않았음
- 창 입력에서 불량 데이터를 복구하는 것은 50년 이상 전부터 가능했음
- 물리적 개선 대신 계산적 개선으로 비용을 전환하는 저렴한 방법임
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검열을 원하면 정보를 제거하라는 전문가의 조언이 있음
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픽셀화된 버전에 무작위 노이즈를 추가하면 이 방법을 사용할 수 없게 만들 수 있을지 궁금함
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90년대 일본의 "AV-8500 Special"을 시도해 볼 것을 제안함