隐私保护的第一道防线：破解马赛克有多「容易」？(8)

不断重复这一过程，直到拼装出一张完整的拼图为止，达到去码的效果。Depix 拼图式的解决方案有一定效果，但网上众多开发者已经对其使用场景的限制有过总结：
需要知道马赛克原始字符会有哪些可能。
序列图像需要与马赛克图像原本的字符拥有相同字体设置（文本大小，字体，颜色，HSL）。
只适用于英文、数字等字符序列的解码，不支持中文。
从解决思路和方案来看，Depix 其实是面对一种较为严苛的马赛克场景提出的针对性解决方案。图片被打码的部分像是一张被拆散的拼图，Depix 的任务就是在零散的拼图碎片中，通过算法找到最合适的一块，然后放到正确的位置里。

马赛克还安全吗

马赛克，因为其图片本身的不可逆性质，任何使用打码技术的用户应该建立好「完全去码是不可能的」这项基本认知。这也是上文中我们反复论证的结果。但不得不承认，不断进步的 AI 算法和日渐庞大的训练库，让用户对于打码后传播的图片也抱有一丝被「AI 猜出」后传播的心理风险。
关于这个问题，问一问同是 AI 技术出身的「ChatGPT 博士」，答案也许会有些启发。

在 ChatGPT 的总结中，可见其对于马赛克安全性的认知是比较到位的——不是完全安全，部分情况下信息可以被破解。在多次的问询中，还举例类似银行卡号、车牌号常见场景更容易被黑客破解。而在增强马赛克安全性的总结中，也体现了 AI 回答的全面性。
所谓道高一尺，魔高一丈，马赛克是否安全始终取决于用户打码的手段和方式。在传统影视新闻等传播媒体中，但凡需要打码的场景下，我们可以见到以下几种方案：
实色遮盖
高斯模糊
马赛克
其中，实色遮盖是最稳妥和无法解析的方案不言而喻，比如早期的网络视频直接使用黑白色块大面积遮挡以保护隐私。高斯模糊的打码方案可以看做是主动丢失图像的大量细节，但还兼顾了部分内容观感的隐私保护解决方案。这在涉及到解放军战区的武器装备中经常被看到使用，原因在于高斯模糊的逆运算复杂度极高。马赛克则更像是折中的解决方案，在马赛克颗粒度细时观感破坏性不大，在马赛克粒度大时，隐私保护性能突出，总能根据场景找到合适的解决方案。