Pixelar texto no es seguro: un programa revierte todo el proceso y deja ver el mensaje real

Alertan principalmente a periodistas y creadores de contenido sobre programa que descifra textos pixelados

Infobae

Contrario a lo que se cree, pixelar un texto no es seguro ya que se puede revertir el proceso con una herramienta disponible en Internet que revela lo que está “oculto”. Como es una práctica común pixelar o difuminar partes de textos confidenciales, se está alertando a las personas para que usen otras tácticas de protección.

El sitio The Hacker News señaló que Dan Petro, investigador principal de la firma de seguridad ofensiva Bishop Fox, demostró que hay una nueva herramienta de código abierto llamada Unredacter para reconstruir el texto de las imágenes pixeladas, revelando la información que supuestamente debía protegerse.

Aunque la herramienta es parecida a Depix, que funciona buscando qué pixeles podrían haber resultado en ciertos bloques para recuperar el texto, Unredacter tiene mejoras considerables para descifrar textos.

Cómo funciona el programa

Este modelo funciona con la hipótesis de que un fragmento de texto contiene información tanto redactada como no redactada. Posteriormente, utiliza datos sobre el tamaño y el tipo de fuente del texto sin cifrar para predecir la información oculta.

Texto pixelado (Foto: Pixabay)

Aunque no es la primera vez que los atacantes proponen métodos similares para recuperar la información que fue pixelada. En enero de 2022, investigadores de Positive Security detallaron un método para revertir la pixelación en videos.

“Los creadores de contenido y los periodistas deben ser conscientes de los riesgos adicionales al redactar información en videos y usar un tamaño de mosaico/radio de desenfoque suficientemente alto, o mejor aún, usar un cuadro opaco de un solo color”, dijo el investigador Fabian Braunlein al citado medio.

Cuál es la manera más eficiente de suprimir parte de un texto

Ya que pixelear no es seguro para proteger información, los especialistas recomiendan usar barras negras que cubran todo el texto. Alertan que tampoco las herramientas de desenfoque, borrosidad o remolinos son seguros.

“Lo último que necesita después de hacer un excelente documento técnico es filtrar accidentalmente información confidencial debido a una técnica de redacción insegura”, señaló Petro.

Este es el cambio que tienen las fotos al usar la IA de Google ( Foto: Google)

Conversión de fotos pixeladas a imágenes en HD

Google, por medio de su equipo de Inteligencia Artificial (IA) ha creado una nueva tecnología que permite tomar una fotografía en baja resolución (mal llamada “pixelada”) y convertirla en una imagen perfectamente visible, llevándola, incluso, a un estado de alta definición (HD).

Este proyecto, que tiene como base los llamados modelos de difusión, experimenta con un sistema de superresolución, “que toma como entrada una imagen de baja resolución y crea una imagen de alta resolución correspondiente a partir de ruido puro”. Es decir, lo primero que hace la IA es fragmentar hasta el nivel más mínimo una imagen pixelada, y así recuperar el ruido de la misma hasta una pureza en la que sea casi irreconocible; solo pixeles dentro de una pantalla.

“Luego aprende a revertir este proceso, comenzando con ruido puro y eliminando progresivamente el ruido para alcanzar una distribución objetivo a través de la guía de la imagen de entrada de baja resolución”, explicó Google por medio de un blog de Inteligencia Artificial.

Dan calidad a fotos (Foto: Google)

En pocas palabras, este software alcanza de forma automática la mejor resolución de una fotografía, recreándola desde el principio y eliminando todo el ruido que podía alterar la calidad de la misma.

Ahora bien, no contentos con este gran paso en edición, Google también ha logrado, con ayuda de otra IA, no solo mejorar la calidad de la imagen, sino también escalarla a resoluciones inimaginables para una fotografía que se encontraba en estas condiciones.

“Estos modelos de difusión se pueden conectar en cascada para aumentar el factor de escala de superresolución efectivo”, por ejemplo, llevando una imagen de 64x64 pixeles a una escala de 1024x1024. De esta forma, se iniciaría un proceso en el que tocaría llevar la foto original a una escala de 256x256 pixeles y en seguida, transformarla a una final de 1024x1024 pixeles.

De hecho, es tal el éxito de esta IA, que, según Google, es muy difícil notar la diferencia entre una imagen tomada en alta calidad y una que ha sido pasada por un proceso de superresolución para alcanzar dicho estado.