创作者Jeff Geerling悬赏50美元，邀请观众破解像素化滤镜隐藏的网络共享内容，结果三种方法成功解码。这表明传统的像素化技术已无法有效保护敏感数据。Geerling指出，像素化如同在图片上加百叶窗，图像移动时隐藏内容易暴露；结合固定参照物，破解者能逐步收集像素数据，利用AI和高速神经网络还原。他强调，过去需要超级计算机的复杂技术，如今普通电脑即可实现，隐私保护的破解门槛已大幅降低。Geerling建议，未来应使用纯色遮罩完全覆盖敏感数据，以增强隐私保护。

🖼️像素化技术失效：像素化是一种常见的隐私保护手段，用于模糊视频或图片中的敏感信息，如人脸或车牌。然而，Geerling的实验表明，观众能够通过多种方法成功解码像素化后的隐藏信息，证明其保护效果有限。

💡破解方法揭秘：破解者利用图像的移动、固定参照物（如窗口大小）以及AI和高速神经网络，逐步收集和还原像素数据，如同拼图般重建隐藏内容。Geerling指出，这种技术曾经需要超级计算机，现在普通电脑即可完成。

🤔传统模糊滤镜同样不安全：Geerling强调，传统的模糊滤镜也容易被AI破解，因此并不安全。

🛡️未来隐私保护建议：Geerling建议，未来视频中敏感数据应使用纯色遮罩完全覆盖，以减少图像细节，从而降低被神经网络分析的可能性。虽然这种方法可能给人“文件高度保密”的感觉，但或许是最安全的手段。

IT之家 4 月 18 日消息，创作者 Jeff Geerling 在最新一期视频中，悬赏 50 美元，邀请观众破解通过像素化滤镜隐藏的网络共享内容，结果观众通过三种不同方法成功解码隐藏信息。

IT之家注：像素化（pixelation）是一种主流隐藏数据方式，在视频或者图片中，通常用于迷糊人脸或者车牌等敏感信息，但最新测试结果表明，该方式已经无法有效保护敏感数据。

Geerling 解释，像素化就像在图片上加了一层百叶窗，只要图像移动，部分隐藏内容就会暴露。如果有固定的参照物，比如窗口大小，破解者就能逐步收集像素数据。利用 AI 和高速神经网络，破解者能像拼图一样还原隐藏内容。

Geerling 感叹，过去这种技术需要超级计算机和博士学位，如今普通电脑即可轻松完成，隐私保护的破解技术门槛正在急剧降低。

既然像素化滤镜失效，隐私保护该何去何从？Geerling 指出，传统模糊滤镜同样不安全，容易被 AI 破解。他建议，未来视频中敏感数据应使用纯色遮罩完全覆盖，尽可能减少图像细节，避免被神经网络分析。这种方法虽有“文件高度保密”的感觉，但或许是最安全的手段。