Möglichkeiten, um gemischte Pixel einer Videodatei zu rekonstruieren?

Angenommen, Sie haben eine Videodatei, deren Pixelreihenfolge einmal gemischt wurde. Das heißt, eine zufällige Reihenfolge wurde einmal definiert und auf alle Frames angewendet.

Gibt es einen bekannten Ansatz zum Abrufen der anfänglichen Pixelreihenfolge?

Ich habe einige Ideen zum Abrufen der anfänglichen Topologie, indem Pixel platziert werden, deren Werte räumlich und zeitlich näher beieinander korrelieren. Ich frage mich, ob dies untersucht wurde und ob effiziente Algorithmen veröffentlicht wurden.

Dieses Problem kann auch als eine Möglichkeit angesehen werden, eine Reihe von zeitlich variierenden Werten auf eine 2D-Matrix zu projizieren, um Computer-Vision-Techniken (wie CNN) anwenden zu können, mit der Annahme, dass diese Werte tatsächlich irgendwie korreliert sind.

statistics convnet image-recognition convolution tsne Denis Dollfus
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Dies scheint ein Spielzeugproblem oder eine Hacking-Herausforderung zu sein? Zumindest scheint es nichts mit der realen Videoverschlüsselung zu tun zu haben, da es für die Bandbreite schrecklich und nicht sehr sicher wäre, während die Verschlüsselung des Bytestreams mit z. B. AES schnell und zuverlässig ist. Ich nehme an, eine unmittelbare Frage lautet: Haben Sie tatsächliche Daten und ein zu lösendes Problem, oder fragen Sie abstrakt, nur aus Interesse?

Neil Slater

Richtig, die potenziellen Anwendungen beziehen sich nicht auf Entschlüsselung / Hacking, sondern zielen wirklich darauf ab, Computer-Vision-Techniken auf alle Bereiche anzuwenden, in denen Daten nicht als Bilder organisiert sind ... indem Daten sowieso als Bilder organisiert werden. Wenn das Spielzeugproblem in Videos gelöst werden kann, könnte es meiner Meinung nach interessante Entwicklungen für nicht-native 2D-Daten geben.

Denis Dollfus

Scheint interessant, obwohl ich sehr viel darüber nachdenke, wie man es versucht und sieht, ob es funktioniert, finde später eine Theorie heraus. Ich habe keinen Grund zu der Annahme, dass die Korrelation zwischen Merkmalen in einem beliebigen Datensatz die Erstellung eines gitterartigen Diagramms ermöglichen sollte. Obwohl ich für Datensätze, in denen dies der Fall war, die Gründe sehen kann, in denen es nützlich sein könnte, die Bildanalyse für die neu angeordneten Daten zu verwenden. Ob sich jemand dieses Entschlüsseln von Pixeln angesehen hat oder nicht, hängt davon ab, ob es sich um ein nützliches oder ein interessantes Problem handelt - ich kann mir keines vorstellen, aber ich bin kein Forscher. . .

Neil Slater

Ich bin gerade auf ein ähnliches Problem gestoßen,

Dilawar

Antworten:

Dies ist ein faszinierendes kombinatorisches Problem. Ich würde jedes Pixel mit seiner vollständigen zeitlichen Trajektorie kennzeichnen und sie dann mit den k nächsten Nachbarn in ein Raster einbetten. Das eigentliche Ziel besteht darin, die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, dass es sich bei dem Video um eine Folge natürlicher (realer) Bilder handelt, die Sie mit einem Klassifikator testen können, aber möglicherweise nur mit geringen Kosten davonkommen können. sagen wir, die Summe der Unterschiede zwischen benachbarten Pixeln. Sobald Sie mit dem Ausfüllen des Rasters begonnen haben, verringern Glättungsbeschränkungen den Suchraum (da ein Pixel nahe an mehreren anderen Pixeln liegen muss), wodurch die Arbeit beschleunigt wird, vorausgesetzt, Sie verwenden eine effiziente Datenstruktur zum Abfragen der nächsten Nachbarn. siehe zum Beispiel http://www.itu.dk/people/pagh/SSS/ann-benchmarks/

Emre
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Eine allgemeine Lösung hierfür gibt es nicht, selbst wenn wir einige Annahmen über die Verteilung von z. B. Farben und Formen in den Bildern oder die zeitliche Kopplung hinzufügen, z. B. wenn aufeinanderfolgende Rahmen ähnlich sind.

Problem

$F_1,\dots,F_i$ $n$ $m$ $P$ $P$

$P(F_1),\dots,P(F_n)$ $Q$ $QP=I$ $Q(P(F_1))=F_1$ $F_i$

$Q_1,...,Q_{m!}$ $m!$ $m$

$j\in\{1,\dots,m!\}$ $Q_jP=I$

Keine allgemeine Lösung

$Q_j$ $Q_j(P(F_i))$ $Q_j(P(F_{i})$ $Q_j(P(F_{i+1})$

$n=2$ $F_1=F_2$ $Q_j(F_1)=Q_j(F_2)=F1=F2$ $j$ $j$ $j$ $Q_j$ $m!=1$

Daher können wir keine Eindeutigkeit garantieren und das Problem ist ohne weitere Annahmen unlösbar.

Weitere Annahmen

Es ist interessant zu sehen, ob wir das Problem lösen können, indem wir weitere Einschränkungen hinzufügen.

$Q_j$ $O(m! \times n)$

Dies ist ein Brute-Force-Code-Bruch.

$j$ $Q_j$

Ansonsten ähnelt das Problem eher der Kryptoanalyse in dem speziellen Fall, in dem wir wissen, dass das Codebuch des Feindes eine Permutation des Klartextes (oder des Klarbildes) ist.

mjul
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Die Erwähnung des Feindes ließ mich fragen, ob man einen verschlüsselten Film schmieden könnte, der zwei Lösungen hätte, die beide wie echte Filme aussehen würden.

Denis Dollfus

Dies ist der Kern des Problems, mit dem ich gerade konfrontiert bin: dsp.stackexchange.com/questions/59808/… . Ich kann jedoch davon ausgehen, dass die Aktivität (in dem mit diesem Beitrag verknüpften Video) sparsam und gruppiert ist.

Dilawar