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支付宝AR实景红包漏洞出现 支付宝实景红包图片破解方法

2016/12/24 12:48:29编辑:三维下载资讯编辑

支付宝AR实景红包漏洞出现了吗?支付宝实景红包图片有没有破解方法?现在大部分的小伙伴可能都还不是很了解吧?那么就来看看今天极速小编为大家带来的详细内容介绍!

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大小:36MB语言:中文类别:益智休闲 5.0

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大小:51.07MB语言:中文类别:聊天社交 5.0

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大小:20MB语言:中文类别:金融理财 6.7

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先来大众版:用万能的PS

先来一个通俗版。我们的设计师妹妹经常把同事各种很糗的动作搞成一个gif图丢到群里,当然,还包括把我们虎嗅编外员工“小武”——一直正在发情期的猫——制作成各种微信表情,在虎嗅的江湖里流传。

做好了心理建设后,我们来看一下设计师妹妹是如何破解支付宝的“AR红包”的。通俗的描述就是:

第一步,在“找红包”里随便点开一个人的红包,按住下方的“按住看线索”按钮,跳出图片信息后截屏;

第二步,在PS里把此图复制一张,并把深灰色横条处理掉,再和原图错位拼在一起,就可以基本上还原图片了;

第三步,打开支付宝,扫描这张被还原的图片就可以抢到红包啦。

其实,这一系列操作可以生成一个“PS动作”,然后把你想抢的那个红包的图片往PS里放,用动作P图,简直秒速,简直比富士康流水线上的工人速度还快10倍。

当然,经过亲测,能够被破解的红包图片还是有一些规律可循的。比如,如果红包图片拍的是人像或者动物等,成功率几乎百分之百,主要是这个图像里的物体须是不规则的。我们测试了一张橙子的照片就没能成功,它太规则了。

高级版,用人工智能秒杀

我们的工程师哥哥刚才欣喜若狂地跑来跟我说:“我破解了支付宝红包,你想知道吗?”

根据他跟我的描述,具体的工作原理如下:

1,用深度卷积网络CNN在ImageNet上训练一个Autoencoder,训练的模型可以用AlexNet的改装版:

a,需要一个Tensorflow环境或者Caffe环境;

b,用一个3层卷积(Conv)、3层解卷积(Deconv)的网络进行端对端训练 ,用sigmoid交叉熵作loss;

c,当loss收敛时,就可以拿来破解了。

2,按上面的方法先截个图,并把横条图颜色部分都置为0,然后将此图片作为卷积网络的输入部分;

3,对卷积网络进行Forward,我们就可以拿到不带横条的原图。

如果到了这里,你觉得还不爽,再来一点进阶:

1,去百度先下载一堆风景高清图;

2,这些高清图先变为800 * 800像素的固定大小图;

3,把图片缩放到256 * 256像素;

4,用256 * 256做输入,800 * 800做输出进行端对端训练(这里就是将低像素图片高清还原);

5,再重复上面第2条和第3条,得到的输出就是不带横条的高清图。

然后就拍照抢红包吧,骚年~

这种方法可以看做是我们的设计师妹妹用PS的方法抢红包的高配版。它的核心是,让机器经过训练后能够把被遮挡的部分还原出来,让机器拥有识图的感觉。

并且利用这种方法还可以把低像素变成高像素,把原图高清化。这种方法几乎可以秒杀所有的红包。

所以,地图上那些满大街的红包,理论上,只要你点开它就可以抢到,不管他是张三李四王二麻子。

好了,今天的支付宝AR实景红包内容就先给大家介绍到这里了,想看更多关于支付宝更多精彩内容请关注极速下载!