[논문]지능형 예측감시 시스템을 위한 보안 프레임워크

박정훈; 박남제

doi:10.15207/jkcs.2020.11.3.077

[국내논문] 지능형 예측감시 시스템을 위한 보안 프레임워크
Security Framework for Intelligent Predictive Surveillance Systems 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.3, 2020년, pp.77 - 83

박정훈 (제주대학교 대학원 융합정보보안학과) , 박남제 (제주대학교 교육대학 초등컴퓨터교육전공)

초록
AI-Helper

최근 지능형 예측감시 시스템이 등장하고 있다. 지능형 예측감시 시스템의 추론을 위해서는 현재 및 과거의 데이터가 필요하며, 이러한 데이터의 분석을 통하여 곧 발생할 상황에 대한 예측을 가능하게 한다. 그러나, 이러한 과정에서 영상 객체의 개인정보를 취급하게 될 소지가 높으므로, 개인정보보호를 위해서는 보안에 대한 고려가 필수적이다. 특히, 개인의 생활패턴, 주요 이동 경로 등에 대한 정보가 해킹을 통하여 공개적으로 노출된다면 프라이버시 측면에서 문제가 될 것이다. 기존의 영상감시 프레임워크는 개인정보보호 측면에서 한계점이 있으며, 특히 개인정보보호에 취약한 측면이 있다. 본 논문에서는 개인정보보호를 고려한 지능형 예측감시 시스템을 위한 보안 프레임워크를 제안하였다. 제안한 방법에서는 단말, 전송, 감시, 모니터링 계층으로 구분하여 단위별 세부 구성요소를 명시하였으며, 특히 객체 단위별 세부 접근제어와 비식별화를 지원하여 영상감시 과정에서의 능동형 개인정보보호가 가능하다. 또한, 데이터 전송시 보안 기능과 RBAC 제공을 통한 접근제어의 장점을 갖는다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, intelligent predictive surveillance system has emerged. It is a system that can probabilistically predict the future situation and event based on the existing data beyond the scope of the current object or object motion and situation recognition. Since such intelligent predictive monitoring system has a high possibility of handling personal information, security consideration is essential for protecting personal information. The existing video surveillance framework has limitations in terms of privacy. In this paper, we proposed a security framework for intelligent predictive surveillance system. In the proposed method, detailed components for each unit are specified by dividing them into terminals, transmission, monitoring, and monitoring layers. In particular, it supports active personal information protection in the video surveillance process by supporting detailed access control and de-identification.

Keyword

표/그림 (5)

그림 Fig. 1. CVR Framework
그림 Fig. 2. Hossain's Framework
그림 Fig. 3. Framework Architecture
그림 Fig. 4. Detailed Composition
표 Table 1. Comparison with Existing Frameworks

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 절에서는 예측감시를 위한 보안 프레임워크 아키텍 쳐를 제안한다. 제안한 프레임워크 아키텍쳐는 아래 그림 과 같다.
그러나 현재의 예측감시를 위한 지능형 영상감시환경은 개인정보보호에 취약한 측면이 있다. 본 논문에서는 기존의 영상감시환경인 CVR 프레임워크와 Hossain의 방식을 분석하였으며, 영상 개인 정보보호 측면에서의 한계점을 지적하고, 새로운 방안을 제시하였다. 제안한 방식은 기존의 확장성에 대한 장점을 그대로 가지며, 영상감시에 적합한 세밀한 접근제어 및 비식별화가 가능하여 개인영상정보보호에 적합함을 보였다.

제안 방법

그러나 Hossain의 방식은 설계 과정에서 추가적인 확장 방안에 대해서는 명시하지 않고 있다. 제안한 프레임워크는 감시 서버 전체가 아닌 데이터 영역인 메타 및 영상데이터에 한하여 클라우드에 저장되는 구성으로, 클라우드 서비스 벤더가 지원하는 한 데이터 용량 확장이 용이하다.

성능/효과

또한, Hossain의 방식은 RBAC 기반의 접근제어 방식을 제공하여 기본적인 접근제어가 가능하다. 한편, 제안한 프레임워크는 영상에 대한 마스킹 레벨단위의 차등화된 접근제어를 제공하여 보다 세밀한 접근제어 방식이 가능하며, 영상 접근제어에 더욱 효과적이다[19].
실질적으로 영상정보 저장을 위해서는 객체 개인정보 보호를 위한 마스킹에 대한 처리가 필수이며, 설계상 이러한 부분은 반드시 고려될 필요가 있다. 제안한 프레임 워크는 얼굴영상에 대한 단계별 비식별화 방식을 고려하여, 객체에 대한 비식별화를 지원하고 개인정보를 보호할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 영상감시환경인 CVR 프레임워크와 Hossain의 방식을 분석하였으며, 영상 개인 정보보호 측면에서의 한계점을 지적하고, 새로운 방안을 제시하였다. 제안한 방식은 기존의 확장성에 대한 장점을 그대로 가지며, 영상감시에 적합한 세밀한 접근제어 및 비식별화가 가능하여 개인영상정보보호에 적합함을 보였다. 향후 연구로써 구현을 통한 프레임워크의 성능측정 및 평가를 수행할 예정이다.

후속연구

만약 원본 그대로 보관하게 될 경우 개인정보보호 측면에서 문제가 발생할 수 있음을 항시 고려해야 한다. 또한, 클라우드 측에도 자체적으로 검증된 보안 모듈을 별도로 제공해야 하며, 비식별화 알고리즘 뿐만 아니라 추가 보안 메커니즘이 적용되어 이중 보안 기능을 통해 보다 높은 안전성을 제공할 필요가 있다.
제안한 방식은 기존의 확장성에 대한 장점을 그대로 가지며, 영상감시에 적합한 세밀한 접근제어 및 비식별화가 가능하여 개인영상정보보호에 적합함을 보였다. 향후 연구로써 구현을 통한 프레임워크의 성능측정 및 평가를 수행할 예정이다. 예측감시시스템의 데이터가 노출될 경우 개인정보 노출로 인하여 큰 사회적 혼란이 발생할 수 있는 만큼, 기술적 및 적으로 안전한 체계를 가진 예측감시시스템을 구성하여야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	예측 감시란?	최근 예측 감시를 위한 지능형 감시 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 예측 감시란 과거 및 현재의 데이터를 통하여 새로운 예측정보를 추론하는 것을 의미한다. 기존의 지능형 감시환경에서는 특정 객체나 사물에 대한 행동 분석, 동작 인식, 객체 추적 등 주로 현재 및 과거의 정보를 제공하는 것이 목적이었다면 예측감시 환경은 이에 진보한 개념으로 조만간 발생할 수 있는 미래의 정보를 확률적으로 추론하여 제공할 수 있다는 데 차이가 있다.
	클라우드 기반 멀티미디어 감시 프레임워크의 감시 콘텐츠 제공자 유형은?	감시 콘텐츠 제공자는 두가지의 유형으로 구분할 수 있다. 첫번째는 고정된 장치, 즉, IP 영상 촬영장치 및 PTZ 카메라 등 이기종 장치가 있으며, 두번째로는 보안 사고를 보고하는 부분이 있다. 감시 사용 자는 콘텐츠를 사용하는 사용자이며, 여기에서 컨텐츠는 멀티미디어 정보 및 이벤트 정보를 포함한다.
	기존의 지능형 감시환경의 목적은?	예측 감시란 과거 및 현재의 데이터를 통하여 새로운 예측정보를 추론하는 것을 의미한다. 기존의 지능형 감시환경에서는 특정 객체나 사물에 대한 행동 분석, 동작 인식, 객체 추적 등 주로 현재 및 과거의 정보를 제공하는 것이 목적이었다면 예측감시 환경은 이에 진보한 개념으로 조만간 발생할 수 있는 미래의 정보를 확률적으로 추론하여 제공할 수 있다는 데 차이가 있다. 이러한 예측감시 환경을 위해서는 대용량 데이터의 취급과 함께 클라우드 시스템의 사용이 필수적이다[1,2].

참고문헌 (19)

Kokkonis. George et al. (2017). Real-time wireless multisensory smart surveillance with 3D-HEVC streams for internet-of-things (IoT). The Journal of Supercomputing, 73(3), 1044-1062.

상세보기
Sathishkumar. M. & S. Rajini. (2015). Smart surveillance system using pir sensor network and gsm. International Journal of Advnced Research in Computer Engineering & Technology, 4(1), 70-74.
Nagothu. Deeraj et al. (2018). A microservice-enabled architecture for smart surveillance using blockchain technology. IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), IEEE, 1-4.
M. G. Ball, B. Qela & S. Wesolkowski. (2016). A review of the use of computational intelligence in the design of military surveillance networks. Recent Advances in Computational Intelligence in Defense and Security, Springer, 663-693.
Campbell, Dan et al. (2016). Command and Control, Cyber, Communications, Intelligence, Surveillance and Reconnaissance (CRISR) and Cyber Tactical Measures. GEORGIA TECH RESEARCH INSTITUTE (GTRI), AFRL-RI-RS-TR-2016-209, Atlanta United States.
Lin, C. F., Yuan, S. M., Leu, M. C. & Tsai, C. T. (2012). A framework for scalable cloud video recorder system in surveillance environment. In Ubiquitous intelligence & computing and 9th international conference on autonomic & trusted computing (UIC/ATC), IEEE, 655-660.
M. Anwar Hossain. (2014). Framework for a cloud-based multimedia surveillance system. International Journal of Distributed Sensor Networks, 10(5), 1-11.
D. Lee & N. Park. (2017). Geocasting-based synchronization of Almanac on the maritime cloud for distributed smart surveillance. The Journal of Supercomputing, 73(3), 1103-1118.

상세보기
J. Kim, N. Park, G. Kim & S. Jin. (2019). CCTV video processing metadata security scheme using character order preserving transformation in the emerging multimedia. Electronics, 8(4), 412.

상세보기
D. Lee. (2018). A Privacy Enhanced Video Surveillance Framework using Metadata De-identification, Doctoral dissertation. Jeju National University, Korea.
N. Park, B. G. Kim & J. S. Kim. (2019). A Mechanism of Masking Identification Information Regarding Moving Objects Recorded on Visual Surveillance Systems by Differentially Implementing Access Permission. Electronics, 8(7), 735.

상세보기
D. Lee, N. Park, G. Kim & S. Jin. (2018). De-identification of metering data for smart grid personal security in intelligent CCTV-based P2P cloud computing environment. Peer-To-Peer Networking and Applications, 11(6), 1299-1308.

상세보기
N. Park, H. Hu & Q. Jin. (2016). Security and Privacy Mechanisms for Sensor Middleware and Application in Internet of Things (IoT). International Distributed Sensor Networks [Online], https://doi.org/10.1155/2016/2965438
N. Park, J. Kwak, S. Kim, D. Won & H. Kim. (2006). WIPI Mobile Platform with Secure Service for Mobile RFID Network Environment. Advanced Web and Network Technologies, and Applications, LNCS, 741-748.
D. Lee & N. Park. (2018). Electronic Identity Information Hiding Methods Using a Secret Sharing Scheme in Multimedia-centric Internet of Things Environment. Personal and Ubiquitous Computing, 22(1), 3-10.

상세보기
N. Park & N. Kang. (2015). Mutual Authentication Scheme in Secure Internet of Things Technology for Comfortable Lifestyle. Sensors, 16(1), 1-16.

상세보기
N. Park, Y. Sung, Y. Jeong, S. B. Shin & C. Kim. (2018). The Analysis of the Appropriateness of Information Education Curriculum Standard Model for Elementary School in Korea. International Conference on Computer and Information Science, 791, 1-15.
J. Kim & N. Park. (2019). Lightweight knowledge-based authentication model for intelligent closed circuit television in mobile personal computing. Personal and Ubiquitous Computing, 1-9.
N. Park & M. Kim. (2014). Implementation of load management application system using smart grid privacy policy in energy management service environment. Cluster Computing, 17(3), 653-664.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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