In modern society, user privacy is emerging as an important issue as closed-circuit television (CCTV) systems increase rapidly in various public and private spaces. If CCTV cameras monitor sensitive areas or personal spaces, they can infringe on personal privacy. Someone's behavior patterns, sensitive information, residence, etc. can be exposed, and if the image data collected from CCTV is not properly protected, there can be a risk of data leakage by hackers or illegal accessors. This paper presents an innovative approach to "machine learning based reversible chaotic masking method for user privacy protection in CCTV environment." The proposed method was developed to protect an individual's identity within CCTV images while maintaining the usefulness of the data for surveillance and analysis purposes. This method utilizes a two-step process for user privacy. First, machine learning models are trained to accurately detect and locate human subjects within the CCTV frame. This model is designed to identify individuals accurately and robustly by leveraging state-of-the-art object detection techniques. When an individual is detected, reversible chaos masking technology is applied. This masking technique uses chaos maps to create complex patterns to hide individual facial features and identifiable characteristics. Above all, the generated mask can be reversibly applied and removed, allowing authorized users to access the original unmasking image.
최근의 지능형 영상감시 기술은 인공지능 기반 영상분석을 통하여 기존에 제공하지 못했던 선제적 예측감시 등 다양한 서비스의 제공이 가능하게 되었다. 지능형 영상감시에 있어 보안성의 확보는 필수적이며, 원본 CCTV 영상 데이터에 대한 조작이 발생할 경우, 사회적으로 큰 문제로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 지능형 영상감시환경을 제안하였다. 제안한 방식은 CCTV 영상데이터의 위변조 방지를 보장하며, 엣지 블록체인을 통하여 ROI 프라이버시 보호가 가능하여 객체의 프라이버시 노출이 없다는 장점이 있다. 또한, 영상 중복제거가 가능하여 전송 효율을 높이고 스토리지를 절감할 수 있어 효율적이다.
과학기술은 인간의 행복한 삶을 위한 유용한 수단이기도 하지만, 그러나 또한 그것은 종종 새로운 문제를 발생시키는 원천이 되기도 한다. 과학기술의 산물인 CCTV의 경우에도 사정은 동일하다. 공적인 장소에 설치된 CCTV는 범죄를 예방하고, 그를 해결하는데 효과적인 수단으로 작용함으로써 우리의 공적인 공간을 안전하게 만드는데 크게 공헌하는 것이 된다. 그러나 그것이 이와 같은 밝은 측면만을 지니는 것은 아니다. 그것은 또한 개인의 프라이버시 침해와 소위 감시사회를 위한 도구로 사용될 수 있다는 어두운 측면을 동시에 지니고 있는 것이다. 이렇게 볼 때, CCTV에 관한 논의에 있어서 핵심적인 주제는 프라이버시, 안전, 감시가 될 것이다. 공적 장소에서의 CCTV는 안전한 사회를 만드는데 큰 역할을 할 수 있지만 또한 프라이버시 침해의 위험성도 동시에 지닌다. CCTV가 지닌 이러한 문제는 안전과 프라이버시 사이의 균형 혹은 조화에서 해결의 실마리가 찾아질 수 있으며, 이를 위해서는 그에 대한 윤리적 논의와 그에 근거한 사회적 합의가 필요할 것이다. 이는 결국 각자 자신의 행복을 추구하는 사회구성원들의 숙의를 통한 규범의 마련을 의미한다고 할 것이다. 다른 한편 CCTV의 확산은 네오맑시즘이나 푸고적인 접근에서 보여주듯이 소위 감시사회를 위한 도구로 사용될 수 있는 가능성을 동시에 지닌다. 이러한 위험의 가능성을 방지하기 위해서는 CCTV에 대한 정치사회철학적인 논의가 필요할 것이다. 결국 이런 위험은 모든 권력은 국민으로부터 나온다는 사실을 자각한 주권자로서의 시민들이 잠재적 감시권력을 감시 혹은 견제함으로써 방지될 수 있을 것이다.
최근 테러 및 범죄의 증가로 CCTV를 이용한 보안 감시시스템에 대한 활용이 증가되고 있다. CCTV에는 얼굴이나 행동패턴과 같은 개인의 프라이버시 정보가 기록되는데, 이 정보가 노출될 시 프라이버시 침해뿐만 아니라 범죄에 이용될 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 CCTV를 이용한 감시시스템에서의 프라이버시 보호에 관한 기존 연구를 분석한 후, 프라이버시 보호가 가능한 RFID 기반 감시카메라 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 스크램블링(scrambling) 기술과 RFID 시스템을 사용하여 개인의 프라이버시를 보호함과 동시에 감시로써의 기능도 유지하게 되는 특징을 지닌다.
국내 대다수의 공공장소 및 사유건물은 범죄 예방 및 사후 조치, 내부자 보안, 시설안전 및 화재 예방 등을 위해 CCTV(Closed Circuit Television)를 설치하고 있으며, 매년 설치 대수는 늘어나는 추세이다. 늘어나는 CCTV에 대하여 진행된 설문에서는 다수의 반응이 CCTV의 촬영으로 인한 프라이버시 침해 등의 부정적 시선보다 설치로 인해 발생할 수 있는 범죄의 예방적 측면에서 긍정적으로 보고 있다. 하지만 CCTV는 프라이버시 측면에서 많은 위험성을 내포하고 있으며, 클라우드를 이용하여 영상 데이터를 수집할 경우 피사체의 개인정보가 유출될 수 있다. 인세캠은 각국의 CCTV 감시 영상을 실시간으로 중계하였으며, 중계 대상에는 노트북의 전면카메라까지 포함되어 큰 이슈를 불러일으켰다. 본 논문에서는 CCTV를 통해 영상정보에 대한 프라이버시 기법 처리를 통한 개인정보 유출 방지 및 클라우드 시스템 보안성 강화를 위한 시스템을 소개하기로 한다.
최근 부각되고 있는 사생활유출범죄 유형 중 CCTV 해킹을 이용한 범행에 대한 것이다. 요즘 CCTV를 사용이 증가함에 따라 악의적인 해커들은 CCTV를 사생활유출수단으로써 이용하고 있다. 그러나 이러한 CCTV 해킹을 통한 범죄가 늘어나고 있는 반면 일반 사용자들의 보안의식 수준은 현저히 낮았고, 국가적 차원에서의 대응 대책 또한 부실한 상황이다. 따라서 이번 연구논문을 통해 CCTV 해킹을 방지할 수 있는 여러 보안기술에는 중 사용자 인증 프로토콜, SSH 터널링을 통한 원격접속, 미디어 암호화 알고리즘 등을 소개하고, 최근에 출시된 기술로는 우경정보기술사의 SecuWatcher for CCTV, 노르마사의 CCTV Care 앱, 마크애니사의 Password SAFERTM for CCTV 등을 분석하여 대응책을 제시하여 CCTV 해킹으로부터 피해를 줄이기 위한 제안을 하였다.
공공의 안전을 위한 영상 감시 시스템의 도입이 활발해짐에 따라 많은 공공시설이나 장소에 설치되어 운영되고 있다. 최근 CCTV의 성능이 좋아짐에 따라, CCTV 영상으로부터 획득된 사람의 얼굴 정보를 바탕으로 얼굴 인식 등을 통해 자동화된 처리를 시도하는 기술들이 개발되고 있다. 하지만, 이러한 기술들이 악용될 경우 중대한 개인의 프라이버시 침해 우려가 있다. 특히, 최근에는 특정 공간에 설치된 컴퓨터와 연결시켜 카메라에 찍힌 영상을 인터넷을 통해 실시간으로 보여주는 정보제공서비스까지 등장하고 있고, 시행중인 개인정보보호법에서 바이오인식정보에 대하여 안전성 확보조치 기준을 고시하고 있다. 이에, 본 논문에서는 영상 감시시스템에서 개인영상 정보보호를 위한 기술적 관리적 관점에서 영상감시 시스템에서의 개인 영상 정보보호 요구사항을 도출하고자 한다.
Han, Ji Hee;Ok, Sang Hun;Song, Kyu;Jang, Dong Young
한국생산제조학회지
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제26권3호
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pp.272-277
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2017
CCTV image processing techniques have been developed for safety management in manufacturing sites. However, CCTV growth has become a social problem for video surveillance with regard to privacy. This study aims to manage the safety system efficiently and protect privacy simultaneously. In this study, the CCTV monitoring system is composed of five steps (accident monitoring, detection, notification, management, restoration). De-identified image is observed when we are in a normal situation. De-identified image changes to identified image when it detects an accident. As soon as it detects an accident, the accident information is sent to the safety administrator. Then the administrator could conduct safety measures. Afterward, accumulated accident data could be used for statistical data that could be utilized as analyzing expecting accident.
CCTV는 범죄예방에도 효과가 있을 뿐 아니라, 녹화 된 영상정보는 범죄의 증거물로서도 상당한 법적 효력을 지닌다. 그러나 CCTV영상정보를 증거물로 활용하여 고소/고발 등의 행정 처리 시 현재 오프라인으로 운영되고 있는 업무처리 절차 상 나타나는 복잡성과 불필요한 시간 비용 낭비, 개인프라이버시 유출 등은 해결해야 할 문제점으로 남아 있다. 본 논문에서는 오프라인 업무처리 상 발생하였던 문제점을 해결하기 위해 CCTV영상자료 통합포털 구축을 제안하고, 기존 전자 민원 서비스 시스템의 효율성을 연구한 선행 연구를 분석하여 전자정부법과 개인정보보호법에 의거, CCTV영상자료 통합포털 구축 모델에 적용 하여 발생 된 문제점을 효과적으로 해결하고자 한다.
본 논문은 기존의 CCTV가 가진 문제점을 분석하고, 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 IP-CCTV를 사용할 때, 보안문제점에 대하여 논한다. 클라우드 서비스 제공과 관련된 보안 위험을 단순히 위험 현상만 제거하는 실수를 줄이기 위해서는 위험 분석과 조치에 대한 효과적인 수행 방법이 필요하다. 이에 따라, Threat Risk Modeling의 STRIDE 모델을 통하여 위협 분석을 하고, 위협 분석된 내용을 토대로 Analytic Hierarchy Process(AHP) 방법론을 사용하여 위험 우선순위를 측정하였으며, 우선순위에 대한 적절한 해결방법이 무엇인지를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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