本文關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)測量 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備 視頻監(jiān)控設(shè)備 信息物理系統(tǒng)　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)是我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分,引領(lǐng)了繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)和移動通信之后的新一輪信息技術(shù)革命,是未來科技競爭的制高點和產(chǎn)業(yè)升級的重要驅(qū)動力,是加速推進工業(yè)化、信息化融合的催化劑。目前,越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi),包括網(wǎng)絡(luò)攝像頭,工業(yè)控制設(shè)備,智能家電等等設(shè)備。隨著物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)的物理設(shè)備逐漸將自身暴露在公共區(qū)域,這既推動了社會的發(fā)展,也帶來了安全與隱私問題。網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)可被直接觀測到的視頻監(jiān)控設(shè)備日益增加,這直接導(dǎo)致大量用戶的隱私安全受到威脅。在本篇論文中,提出了一種可以實時監(jiān)控大規(guī)模視頻監(jiān)控設(shè)備安全及其隱私泄露情況的方法。設(shè)備搜索方面,本系統(tǒng)采用單包探測及無狀態(tài)掃描架構(gòu)對全網(wǎng)內(nèi)近四十億個網(wǎng)絡(luò)地址進行檢測,利用異步探測架構(gòu)可以實現(xiàn)實時定位大規(guī)模范圍內(nèi)的視頻監(jiān)控設(shè)備。針對待測目標(biāo)集合,根據(jù)目標(biāo)設(shè)備的視頻傳輸協(xié)議,利用HTTP及RTSP協(xié)議所反饋的標(biāo)語信息對服務(wù)端設(shè)備身份進行識別。結(jié)合自然語言處理模塊對經(jīng)過預(yù)處理的標(biāo)語信息進行分類及標(biāo)定,提取設(shè)備的廠商及品牌信息以達(dá)到識別目標(biāo)設(shè)備身份的目的。在獲取到當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)高危視頻監(jiān)控設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)地址后,系統(tǒng)會調(diào)用隱私泄露檢測模塊對待測目標(biāo)進行安全檢測。本系統(tǒng)以目標(biāo)設(shè)備用戶的隱私權(quán)益為出發(fā)點,采用計算機視覺識別技術(shù)對所泄露的場景信息進行提取,只存儲設(shè)備所監(jiān)控區(qū)域的場景標(biāo)簽,不存儲任何來自設(shè)備的音視頻流,最大程度上的保護用戶的隱私安全。本研究提出了一種視頻監(jiān)控設(shè)備的實時搜索與識別方法,同時根據(jù)該方法設(shè)計并實現(xiàn)了大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)空間監(jiān)控設(shè)備的隱私泄露檢測系統(tǒng)原型。本系統(tǒng)對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境內(nèi)的監(jiān)控設(shè)備品牌及型號進行了綜合性探測,勾勒了設(shè)備品牌及類別的全景圖,并對當(dāng)前市場內(nèi)普及的視頻監(jiān)控設(shè)備進行了總體性的脆弱性分析及隱私泄露程度檢測。實驗方面,系統(tǒng)根據(jù)國家、城市及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)運營商等篩查標(biāo)準(zhǔn),對全網(wǎng)空間內(nèi)監(jiān)控設(shè)備進行了綜合性多層次的掃描,確定并定位了安全漏洞的分布及嚴(yán)重情況。該工作彌補了當(dāng)前對于實時監(jiān)控視頻監(jiān)控設(shè)備方面工作不完善的空白,實驗也為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)工作的進一步研究提供了數(shù)據(jù)樣本。
[Abstract]:Internet of things is an important part of China's strategic emerging industries, leading a new information technology revolution after computers, the Internet and mobile communications. It is an important driving force of science and technology competition and industrial upgrading in the future. It is the catalyst of accelerating industrialization and information integration. At present, more and more Internet of things devices appear in the cyberspace. With the development of the Internet of things, the physical devices in the cyberspace gradually expose themselves to the public area, which has promoted the development of the society. Also brings security and privacy issues. In cyberspace can be directly observed video surveillance equipment increasing, which directly leads to a large number of users' privacy security is threatened. In this paper. This paper presents a method to monitor the security and privacy of large-scale video surveillance equipment in real time. The system uses single-packet detection and stateless scanning architecture to detect nearly 4 billion network addresses in the whole network. The asynchronous detection architecture can be used to locate the video surveillance equipment in a large scale in real time. According to the target set, the video transmission protocol of the target device can be used. Using the slogan information feedback from HTTP and RTSP protocol to identify the identity of the server device, and combining with the natural language processing module to classify and calibrate the pre-processed slogan information. Extract the equipment manufacturer and brand information to achieve the purpose of identifying the target device. After obtaining the network address of the high risk video surveillance equipment in the current cyberspace. The system will call the privacy leak detection module to test the target for security detection. This system takes the privacy rights and interests of the target equipment user as the starting point and uses computer vision recognition technology to extract the leaked scene information. Only scene labels for the area monitored by the device are stored, and no audio and video streams from the device are stored. This paper presents a real-time search and recognition method for video surveillance equipment. At the same time, the prototype of the privacy leak detection system of the large-scale cyberspace monitoring equipment is designed and implemented according to this method. This system comprehensively detects the brand and model of the monitoring equipment in the current network environment. It outlines the panoramic picture of the brand and category of the equipment, and carries on the overall vulnerability analysis and the privacy leak degree detection to the video surveillance equipment which is popularized in the current market. Experimental aspect, the system according to the country. City and network service operators and other screening standards, the whole network of monitoring equipment in the space of a comprehensive multi-level scanning. Determine and locate the distribution of security vulnerabilities and serious situation. This work makes up for the current work of real-time monitoring and video surveillance equipment is not perfect blank. The experiment also provides data samples for further research in the field of Internet of things.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP309

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本文編號：1473374