[논문 리뷰] A Study on Smart Online Frame Forging Attacks against Video Surveillance System

Deeraj Nagothu, Jacob Schwell외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 03. 08.

Video Surveillance and Tracking Methods참고 문헌 30인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 환경 변화(조도 및 운동)에 따라 사전 기록된 영상 프레임을 동적으로 재생하는 실시간 스마트 온라인 프레임 위조 공격을 제안한다. 이 공격는 원격으로 트리거를 유도하기 위해 QR 코드 또는 얼굴 검출 기술을 사용한다. 또한 전력망 주파수 변동을 디지털 워터마크로 사용하여 위조된 프레임을 고정밀도로 식별하는 엣지에서 실시간으로 작동하는 ENF 기반 탐지 기법을 도입한다.

ABSTRACT

Video Surveillance Systems (VSS) have become an essential infrastructural element of smart cities by increasing public safety and countering criminal activities. A VSS is normally deployed in a secure network to prevent access from unauthorized personnel. Compared to traditional systems that continuously record video regardless of the actions in the frame, a smart VSS has the capability of capturing video data upon motion detection or object detection, and then extracts essential information and send to users. This increasing design complexity of the surveillance system, however, also introduces new security vulnerabilities. In this work, a smart, real-time frame duplication attack is investigated. We show the feasibility of forging the video streams in real-time as the camera's surroundings change. The generated frames are compared constantly and instantly to identify changes in the pixel values that could represent motion detection or changes in light intensities outdoors. An attacker (intruder) can remotely trigger the replay of some previously duplicated video streams manually or automatically, via a special quick response (QR) code or when the face of an intruder appears in the camera field of view. A detection technique is proposed by leveraging the real-time electrical network frequency (ENF) reference database to match with the power grid frequency.

연구 동기 및 목표

• 환경 변화에 적응하는 실시간 스마트 프레임 복제 공격이 IoT 기반 영상 감시 시스템에 적용 가능한지 탐구한다.
• QR 코드 또는 얼굴 검출을 이용한 원격 또는 자동 트리거 메커니즘을 통해 프레임 위조를 실행하는 방법을 개발한다.
• 전기망 주파수(ENF)를 정밀한 포렌식 워터마크로 사용하여 실시간 엣지 기반 탐지 기법을 제안함으로써 위조된 영상 스트림을 식별한다.
• 기존 탐지 기법이 회피하는 적응형·도청형 비디오 레이어 공격이 현대 감시 시스템에 미치는 취약성을 입증한다.
• 실시간에서 위조된 프레임과 진짜 영상 스트림을 구분하는 ENF 기반 탐지 기법의 효과성을 검증한다.

제안 방법

• 실시간 환경 변화(조도 강도 및 운동 감지 등)에 따라 사전 기록된 영상 프레임을 동적으로 조정하여 재생하는 실시간 공격 모델을 설계한다.
• QR 코드 또는 얼굴 검출을 활용해 원격 트리거 메커니즘을 구현함으로써 도청형 자동 공격을 가능하게 한다.
• 전기망 주파수(ENF)를 전력 공급 변동을 통해 디지털 미디어에 임베드한 자연스럽고 시간에 고정된 환경 워터마크로 사용한다.
• 영상/오디오에서 추출한 ENF 신호와 전력망의 기준 ENF 데이터베이스 간 상관 기반 신호 매칭을 위한 슬라이딩 윈도우 기법을 적용한다.
• 단기 푸리에 변환(STFT) 및 기타 주파수 추정 기법을 사용해 감시 기록에서 ENF 흔적을 추출한다.
• 추출된 ENF 신호와 기준 ENF 신호 간 상관계수를 비교한다; 낮은 상관계수 값은 위조 프레임 존재 가능성을 시사한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 조도 및 운동과 같은 동적 환경 변화에 적응하면서도 현대 영상 감시 시스템에서 실시간으로 프레임 복제 공격를 수행할 수 있는가?
• RQ2 얼굴 검출 또는 QR 코드 기반 트리거가 원격으로 자동 프레임 재생 공격를 수행하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ3 ENF 신호가 엣지 감시 네트워크에서 실시간으로 신뢰할 수 있는 포렌식 워터마크로 기능하여 위조된 영상 프레임을 탐지할 수 있는가?
• RQ4 다양한 환경 조건 하에서 진짜 영상 스트림과 위조된 영상 스트림을 구분하는 ENF 기반 탐지 기법의 성능은 어떠한가?
• RQ5 기존의 오프라인 탐지 방법은 얼마나 정교하고 적응형 프레임 복제 공격를 실시간으로 탐지하지 못하는가?

주요 결과

• 제안된 스마트 온라인 프레임 위조 공격는 실시간으로 실행 가능하며 효과적이며, 조도 및 운동과 같은 환경 변화에 적응하는 사전 기록된 프레임을 재생할 수 있다.
• 공격는 카메라의 시야에 얼굴이 감지될 경우나 QR 코드를 통해 원격으로 트리거될 수 있어 도청성과 운영의 유연성이 향상된다.
• ENF 기반 탐지 기법은 영상에서 추출한 ENF 신호와 기준 ENF 데이터베이스 간 비교를 통해 위조 프레임을 성공적으로 식별한다.
• 추출된 ENF 신호와 기준 ENF 신호 간의 낮은 상관계수 값은 조작이 이루어진 위조 프레임 존재를 시사하며, 이는 기법의 조작에 대한 민감도를 입증한다.
• 프로토타입 검증 결과 실시간 엣지 기반 ENF 탐지 기법은 악성 프레임 재생을 식별하는 데 실현 가능하고 효과적이며, 심각한 피해 발생 이전에 탐지가 가능하다.
• 기존의 오프라인 탐지 방법보다 실시간으로 현장에서 탐지가 가능하여 데이터 유출가능성을 감소시키는 데서 뛰어난 성능을 보인다.