[论文解读] Real-Time Index Authentication for Event-Oriented Surveillance Video Query using Blockchain

Seyed Yahya Nikouei, Ronghua Xu+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 17, 2018

Advanced Steganography and Watermarking Techniques参考文献 24被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于区块链的实时索引认证方案，用于边缘-雾-云架构中的事件导向监控视频查询。通过结合RSA-AES混合加密与智能合约支持的区块链验证，该方案在边缘与雾节点之间安全地实现特征索引的生成与传输，实现了低延迟认证，边缘设备的平均开销仅为2.3ms，雾节点仅为0.3ms。

ABSTRACT

Information from surveillance video is essential for situational awareness (SAW). Nowadays, a prohibitively large amount of surveillance data is being generated continuously by ubiquitously distributed video sensors. It is very challenging to immediately identify the objects of interest or zoom in suspicious actions from thousands of video frames. Making the big data indexable is critical to tackle this problem. It is ideal to generate pattern indexes in a real-time, on-site manner on the video streaming instead of depending on the batch processing at the cloud centers. The modern edge-fog-cloud computing paradigm allows implementation of time sensitive tasks at the edge of the network. The on-site edge devices collect the information sensed in format of frames and extracts useful features. The near-site fog nodes conduct the contextualization and classification of the features. The remote cloud center is in charge of more data intensive and computing intensive tasks. However, exchanging the index information among devices in different layers raises security concerns where an adversary can capture or tamper with features to mislead the surveillance system. In this paper, a blockchain enabled scheme is proposed to protect the index data through an encrypted secure channel between the edge and fog nodes. It reduces the chance of attacks on the small edge and fog devices. The feasibility of the proposal is validated through intensive experimental analysis.

研究动机与目标

• 解决分布式监控系统中边缘与雾节点之间交换的索引数据存在的安全漏洞。
• 缓解中间人攻击、数据篡改和未经授权访问在特征传输过程中带来的风险。
• 实现实时、本地化的视频流索引，降低延迟并避免对基于云的批处理的依赖。
• 提供一种去中心化、可扩展且轻量级的安全框架，适用于异构且资源受限的物联网设备。
• 通过区块链的不可篡改性与智能合约验证，确保视频索引的数据完整性和真实性。

提出的方法

• 部署分层的边缘-雾-云架构，其中边缘设备对视频帧执行实时目标检测与特征提取。
• 采用混合加密方案（RSA用于密钥交换，AES用于数据加密）以在边缘到雾节点的传输过程中保护特征数据。
• 为每帧视频生成唯一且经过哈希处理的索引，并将它们存储在雾层的分布式索引表中。
• 在许可区块链上实现智能合约，用于验证并将索引哈希追加到新块中，确保数据完整性。
• 在节点之间同步区块链网络，以保持一致性，并支持对索引数据的安全、可审计访问。
• 允许云通过Web服务安全访问索引表，实现在不损害安全性的前提下进行事件导向的视频查询。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在边缘与雾节点之间传输过程中保护实时监控视频系统中的索引数据，防止被篡改？
• RQ2 在资源受限的边缘设备上集成基于区块链的认证机制时，其计算开销如何？
• RQ3 混合加密模型（RSA-AES）是否能在分布式监控环境中有效保护特征数据，同时保持低延迟？
• RQ4 与传统的集中式或仅使用对称加密的方法相比，所提出的方案在性能和安全性方面表现如何？
• RQ5 基于区块链的验证机制在异构物联网设备构成的去中心化监控系统中，能在多大程度上增强信任与数据完整性？

主要发现

• 边缘节点上索引认证的平均计算时间为2.3ms（特征处理1.8ms + 验证0.5ms），表明其具有适合实时应用的低延迟特性。
• 在雾节点上，相同过程仅耗时0.3ms（处理0.2ms + 验证0.1ms），凸显了该方案在不同设备能力下的可扩展性。
• 所提出的RSA-AES混合加密方案引入的额外延迟可忽略不计，在网络负载下未出现显著抖动或性能下降。
• 通过加密通道分析确认，使用混合加密建立的安全通道能有效防止窃听和中间人攻击。
• 基于区块链的智能合约机制成功实现了索引数据的认证与绑定至不可篡改的账本条目，确保了数据完整性和可审计性。
• 实验验证表明，所提出的系统在实时、事件导向的监控视频查询中具备可行性与高效性，性能开销极低。