融合多维标识特征的摄像头身份识别方法

摘要：

随着智慧城市、公安大数据的发展,视频监控网络已成为城市治理的重要基础设施.但是,攻击者通过替换或篡改监控摄像头这一重要的前端设备,能够接入内部网络,实现设备劫持、信息窃取、网络瘫痪,威胁个人、社会与国家安全.为了提前识别非法或可疑的摄像头身份,提出了融合多维标识特征的摄像头身份识别方法.通过提取摄像头静态信息与动态流量信息,构建了融合显性、隐性、动态标识符的摄像头身份标识体系.为选择简洁有效的身份标识符,提出了基于自信息量与信息熵的标识符贡献度评估方法,所抽取的标识符特征向量能够为未来的异常摄像头入侵检测奠定基础.实验结果表明,显性标识符自信息量与贡献度最大,但容易被伪造;动态标识符贡献度次之,但流量收集与处理的工作量较大;静态标识符贡献度较低,但仍有一定的身份标识作用.

关键词：摄像头;标识特征;自信息量;身份识别;入侵检测

所属期刊栏目：48

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目;公安部科技强警基础工作专项项目;中国人民公安大学拔尖创新人才培养经费支持研究生科研创新项目

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：565-569