SPDCM 기반 프라이버시 보호 기법
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SPDCM 기반 프라이버시 보호 기법
  • 이수진
  • 승인 2012.05.07 00:00
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연 재 순 서

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본 기고에서는 2012년 Winkler 등에 의해 연구된 CCTV 환경에서 영상 내의 다양한 객체들에 대한 프라이버시를 제공하는 방법으로 응용 가능한 소거, 픽셀화, 스크램블링, 추상화, 암호화 기반의 객체/전체적인 접근법을 활용한 CCTV 영상 프라이버시 보호 기법에 관해 소개한다.

프라이버시 보호 원리?
CCTV 영상 감시 시스템에서 프라이버시 보호 기술 대부분은 단일 카메라를 사용한다. 일반적 프라이버시 보호 기술의 공통적인 접근은 사람 얼굴과 같은 아주 민감한 식별 영역을 보호하기 위해 컴퓨터 비젼 기술들(computer vision techniques)을 이용하여 민감한 영상 데이터(sensitive image data)를 감지 및 보호한다.
[그림 1]은 다양한 프라이버시 보호 설계 공간(privacy protection design space)을 보여주며 각 방법들 마다 장·단점들을 가지며 프라이버시 보호를 위한 최적의 접근 기술이 존재하지 않음을 보여주고 있다. 처음부터 민감한 영상 데이터를 전송 및 저장하지 않는 방법은 최적의 프라이버시 보호 기법일 수 있지만 시스템 운영자 또한 영상 모니터링을 할 수 없는 문제점을 가진다. 완전한 원본 영상을 제공하는 기법은 최적의 모니터링 성능을 제공하지만 반대로 프라이버시는 전혀 제공할 수 없다. 위 두 기법의 상호 보완을 위해 프라이버시 보호와 시스템 성능을 고려한 전체적인(global) 프라이버시 제공 기법과 객체 기반(object-based) 프라이버시 제공 기법이 존재한다. (1) 객체 기반 접근법은 행동, 사람 또는 얼굴과 같은 민감한 영역을 식별 및 보호하는 기법이다. 식별된 영역들만 유일하게 보호되며 나머지 영상 영역은 시각적 확인이 가능한 원본 상태로 존재한다. (2) 전체적인 접근법은 전체 원본 영상에 대해 일정한 프라이버시 보호 연산(예를 들면, 다운 샘플링(downsampling), 블러닝(blurring), 모자이킹(mosaicking) 또는 외곽선 검출(edge detection))을 적용함으로 보호된 민감한 영역에 대한 오류를 최소화 할 수 있다.
 


[그림 1] 프라이버시 보호 설계 공간(privacy protection design space)


다양한 프라이버시 보호 알고리즘들?
CCTV 영상 감시 시스템에서 프라이버시 보호를 위한 다음과 같은 다양한 보호 알고리즘들을 사용할 수 있다.

(1) 민감 영역 감지(Detection of Sensitive Regions)
본 알고리즘은 얼굴 영역 또는 차량 번호 판 등과 같은 프라이버시 제공이 필요한 민감한 영상 영역을 보호하기 위한 시스템의 성능으로 정의된다.  만약 본 시스템 컴포넌트가 신뢰적인 작업을 하지 못하면 프라이버시 또한 저해한다. 민감한 영역들 정확하게 감지되지 않은 영상 시퀀스의 단일 프레임은 전체 영상 시퀀스에 대한 프라이버시 보호가 훼손될 수 있다.

(2) 소거(Blanking)
민감한 영상 영역을 다루는 방법인 소거 방법은 프라이버시가 보호되어야 하는 영역을 해당 영상으로부터 완전히 제거하는 방법이다. 완벽한 프라이버시가 제공되는 반면에 기본적인 행동 탐지 불가 및 사람에 대한 식별성 저해 등으로 인해 시스템의 유용성(usefulness)은 줄어든다. 오직 사람의 존재와 현재 위치 정도만 확인할 수 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 기본적인 접근은 현존하는 프라이버시 보호 시스템에서 최우선으로 두고 있는 기술이다. 몇몇 기술들은 배경 영상을 이용하여 사라져야 할 영역에 채우는 영상 채색 기술을 적용하기도 한다. 이러한 방법은 공격자 등 관측자가 영상으로부터 제거된 정보를 전혀 알 수 없게 하는 장점을 제공한다.

(3) 혼동과 스크램블링(Obfuscation and Scrambling)
혼동 기법은 사람들의 행동은 감지하지만 식별을 할 수 없도록 민감한 영상 영역 내의 자세한 정보를 레벨링 조절을 통해 인식을 어렵게 하는 기법이다.  모자이킹(mosaicing), 픽셀화(pixelation), 블러링(blurring), 높은 압축(high compression), 손실 압축(lossy compression)과 같은 다양한 알고리즘들을 적용하는 기법들이 혼동 기법에 해당된다. 픽셀화 및 블러닝과 같은 간단한 기법들은 제한된 프라이버시 보호 기능을 제공한다. 블러닝 또는 픽셀화 된 사람 얼굴들은 표준 얼굴 인식 알고리즘에 의해 종종 식별되기도 한다. 반면에 스크램블링 메커니즘은 0%에 가까운 인식율 제공을 통해 우수한 프라이버시 성능을 제공한다.

(4) 추상화(Abstraction)
일반적인 추상화 알고리즘을 이용한 방법은 민감한 영상 영역을 특정한 상자 모양 등으로 대체(사람의 경우 아바타(avatars), 막대 모양(stick-gures), 실루엣(silhouettes) 등으로 대체)하는 기법이다. 추상화의 또 다른 접근법으로는 영상에 대한 메타 정보를 첨부하는 방법이 있다. 이러한 방법은 객체의 위치와 차원 등의 속성들뿐만 아니라 식별된 사람의 이름 등을 첨부하여 프라이버시를 제공한다.
추상화 타입에 의존하여 행동성 및 식별성을 제공할 수 있는데, 특히 식별성 보장을 위해서는 암호화(encryption)와 같은 추가적인 보안 기술이 필요하다.

(5) 암호화(Encryption)
데이터 암호화(Data encryption)는 민감한 영역 보호를 위해 많은 시스템에서 사용되는 기법이다. 암호화 된 관심 영역(regions of interest)은 적합한 복호화 키(decryption keys)를 소지하지 않은 사람들은 더 이상 볼 수가 없게 된다. 간단한 암호화는 모니터링 된 사람에 대한 식별을 어렵게 할 뿐만 아니라 그들의 행동 또한 알 수 없게 한다. 복호화를 수행하게 되면 사람에 대한 식별과 행동을 동시에 인지할 수 있게 된다. 다중 암호키 또는 분할 키를 사용하여 시스템 내의 다중 운영자에 대한 복호화 레벨링 기능을 제공할 수 있다. 이러한 기법은 운영자에 의한 영상 오남용을 보호할 수 있는 장점을 가진다.

(6) 다중 프라이버시 레벨링(Multiple Privacy Levels)
다중 프라이버시 레벨링 제공을 통해 하나의 단일 영상 스트림 내의 민감 정보에 대한 다양한 프라이버시 수준 조절이 가능하다. 영상 민감도에 의존하여 프라이버시 수준들은 하나 또는 다수 개의 개인 암호 키들을 사용하여 암호화를 수행한다. 이 기법은 해당 시스템의 보안 정책에 따라 공격자에 의해 프라이버시 침해 수준을 자유롭게 조절할 수 있다. 또한 권한이 제한된 운영자는 오직 영상 스트림에서 행동 패턴 등만을 식별할 수 있으며 권한이 높은 운영자는 프라이버시 제거를 통한 원 영상으로 복원을 통하여 모니터링 된 사람의 정확한 식별 및 행동 양식 등을 자유롭게 관측할 수 있다.


[그림 2] 다양한 프랑버시 제공 기술들

[그림 2]는 CCTV 영상에 대한 소거(blanking), 픽셀화(pixelation), 추상화(abstraction), 암호화(encryption)를 포함하여 알려진 프라이버시 보호 기술 적용 결과를 보여주고 있다. (a)영상은 영상 내에서 움직이는 사람을 감지한 영상이며, (b)영상은 소거(blanking) 기법을 적용하여 프라이버시를 제공한 영상, (c)영상은 픽셀화(pixelation) 기법을 적용하여 프라이버시를 제공한 영상, (d)영상은 외곽선 감지(edge detection)를 통한 추상화(abstraction) 기법을 적용하여 프라이버시를 제공한 영상, (e)영상은 암호화(encryption) 기법을 적용하여 프라이버시를 제공한 영상을 보여주고 있다.

<다음호에서는 영상 감시 시스템 내의 프라이버시 보호를 위한 DWDM 파장 개선을 활용한 CCTV 보안 시스템 기법에 관해 살펴보도록 하겠다.>


[참고문헌]

[1] Thomas Winkler 등. "Security and Privacy Protection in Visual Sensor Networks: A Survey", Technical Report, Alpen-Adria University, pp. 1-46 (2012).

 



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