计算机应用研究2024,Vol.41Issue(5) :1301-1307.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0409

针对视频监控系统隐蔽式攻击及蜜罐防御

Covert attacks and honeypot defense on video surveillance systems

黄梦兰 谢晓兰 唐扬 袁天伟 陈超泉 吕世超 张卫东 孙利民
计算机应用研究2024,Vol.41Issue(5) :1301-1307.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0409

针对视频监控系统隐蔽式攻击及蜜罐防御

Covert attacks and honeypot defense on video surveillance systems

黄梦兰 1谢晓兰 1唐扬 2袁天伟 3陈超泉 1吕世超 3张卫东 3孙利民3
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作者信息

  • 1. 桂林理工大学信息科学与工程学院,广西桂林 541006;桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,广西桂林 541006
  • 2. 61912部队,北京 100039
  • 3. 中国科学院信息工程研究所物联网信息安全技术北京市重点实验室,北京 100093;中国科学院大学网络空间安全学院,北京 100049
  • 折叠

摘要

基于视频监控系统网络化和智能化发展带来的风险,研究其隐蔽式网络攻击问题,目的在于调研大量隐蔽式网络攻击案例,总结针对视频监控系统的隐蔽式攻击特异性.结合蜜罐技术在检测网络攻击行为和发现攻击线索等方面的独特优势,梳理针对视频监控系统隐蔽式攻击的蜜罐防御方法.针对监控视频蜜罐在视觉场景部署上的不足,介绍了 一种深度场景伪造防御框架,将生成式AI大模型与视频监控蜜罐相结合.最后提出了面向视频监控系统的蜜罐防御技术的发展方向.

Abstract

This paper investigated the issue of covert network attacks on video surveillance systems in light of their networking and intelligent development,which brought about new risks.The primary objective of this research was to explore numerous cases of covert network attacks and summarize the specific characteristics of such attacks targeting video surveillance systems.Additionally,this paper examined the unique advantages of honeypot technology in detecting network attack behaviors and identifying attack clues,and outlined the honeypot defense methods against covert attacks on video surveillance systems.Fur-thermore,considering the shortcomings in the visual scene deployment of video surveillance honeypots,this paper introduced a deep scene fabrication defense framework that combined generative AI models with video surveillance honeypots.Finally,it proposed the development direction of honeypot defense technology for video surveillance systems.

关键词

监控视频系统/信息安全/蜜罐/隐蔽式攻击/生成式AI

Key words

video surveillance system/information security/honeypot/covert attacks/generative AI

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基金项目

国家自然科学基金(62262011)

国家重点研发计划(2022YFC3301103)

广西自然科学基金(2021JJ170130)

CCF-质谱大模型基金(202225)

出版年

2024
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子:0.93
ISSN:1001-3695
参考文献量6
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