WO2021215787A1 - 무선 ip 카메라 탐지 시스템 및 방법 - Google Patents

무선 ip 카메라 탐지 시스템 및 방법 Download PDF

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WO2021215787A1
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traffic
wireless
unit
camera
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PCT/KR2021/004937
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전병천
주용진
김현석
이형호
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(주)넷비젼텔레콤
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Definitions

  • the present invention relates to a wireless IP camera detection system and method, and to a wireless IP camera detection system and method capable of detecting a wireless IP camera secretly installed in an unauthorized location.
  • a wireless IP camera that is secretly installed in an unauthorized location, but uses deep learning to analyze the characteristics and patterns of traffic generated by various terminal means in a network environment in time series order, It relates to a wireless IP camera detection system capable of distinguishing and detecting a camera and other terminal means including a mobile device.
  • the detection technology using the camera radiation detection method since it detects electromagnetic waves emitted from the camera, and responds to all electronic devices that emit electromagnetic waves in addition to the camera, the possibility of misunderstanding is very high, and the camera does not emit electromagnetic waves. has a problem that cannot be detected.
  • the detection technology using the camera lens detection method it is a detection technology using the infrared radiation characteristic of the camera lens.
  • a technology has been developed to analyze upstream and downstream traffic generated by various terminal means in a network environment, and in particular, analyze upstream traffic to determine whether video traffic is included, thereby detecting video traffic caused by illegal cameras. .
  • downlink data traffic mainly occurs
  • video viewing downlink video traffic mainly occurs.
  • upstream video traffic when a video call is performed, both upstream video traffic and downlink video traffic are generated, and when personal broadcast transmission or video uploading is performed, upstream video traffic mainly occurs.
  • the security control server receives the detection result from the illegal shooting camera detector, and at the time of detection, the illegal shooting vulnerable zone After receiving the video information about the suspect from the CCTV camera installed in system is disclosed.
  • an object of the present invention is a fixed detection system capable of constant detection of a wireless IP camera secretly installed in an unauthorized location, and a mobile detection system capable of frequent detection It is to provide a wireless IP camera detection system and method that can improve the accuracy of detection results by utilizing deep learning while providing the system.
  • An object of the present invention is to provide a wireless IP camera detection system capable of detecting only a wireless IP camera relatively accurately by dividing the terminal means.
  • a wireless IP camera detection system for solving the above problems scans a terminal means constructing a wireless network environment through an AP (Access Point) of a wireless LAN frequency band, and each A wireless LAN scanner unit 100 that analyzes MAC address information of a terminal means of 200) and a traffic analysis unit 300 that receives the traffic information collected by the traffic collection unit 200, analyzes a traffic pattern for each of the traffic information, and detects whether the terminal means a wireless IP camera. It is preferable to include
  • the WLAN scanner unit 100 uses the stored registered MAC DB 110 to analyze the MAC address information of the terminal corresponding to the MAC address information included in the registered MAC DB 110 . It is preferable to determine the means as an allowed wireless IP camera.
  • the WLAN scanner unit 100 includes Organizational Unique Identifier (OUI) information included in the OUI DB 120 among the analyzed MAC address information using the stored OUI DB 120 . It is preferable to determine that the terminal means corresponding to the MAC address information is a wireless IP camera to be detected, and transmit the determination result to the traffic analysis unit 300 .
  • OUI Organizational Unique Identifier
  • the traffic analysis unit 300 uses the stored filter rule DB 311 to filter the received traffic information, the traffic classification unit 310 and the stored characteristic rule DB 321 . It is preferable to further include a characteristic extraction unit 320 for receiving the filtered traffic information by the traffic classification unit 310 using
  • the traffic analysis unit 300 applies the characteristics of each traffic information received from the characteristic extraction unit 320 to the wireless IP camera detection model using the stored wireless IP camera detection model. It is preferable to further include an AI processing unit 330 for inferring whether there is traffic by the wireless IP camera and detecting the wireless IP camera according to the inference result.
  • the wireless IP camera detection system is network-connected with the wireless LAN scanner unit 100, the traffic collection unit 200, and the traffic analysis unit 300, and a central server that stores and manages wireless IP camera detection result information.
  • the central server manages the information stored in the WLAN scanner unit 100 , the traffic collection unit 200 , and the traffic analysis unit 300 in an integrated manner.
  • the wireless IP camera detection system further includes a monitoring unit connected to the central server, and the monitoring unit receives and outputs the wireless IP camera detection result information from the central server.
  • the wireless IP camera detection system is network-connected with the wireless LAN scanner unit 100, the traffic collection unit 200, and the traffic analysis unit 300, and the wireless LAN scanner unit 100, the traffic collection unit ( 200) and an external input means for integrated management of information stored in the traffic analysis unit 300 is preferably configured.
  • the wireless IP camera detection system is connected to the network with the wireless LAN scanner unit 100, the traffic collection unit 200, and the traffic analysis unit 300, and an output unit for receiving and outputting wireless IP camera detection result information It is preferable to further include.
  • the traffic analyzer 300 generates new OUI information for updating the OUI DB 120 by using the wireless IP camera detection result.
  • a wireless IP camera detection system for solving the above-described problems, analyzes and extracts MAC address information of each terminal means connected to a wireless network environment, and extracts each A traffic collection unit 500 that collects traffic information using MAC address information of 600, the traffic analysis unit 700 that receives the traffic flow information classified by the traffic classification unit 600, and analyzes characteristics or patterns of each traffic flow information, and the traffic analysis unit 700 analyzes It is preferable to include a detection determination unit 800 that determines whether the terminal means is a wireless IP camera or not by using a characteristic or pattern of the traffic flow information.
  • the traffic collection unit 500 further includes a wireless LAN scanner unit 400 that scans terminal means constructing a wireless network environment through an AP (Access Point) of a wireless LAN frequency band. do.
  • AP Access Point
  • the wireless IP camera detection system uses the stored registered MAC DB 910 or the stored OUI DB 920 to analyze the MAC address information included in the registered MAC DB 910 .
  • the terminal means corresponding to the MAC address information determines that it is an allowed wireless IP camera, and among the analyzed MAC address information, the MAC address information including Organizational Unique Identifier (OUI) information registered in the OUI DB 920 is added to the MAC address information.
  • the corresponding terminal means is preferably configured to further include a DB search unit 900 that determines the wireless IP camera or mobile device to be detected.
  • the traffic classification unit 600 uses the received traffic flow information to remove a wireless network control packet or a wireless network management packet included by a wireless network environment, and provides traffic flow information for each terminal means. It is preferable to classify the uplink traffic information and downlink traffic information corresponding to .
  • the traffic analysis unit 700 applies only the uplink traffic information classified by the traffic classifier 600 using the stored characteristic detection model to determine whether the uplink traffic information includes a video traffic characteristic. It is preferable to further include a traffic characteristic analyzer 710 to determine.
  • the traffic analyzer 700 simultaneously applies the uplink traffic information and the downlink traffic information classified by the traffic classifier 600 using the stored pattern detection model to obtain the uplink traffic information or the downlink traffic information. It is preferable that the traffic information further includes a traffic pattern analyzer 720 that determines whether or not the camera traffic characteristics are included.
  • the detection determination unit 800 receives the result information of each terminal from the traffic analysis unit 700 and the DB search unit 900 and converts it into a database in chronological order. is configured to further include, and by analyzing the result information of the determination result of the terminal means stored in the result DB unit 810 to distinguish the allowed wireless IP camera, the non-allowed wireless IP camera and other terminal means, and allow It is desirable to detect a wireless IP camera that has not been
  • the wireless IP camera detection system is connected to the traffic collection unit 500, the traffic classification unit 600, the traffic analysis unit 700, the detection determination unit 800 and the DB search unit 900 through a network.
  • a management server that stores and manages wireless IP camera detection result information, wherein the management server includes the traffic collection unit 500 , the traffic classification unit 600 , the traffic analysis unit 700 , and the detection determination unit. It is preferable to manage the information stored in the 800 and the DB search unit 900 in an integrated manner.
  • the wireless IP camera detection system further includes a monitoring unit connected to the management server, and the monitoring unit receives and outputs the wireless IP camera detection result information from the management server.
  • the wireless IP camera detection system is connected to the traffic collection unit 500, the traffic classification unit 600, the traffic analysis unit 700, the detection determination unit 800 and the DB search unit 900 through a network.
  • an external management means for integrated management of information stored in the traffic collection unit 500 , the traffic classification unit 600 , the traffic analysis unit 700 , the detection determination unit 800 , and the DB search unit 900 It is preferably configured to include.
  • the wireless IP camera detection system further includes an output unit connected to the detection determining unit 800 through a network to receive and output the wireless IP camera detection result information.
  • the DB search unit 900 generates new OUI information for updating the OUI DB 920 by using the wireless IP camera detection result information of the detection determination unit 800 .
  • a wireless IP camera detection method includes a terminal means scanning step ( S100), in the wireless LAN scanner unit, analyzing the MAC address information of the terminal means scanned by the terminal means scanning step (S100) (S200), in the traffic collecting unit, the MAC analyzing step (S200)
  • the terminal means corresponding to the MAC address information included in the registered MAC DB among the analyzed MAC address information is determined as an allowed wireless IP camera.
  • the terminal means corresponding to the MAC address information including Organizational Unique Identifier (OUI) information included in the OUI DB among the analyzed MAC address information is a wireless IP camera to be detected. It is preferable to judge as
  • the traffic analysis step (S400) includes a traffic classification step (S410) of filtering the received traffic information by using the stored filter rule DB, and using the stored characteristic rule DB, the traffic Each of the traffic information received by the characteristic extraction step (S420) and the characteristic extraction step (S420) of receiving the filtered traffic information by the classification step (S410) and extracting group-based characteristics for each traffic information It is preferable to further include an AI processing step (S430) of applying the characteristic of to the stored wireless IP camera detection model, inferring whether there is traffic by the wireless IP camera, and detecting whether the wireless IP camera is present according to the inference result. .
  • the method for detecting a wireless IP camera information by each step and wireless IP camera detection result information are stored and integrated in a central server connected to the wireless LAN scanner unit, the traffic collection unit, and the traffic analysis unit in a network.
  • the method further includes a monitoring step (S500) of transmitting, by the central server, the wireless IP camera detection result information to a connected monitoring unit.
  • the output unit further includes an output step (S600) of receiving and outputting the wireless IP camera detection result information by the traffic analysis step (S400).
  • the wireless IP camera detection result information it is preferable to use the wireless IP camera detection result information to generate new OUI information for updating the OUI DB.
  • a wireless IP camera detection system detects a wireless IP camera that can be installed in a vulnerable area such as a motel, a hotel, a multi-use business place, an open toilet, etc. It has the advantage of being able to detect and distinguish between a wireless IP camera and a normal mobile device relatively accurately by collecting traffic.
  • the server is quickly transferred to the associated manager, thereby enabling rapid management without specialized knowledge.
  • a wireless IP camera detection system is configured with a plurality of fixed detectors and at least one mobile detector, there is an advantage of being able to accurately specify 24-hour monitoring and detection, and even a camera detection location.
  • detection results can be automatically notified to relevant organizations (such as the National police Agency), but also the detection results can be provided to users in real time by linking with accommodation applications that provide accommodation business services, thereby establishing an environment where users can use them with confidence. There are possible advantages.
  • FIG. 1 and 2 are diagrams illustrating the configuration of a wireless IP camera detection system according to a first embodiment of the present invention.
  • 3 and 4 are schematic diagrams illustrating a wireless IP camera detection system according to a second embodiment of the present invention.
  • 5 and 6 are examples of DBs stored in the DB search unit 900 of the wireless IP camera detection system according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is an example of a characteristic learning set used to generate a characteristic detection model by the traffic characteristic analyzer 710 of the wireless IP camera detection system according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is an example of a pattern learning set used to generate a pattern detection model by the traffic pattern analyzer 720 of the wireless IP camera detection system according to the second embodiment of the present invention.
  • 9 and 10 are examples in which the determination result information is converted into a DB in chronological order by the detection determination unit 800 of the wireless IP camera detection system according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a method for detecting a wireless IP camera according to an embodiment of the present invention.
  • system refers to a set of components including devices, instruments, and means that are organized and regularly interact to perform necessary functions.
  • the wireless IP camera detection system is a fixed type, and a wireless LAN scanner unit 100 and a traffic collection unit 200 are provided so that detection is possible at all times.
  • the traffic analysis unit 300 are installed in a specific area requiring detection, and the central server is connected to the network and it is preferable to control so that detection can be performed 24 hours a day.
  • the wireless LAN scanner unit 100, the traffic collection unit 200, and the traffic analysis unit 300 are included in at least one housing and installed in a specific area requiring detection, and the central server connects them to the network.
  • the central server connects them to the network.
  • the wireless LAN scanner unit 100, the traffic collection unit 200, and the traffic analysis unit 300, or the wireless LAN scanner unit 100, the traffic collection unit 200, and the traffic analysis unit 300 It is preferable to transmit various pieces of information to the unit 300 to analyze whether a wireless IP camera is present, that is, whether a wireless IP camera is installed.
  • the wireless LAN scanner unit 100 scans the terminal means constructing a wireless network environment through an AP (Access Point) of the wireless LAN frequency band, and analyzes MAC address information of each scanned terminal means. .
  • AP Access Point
  • the wireless LAN scanner unit 100 scans a wireless LAN frequency band (for example, 2.4 GHz, 5 GHz, etc.), searches for a corresponding AP, and accesses them to create a wireless network environment. It is preferable to scan the established terminal means and analyze MAC address information of each scanned terminal means.
  • a wireless LAN frequency band for example, 2.4 GHz, 5 GHz, etc.
  • the wireless LAN scanner unit 100 scans the wireless LAN band and analyzes MAC address information of the terminal unit using the wireless LAN band.
  • the MAC address information is a serial number of a LAN card for wireless LAN access applied to a terminal means accessible to a wireless LAN band, and means information in which only one address is set without overlapping. Therefore, MAC address information is a basic basis for wireless LAN communication, and since packet transmission and reception are accurately performed through each set MAC address information, and communication is made, the information stored in the AP is the MAC address of each terminal means. address information is included.
  • the WLAN scanner unit 100 uses the stored registered MAC DB 110 to analyze the MAC address information of the terminal corresponding to the MAC address information included in the registered MAC DB 110 . It is preferable to determine the means as an allowed wireless IP camera.
  • the wireless LAN scanner unit 100 since the wireless LAN scanner unit 100 is installed in a specific area requiring detection, it is preferable to transmit the registered MAC DB 110 from the central server or to receive updates at preset times, and the latest It is preferable to determine that the terminal means corresponding to the MAC address information included in the registered MAC DB 110 is an allowed wireless IP camera.
  • the registration MAC DB 110 stores and manages MAC address information of terminal means that are formally installed in a specific area requiring detection.
  • a wireless IP camera such as CCTV to protect the hallways of motels and hotels, and the entrances and exits of open toilets.
  • a deliberately installed wireless IP camera may also be detected as an unauthorized hidden camera. Storing and managing MAC address information is very important to prevent false positives.
  • the wireless LAN scanner unit 100 includes OUI (Organizational Unique Identifier) information included in the OUI DB 120 among the analyzed MAC address information using the stored OUI DB 120 . It is preferable that the terminal means corresponding to the MAC address information is determined as a wireless IP camera.
  • OUI Organizational Unique Identifier
  • the OUI DB 120 stores and manages OUI information indicating the manufacturer of a wireless IP camera detected as a hidden camera (illegal wireless IP camera not allowed) in the past, and more specifically, black It is desirable to quickly determine the terminal means corresponding to the MAC OUI information as a wireless IP camera by collecting, storing, and managing OUI information of illegal cameras as if collecting a list.
  • the OUI information is a unique manufacturer code assigned to each manufacturer, and according to the manufacturer of the illegally installed wireless IP camera, the same as the allowed wireless IP camera corresponding to the registered MAC DB 110 . In the case of the manufacturer, the OUI information may match.
  • the OUI information included in the OUI DB 120 it can be determined as an unauthorized wireless IP camera. Therefore, it is preferable to perform detailed analysis through the traffic collecting unit 200 and the traffic analyzing unit 300 .
  • the OUI DB 120 can be updated according to the result of determining whether the wireless IP camera is not allowed. , It is possible to improve the accuracy of determination of an unauthorized wireless IP camera by matching with the OUI information included in the OUI DB 120 without performing the operations of the traffic collection unit 200 and the traffic analysis unit 300 . have.
  • the traffic collection unit 200 collects each traffic information of each terminal unit by using each MAC address information analyzed by the WLAN scanner unit 100 .
  • each terminal means since each terminal means communicates through transmission and reception of packets through MAC address information, it is preferable to capture the WLAN traffic of the APs and collect the respective traffic information of each terminal means.
  • each terminal means for collecting traffic information in the traffic collection unit 200 is not included in the registered MAC DB 110 (having unacceptable MAC address information), and the OUI DB 120 ) is not included (it is not the same as the OUI information of the terminal means that was detected by a hidden camera in the past), so it is preferable that it is a terminal means that needs to be analyzed in more detail.
  • the traffic collection unit 200 has a pre-registered (allowed) terminal among terminal means constructing a wireless network environment through the searched AP, and a manufacturer code that was a hidden camera (illegal wireless IP camera) in the past. Except for the terminal, it is preferable to capture the traffic information of the remaining terminal means. In this case, it is most preferable to track and capture the traffic transmitted and received for a predetermined time period.
  • the traffic analysis unit 300 receives the traffic information collected by the traffic collection unit 200, analyzes a traffic pattern for each of the traffic information, and detects whether the terminal means is a wireless IP camera. desirable.
  • the traffic analysis unit 300 is preferably configured to include a traffic classification unit 310 , a characteristic extraction unit 320 , and an AI processing unit 330 .
  • the traffic classification unit 310 filters the received traffic information using the stored filter rule DB 311 .
  • the filter rule DB 311 is transmitted from the central server or a preset time It is preferable to receive updates every time, and it is preferable to perform filtering of the received traffic information using the latest filter rule DB 311 .
  • the traffic classification unit 310 reliably removes traffic other than the traffic by the wireless IP camera to perform filtering. It is desirable to analyze it and remove it.
  • bit rate of traffic is less than or equal to a predetermined speed, or the bandwidth is less than or equal to a predetermined width, or includes a download packet
  • wireless IP that typically shoots and transmits a video It is desirable to perform filtering by removing traffic that has a characteristic distinctly different from that of the camera.
  • the characteristic extraction unit 320 receives the filtered traffic information by the traffic classification unit 310 using the stored characteristic rule DB 321 , and extracts group-based characteristics for each traffic information. It is preferable to do
  • the characteristic extraction unit 320 receives the filtered traffic information by the traffic classification unit 310, and a predetermined time (for example, 10 seconds) group for each traffic information of each terminal means. It is desirable to collect packets in units and extract characteristics indicating the characteristics of traffic. For example, it is preferable to group by a predetermined time period and by a predetermined number of packets, and then extract a bandwidth distribution, a packet length distribution, and the like for each group as characteristics.
  • the characteristic rule DB 321 is preferably transmitted from the central server or updated at a preset time, and the characteristic rule DB 321 is transmitted using the latest characteristic rule DB 321 . It is desirable to carry out the characteristics of the traffic information.
  • the AI processing unit 330 applies the characteristics of each traffic information received from the characteristic extraction unit 320 to the wireless IP camera detection model by using the stored wireless IP camera detection model, It is desirable to infer whether there is traffic by
  • the AI processing unit 330 preferably transmits the wireless IP camera detection model from the central server or receives updates every preset time, and uses the latest wireless IP camera detection model to obtain traffic by the wireless IP camera. Whether it is desirable to perform an inference.
  • the wireless IP camera detection model uses a preset artificial intelligence algorithm to receive characteristics such as protocol header analysis, traffic PLD (Packet Length Distribution), and Traffic Rate Distribution of the wireless IP camera traffic as learning data. It is preferable to generate the wireless IP camera detection model by performing learning.
  • characteristics such as protocol header analysis, traffic PLD (Packet Length Distribution), and Traffic Rate Distribution of the wireless IP camera traffic as learning data. It is preferable to generate the wireless IP camera detection model by performing learning.
  • the traffic information of the wireless IP camera that has already been identified as a hidden camera for the wireless IP camera as the learning data. It is most desirable to apply the most suitable artificial intelligence algorithm to infer the traffic information of
  • the AI processing unit 330 analyzes the characteristics of the traffic information for each terminal unit received from the characteristic extraction unit 320 using the wireless IP camera detection model generated by learning, It is desirable to infer whether there is traffic by the camera.
  • whether or not a wireless IP camera to be detected can be determined through the characteristics of each traffic information of each terminal unit extracted by the characteristic extracting unit 320 , but the wireless IP camera can be determined through the AI processing unit 330 .
  • the accuracy can be improved by analyzing once again using the detection model.
  • the traffic analyzer 300 generates new OUI information for updating the OUI DB 120 by using the wireless IP camera detection result information.
  • the OUI DB 120 preferably stores and manages OUI information, which is a manufacturer code of a wireless IP camera detected as a hidden camera (an illegal wireless IP camera that is not allowed), so that it is newly detected as a hidden camera. It is desirable to update the manufacturer code of the corresponding wireless IP camera.
  • the central server is network-connected with the wireless LAN scanner unit 100, the traffic collection unit 200, and the traffic analysis unit 300, and can receive, store and manage wireless IP camera detection result information, As described above, it is preferable to integrate information stored in the WLAN scanner unit 100 , the traffic collection unit 200 , and the traffic analysis unit 300 , respectively.
  • the wireless IP camera detection result information preferably includes the detected terminal means, that is, the MAC address address of the detected wireless IP camera, detection time, and identifier information of the detector that detected it.
  • the detected terminal means that is, the MAC address address of the detected wireless IP camera, detection time, and identifier information of the detector that detected it.
  • the wireless IP camera detection system is configured to further include a separate monitoring unit as shown in FIG. it is preferable
  • the monitoring unit is connected to the central server, and it is preferable to receive and output the wireless IP camera detection result information from the central server.
  • the wireless IP camera detection system is a mobile type so that it can be detected at any time
  • a wireless LAN scanner unit 100, a traffic collection unit ( 200) and the traffic analysis unit 300 are preferably included in at least one housing so that the user can carry and go to a specific area to be detected.
  • the operations of the wireless LAN scanner unit 100, the traffic collection unit 200, and the traffic analysis unit 300 are the same, but unlike the wireless IP camera detection system according to the first embodiment of the present invention, the central Since a network connection with the server is not always possible, as shown in FIG. 2 instead of the central server, it is preferable to include an external input means.
  • the external input unit manages the information stored in the wireless LAN scanner unit 100 , the traffic collection unit 200 , and the traffic analysis unit 300 .
  • the external input means is connected to the central server to receive information to be stored in the WLAN scanner unit 100 , the traffic collection unit 200 , and the traffic analyzer 300 , respectively, and use it It can be transmitted to the scanner unit 100 , the traffic collection unit 200 , and the traffic analysis unit 300 .
  • the external input means may receive each piece of information separately from the central server and transmit it to the wireless LAN scanner unit 100 , the traffic collection unit 200 , and the traffic analysis unit 300 .
  • the output unit is most preferably included in at least one housing together with the WLAN scanner unit 100 , the traffic collection unit 200 , and the traffic analysis unit 300 .
  • the output unit receives and outputs the wireless IP camera detection result information from the traffic analysis unit 300 , and as the wireless IP camera detection result information, the detected terminal means, that is, the detected wireless It is preferable to include the MAC address address of the IP camera, detection time, detector identifier information that detected it, and wireless signal strength information of the detected wireless IP camera, and use the wireless signal strength information of the wireless IP camera in real time. It is also possible to precisely specify the installation location of the illegal camera.
  • the wireless IP camera detection system collects traffic information generated by various wireless terminal means including a mobile device connected to a network environment and a wireless IP camera, and analyzes the collected traffic information It relates to a system that can detect an illegally installed wireless IP camera through a system with high accuracy without a separate detector or specialized technology.
  • upstream video traffic is generated, as well as upstream video traffic similar to the wireless IP camera traffic pattern. Because of the high proportion of , it is necessary to detect a wireless IP camera while distinguishing between a normal mobile device and an illegally installed wireless IP camera.
  • protocols such as RTP (Real Time Transport Protocol), RTSP (Real Time Streaming Protocol), and RTCP (Real Time Transport Control Protocol) are used to transmit audio and video, and the control of the camera is performed.
  • RTP Real Time Transport Protocol
  • RTSP Real Time Streaming Protocol
  • RTCP Real Time Transport Control Protocol
  • ONVIF Open Network Video Interface Forum
  • video traffic is delivered as uplink traffic
  • control/management protocol packets are included in uplink and downlink traffic for stream control/management.
  • the camera it is desirable to determine that it is a normal mobile device rather than a normal mobile device. It is preferable to determine that the mobile device is a normal mobile device regardless of the traffic characteristics or pattern of the mobile device.
  • a normal mobile device unlike a wireless IP camera that is illegally installed and only takes pictures and then transmits it, a plurality of tasks such as Internet access, application downloading, and execution through various applications are performed, and in this process, video Because it generates various data traffic other than traffic, by collecting and databaseizing traffic information in time series order, even if the same or similar traffic characteristics or patterns as illegally installed wireless IP cameras in a specific mobile device appear, the previous data collected in time series order By analyzing the characteristics or patterns of traffic together, it is possible to more accurately differentiate between an illegally installed wireless IP camera and a normal mobile device, thereby solving problems caused by false positives.
  • the wireless IP camera detection system be provided in a form capable of always detecting illegally installed wireless IP cameras through traffic collection for a network environment in a fixedly installed area.
  • it is preferably configured to include a traffic collection unit 500 , a traffic classification unit 600 , a traffic analysis unit 700 and a detection determination unit 800 , and the management server operates a network with them. It is desirable to integrate management so that detection can be carried out at all times.
  • the traffic collecting unit 500, the traffic classifying unit 600, the traffic analyzing unit 700, and the detection determining unit 800 are included in at least one housing to detect a specific area (such as a vulnerable area for illegal photography). ), and the management server is network-connected with them, and provides information to the traffic collection unit 500, the traffic classification unit 600, the traffic analysis unit 700 and the detection determination unit 800. It is desirable to analyze whether a wireless IP camera is transmitted or received, that is, whether a wireless IP camera is installed.
  • the traffic collecting unit 500 analyzes and extracts MAC address information of each of the terminal means connected to the wireless network environment, and collects each traffic information of each terminal by using the analyzed and extracted MAC address information. It is preferable to do
  • the wireless IP camera detection system further includes a wireless LAN scanner unit 400 as shown in FIG. 3 .
  • the wireless LAN scanner unit 400 scans the terminal means constructing a wireless network environment through an access point (AP) of a wireless LAN frequency band, and transmits the scan result to the traffic collection unit 500 . .
  • AP access point
  • the wireless LAN scanner unit 400 scans a wireless LAN frequency band (for example, 2.4 GHz, 5 GHz, etc.), searches for corresponding APs, and accesses them to create a wireless network environment. It is preferable to scan the established terminal means and transmit the scan result to the traffic collection unit 500 .
  • a wireless LAN frequency band for example, 2.4 GHz, 5 GHz, etc.
  • the traffic collecting unit 500 analyzes MAC address information of each scanned terminal means, in other words, it is preferable to analyze MAC address information of the terminal means using the wireless LAN band. .
  • the MAC address information is a serial number of a LAN card for wireless LAN access applied to a terminal means accessible to a wireless LAN band, and means information in which only one address is set without overlapping. Therefore, the MAC address information is a basic basis for wireless LAN communication, and since packet transmission and reception are accurately performed through each set MAC address information and communication is made, the communication packet between the AP and the terminal means is transmitted between the AP and the terminal. It will contain MAC address information of the means.
  • the traffic classification unit 600 receives the traffic information collected by the traffic collection unit 500 and classifies the traffic flow information for each terminal means.
  • the traffic flow information it is preferable to include uplink traffic information (Up_stream) and downlink traffic information (Down_stream).
  • the traffic classification unit 600 removes a wireless network control packet or a wireless network management packet that is inevitably included by a wireless network environment by using the traffic information received from the traffic collection unit 500 .
  • the traffic classification unit 600 filters the received traffic information using the stored filter rule DB.
  • the filter rule DB is transmitted from the management server or updated every preset time, and filtering of the received traffic information is preferably performed using the latest filter rule DB.
  • the traffic classification unit 600 removes a radio network control packet or a radio network management packet that is inevitably included by a radio network environment by using the filter rule DB.
  • bit rate of traffic is less than or equal to a predetermined speed, or the bandwidth is less than or equal to a predetermined width, or includes a download packet
  • wireless IP that typically shoots and transmits a video It is desirable to perform filtering by removing traffic that has a characteristic distinctly different from that of the camera.
  • the wireless IP camera detection system more accurately distinguishes a normal mobile device from an illegally installed wireless IP camera, and detects only the illegally installed wireless IP camera, as shown in FIG. , it is preferably configured to further include a DB search unit (900).
  • the DB search unit 900 uses the stored registered MAC DB 910 to obtain MAC address information included in the registered MAC DB 910 among the MAC address information analyzed by the traffic collection unit 500 .
  • the terminal means corresponding to is determined to be an already allowed wireless IP camera, and by using the stored OUI DB 920 , it is stored in the OUI DB 920 among the MAC address information analyzed by the traffic collection unit 500 . It is preferable that the terminal means corresponding to the MAC address information including the included OUI information is determined as an illegal wireless IP camera or a registered mobile device to be detected, and transmits the determination result to the detection determination unit 800 . do.
  • the OUI DB 920 preferably includes a type area for distinguishing whether the OUI value assigned to the camera or the OUI value assigned to a mobile device such as a smartphone, tablet or laptop and vendor information of the corresponding OUI, Such information is generated as a database based on already registered and known information and OUI information newly collected during operation, and is preferably updated periodically.
  • the registered MAC DB 910 receives, stores, and manages MAC address information of terminal means that are formally installed in a specific area requiring detection, as shown in FIG. 5 .
  • a wireless IP camera such as CCTV to protect the hallways of motels and hotels, and the entrances and exits of open toilets.
  • a deliberately installed wireless IP camera may also be detected as an unauthorized wireless IP camera (such as a hidden camera). It is very important to store and manage MAC address information of the terminal means in order to prevent false positives.
  • the registered MAC DB 910 is transmitted from the management server or updated every preset time, and the terminal means corresponding to the MAC address information included in the latest registered MAC DB 910 is an allowed wireless IP address. It is preferable to judge with the camera.
  • the OUI DB 920 receives and stores Organizational Unique Identifier (OUI) information indicating the manufacturer of a wireless IP camera detected by a past hidden camera (an illegal wireless IP camera that is not allowed). and management, and more specifically, by collecting, storing, and managing OUI information of illegal cameras as if collecting a black list, the terminal means corresponding to the OUI information assigned to the illegal camera quickly becomes illegal. It is preferable to judge with a wireless IP camera.
  • OUI Organizational Unique Identifier
  • OUI information is a unique manufacturer code assigned to each manufacturer, and according to the manufacturer of the illegally installed wireless IP camera, the same as the allowed wireless IP camera corresponding to the registered MAC DB 910 . In the case of the manufacturer, the OUI information may match.
  • the traffic collecting unit 500 the traffic analyzing unit 700 , and the detection determining unit 800 .
  • the OUI information included in the OUI DB 920 preemptively matches the OUI information.
  • accuracy and reliability can be further improved.
  • the traffic analyzer 700 receives the traffic information classified by the traffic classifier 600 and analyzes a traffic pattern for each traffic information.
  • the traffic analysis unit 700 is preferably performed separately from the preemptive determination of allowed wireless IP cameras and illegal wireless IP cameras through the DB search unit 900 .
  • the traffic analysis unit 700 may further include a traffic characteristic analysis unit 710 and a traffic pattern analysis unit 720 .
  • the traffic characteristic analyzer 710 applies only the uplink traffic information classified by the traffic classifier 600 using a stored characteristic detection model to determine whether the uplink traffic information includes a video traffic characteristic. It is preferable
  • the traffic characteristic analysis unit 710 extracts a feature set that can represent video traffic characteristics as shown in FIG. 7 to generate the characteristic detection model through machine learning learning, It is preferable to determine whether the video traffic characteristic is included in the uplink traffic information by applying the generated characteristic detection model.
  • the characteristic detection model is generated by receiving the training data of the characteristic point representing the characteristic and performing learning on it.
  • traffic information of a wireless IP camera that has already been identified as a hidden camera as the upstream video traffic characteristic used as the learning data. It is most desirable to apply the most suitable artificial intelligence algorithm to infer the traffic information of the wireless IP camera.
  • the traffic pattern analyzer 720 simultaneously applies the uplink traffic information and the downlink traffic information classified by the traffic classifier 600 using a stored pattern detection model to obtain the uplink traffic information or the downlink traffic information. It is desirable to determine whether the information includes camera traffic characteristics.
  • the traffic pattern analysis unit 720 generates the pattern detection model by integrating machine learning learning by extracting a set of features that can represent camera traffic characteristics, as shown in FIG. 8 , and the generated pattern It is preferable to determine whether a camera traffic characteristic is included in the uplink traffic information or the downlink traffic information by applying a detection model.
  • the camera traffic characteristics of the uplink traffic information or the downlink traffic information used as learning data it is most preferable to use traffic information of a wireless IP camera that has already been identified as a hidden camera, and the artificial intelligence algorithm for performing learning depends on the type. It is not limited, and it is most desirable to apply the most suitable artificial intelligence algorithm to infer the traffic information of the wireless IP camera that transmits the video.
  • the detection determining unit 800 determines whether the terminal means a wireless IP camera or not by using the traffic pattern for the traffic information analyzed by the traffic analysis unit 700 .
  • the DB search unit 900 receives the judgment result information from the traffic characteristic analysis unit 710 and the traffic pattern analysis unit 720, which were converted into a database in time series order, and integrated analysis thereof, It is desirable to detect the presence of a camera.
  • the detection result unit 800 includes the traffic characteristic analysis unit 710 , the traffic pattern analysis unit 720 , and the DB search unit 900 for each terminal unit. It is preferable to further include a result DB unit 810 for receiving the judgment result information from the , converting it into a database in time series order, storing and managing it.
  • the detection result unit 800 is a combination of the determination result information by the DB search unit 900 and the determination result information by the traffic characteristic analysis unit 710 and the traffic pattern analysis unit 720 . It will more accurately detect unauthorized wireless IP cameras installed illegally.
  • terminal means with a high probability of being an illegal wireless IP camera (importance: high)
  • a terminal means with a wireless IP camera and a traffic pattern different from that of general wireless IP cameras (importance: medium)
  • Permission for terminal means collected by classifying into normal terminal means (importance: low) and distinguishing them into mobile terminal means (mobile devices, etc.) that are not comprehensively allowed wireless IP cameras, not allowed wireless IP cameras, and wireless IP cameras It is possible to detect whether a wireless IP camera has not been installed.
  • the result DB unit 810 receives MAC address information, detected time information, final detection result information (camera/non-camera or not), MAC OUI analysis result information, and detected AP information as a basis, and converts it into a database. It is preferable to store and manage it, and it is preferable to store it only for a certain period of time (for example, 48 hours).
  • the DB search unit 900 generates new OUI information for updating the OUI DB 920 by using the wireless IP camera detection result information of the detection determination unit 800 .
  • the OUI DB 920 contains OUI information, which is the manufacturer code of a wireless IP camera detected as a hidden camera (unallowed illegal wireless IP camera), and OUI of a normal mobile device (smartphone, tablet, laptop, etc.). Since it is desirable to store and manage information, it is desirable to update the manufacturer code of the corresponding wireless IP camera newly detected by the hidden camera and OUI information of the normal mobile device.
  • the management server is connected to the traffic collection unit 500, the traffic classification unit 600, the traffic analysis unit 700, the detection determination unit 800 and the DB search unit 900 through a network,
  • the camera detection result information can be received, stored, and managed, and as described above, the traffic collection unit 500, the traffic classification unit 600, the traffic analysis unit 700, the detection determination unit 800, and the DB search It is preferable to integrate and manage the information stored in the unit 900, respectively.
  • the wireless IP camera detection result information preferably includes the detected terminal means, that is, the MAC address address of the detected wireless IP camera, detection time, and identifier information of the detector that detected it.
  • the detected terminal means that is, the MAC address address of the detected wireless IP camera, detection time, and identifier information of the detector that detected it.
  • the wireless IP camera detection system according to the second embodiment of the present invention is fixedly installed in a specific area requiring detection, and thus, as shown in FIG. 3, further includes a separate monitoring unit. it is preferable
  • the monitoring unit is connected to the management server, and it is preferable to receive and output the wireless IP camera detection result information from the management server.
  • the wireless IP camera detection system is a mobile type and a traffic classification unit ( 600), the traffic analysis unit 700, the detection determination unit 800, and the DB search unit 900 are preferably included in at least one housing so that the user can carry and go to a specific area to be detected.
  • the operations of the traffic collecting unit 500 , the traffic classifying unit 600 , the traffic analyzing unit 700 , the detection determining unit 800 , and the DB searching unit 900 are in accordance with the second embodiment of the present invention described above. It is the same as the wireless IP camera detection system according to the present invention, but unlike the wireless IP camera detection system according to the second embodiment of the present invention, since it is impossible to always connect to the network with the management server, it is shown in FIG. 4 instead of the management server As described above, it is preferably configured to include external management means.
  • the external management means integrates management of information stored in the traffic collection unit 500 , the traffic classification unit 600 , the traffic analysis unit 700 , the detection determination unit 800 , and the DB search unit 900 . desirable.
  • the external management means is connected to the management server, and the traffic collection unit 500 , the traffic classification unit 600 , the traffic analysis unit 700 , the detection determination unit 800 , and the DB search unit 900 .
  • the output means is included in at least one housing together with the traffic collection unit 500, the traffic classification unit 600, the traffic analysis unit 700, the detection determination unit 800, and the DB search unit 900. Most preferred.
  • the output means receives and outputs the wireless IP camera detection result information from the detection determination unit 800, and the wireless IP camera detection result information includes the detected terminal means, that is, the detected It is preferable to include the MAC address address of the wireless IP camera, detection time, detector identifier information that detected it, wireless signal strength information of the detected wireless IP camera, etc., and use the wireless signal strength information of the wireless IP camera in real time It is also possible to accurately specify the installation location of illegal cameras.
  • the wireless IP camera detection system utilizes deep learning to analyze characteristics, patterns, etc. of traffic generated by various terminal means in a network environment in time-series order, and a wireless IP camera and a mobile device There is an advantage of being able to distinguish and detect other terminal means including
  • the wireless IP camera detection system When the wireless IP camera detection system according to an embodiment of the present invention is configured only with a fixed type, 24 hours monitoring and detection is possible. Since it has the advantage of accurately specifying the location using the wireless signal strength of It has the advantage of being able to accurately specify even the location.
  • the wireless LAN scanner unit scans the terminal means establishing a wireless network environment through an AP (Access Point) of a wireless LAN frequency band.
  • the terminal means scanning step (S100) scans a wireless LAN frequency band (for example, 2.4 GHz, 5 GHz, etc.), searches for the corresponding AP, and accesses them to create a wireless network environment. You can scan the terminal means being built.
  • a wireless LAN frequency band for example, 2.4 GHz, 5 GHz, etc.
  • the WLAN scanner analyzes MAC address information of the terminal means scanned by the terminal means scanning step (S100).
  • the MAC address information is a log number of a LAN card for wireless LAN connection applied to a terminal means accessible to a wireless LAN band, and does not overlap. It means information for which one address is set. Therefore, MAC address information is a basic basis for wireless LAN communication, and since packet transmission and reception are accurately performed through each set MAC address information, and communication is made, the information stored in the AP is the MAC address of each terminal means. address information is included.
  • the terminal means corresponding to the MAC address information included in the registered MAC DB among the analyzed MAC address information is an allowed wireless IP camera. This has the advantage of reducing unnecessary analysis.
  • the registered MAC DB is transmitted from the central server or external input means or updated every preset time, and the terminal means corresponding to the MAC address information included in the latest registered MAC DB is allowed It is preferable to judge with a wireless IP camera.
  • the registered MAC DB stores and manages MAC address information of terminal means that are formally installed in a specific area requiring detection.
  • a wireless IP camera such as CCTV to protect the hallways of motels and hotels, and the entrances and exits of open toilets.
  • a deliberately installed wireless IP camera may also be detected as an unauthorized hidden camera. Storing and managing MAC address information is very important to prevent false positives.
  • the terminal means corresponding to the MAC address information including Organizational Unique Identifier (OUI) information included in the OUI DB among the analyzed MAC address information is a wireless IP camera to be detected. It is preferable to judge as This also has the advantage of reducing unnecessary analysis.
  • OUI Organizational Unique Identifier
  • the terminal means corresponding to the OUI information included in the latest OUI DB is not allowed wireless IP It is preferable to judge with the camera.
  • the OUI DB preferably stores and manages OUI information, which is the manufacturer code of a wireless IP camera detected by a hidden camera (unallowed illegal wireless IP camera) in the past.
  • OUI information is the manufacturer code of a wireless IP camera detected by a hidden camera (unallowed illegal wireless IP camera) in the past.
  • OUI information is a unique manufacturer code assigned to each manufacturer, and depending on the manufacturer of the illegally installed wireless IP camera, if it is the same manufacturer as the allowed wireless IP camera corresponding to the registered MAC DB , the OUI information may match.
  • the terminal means corresponds to the MAC address information included in the registered MAC DB, and then determine whether it matches the OUI information included in the OUI DB only if not applicable. do.
  • the traffic collecting unit and the traffic analyzing unit can perform detailed analysis through the traffic collecting unit and the traffic analyzing unit.
  • the OUI DB may be updated according to the result of determining whether the wireless IP camera is not allowed, so that the traffic collection unit and the traffic analysis unit operate It is possible to improve the accuracy of determination of an unauthorized wireless IP camera by matching with the OUI information included in the OUI DB without performing the operation.
  • the traffic collecting unit collects each traffic information of each terminal means using each MAC address information analyzed in the MAC analyzing step (S200).
  • each terminal means since each terminal means communicates through transmission and reception of packets through MAC address information, it is preferable to capture the WLAN traffic of the APs and collect the respective traffic information of each terminal means.
  • each terminal means that collects traffic information is not included in the registered MAC DB (having unregistered MAC address information) or is not included in the OUI DB (with a hidden camera in the past). It is preferable that the terminal means is different from the detected OUI information of the terminal means) or that the terminal means needs to be analyzed in more detail.
  • the traffic collection step (S300) is a terminal that has been registered (allowed) in advance among terminal means constructing a wireless network environment through the searched AP, and has a manufacturer code that was a hidden camera (illegal wireless IP camera) in the past. Except for the terminal, it is preferable to capture the traffic information of the remaining terminal means. In this case, it is most preferable to track and capture the traffic transmitted and received for a predetermined time period.
  • the traffic analysis unit receives the traffic information collected by the traffic collection step (S300), analyzes a traffic pattern for each of the traffic information, and conducts the wireless communication of the terminal means. It is desirable to detect whether an IP camera is present.
  • the traffic analysis step (S400) preferably further includes a traffic classification step (S410), a feature extraction step (S420) and an AI processing step (S430), as shown in FIG. 11 .
  • the traffic classification unit performs filtering of the received traffic information using the stored filter rule DB.
  • the filter rule DB it is preferable to transmit the filter rule DB from the central server or an external input means or to receive updates every preset time, and it is preferable to perform filtering of the received traffic information using the latest filter rule DB. .
  • filtering is performed by definitely removing traffic that is not traffic by the wireless IP camera, and the filter rule DB analyzes traffic information that is not generally displayed when using a wireless IP camera, It is desirable to remove it.
  • bit rate of traffic is less than or equal to a predetermined speed, or the bandwidth is less than or equal to a predetermined width, or includes a download packet
  • wireless IP that typically shoots and transmits a video It is desirable to perform filtering by removing traffic that has a characteristic distinctly different from that of the camera.
  • the feature extracting unit uses the stored feature rule DB to receive the filtered traffic information by the traffic classification step (S410), It is desirable to extract the characteristics.
  • the characteristic extraction step (S420) receives the filtered traffic information from the traffic classification step (S410), and a predetermined time (for example, 10 seconds) for each traffic information of each terminal means group unit It is desirable to collect the packets and extract the characteristics indicating the characteristics of the traffic. For example, it is preferable to group by a predetermined time period and by a predetermined number of packets, and then extract a bandwidth distribution, a packet length distribution, and the like for each group as characteristics.
  • the characteristic rule DB is transmitted from the central server or an external input means or updated at a preset time, and the characteristics of the received traffic information are determined using the latest characteristic rule DB. It is preferable to perform
  • the AI processing unit applies the characteristics of each traffic information received by the characteristic extraction step (S420) to the wireless IP camera detection model, and infers whether or not traffic is generated by the wireless IP camera. and it is desirable to detect the wireless IP camera according to the inference result.
  • the wireless IP camera detection model is transmitted from the central server or an external input means or it is preferable to receive updates every preset time, using the latest wireless IP camera detection model. It is desirable to infer whether there is traffic by the IP camera.
  • the wireless IP camera detection model uses a preset artificial intelligence algorithm to receive characteristics such as protocol header analysis, traffic PLD (Packet Length Distribution), and Traffic Rate Distribution of the wireless IP camera traffic as learning data. It is preferable to generate the wireless IP camera detection model by performing learning.
  • characteristics such as protocol header analysis, traffic PLD (Packet Length Distribution), and Traffic Rate Distribution of the wireless IP camera traffic as learning data. It is preferable to generate the wireless IP camera detection model by performing learning.
  • the traffic information of the wireless IP camera that has already been identified as a hidden camera for the wireless IP camera as the learning data. It is most desirable to apply the most suitable artificial intelligence algorithm to infer the traffic information of
  • the AI processing step (S430) analyzes the characteristics of traffic information for each terminal unit received by the characteristic extraction step (S420) using the wireless IP camera detection model generated by learning, and the wireless IP camera It is desirable to infer whether or not traffic by the characteristic extraction step (S420) using the wireless IP camera detection model generated by learning, and the wireless IP camera It is desirable to infer whether or not traffic by the characteristic extraction step (S420) using the wireless IP camera detection model generated by learning, and the wireless IP camera It is desirable to infer whether or not traffic by
  • the wireless IP camera detection result information it is preferable to use the wireless IP camera detection result information to generate new OUI information for updating the OUI DB.
  • the OUI DB preferably stores and manages OUI information, which is the manufacturer code of a wireless IP camera detected as a hidden camera (an illegal wireless IP camera that is not allowed). It is desirable to update the manufacturer code of the wireless IP camera.
  • the method for detecting a wireless IP camera further includes a monitoring step (S500) of receiving and outputting the wireless IP camera detection result information through the monitoring unit when the detection is possible in a fixed type at all times. It is preferable to configure.
  • the wireless IP camera detection result information preferably includes the detected terminal means, that is, the MAC address address of the detected wireless IP camera, the detection time, and the detector identifier information that detected it, As it is fixedly installed in a specific area requiring detection, 24-hour monitoring and detection are possible. can also be specified.
  • the wireless IP camera detection method according to an embodiment of the present invention is a mobile type and is capable of detecting at any time, it is preferable that the method further includes an output step (S600) by the output unit.
  • the output unit receives and outputs the wireless IP camera detection result information by the traffic analysis step (S400), and as the wireless IP camera detection result information, the detected terminal means
  • the detected terminal means
  • the wireless IP camera detection system and the method according to an embodiment of the present invention are configured as a fixed type, on the other hand, while monitoring and detecting the wireless IP camera for 24 hours, it is possible to check the location information of the detector that has detected the wireless IP camera. Although it is necessary to re-search the vicinity of the detector once again, if it is configured as a mobile type, 24-hour monitoring and detection are not possible, but it has the advantage of accurately specifying the location using the wireless signal strength of the detected wireless IP camera.
  • a wireless IP camera detection system when a wireless IP camera detection system is configured with a plurality of fixed detectors and at least one mobile detector, 24-hour monitoring and detection, and camera detection position It has the advantage of being able to accurately specify up to
  • characteristic extraction unit 321 characteristic rule DB
  • traffic characteristic analysis unit 720 traffic pattern analysis unit
  • registration MAC DB 920 OUI DB

Landscapes

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Abstract

본 발명에 의한 무선 IP 카메라 탐지 시스템 및 방법은, 허용되지 않은 위치에 몰래 설치되어 있는 무선 IP 카메라의 상시 탐지가 가능한 고정형 탐지 시스템과, 수시 탐지가 가능한 이동형 탐지 시스템을 제공하면서, 딥러닝을 활용함으로써 탐지 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 무선 IP 카메라 탐지 시스템에 관한 것이다.

Description

무선 IP 카메라 탐지 시스템 및 방법
본 발명은 무선 IP 카메라 탐지 시스템 및 방법에 관한 것으로, 허용되지 않은 위치에 몰래 설치되어 있는 무선 IP 카메라를 탐지할 수 있는 무선 IP 카메라 탐지 시스템 및 방법에 관한 것이다.
상세하게는, 허용되지 않은 위치에 몰래 설치되어 있는 무선 IP 카메라를 탐지하되, 딥러닝을 활용하여 네트워크 환경에서 다양한 단말수단에 의해 발생하는 트래픽들의 특성, 패턴 등을 시계열 순으로 분석하여, 무선 IP 카메라 및 모바일 디바이스를 포함하는 그 외의 단말수단을 구분하여 탐지할 수 있는 무선 IP 카메라 탐지 시스템에 관한 것이다.
허용되지 않은 위치에 몰래 설치되어 있는 카메라, 즉, 몰래 카메라에 의한 범죄가 급증하고 있으며, 이와 함께, 몰래 카메라로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높은 소형 카메라 모듈 시장 규모 역시도, 해마다 증가하고 있는 현실이다.
그만큼, 허용되지 않은 위치에 몰래 설치되어 있는 카메라가 존재할 가능성이 높은 모텔, 호텔, 개방형 화장실, 다중이용 영업장 등을 이용하는 이용자가 불편함을 느끼는 것이 사실이며, 심한 경우에는 이러한 곳의 이용을 자제하게 된다.
이에 따라, 다양한 방식으로 몰래 카메라를 탐지하는 기술들을 통해서, 안심하고 이용할 수 있는 환경을 구축하고 있다.
일 예를 들자면, 영상 전달 전파 탐지 방식을 이용한 탐지 기술의 경우, 넓은 대역의 전파를 감시할 수 있으나, 기존 사용 전파 대역을 구분할 수 있어야 하며, 고가의 전문가용 탐지기로 분석 가능하기 때문에, 높은 비용과 운용의 전문기술이 필요한 단점이 있다.
또한, 카메라 방사 전자파 탐지 방식을 이용한 탐지 기술의 경우, 카메라에서 방사되는 전자파를 탐지하기 때문에, 카메라 외에도 전자파를 방사하는 모든 전자기기에 반응하기 때문에, 오인 가능성이 매우 높으며, 전자파를 방사하지 않는 카메라는 탐지가 불가능한 문제점이 있다.
더불어, 카메라 렌즈 탐지 방식을 이용한 탐지 기술의 경우, 카메라 렌즈의 적외선 방사 특징을 이용한 탐지 기술로서, 적외선을 방사하여 반사되는 빛을 육안으로 확인할 수 있도록 하여, 카메라를 위치 탐지할 수 있으나, 거울, 유리 등과 구분이 어려워 그 정확도가 낮은 문제점이 있어, 고가의 전문가용 탐지기 없이도, 전문기술 없이, 높은 정확도로 몰래 카메라를 탐지할 수 있는 기술이 필요한 현실이다.
이에 따라, 네트워크 환경에서 다양한 단말수단에 의해 발생하는 상향 트래픽, 하향 트래픽들을 분석하여, 특히, 상향 트래픽을 분석하여 동영상 트래픽 포함 여부를 판단하여 불법 카메라에 의한 동영상 트래픽 유발을 탐지하는 기술이 개발되었다.
그렇지만, 최근들어, 네트워크 환경에 접속 가능한 다양한 단말수단, 일 예를 들자면, 스마트폰, 스마트패드 등을 이용하여, 동영상 시청, 화상 통화, 개인 방송 송출 등이 잦아지면서, 단순하게 발생하는 상향 트래픽을 분석할 경우, 불법 카메라와 단말수단을 정확히 구별할 수 없어 정상적인 모바일 디바이스에서 발생된 트래픽을 불법 카메라에 의한 트래픽으로 오인할 가능성이 매우 높다.
일 예를 들자면, 정상적인 모바일 디바이스를 통해서 특정한 앱을 실행하여, 인터넷 액세스 또는 데이터 다운로딩을 수행할 경우, 하향 데이터 트래픽이 주로 발생하게 되고, 동영상 시청을 수행할 경우, 하향 동영상 트래픽이 주로 발생하게 된다. 또한, 화상 통화 등을 수행할 경우, 상향 동영상 트래픽과 하향 동영상 트래픽 모두 발생하게 되며, 개인 방송 송출 또는 동영상 업로딩을 수행할 경우, 상향 동영상 트래픽이 주로 발생하게 된다.
그렇기 때문에, 단순하게 동영상 트래픽 발생 만을 고려할 경우에는, 동영상 시청, 화상 통화, 개인 방송 송출 또는 동영상 업로딩 등을 수행하는 모든 모바일 디바이스를 불법 카메라로 오인할 수 있으며, 좀 더 세부적으로 불법 카메라에 의한 큰 상향 동영상 트래픽과 적은 하향 데이터 트래픽을 고려한다 할지라도, 화상 통화, 개인 방송 송출 또는 동영상 업로딩을 수행하는 모바일 디바이스를 불법 카메라로 오인할 수 있는 문제점을 그대로 포함하고 있다.
이와 관련해서, 한국등록특허 제10-2084687호(“불법촬영 보안 관제 서비스 제공 방법 및 그 시스템”)에서는 보안관제서버에서 불법촬영카메라 탐지기로부터 탐지 결과를 수신하고, 탐지되는 시점에 불법촬영 취약지대에 설치된 CCTV 카메라로부터 의심자에 대한 영상 정보를 수신한 후, 불법촬영카메라가 설치된 장소 정보와 탐지 시간 정보, 영상 정보 등을 포함하는 탐지 정보를 담당자 단말로 전송하여 즉각적인 처리가 가능하도록 하는 방법 및 시스템을 개시하고 있다.
[선행기술문헌]
[특허문헌]
한국등록특허 제10-2084687호(등록일 2020.02.27.)
따라서 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 허용되지 않은 위치에 몰래 설치되어 있는 무선 IP 카메라의 상시 탐지가 가능한 고정형 탐지 시스템과, 수시 탐지가 가능한 이동형 탐지 시스템을 제공하면서, 딥러닝을 활용함으로써 탐지 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 무선 IP 카메라 탐지 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
즉, 딥러닝을 활용하여 네트워크 환경에서의 다양한 단말수단들에 의한 트래픽의 특성, 패턴 등을 시계열 순으로 분석하여, 허용되지 않은 위치에 몰래 설치되어 있는 무선 IP 카메라 및 모바일 디바이스를 포함하는 그 외의 단말수단을 구분하여 무선 IP 카메라만을 비교적 정확하게 탐지할 수 있는 무선 IP 카메라 탐지 시스템을 제공함에 있다.
상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 의한 무선 IP 카메라 탐지 시스템은, 무선랜 주파수 대역의 AP(Access Point)를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단을 스캔하여, 각각의 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 무선랜 스캐너부(100), 상기 무선랜 스캐너부(100)에서 분석한 각각의 상기 맥 어드레스 정보를 이용하여, 각각의 트래픽 정보를 수집하는 트래픽 수집부(200) 및 상기 트래픽 수집부(200)에서 수집한 상기 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 상기 트래픽 정보에 대한 트래픽 패턴을 분석하여 상기 단말수단의 무선 IP 카메라 여부를 탐지하는 트래픽 분석부(300)를 포함하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선랜 스캐너부(100)는 저장되어 있는 등록 MAC DB(110)를 이용하여, 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 등록 MAC DB(110)에 포함되어 있는 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선랜 스캐너부(100)는 저장되어 있는 OUI DB(120)를 이용하여, 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 OUI DB(120)에 포함되어 있는 OUI(Organizational Unique Identifier) 정보를 포함하는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라인 것으로 판단하고, 판단 결과를 상기 트래픽 분석부(300)로 전달하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 트래픽 분석부(300)는 저장되어 있는 필터 룰 DB(311)를 이용하여, 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 트래픽 분류부(310) 및 저장되어 있는 특성 룰 DB(321)를 이용하여, 상기 트래픽 분류부(310)에 의해 상기 필터링된 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 트래픽 정보 별로 그룹 단위의 특성을 추출하는 특성 추출부(320)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 트래픽 분석부(300)는 저장되어 있는 무선 IP 카메라 탐지 모델을 이용하여, 상기 특성 추출부(320)로부터 전달받은 각각의 트래픽 정보의 특성을 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델에 적용하여, 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론하고, 추론 결과에 따라 무선 IP 카메라를 탐지하는 AI 처리부(330)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)와 네트워크 연결되어, 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 저장 및 관리하는 중앙 서버를 더 포함하여 구성되며, 상기 중앙 서버는 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상기 중앙 서버와 연결되어 있는 모니터링부를 더 포함하여 구성되며, 상기 모니터링부는 상기 중앙 서버로부터 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아, 출력하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)와 네트워크 연결되어, 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 외부 입력수단을 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)와 네트워크 연결되어, 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 출력부를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 트래픽 분석부(300)는 무선 IP 카메라 탐지 결과를 이용하여, 상기 OUI DB(120)의 업데이트를 위한 신규 OUI 정보를 생성하는 것이 바람직하다.
상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 또다른 실시예에 의한 무선 IP 카메라 탐지 시스템은, 무선 네트워크 환경에 접속하고 있는 단말수단들 각각의 맥 어드레스 정보를 분석하여 추출하고, 분석하여 추출한 각각의 맥 어드레스 정보를 이용하여 트래픽 정보들을 수집하는 트래픽 수집부(500), 상기 트래픽 수집부(500)에서 수집한 상기 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 단말수단 별로 트래픽 플로우 정보를 분류하는 트래픽 분류부(600), 상기 트래픽 분류부(600)에서 분류한 상기 트래픽 플로우 정보를 전달받아, 각 트래픽 플로우 정보에 대한 특성 또는 패턴을 분석하는 트래픽 분석부(700) 및 상기 트래픽 분석부(700)에서 분석한 상기 트래픽 플로우 정보에 대한 특성 또는 패턴을 이용하여, 상기 단말수단의 무선 IP 카메라 여부를 결정하는 탐지 결정부(800)를 포함하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 트래픽 수집부(500)는 무선랜 주파수 대역의 AP(Access Point)를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단들을 스캔하는 무선랜 스캐너부(400)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 저장되어 있는 등록 MAC DB(910) 또는 저장되어 있는 OUI DB(920)을 이용하여, 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 등록 MAC DB(910)에 포함되어 있는 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하고, 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 OUI DB(920)에 등록되어 있는 OUI(Organizational Unique Identifier) 정보를 포함하는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라 또는 모바일 디바이스로 판단하는 DB 검색부(900)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 트래픽 분류부(600)는 전달받은 상기 트래픽 플로우 정보를 이용하여, 무선 네트워크 환경에 의해 포함되어 있는 무선 네트워크 제어 패킷 또는 무선 네트워크 관리 패킷을 제거하고, 각각의 단말수단 별로 트래픽 플로우 정보에 해당하는 상향 트래픽 정보와 하향 트래픽 정보로 분류하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 트래픽 분석부(700)는 저장되어 있는 특성 탐지 모델을 이용하여, 상기 트래픽 분류부(600)에서 분류한 상기 상향 트래픽 정보만을 적용하여 상기 상향 트래픽 정보의 동영상 트래픽 특성의 포함 여부를 판단하는 트래픽 특성 분석부(710)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 트래픽 분석부(700)는 저장되어 있는 패턴 탐지 모델을 이용하여, 상기 트래픽 분류부(600)에서 분류한 상기 상향 트래픽 정보와 하향 트래픽 정보를 동시에 적용하여 상기 상향 트래픽 정보 또는 상기 하향 트래픽 정보의 카메라 트래픽 특성의 포함 여부를 판단하는 트래픽 패턴 분석부(720)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 탐지 결정부(800)는 상기 트래픽 분석부(700) 및 DB 검색부(900)로부터 각각의 단말수단에 대한 판단 결과 정보들을 전달받아 시계열순으로 데이터베이스화하는 결과 DB부(810)을 더 포함하여 구성되며, 상기 결과 DB부(810)에 저장되어 있는 단말수단의 판단 결과 정보들을 통합 분석하여 허용된 무선 IP 카메라, 허용되지 않은 무선 IP 카메라 및 그 외의 단말수단을 구별하여, 허용되지 않은 무선 IP 카메라를 탐지하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)와 네트워크로 연결되어, 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 저장 및 관리하는 관리 서버를 더 포함하여 구성되며, 상기 관리 서버는 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상기 관리 서버와 연결되어 있는 모니터링부를 더 포함하여 구성되며, 상기 모니터링부는 상기 관리 서버로부터 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)과 네트워크로 연결되어, 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 외부 관리 수단을 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상기 탐지 결정부(800)와 네트워크로 연결되어, 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 출력 수단을 더 포함하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 DB 검색부(900)는 상기 탐지 결정부(800)의 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 이용하여, 상기 OUI DB(920)의 업데이트를 위한 신규 OUI 정보를 생성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예에 의한 무선 IP 카메라 탐지 방법은, 무선랜 스캐너부에서, 무선랜 주파수 대역의 AP(Access Point)를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단을 스캔하는 단말수단 스캔단계(S100), 무선랜 스캐너부에서, 상기 단말수단 스캔단계(S100)에 의해 스캔된 상기 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 MAC 분석단계(S200), 트래픽 수집부에서, 상기 MAC 분석단계(S200)에서 분석한 각각의 상기 맥 어드레스 정보를 이용하여, 각각의 트래픽 정보를 수집하는 트래픽 수집단계(S300) 및 트래픽 분석부에서, 상기 트래픽 수집단계(S300)에서 수집한 상기 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 상기 트래픽 정보에 대한 트래픽 패턴을 분석하여 상기 단말수단의 무선 IP 카메라 여부를 탐지하는 트래픽 분석단계(S400)를 포함하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 MAC 분석단계(S200)는 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 등록 MAC DB에 포함되어 있는 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 MAC 분석단계(S200)는 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 OUI DB에 포함되어 있는 OUI(Organizational Unique Identifier) 정보를 포함하는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 트래픽 분석단계(S400)는 저장되어 있는 필터 룰 DB를 이용하여, 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 트래픽 분류단계(S410), 저장되어 있는 특성 룰 DB를 이용하여, 상기 트래픽 분류단계(S410)에 의해 상기 필터링된 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 트래픽 정보 별로 그룹 단위의 특성을 추출하는 특성 추출단계(S420) 및 상기 특성 추출단계(S420)에 의해 전달받은 각각의 트래픽 정보의 특성을 저장되어 있는 무선 IP 카메라 탐지 모델에 적용하여, 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론하고, 추론 결과에 따라 무선 IP 카메라 여부를 탐지하는 AI 처리단계(S430)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 무선 IP 카메라 탐지 방법은, 무선랜 스캐너부, 트래픽 수집부 및 트래픽 분석부와 네트워크 연결되어 있는 중앙 서버에서, 각 단계에 의한 정보들 및 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 저장 및 통합 관리되며, 상기 중앙 서버에 의해 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 연결되어 있는 모니터링부로 전달하는 모니터링 단계(S500)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 무선랜 스캐너부, 트래픽 수집부 및 트래픽 분석부와 네트워크 연결되어 있는 외부 입력수단에서, 각 단계에 의한 정보들을 통합 관리되며, 무선랜 스캐너부, 트래픽 수집부 및 트래픽 분석부와 네트워크 연결되어 있는 출력부에서, 상기 트래픽 분석단계(S400)에 의한 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 출력단계(S600)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
더 나아가, 상기 트래픽 분석단계(S400)는 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 이용하여, OUI DB의 업데이트를 위한 신규 OUI 정보를 생성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 모텔, 호텔, 다중이용 영업장, 개방형 화장실 등 불법촬영 취약지대에 설치될 수 있는 무선 IP 카메라를 탐지하되, 무선 네트워크 환경에서 발생되는 단말수단들의 트래픽을 수집하여 무선 IP 카메라와 정상적인 모바일 다바이스를 비교적 정확하게 구분하여 탐지할 수 있는 장점이 있다.
특히, 고정형으로 구성하여, 상시 탐지가 가능한 형태로 제공함으로써, 불법촬영 취약지대에 설치할 경우, 24시간 탐지가 가능하여 이용객의 이용 편이성을 향상시킬 수 있으며, 이동형으로 수시 탐지가 가능한 형태로 제공함으로써, 경찰, 시설보안업체 등에서 불법촬영 취약지대를 순찰하면서 무선 IP 카메라를 탐지할 수 있을 뿐 아니라, 탐지기 자체를 단말기 수단으로 구성하여, 실시간으로 탐지 결과를 표시받을 수 있는 장점이 있다.
또한, 무선 IP 카메라를 탐지하여, 탐지 결과를 서버로 전달함으로써, 서버가 신속하게 연계되어 있는 관리자로 전달하여 전문지식 없이도 신속하게 관리를 수행할 수 있는 장점이 있다.
더불어, 탐지되는 무선 IP 카메라의 실시간 무선신호세기 정보를 기반으로, 해당 카메라의 위치까지 정확하게 탐지할 수 있는 장점이 있다.
이를 통해서, 다수의 고정형 탐지기와 적어도 하나의 이동형 탐지기로 무선 IP 카메라 탐지 시스템을 구성할 경우, 24시간 감시 및 탐지, 그리고 카메라 탐지 위치까지 정확하게 특정할 수 있는 장점이 있다.
이러한 탐지 결과를 관련 기관(경찰청 등)에 자동 통보할 수 있을 뿐 아니라, 숙박 비즈니스 서비스를 제공하는 숙박 어플리케이션 등과 연동하여 이용객에게 탐지 결과를 실시간으로 제공할 수 있어, 안심하고 이용할 수 있는 환경을 구축 가능한 장점이 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 제1 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템을 나타낸 구성 예시도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템을 나타낸 구성 예시도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템의 DB 검색부(900)에 저장되어 있는 DB의 예시이다.
도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템의 트래픽 특성 분석부(710)에서 특성 탐지 모델의 생성을 위해 활용하는 특성 학습 셋의 예시이다.
도 8은 본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템의 트래픽 패턴 분석부(720)에서 패턴 탐지 모델의 생성을 위해 활용하는 패턴 학습 셋의 예시이다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템의 탐지 결정부(800)에서 판단 결과 정보들을 시계열순으로 DB화한 예시이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 방법을 나타낸 순서 예시도이다.
이하 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 무선 IP 카메라 탐지 시스템 및 방법을 상세히 설명한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.
이 때, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다.
더불어, 시스템은 필요한 기능을 수행하기 위하여 조직화되고 규칙적으로 상호 작용하는 장치, 기구 및 수단 등을 포함하는 구성 요소들의 집합을 의미한다.
무선 IP 카메라 탐지 시스템 - 제1 실시예
본 발명의 제1 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은, 고정형으로 상시 탐지가 가능한 형태로 제공할 수 있도록, 도 1에 도시된 바와 같이, 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)는 탐지가 필요한 특정 구역에 설치하고, 중앙 서버는 이들과 네트워크 연결되어 24시간 탐지가 진행될 수 있도록 제어하는 것이 바람직하다.
각 구성에 대해서 자세히 알아보자면,
상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)는 적어도 하나의 하우징에 포함되어 탐지가 필요한 특정 구역에 설치되는 것이 바람직하며, 상기 중앙 서버는 이들과 네트워크 연결되어, 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)의 탐지 결과 정보를 전송받거나, 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)로 다양한 정보들을 전송하여, 무선 IP 카메라 여부, 다시 말하자면, 무선 IP 카메라가 설치되어 있는지 여부를 분석하도록 하는 것이 바람직하다.
상기 무선랜 스캐너부(100)는 무선랜 주파수 대역의 AP(Access Point)를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단을 스캔하여, 스캔한 각각의 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 무선랜 스캐너부(100)는 무선랜 주파수 대역(일 예를 들자면, 2.4 GHz, 5 GHz 등)을 스캔하여, 이에 해당하는 AP를 검색하고, 이들에 접속하여 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단을 스캔하여 스캔한 각각의 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 것이 바람직하다.
즉, 상기 무선랜 스캐너부(100)는 무선랜 대역을 스캔하여 무선랜 대역을 사용하고 있는 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 것이 바람직하다.
상기 맥 어드레스 정보란, 무선랜 대역에 접속 가능한 단말수단에 적용되어 있는 무선랜 접속을 위한 랜카드의 일련번호로서, 중복되지 않고 단 하나의 주소가 설정되는 정보를 의미한다. 그렇기 때문에, 맥 어드레스 정보는 무선랜 통신을 위한 기본 바탕으로서, 각각의 설정되어 있는 맥 어드레스 정보를 통해서 패킷의 송수신이 정확하게 이루어져 통신이 이루어지기 때문에, AP에 저장되어 있는 정보들은 각 단말수단의 맥 어드레스 정보를 포함하게 된다.
이 때, 상기 무선랜 스캐너부(100)는 저장되어 있는 등록 MAC DB(110)을 이용하여, 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 등록 MAC DB(110)에 포함되어 있는 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 무선랜 스캐너부(100)는 탐지가 필요한 특정 구역에 설치되어 있기 때문에, 상기 중앙 서버로부터 상기 등록 MAC DB(110)를 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 등록 MAC DB(110)에 포함되어 있는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
이를 위해서, 상기 등록 MAC DB(110)는 탐지가 필요한 특정 구역에 정식으로 설치되어 있는 단말수단들의 맥 어드레스 정보를 저장 및 관리하는 것이 바람직하다.
일 예를 들자면, 모텔, 호텔 등의 복도, 개방형 화장실의 출입구 등은 오히려 보호를 위해 CCTV 등의 무선 IP 카메라를 설치하는 것이 바람직하다. 그렇지만, 이에 대해서 별도의 과정을 거치지 않을 경우, 일부러 설치해놓은 무선 IP 카메라 역시도, 허용되지 않은 몰래 카메라 등으로 탐지될 수 있기 때문에, 이를 방지하기 위하여, 사전에 허용되어 정식으로 설치되어 있는 단말수단들의 맥 어드레스 정보를 저장 및 관리하는 것이 오탐을 방지하기 위하여 매우 중요하다.
또한, 상기 무선랜 스캐너부(100)는 저장되어 있는 OUI DB(120)를 이용하여, 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 OUI DB(120)에 포함되어 있는 OUI(Organizational Unique Identifier) 정보를 포함하는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
이를 위해서, 상기 OUI DB(120)는 과거 몰래 카메라(허용되지 않은 불법 무선 IP 카메라)로 탐지된 무선 IP 카메라의 제조사를 나타내는 OUI 정보를 저장 및 관리하는 것이 바람직하며, 좀 더 상세하게는, 블랙 리스트를 수집하듯이 불법 카메라의 OUI 정보를 수집하여 저장 및 관리함으로써, 신속하게 상기 MAC OUI 정보에 해당하는 단말수단은 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
단, 경우에 따라 설치가 허용된 무선 IP 카메라인지 불법으로 설치되어 있는 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라인지에 대한 분석이 필요하다. 다시 말하자면, OUI 정보는 제조사마다 할당되어 있는 고유의 제조사 코드로서, 불법으로 설치되어 있는 무선 IP 카메라의 제조사가 어디인지에 따라, 상기 등록 MAC DB(110)에 해당하는 허용된 무선 IP 카메라와 동일한 제조사일 경우, OUI 정보가 일치하는 경우가 발생할 수도 있다.
그렇기 때문에, 상기 등록 MAC DB(110)에 포함되어 있는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단인지 먼저 확인한 후, 해당되지 않는 경우에만, 상기 OUI DB(120)에 포함되어 있는 상기 OUI 정보와의 매칭여부를 판단하는 것이 바람직하다.
매칭 여부에 따라서, 상기 OUI DB(120)에 포함되어 있는 상기 OUI 정보와 매칭될 경우, 허용되지 않은 무선 IP 카메라로 판단할 수 있으며, 매칭되지 않을 경우에는, 허용되지 않은 무선 IP 카메라인지를 판단해야 하기 때문에, 상기 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)를 통해서 상세 분석을 수행하는 것이 바람직하다.
특히, 상기 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)를 통한 매칭되지 않을 경우에는, 허용되지 않은 무선 IP 카메라인지를 판단 결과에 따라, 상기 OUI DB(120)의 업데이트를 수행할 수 있어, 상기 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)의 동작 수행 없이도 상기 OUI DB(120)에 포함되어 있는 상기 OUI 정보와 매칭에 의한 허용되지 않은 무선 IP 카메라로의 판단 정확도를 향상시킬 수 있다.
상기 트래픽 수집부(200)는 상기 무선랜 스캐너부(100)에서 분석한 각각의 상기 맥 어드레스 정보를 이용하여, 각 단말수단의 각각의 트래픽 정보를 수집하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이, 각 단말수단은 맥 어드레스 정보를 통해서 패킷의 송수신을 통해 통신이 이루어지기 때문에, AP들의 무선랜 트래픽을 캡쳐하여, 각 단말수단의 각각의 트래픽 정보를 수집하는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 트래픽 수집부(200)에서 트래픽 정보를 수집하는 각 단말수단은, 상기 등록 MAC DB(110)에 포함되어 있지 않으면서(미허용 맥 어드레스 정보를 갖고 있거나), 상기 OUI DB(120)에 포함되어 있지 않아(과거 몰래 카메라로 탐지되었던 단말수단의 OUI 정보와는 동일하지 않아) 좀 더 구체적으로 분석이 이루어져야 하는 단말수단인 것이 바람직하다.
즉, 상기 트래픽 수집부(200)는 검색된 AP를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단들 중 미리 등록(허용)되어 있는 단말과, 과거 몰래 카메라(불법 무선 IP 카메라)였던 제조사 코드를 갖고 있는 단말은 제외하고, 나머지 단말수단들의 트래픽 정보를 캡쳐하는 것이 바람직하다. 이 때, 미리 설정된 소정 시간만큼 송수신되는 트래픽을 추적하여 캡쳐하는 것이 가장 바람직하다.
상기 트래픽 분석부(300)는 상기 트래픽 수집부(200)에서 수집한 상기 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 상기 트래픽 정보에 대한 트래픽 패턴을 분석하여, 상기 단말수단의 무선 IP 카메라 여부를 탐지하는 것이 바람직하다.
일반적으로 무선랜은 패킷의 데이터 부분이 암호화되어 전달되므로 암호화되지 않은 무선랜 패킷의 헤더부분만으로는 카메라 트래픽인지를 정확하게 구분하기 어렵다.
그렇기 때문에, 무선랜 패킷의 헤더에 있는 송신측 MAC 주소와 수신측 MAC 주소, 패킷 길이 정보와 및 패킷 발생 시간 정보를 기반으로 트래픽 패턴 형태를 유추하여, 카메라 트래픽 여부를 판단하는 것이 바람직하다.
이를 통해서, 암호화되어 전달되는 무선 IP 카메라의 트래픽의 암호를 해독하지 않고도 카메라 트래픽인지를 판단할 수 있다.
이를 위해, 상기 트래픽 분석부(300)는 도 1에 도시된 바와 같이, 트래픽 분류부(310), 특성 추출부(320), AI 처리부(330)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 트래픽 분류부(310)는 저장되어 있는 필터 룰 DB(311)를 이용하여, 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 트래픽 분류부(310) 역시 상기 무선랜 스캐너부(100)와 마찬가지로 탐지가 필요한 특정 구역에 설치되어 있기 때문에, 상기 중앙 서버로부터 상기 필터 룰 DB(311)를 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 필터 룰 DB(311)를 이용하여 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.
상기 트래픽 분류부(310)는 확실하게 무선 IP 카메라에 의한 트래픽이 아닌 트래픽을 제거하여 필터링을 수행하는 것으로, 상기 필터 룰 DB(311)는 일반적으로 무선 IP 카메라를 이용할 경우, 나타나지 않는 트래픽 정보를 분석하여, 이를 제거하는 것이 바람직하다.
일 예를 들자면, 트래픽의 전송속도(bit rate)가 소정 속도 이하이거나, 대역폭(bandwidth)이 소정폭 이하이거나, 또는 다운로드(download) 패킷을 포함하고 있어, 통상적으로 동영상을 촬영하여 전송하는 무선 IP 카메라의 트래픽과는 확연하게 상이한 특징을 나타내고 있는 트래픽을 제거하여 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.
상기 특성 추출부(320)는 저장되어 있는 특성 룰 DB(321)를 이용하여, 상기 트래픽 분류부(310)에 의해 상기 필터링된 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 트래픽 정보 별로 그룹 단위의 특성을 추출하는 것이 바람직하다.
다시 말하자면, 상기 특성 추출부(320)는 상기 트래픽 분류부(310)에 의해 상기 필터링된 트래픽 정보를 전달받아, 각 단말수단의 각각의 트래픽 정보 별로 소정시간(일 예를 들자면, 10초) 그룹 단위로 패킷을 수집하여, 트래픽의 특징을 나타내는 특성을 추출하는 것이 바람직하다. 일 예를 들자면, 일정시간 주기별, 일정 패킷 수 단위별로 그룹화한 후 각 그룹에 대한 대역폭 분포, 패킷 길이 분포(length distribution) 등을 특성으로 추출하는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 특성 룰 DB(321)은, 상기 중앙 서버로부터 상기 특성 룰 DB(321)를 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 특성 룰 DB(321)를 이용하여 전달받은 상기 트래픽 정보의 특성을 수행하는 것이 바람직하다.
상기 AI 처리부(330)는 저장되어 있는 무선 IP 카메라 탐지 모델을 이용하여, 상기 특성 추출부(320)로부터 전달받은 각각의 트래픽 정보의 특성을 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델에 적용하여, 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론하고 추론 결과에 따라 무선 IP 카메라를 탐지하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 AI 처리부(330)는 상기 중앙 서버로부터 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델을 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 무선 IP 카메라 탐지 모델을 이용하여 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론을 수행하는 것이 바람직하다.
이를 위해 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델은 미리 설정된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 무선 IP 카메라의 트래픽의 프로토콜 헤더 분석, 트래픽 PLD(Packet Length Distribution), Traffic Rate Distribution 등의 특성을 학습 데이터로 입력받아, 이에 대한 학습을 수행하여 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델을 생성하는 것이 바람직하다.
이 때, 학습 데이터로 이용하여 무선 IP 카메라는 이미 몰래 카메라로 확인된 무선 IP 카메라의 트래픽 정보들을 이용하는 것이 가장 바람직하며, 인공지능 알고리즘은 종류에 대해서 한정하는 것이 아니며, 동영상을 송신하는 무선 IP 카메라의 트래픽 정보를 추론하는데 가장 적합한 인공지능 알고리즘을 적용하는 것이 가장 바람직하다.
이에 따라, 상기 AI 처리부(330)는 학습하여 생성한 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델을 이용하여, 상기 특성 추출부(320)로부터 전달받은 각각의 단말수단에 대한 트래픽 정보의 특성을 분석하여, 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론하는 것이 바람직하다.
다시 말하자면, 상기 특성 추출부(320)에서 추출한 각 단말수단의 각각의 트래픽 정보의 특성을 통해서도, 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라 여부를 판단할 수 있지만, 상기 AI 처리부(330)를 통해서 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델을 이용하여 다시 한번 분석함으로써, 그 정확도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다.
특히, 상기 트래픽 분석부(300)는 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 이용하여, 상기 OUI DB(120)의 업데이트를 위한 신규 OUI 정보를 생성하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이, 상기 OUI DB(120)는 몰래 카메라(허용되지 않은 불법 무선 IP 카메라)로 탐지된 무선 IP 카메라의 제조사 코드인 OUI 정보를 저장 및 관리하는 것이 바람직하기 때문에, 새롭게 몰래 카메라로 탐지된 해당하는 무선 IP 카메라의 제조사 코드의 업데이트를 수행하는 것이 바람직하다.
이와 같이, 상기 중앙 서버는 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)와 네트워크 연결되어, 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전송받아 저장 및 관리할 수 있으며, 상술한 바와 같이, 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)에 각각 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 것이 바람직하다.
상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보로는, 탐지한 단말수단, 다시 말하자면, 탐지한 무선 IP 카메라의 맥 어드레스 주소, 탐지시간, 이를 탐지한 탐지기 식별자 정보 등을 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 탐지가 필요한 특정 구역에 고정형으로 설치되어 있는 만큼 24시간 감시 및 탐지는 가능하지만, 정확한 불법 카메라(몰래 카메라) 설치 위치를 특정할 수 없기 때문에, 다수의 고정형 탐지기를 포함하여 구성할 경우, 탐지기 식별자 정보를 이용하여 정확하게 불법 카메라의 설치 위치를 특정할 수도 있다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상술한 바와 같이, 고정형으로 탐지가 필요한 특정 구역에 설치되어 있기 때문에, 도 1에 도시된 바와 같이, 별도의 모니터링부를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 모니터링부는 상기 중앙 서버와 연결되어 있는 것이 바람직하며, 상기 중앙 서버로부터 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제1 실시예의 또다른 예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 이동형으로 수시 탐지가 가능한 형태로 제공할 수 있도록 도 2에 도시된 바와 같이, 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)는 탐지를 하고자 하는 특정 구역에 소지하고 갈 수 있도록 적어도 하나의 하우징에 포함되는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)의 동작은 동일하나, 본 발명의 제1 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템과 달리, 상기 중앙 서버와 상시 네트워크 연결이 불가능하기 때문에, 상기 중앙 서버를 대신하여 도 2에 도시된 바와 같이, 외부 입력수단을 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 외부 입력수단은 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 것이 바람직하다.
다시 말하자면, 상기 외부 입력수단이 상기 중앙 서버와 연결되어 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)에 각각 저장되어야 할 정보들을 전송받아, 이를 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)에 전송할 수 있다.
물론, 상기 외부 입력수단 자체적으로 상기 중앙 서버와 별개로 각각의 정보들을 입력받아 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)에 전송할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 이동형이기 때문에, 실시간으로 탐지하고 있는 주변의 무선 IP 카메라에 대한 정보를 출력할 수 있다. 이를 위해, 도 2에 도시된 바와 같이, 출력부를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 출력부는 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)와 함께, 적어도 하나의 하우징에 포함되는 것이 가장 바람직하다.
이 때, 상기 출력부는 상기 트래픽 분석부(300)로부터 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 것이 바람직하며, 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보로는, 탐지한 단말수단, 다시 말하자면, 탐지한 무선 IP 카메라의 맥 어드레스 주소, 탐지시간, 이를 탐지한 탐지기 식별자 정보, 탐지한 무선 IP 카메라의 무선신호 세기 정보 등을 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 무선 IP 카메라의 무선신호 세기 정보를 이용하여 실시간으로 정확하게 불법 카메라의 설치 위치를 특정할 수도 있다.
무선 IP 카메라 탐지 시스템 - 제2 실시예
본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은, 네트워크 환경에 접속되는 모바일 디바이스와 무선 IP 카메라를 포함한 다양한 무선 단말수단들에 의해 발생하는 트래픽 정보를 수집하고, 수집한 트래픽 정보들의 분석을 통해서 불법으로 설치되어 있는 무선 IP 카메라를 별도의 탐지기나 전문기술 없이도 높은 정확도로 탐지할 수 있는 시스템에 관한 것이다.
특히, 수집한 트래픽들을 분석하여 무선 IP 카메라를 탐지함에 있어서, 정상적인 모바일 디바이스에서 발생하는 트래픽과 무선 IP 카메라에서 발생하는 트래픽을 비교적 정확하게 분류하여, 무선 IP 카메라 만을 탐지할 수 있는 장점이 있다.
일 예를 들자면, 정상적인 모바일 디바이스라 할지라도 화상통화, 개인 방송 송출, 동영상 업로딩, 동영상 시청 등을 수행할 경우, 상, 하향 동영상 트래픽이 발생할 뿐 아니라 무선 IP 카메라의 트래픽 패턴과 유사하게 상향 동영상 트래픽의 비중이 높게 발생하기 때문에, 정상적인 모바일 디바이스와 불법으로 설치된 무선 IP 카메라를 구분하면서, 무선 IP 카메라를 탐지할 필요가 있다.
이에 반해서, 무선 IP 카메라의 경우, 오디오, 비디오를 전달하기 위해서 RTP(Real Time Transport Protocol), RTSP(Real Time Streaming Protocol), RTCP(Real Time Transport Control Protocol) 등의 프로토콜을 사용하며, 카메라의 제어 및 관리를 위해서 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 규격을 적용하고 있다. 또한, 상향 트래픽으로는 동영상 트래픽을 전달하며, 스트림의 제어/관리를 위해 control/management 프로토콜 패킷이 상향, 하향 트래픽에 포함되는 형태를 가지게 된다.
이러한 점을 고려하여, 본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은, 상향 트래픽에 동영상 트래픽이 포함되어 있더라도, 하향 트래픽의 패턴이 통상적인 카메라의 트래픽 패턴과 상이할 경우, 카메라가 아닌 정상적인 모바일 디바이스로 판단하는 것이 바람직하며, 이 외에도 모바일 디바이스의 OUI 정보가 이미 할당되어 인증되어 있는 OUI 정보(통상적으로 정상적인 모바일 디바이스는 제조사가 할당한 OUI 정보를 사용함.)에 해당될 경우, 해당하는 모바일 디바이스의 트래픽 특성이나 패턴에 무관하게 정상적인 모바일 디바이스로 판단하는 것이 바람직하다.
또한, 정상적인 모바일 디바이스의 경우, 불법으로 설치되어 오로지 촬영한 후 이를 전송하는 무선 IP 카메라와는 달리, 인터넷 접속, 어플리케이션 다운로딩, 다양한 어플리케이션을 통한 수행 등 복수의 작업을 수행하고, 이러한 과정에서 동영상 트래픽 외의 다양한 데이터 트래픽들을 발생시키기 때문에, 시계열 순으로 트래픽 정보들을 수집하여 데이터베이스화함으로써, 특정 모바일 디바이스에서 불법으로 설치된 무선 IP 카메라와 동일 또는 유사한 트래픽 특성이나 패턴이 나타나더라도, 시계열 순으로 수집한 이전 트래픽의 특성이나 패턴을 함께 분석하여, 좀 더 정확하게 불법으로 설치된 무선 IP 카메라와 정상적인 모바일 디바이스를 구분하여, 오탐으로 인한 문제점을 해소할 수 있다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은, 고정형으로 설치되어 있는 영역의 네트워크 환경에 대한 트래픽 수집을 통한 불법으로 설치된 무선 IP 카메라의 상시 탐지가 가능한 형태로 제공되는 것이 바람직하며, 도 3에 도시된 바와 같이, 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700) 및 탐지 결정부(800)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 관리 서버는 이들과 네트워크로 연결되어 상시 탐지가 진행될 수 있도록 통합 관리하는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700) 및 탐지 결정부(800)는 적어도 하나의 하우징에 포함되어 탐지가 필요한 특정 구역(불법촬영 취약지대 등)에 설치되는 것이 바람직하며, 상기 관리 서버는 이들과 네트워크 연결되어, 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700) 및 탐지 결정부(800)들로 정보를 송신하거나 수신받아 무선 IP 카메라 여부, 다시 말하자면, 무선 IP 카메라가 설치되어 있는지 여부를 분석하도록 하는 것이 바람직하다.
각 구성에 대해서 자세히 알아보자면,
상기 트래픽 수집부(500)는 무선 네트워크 환경에 접속하고 있는 단말수단들 각각의 맥 어드레스 정보를 분석하여 추출하고, 분석하여 추출한 각각의 맥 어드레스 정보들을 이용하여 각 단말수단의 각각의 트래픽 정보를 수집하는 것이 바람직하다.
이 때, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 도 3에 도시된 바와 같이, 무선랜 스캐너부(400)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 무선랜 스캐너부(400)는 무선랜 주파수 대역의 AP(Access Point)를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단들을 스캔하여, 스캔 결과를 상기 트래픽 수집부(500)로 전송하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 무선랜 스캐너부(400)는 무선랜 주파수 대역(일 예를 들자면, 2.4 GHz, 5 GHz 등)을 스캔하여, 이에 해당하는 AP를 검색하고, 이들에 접속하여 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단들을 스캔하여 스캔 결과를 상기 트래픽 수집부(500)를 전송하는 것이 바람직하다.
이를 통해서, 상기 트래픽 수집부(500)는 스캔한 각각의 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 것이 바람직하며, 다시 말하자면, 무선랜 대역을 사용하고 있는 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 맥 어드레스 정보란, 무선랜 대역에 접속 가능한 단말수단에 적용되어 있는 무선랜 접속을 위한 랜카드의 일련번호로서, 중복되지 않고 단 하나의 주소가 설정되는 정보를 의미한다. 그렇기 때문에, 상기 맥 어드레스 정보는 무선랜 통신을 위한 기본 바탕으로서, 각각의 설정되어 있는 맥 어드레스 정보를 통해서 패킷의 송수신이 정확하게 이루어져 통신이 이루어지기 때문에, AP와 단말수단 간의 통신 패킷은 AP와 단말수단의 맥 어드레스 정보를 포함하게 된다.
상기 트래픽 분류부(600)는 상기 트래픽 수집부(500)에서 수집한 상기 트래픽 정보들을 전달받아, 각각의 단말수단 별로 트래픽 플로우 정보를 분류하는 것이 바람직하다. 상기 트래픽 플로우 정보의 예를 들자면, 상향 트래픽 정보(Up_stream)와 하향 트래픽 정보(Down_stream)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 트래픽 분류부(600)는 상기 트래픽 수집부(500)로부터 전달받은 상기 트래픽 정보들을 이용하여, 무선 네트워크 환경에 의해 불가피하게 포함되어 있는 무선 네트워크 제어 패킷 또는 무선 네트워크 관리 패킷을 제거하고, 각각의 단말수단 별로 상향 트래픽 정보와 하향 트래픽 정보만을 분류하는 것이 바람직하다.
일반적으로 무선랜은 패킷의 데이터 부분이 암호화되어 전달되므로 암호화되지 않은 무선랜 패킷의 헤더 부분만으로는 카메라 트래픽인지를 정확하게 구분하기 어렵다.
그렇기 때문에, 무선랜 패킷의 헤더에 있는 송신측 MAC 주소와 수신측 MAC 주소, 패킷 길이 정보와 및 패킷 발생 시간 정보를 기반으로 트래픽 패턴 형태를 유추하여, 카메라 트래픽 여부를 판단하는 것이 바람직하다.
이를 통해서, 암호화되어 전달되는 무선 IP 카메라의 트래픽의 암호를 해독하지 않고도 카메라 트래픽인지를 판단할 수 있다.
이를 위해, 상기 트래픽 분류부(600)는 저장되어 있는 필터 룰 DB를 이용하여, 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.
상기 필터 룰 DB는 상기 관리 서버로부터 전송받거나 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 필터 룰 DB를 이용하여 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.
즉, 상기 트래픽 분류부(600)는 상기 필터 룰 DB를 이용하여 무선 네트워크 환경에 의해 불가피하게 포함되어 있는 무선 네트워크 제어 패킷 또는 무선 네트워크 관리 패킷을 제거하는 것이 바람직하다.
일 예를 들자면, 트래픽의 전송속도(bit rate)가 소정 속도 이하이거나, 대역폭(bandwidth)이 소정폭 이하이거나, 또는 다운로드(download) 패킷을 포함하고 있어, 통상적으로 동영상을 촬영하여 전송하는 무선 IP 카메라의 트래픽과는 확연하게 상이한 특징을 나타내고 있는 트래픽을 제거하여 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.
이 때, 본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 보다 정확하게 정상적인 모바일 디바이스와 불법 설치된 무선 IP 카메라를 구분하여, 불법 설치된 무선 IP 카메라 만을 탐지하기 위하여, 도 3에 도시된 바와 같이, DB 검색부(900)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 DB 검색부(900)는 저장되어 있는 등록 MAC DB(910)를 이용하여, 상기 트래픽 수집부(500)에서 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 등록 MAC DB(910)에 포함되어 있는 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 이미 허용된 무선 IP 카메라로 판단하고, 저장되어 있는 OUI DB(920)를 이용하여, 상기 트래픽 수집부(500)에서 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 OUI DB(920)에 포함되어 있는 OUI 정보를 포함하는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 탐지하고자 하는 불법의 무선 IP 카메라 또는 등록된 모바일 디바이스로 판단하여, 판단 결과를 상기 탐지 결정부(800)로 전송하는 것이 바람직하다. 즉, 상기 OUI DB(920)에는 카메라에 할당된 OUI 값인지, 스마트폰, 태블릿 또는 랩톱 등의 모바일 디바이스에 할당된 OUI 값인지 구분하는 타입 영역과 해당 OUI의 벤더 정보를 포함하는 것이 바람직하며, 이러한 정보들은 이미 등록되어 알려져 있는 정보와 운용 중 새롭게 수집한 OUI 정보를 기반으로 데이터베이스화되어 생성되며, 주기적으로 업데이트되는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 등록 MAC DB(910)는 도 5에 도시된 바와 같이, 탐지가 필요한 특정 구역에 정식으로 설치되어 있는 단말수단들의 맥 어드레스 정보를 입력받아 저장 및 관리하는 것이 바람직하다.
즉, 모텔, 호텔 등의 복도, 개방형 화장실의 출입구 등은 오히려 보호를 위해 CCTV 등의 무선 IP 카메라를 설치하는 것이 바람직하다. 그렇지만, 이에 대해서 별도의 과정을 거치지 않을 경우, 일부러 설치해놓은 무선 IP 카메라 역시도, 허용되지 않은 무선 IP 카메라(몰래 카메라 등)로 탐지될 수 있기 때문에, 이를 방지하기 위하여, 사전에 허용되어 정식으로 설치되어 있는 단말수단들의 맥 어드레스 정보를 저장 및 관리하는 것이 오탐을 방지하기 위하여 매우 중요하다.
이를 위해, 상기 관리 서버로부터 상기 등록 MAC DB(910)을 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받아, 최신의 등록 MAC DB(910)에 포함되어 있는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 OUI DB(920)는 도 6에 도시된 바와 같이, 과거 몰래 카메라(허용되지 않은 불법 무선 IP 카메라)로 탐지된 무선 IP 카메라의 제조사를 나타내는 OUI(Organizational Unique Identifier) 정보를 입력받아 저장 및 관리하는 것이 바람직하며, 좀 더 상세하게는, 블랙 리스트를 수집하듯이 불법 카메라의 OUI 정보를 수집하여 저장 및 관리함으로써, 신속하게 상기 불법 카메라에 할당된 OUI 정보에 해당하는 단말수단은 불법의 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
단, 경우에 따라 설치가 허용된 무선 IP 카메라인지 불법으로 설치되어 있는 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라인지에 대한 분석이 필요하다. 다시 말하자면, OUI 정보는 제조사마다 할당되어 있는 고유의 제조사 코드로서, 불법으로 설치되어 있는 무선 IP 카메라의 제조사가 어디인지에 따라, 상기 등록 MAC DB(910)에 해당하는 허용된 무선 IP 카메라와 동일한 제조사일 경우, OUI 정보가 일치하는 경우가 발생할 수도 있다.
그렇기 때문에, 상기 등록 MAC DB(910)에 포함되어 있는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단인지 먼저 확인한 후, 해당되지 않는 경우에만, 상기 OUI DB(920)에 포함되어 있는 상기 OUI 정보와의 매칭여부를 판단하는 것이 바람직하다.
매칭 여부에 따라서, 상기 OUI DB(920)에 포함되어 있는 상기 OUI 정보와 매칭될 경우, 허용되지 않은 무선 IP 카메라로 판단할 수 있으며, 매칭되지 않을 경우에는, 허용되지 않은 무선 IP 카메라인지를 판단해야 하기 때문에, 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분석부(700) 및 탐지 결정부(800)를 통해서 상세 분석을 수행하는 것이 바람직하다.
특히, 상기 트래픽 분석부(700) 및 탐지 결정부(800)를 통한 상세 분석 과정을 수행하기 전, 선제적으로 상기 OUI DB(920)에 포함되어 있는 상기 OUI 정보와 매칭에 의한 허용되지 않은 무선 IP 카메라로 판단하여, 정확도 및 신뢰도를 보다 더 향상시킬 수 있다.
상기 트래픽 분석부(700)는 상기 트래픽 분류부(600)에서 분류한 상기 트래픽 정보들을 전달받아, 각 트래픽 정보에 대한 트래픽 패턴을 분석하는 것이 바람직하다.
상기 트래픽 분석부(700)는 상기 DB 검색부(900)를 통한 허용된 무선 IP 카메라, 불법의 무선 IP 카메라의 선제 판단과는 별개로 수행되는 것이 바람직하다.
상기 트래픽 분석부(700)는 도 3에 도시된 바와 같이, 트래픽 특성 분석부(710), 트래픽 패턴 분석부(720)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 트래픽 특성 분석부(710)는 저장되어 있는 특성 탐지 모델을 이용하여, 상기 트래픽 분류부(600)에서 분류한 상기 상향 트래픽 정보만을 적용하여 상기 상향 트래픽 정보의 동영상 트래픽 특성의 포함 여부를 판단하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 트래픽 특성 분석부(710)는 도 7에 도시된 바와 같이, 동영상 트래픽 특성을 나타낼 수 있는 특징 셋(feature set)을 추출하여 머신러닝 학습을 통한 상기 특성 탐지 모델을 생성하고, 생성한 상기 특성 탐지 모델을 적용하여 상기 상향 트래픽 정보의 동영상 트래픽 특성의 포함 여부를 판단하는 것이 바람직하다.
상기 동영상 트래픽 특성을 나타낼 수 있는 특징 셋으로는, 패킷 길이에 대한 Average Length, PLD(Packet Length Distribution): Stability, PLD: P-value, 대역폭에 대한 Average bandwidth, Bandwidth Distribution 등을 추출하여 상향 동영상 트래픽 특성을 나타내는 특징점의 학습 데이터로 입력받아 이에 대한 학습을 수행하여 상기 특성 탐지 모델을 생성하는 것이 바람직하다.
이 때, 학습 데이터로 이용하는 상향 동영상 트래픽 특성은 이미 몰래 카메라로 확인된 무선 IP 카메라의 트래픽 정보들을 이용하는 것이 가장 바람직하고, 학습을 수행하는 인공지능 알고리즘은 종류에 대해서 한정하는 것이 아니며, 동영상을 송신하는 무선 IP 카메라의 트래픽 정보를 추론하는데 가장 적합한 인공지능 알고리즘을 적용하는 것이 가장 바람직하다.
상기 트래픽 패턴 분석부(720)는 저장되어 있는 패턴 탐지 모델을 이용하여, 상기 트래픽 분류부(600)에서 분류한 상기 상향 트래픽 정보와 하향 트래픽 정보를 동시에 적용하여, 상기 상향 트래픽 정보 또는 상기 하향 트래픽 정보의 카메라 트래픽 특성의 포함 여부를 판단하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 트래픽 패턴 분석부(720)는 도 8에 도시된 바와 같이, 카메라 트래픽 특성을 나타낼 수 있는 특징 셋을 추출하여 머신러닝 학습을 통합 상기 패턴 탐지 모델을 생성하고, 생성한 상기 패턴 탐지 모델을 적용하여 상기 상향 트래픽 정보 또는 상기 하향 트래픽 정보의 카메라 트래픽 특성의 포함 여부를 판단하는 것이 바람직하다.
상기 카메라 트래픽 특성을 나타낼 수 있는 특징 셋으로는, 하향 트래픽 정보에 대한 Bandwidth distribution, PLD(Packet Length Distribution) 등을 추출하여 카메라 트래픽 특성을 나타내는 특징점으로 사용할 수 있으며, 상, 하향 트래픽 정보 동시에 대한 Length Ratio, Packet Count Ratio, Bandwidth Ratio 등을 사용하여 카메라 트래픽 특성을 나타내는 특징점으로 사용하는 것이 바람직하다.
이 역시도, 학습 데이터로 이용하는 상기 상향 트래픽 정보 또는 상기 하향 트래픽 정보의 카메라 트래픽 특성은 이미 몰래 카메라로 확인된 무선 IP 카메라의 트래픽 정보들을 이용하는 것이 가장 바람직하고, 학습을 수행하는 인공지능 알고리즘은 종류에 대해서 한정하는 것이 아니며, 동영상을 송신하는 무선 IP 카메라의 트래픽 정보를 추론하는데 가장 적합한 인공지능 알고리즘을 적용하는 것이 가장 바람직하다.
상기 탐지 결정부(800)는 상기 트래픽 분석부(700)에서 분석한 상기 트래픽 정보에 대한 트래픽 패턴을 이용하여, 단말수단의 무선 IP 카메라 여부를 결정하는 것이 바람직하다.
이 때, 트래픽 패턴을 기반으로 단말수단의 허용되지 않은 무선 IP 카메라 여부를 탐지할 경우, 상술한 바와 같이, 단말수단의 이용 예에 따라 오인 및 오탐이 발생할 수 있기 때문에, 상기 DB 검색부(900)로부터의 판단 결과 정보와 시계열 순으로 데이터베이스화한 상기 트래픽 특성 분석부(710), 트래픽 패턴 분석부(720)로부터의 판단 결과 정보들을 전달받아 이들을 통합 분석하여, 단말수단의 허용되지 않은 무선 IP 카메라 여부를 탐지하는 것이 바람직하다.
이를 위해, 상기 탐지 결과부(800)는 도 9 및 도 10에 도시된 바와 같이, 각각의 단말수단 별로 상기 트래픽 특성 분석부(710), 트래픽 패턴 분석부(720) 및 DB 검색부(900)로부터의 판단 결과 정보들을 전달받아 시계열 순으로 데이터베이스화하여 저장 및 관리하는 결과 DB부(810)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 탐지 결과부(800)는 상술한 바와 같이, 상기 DB 검색부(900)에 의한 판단 결과 정보와 상기 트래픽 특성 분석부(710), 트래픽 패턴 분석부(720)에 의한 판단 결과 정보의 조합으로 불법으로 설치된 허용되지 않은 무선 IP 카메라를 보다 정확하게 탐지하게 된다.
즉, 상기 트래픽 특성 분석부(710), 트래픽 패턴 분석부(720) 및 DB 검색부(900)로부터의 판단 결과 정보들을 전달받아 시계열 순으로 데이터베이스화한 후, 통합 분석하여 1. 카메라 트래픽 특성을 나타내면서 동영상 트래픽 특성을 포함하고 있는 경우, 2. 카메라 트래픽 특성을 나타내면서 동영상 트래픽 특성은 포함하고 있지 않은 경우, 3. 카메라 트래픽 특성을 나타내지 않으면서 동영상 트래픽 특성을 포함하고 있는 경우, 4. 카메라 트래픽 특성과 동영상 트래픽 특성 모두를 포함하고 있지 않은 경우로 통합 분석하여, 단말수단의 허용되지 않은 무선 IP 카메라 여부를 탐지할 수 있다.
상세하게는, 통합 분석 결과에 따라, 불법의 무선 IP 카메라일 확률이 높은 단말수단(중요도: 상), 무선 IP 카메라이며 일반적인 무선 IP 카메라와는 다른 트래픽 패턴을 갖는 단말수단(중요도: 중) 및 정상적인 단말수단(중요도: 하)로 분류하여, 종합적으로 허용된 무선 IP 카메라, 허용되지 않은 무선 IP 카메라 및 무선 IP 카메라가 아닌 모바일 단말수단(모바일 디바이스 등)으로 구별하여 수집된 단말수단에 대한 허용되지 않은 무선 IP 카메라 여부를 탐지할 수 있다.
또한, 상기 결과 DB부(810)는 맥 어드레스 정보, 탐지된 시간 정보, 최종 탐지 결과 정보(카메라/논(non) 카메라 여부), MAC OUI 분석 결과 정보, 탐지 AP 정보를 기본으로 전송받아 데이터베이스화하여 저장 및 관리하는 것이 바람직하며, 일정시간(일예를 들자면, 48시간)동안만 저장하는 것이 바람직하다.
더불어, 상기 DB 검색부(900)는 상기 탐지 결정부(800)의 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 이용하여, 상기 OUI DB(920)의 업데이트를 위한 신규 OUI 정보를 생성하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이, 상기 OUI DB(920)는 몰래 카메라(허용되지 않은 불법 무선 IP 카메라)로 탐지된 무선 IP 카메라의 제조사 코드인 OUI 정보와 정상적인 모바일 디바이스(스마트폰, 태블릿, 랩톱 등)의 OUI 정보를 저장 및 관리하는 것이 바람직하기 때문에, 새롭게 몰래 카메라로 탐지된 해당하는 무선 IP 카메라의 제조사 코드와 정상적인 모바일 디바이스의 OUI 정보들의 업데이트를 수행하는 것이 바람직하다.
이와 같이, 상기 관리 서버는 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)와 네트워크로 연결되어, 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전송받아 저장 및 관리할 수 있으며, 상술한 바와 같이, 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)에 각각 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 것이 바람직하다.
상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보로는, 탐지한 단말수단, 다시 말하자면, 탐지한 무선 IP 카메라의 맥 어드레스 주소, 탐지시간, 이를 탐지한 탐지기 식별자 정보 등을 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 탐지가 필요한 특정 구역에 고정형으로 설치되어 있는 만큼 24시간 감시 및 탐지는 가능하지만, 정확한 불법 카메라(몰래 카메라) 설치 위치를 특정할 수 없기 때문에, 다수의 고정형 탐지기를 포함하여 구성할 경우, 탐지기 식별자 정보를 이용하여 정확하게 불법 카메라의 설치 위치를 특정할 수도 있다.
본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 상술한 바와 같이, 고정형으로 탐지가 필요한 특정 구역에 설치되어 있기 때문에, 도 3에 도시된 바와 같이, 별도의 모니터링부를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 모니터링부는 상기 관리 서버와 연결되어 있는 것이 바람직하며, 상기 관리 서버로부터 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제2 실시예의 또다른 예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 이동형으로 수시 탐지가 가능한 형태로 제공할 수 있도록 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)는 탐지를 하고자 하는 특정 구역에 소지하고 갈 수 있도록 적어도 하나의 하우징에 포함되는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)의 동작은 상술한 본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템과 동일하나, 본 발명의 제2 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템과 달리, 상기 관리 서버와 상시 네트워크 연결이 불가능하기 때문에, 상기 관리 서버를 대신하여 도 4에 도시된 바와 같이, 외부 관리 수단을 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 외부 관리 수단은 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 것이 바람직하다.
일 예를 들자면, 상기 외부 관리 수단이 상기 관리 서버와 연결되어 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)에 각각 저장되어야 할 정보들을 전송받아, 이를 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)에 전송하거나, 상기 관리 서버와는 별개로 상기 외부 관리 수단 자체적으로 각각의 정보들을 입력받아 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)에 전송할 수도 있다.
또한, 이동형이기 때문에, 실시간으로 탐지하고 있는 주변의 무선 IP 카메라에 대한 정보를 출력할 수 있다. 이를 위해, 도 4에 도시된 바와 같이, 출력 수단을 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 출력 수단은 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)와 함께, 적어도 하나의 하우징에 포함되는 것이 가장 바람직하다.
이 때, 상기 출력 수단은 상기 탐지 결정부(800)로부터 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 것이 바람직하며, 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보로는, 탐지한 단말수단, 다시 말하자면, 탐지한 무선 IP 카메라의 맥 어드레스 주소, 탐지시간, 이를 탐지한 탐지기 식별자 정보, 탐지한 무선 IP 카메라의 무선신호 세기 정보 등을 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 무선 IP 카메라의 무선신호 세기 정보를 이용하여 실시간으로 정확하게 불법 카메라의 설치 위치를 특정할 수도 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템은 딥러닝을 활용하여 네트워크 환경에서 다양한 단말수단에 의해 발생하는 트래픽들의 특성, 패턴 등을 시계열 순으로 분석하여, 무선 IP 카메라 및 모바일 디바이스를 포함하는 그 외의 단말수단을 구분하여 탐지할 수 있는 장점이 있다.
이러한 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템을 고정형만으로 구성할 경우, 24시간 감시 및 탐지할 수 있고, 이동형만으로 구성할 경우, 24시간 감시 및 탐지는 불가능하지만, 탐지한 무선 IP 카메라의 무선신호 세기를 이용하여 정확하게 그 위치를 특정할 수 있는 장점이 있기 때문에, 다수의 고정형 탐지기와 적어도 하나의 이동형 탐지기로 무선 IP 카메라 탐지 시스템을 구성할 경우, 24시간 감시 및 탐지, 그리고 카메라 탐지 위치까지 정확하게 특정할 수 있는 장점이 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 방법으로서, 도 11에 도시된 바와 같이, 단말수단 스캔단계(S100), MAC 분석단계(S200), 트래픽 수집단계(S300) 및 트래픽 분석단계(S400)를 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
각 단계에 대해서 자세히 알아보자면
상기 단말수단 스캔단계(S100)는 상기 무선랜 스캐너부에서, 무선랜 주파수 대역의 AP(Access Point)를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단을 스캔하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 단말수단 스캔단계(S100)는 무선랜 주파수 대역(일 예를 들자면, 2.4 GHz, 5 GHz 등)을 스캔하여, 이에 해당하는 AP를 검색하고, 이들에 접속하여 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단을 스캔할 수 있다.
상기 MAC 분석단계(S200)는 상기 무선랜 스캐너부에서, 상기 단말수단 스캔단계(S100)에 의해 스캔된 상기 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 것이 바람직하다.
즉, 스캔한 각각의 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 것으로, 상기 맥 어드레스 정보란, 무선랜 대역에 접속 가능한 단말수단에 적용되어 있는 무선랜 접속을 위한 랜카드의 일력번호로서, 중복되지 않고 단 하나의 주소가 설정되는 정보를 의미한다. 그렇기 때문에, 맥 어드레스 정보는 무선랜 통신을 위한 기본 바탕으로서, 각각의 설정되어 있는 맥 어드레스 정보를 통해서 패킷의 송수신이 정확하게 이루어져 통신이 이루어지기 때문에, AP에 저장되어 있는 정보들은 각 단말수단의 맥 어드레스 정보를 포함하게 된다.
이 때, 상기 MAC 분석단계(S200)는 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 등록 MAC DB에 포함되어 있는 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다. 이를 통해서 불필요한 분석을 줄일 수 있는 장점이 있다.
상세하게는, 상기 중앙 서버 또는 외부 입력수단으로부터 상기 등록 MAC DB를 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 등록 MAC DB에 포함되어 있는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
이를 위해서, 상기 등록 MAC DB는 탐지가 필요한 특정 구역에 정식으로 설치되어 있는 단말수단들의 맥 어드레스 정보를 저장 및 관리하는 것이 바람직하다.
일 예를 들자면, 모텔, 호텔 등의 복도, 개방형 화장실의 출입구 등은 오히려 보호를 위해 CCTV 등의 무선 IP 카메라를 설치하는 것이 바람직하다. 그렇지만, 이에 대해서 별도의 과정을 거치지 않을 경우, 일부러 설치해놓은 무선 IP 카메라 역시도, 허용되지 않은 몰래 카메라 등으로 탐지될 수 있기 때문에, 이를 방지하기 위하여, 사전에 허용되어 정식으로 설치되어 있는 단말수단들의 맥 어드레스 정보를 저장 및 관리하는 것이 오탐을 방지하기 위하여 매우 중요하다.
또한, 상기 MAC 분석단계(S200)는 분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 OUI DB에 포함되어 있는 OUI(Organizational Unique Identifier) 정보를 포함하는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다. 이 역시도, 불필요한 분석을 줄일 수 있는 장점이 있다.
상세하게는, 상기 중앙 서버 또는 외부 입력수단으로부터 상기 OUI DB를 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 OUI DB에 포함되어 있는 상기 OUI 정보에 해당하는 단말수단은 허용되지 않은 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
상기 OUI DB는 과거 몰래 카메라(허용되지 않은 불법 무선 IP 카메라)로 탐지된 무선 IP 카메라의 제조사 코드인 OUI 정보를 저장 및 관리하는 것이 바람직하며, 좀 더 상세하게는, 블랙 리스트를 수집하듯이 불법 카메라의 OUI 정보를 수집하여 저장 및 관리함으로써, 신속하게 상기 MAC OUI 정보에 해당하는 단말수단은 무선 IP 카메라로 판단하는 것이 바람직하다.
단, 경우에 따라 설치가 허용된 무선 IP 카메라인지 불법으로 설치되어 있는 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라인지에 대한 분석이 필요하다. 다시 말하자면, OUI 정보는 제조사마다 할당되어 있는 고유의 제조사 코드로서, 불법으로 설치되어 있는 무선 IP 카메라의 제조사가 어디인지에 따라, 상기 등록 MAC DB에 해당하는 허용된 무선 IP 카메라와 동일한 제조사일 경우, OUI 정보가 일치하는 경우가 발생할 수도 있다.
그렇기 때문에, 상기 등록 MAC DB에 포함되어 있는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단인지 먼저 확인한 후, 해당되지 않는 경우에만, 상기 OUI DB에 포함되어 있는 상기 OUI 정보와의 매칭여부를 판단하는 것이 바람직하다.
매칭 여부에 따라서, 상기 OUI DB에 포함되어 있는 상기 OUI 정보와 매칭될 경우, 허용되지 않은 무선 IP 카메라로 판단할 수 있으며, 매칭되지 않을 경우에는, 허용되지 않은 무선 IP 카메라인지를 판단해야 하기 때문에, 상기 트래픽 수집부 및 트래픽 분석부를 통해서 상세 분석을 수행하는 것이 바람직하다.
특히, 상기 트래픽 수집부 및 트래픽 분석부를 통한 매칭되지 않을 경우에는, 허용되지 않은 무선 IP 카메라인지를 판단 결과에 따라, 상기 OUI DB의 업데이트를 수행할 수 있어, 상기 트래픽 수집부 및 트래픽 분석부의 동작 수행 없이도 상기 OUI DB에 포함되어 있는 상기 OUI 정보와 매칭에 의한 허용되지 않은 무선 IP 카메라로의 판단 정확도를 향상시킬 수 있다.
상기 트래픽 수집단계(S300)는 상기 트래픽 수집부에서, 상기 MAC 분석단계(S200)에서 분석한 각각의 상기 맥 어드레스 정보를 이용하여, 각 단말수단의 각각의 트래픽 정보를 수집하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이, 각 단말수단은 맥 어드레스 정보를 통해서 패킷의 송수신을 통해 통신이 이루어지기 때문에, AP들의 무선랜 트래픽을 캡쳐하여, 각 단말수단의 각각의 트래픽 정보를 수집하는 것이 바람직하다.
상기 트래픽 수집단계(S300)는 트래픽 정보를 수집하는 각 단말수단은, 상기 등록 MAC DB에 포함되어 있지 않거나(미등록 맥 어드레스 정보를 갖고 있거나), 상기 OUI DB에 포함되어 있지 않아(과거 몰래 카메라로 탐지되었던 단말수단의 OUI 정보와는 상이하거나), 좀 더 구체적으로 분석이 이루어져야 하는 단말수단인 것이 바람직하다.
즉, 상기 트래픽 수집단계(S300)는 검색된 AP를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단들 중 미리 등록(허용)되어 있는 단말과, 과거 몰래 카메라(불법 무선 IP 카메라)였던 제조사 코드를 갖고 있는 단말은 제외하고, 나머지 단말수단들의 트래픽 정보를 캡쳐하는 것이 바람직하다. 이 때, 미리 설정된 소정 시간만큼 송수신되는 트래픽을 추적하여 캡쳐하는 것이 가장 바람직하다.
상기 트래픽 분석단계(S400)는 상기 트래픽 분석부에서, 상기 트래픽 수집단계(S300)에 의해 수집한 상기 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 상기 트래픽 정보에 대한 트래픽 패턴을 분석하여, 상기 단말수단의 무선 IP 카메라 여부를 탐지하는 것이 바람직하다.
일반적으로 무선랜은 패킷의 데이터 부분이 암호화되어 전달되므로 암호화되지 않은 무선랜 패킷의 헤더부분만으로는 카메라 트래픽인지를 정확하게 구분하기 어렵다.
그렇기 때문에, 무선랜 패킷의 헤더에 있는 송신측 MAC 주소와 수신측 MAC 주소, 패킷 길이 정보와 및 패킷 발생 시간 정보를 기반으로 트래픽 패턴 형태를 유추하여, 카메라 트래픽 여부를 판단하는 것이 바람직하다.
이를 통해서, 암호화되어 전달되는 무선 IP 카메라의 트래픽의 암호를 해독하지 않고도 카메라 트래픽인지를 판단할 수 있다.
이를 위해, 상기 트래픽 분석단계(S400)는 도 11에 도시된 바와 같이, 트래픽 분류단계(S410), 특성 추출단계(S420) 및 AI 처리단계(S430)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
상기 트래픽 분류단계(S410)는 상기 트래픽 분류부에서, 저장되어 있는 필터 룰 DB를 이용하여, 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 중앙 서버 또는 외부 입력수단으로부터 상기 필터 룰 DB를 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 필터 룰 DB를 이용하여 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.
상기 트래픽 분류단계(S410)는 확실하게 무선 IP 카메라에 의한 트래픽이 아닌 트래픽을 제거하여 필터링을 수행하는 것으로, 상기 필터 룰 DB는 일반적으로 무선 IP 카메라를 이용할 경우, 나타나지 않는 트래픽 정보를 분석하여, 이를 제거하는 것이 바람직하다.
일 예를 들자면, 트래픽의 전송속도(bit rate)가 소정 속도 이하이거나, 대역폭(bandwidth)이 소정폭 이하이거나, 또는 다운로드(download) 패킷을 포함하고 있어, 통상적으로 동영상을 촬영하여 전송하는 무선 IP 카메라의 트래픽과는 확연하게 상이한 특징을 나타내고 있는 트래픽을 제거하여 필터링을 수행하는 것이 바람직하다.
상기 특성 추출단계(S420)는 상기 특성 추출부에서, 저장되어 있는 특성 룰 DB를 이용하여, 상기 트래픽 분류단계(S410)에 의해 상기 필터링된 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 트래픽 정보 별로 그룹 단위의 특성을 추출하는 것이 바람직하다.
다시 말하자면, 상기 특성 추출단계(S420)는 상기 트래픽 분류단계(S410)로부터 상기 필터링된 트래픽 정보를 전달받아, 각 단말수단의 각각의 트래픽 정보 별로 소정시간(일 예를 들자면, 10초) 그룹 단위로 패킷을 수집하여, 트래픽의 특징을 나타내는 특성을 추출하는 것이 바람직하다. 일 예를 들자면, 일정시간 주기별, 일정 패킷 수 단위별로 그룹화한 후 각 그룹에 대한 대역폭 분포, 패킷 길이 분포(length distribution) 등을 특성으로 추출하는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 특성 룰 DB은, 상기 중앙 서버 또는 외부 입력수단으로부터 상기 특성 룰 DB를 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 특성 룰 DB를 이용하여 전달받은 상기 트래픽 정보의 특성을 수행하는 것이 바람직하다.
상기 AI 처리단계(S430)는 상기 AI 처리부에서, 상기 특성 추출단계(S420)에 의해 전달받은 각각의 트래픽 정보의 특성을 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델에 적용하여, 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론하고 추론 결과에 따라 무선 IP 카메라를 탐지하는 것이 바람직하다.
상세하게는, 상기 AI 처리단계(S430)는 상기 중앙 서버 또는 외부 입력수단으로부터 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델을 전송 또는 미리 설정된 시간마다 업데이트 받는 것이 바람직하며, 최신의 무선 IP 카메라 탐지 모델을 이용하여 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론을 수행하는 것이 바람직하다.
이를 위해 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델은 미리 설정된 인공지능 알고리즘을 이용하여, 무선 IP 카메라의 트래픽의 프로토콜 헤더 분석, 트래픽 PLD(Packet Length Distribution), Traffic Rate Distribution 등의 특성을 학습 데이터로 입력받아, 이에 대한 학습을 수행하여 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델을 생성하는 것이 바람직하다.
이 때, 학습 데이터로 이용하여 무선 IP 카메라는 이미 몰래 카메라로 확인된 무선 IP 카메라의 트래픽 정보들을 이용하는 것이 가장 바람직하며, 인공지능 알고리즘은 종류에 대해서 한정하는 것이 아니며, 동영상을 송신하는 무선 IP 카메라의 트래픽 정보를 추론하는데 가장 적합한 인공지능 알고리즘을 적용하는 것이 가장 바람직하다.
상기 AI 처리단계(S430)는 학습하여 생성한 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델을 이용하여, 상기 특성 추출단계(S420)에 의해 전달받은 각각의 단말수단에 대한 트래픽 정보의 특성을 분석하여, 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론하는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 트래픽 분석단계(S400)는 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 이용하여, 상기 OUI DB의 업데이트를 위한 신규 OUI 정보를 생성하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이, 상기 OUI DB는 몰래 카메라(허용되지 않은 불법 무선 IP 카메라)로 탐지된 무선 IP 카메라의 제조사 코드인 OUI 정보를 저장 및 관리하는 것이 바람직하기 때문에, 새롭게 몰래 카메라로 탐지된 해당하는 무선 IP 카메라의 제조사 코드의 업데이트를 수행하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 방법은, 고정형으로 상시 감지가 가능한 형태일 경우, 상기 모니터링부를 통해서, 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 모니터링 단계(S500)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
이 때, 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보로는, 탐지한 단말수단, 다시 말하자면, 탐지한 무선 IP 카메라의 맥 어드레스 주소, 탐지시간, 이를 탐지한 탐지기 식별자 정보 등을 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 탐지가 필요한 특정 구역에 고정형으로 설치되어 있는 만큼 24시간 감시 및 탐지는 가능하지만, 정확한 불법 카메라(몰래 카메라) 설치 위치를 특정할 수 없기 때문에, 탐지기 식별자 정보를 이용하여 비교적 정확하게 불법 카메라의 설치 위치를 특정할 수도 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 방법은, 이동형으로 수시 탐지가 가능한 형태일 경우, 상기 출력부에 의한 출력단계(S600)를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
상기 출력단계(S600)는 상기 출력부에서, 상기 트래픽 분석단계(S400)에 의한 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 것이 바람직하며, 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보로는, 탐지한 단말수단, 다시 말하자면, 탐지한 무선 IP 카메라의 맥 어드레스 주소, 탐지시간, 이를 탐지한 탐지기 식별자 정보, 탐지한 무선 IP 카메라의 무선신호 세기 정보 등을 포함하여 구성되는 것이 바람직하며, 무선 IP 카메라의 무선신호 세기 정보를 이용하여 실시간으로 정확하게 불법 카메라의 설치 위치를 특정할 수도 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템 및 그 방법은 고정형으로 구성할 경우, 24시간 감시 및 탐지할 수 있는 반면에, 무선 IP 카메라를 탐지한 탐지기의 위치 정보까지 확인할 수 있어 해당 탐지기 주변을 다시 한번 재탐색 해야 하지만, 이동형으로 구성할 경우, 24시간 감시 및 탐지는 불가능하지만, 탐지한 무선 IP 카메라의 무선신호 세기를 이용하여 정확하게 그 위치를 특정할 수 있는 장점이 있다.
그렇기 때문에, 본 발명의 일 실시예에 따른 무선 IP 카메라 탐지 시스템을 통해서, 다수의 고정형 탐지기와 적어도 하나의 이동형 탐지기로 무선 IP 카메라 탐지 시스템을 구성할 경우, 24시간 감시 및 탐지, 그리고 카메라 탐지 위치까지 정확하게 특정할 수 있는 장점이 있다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것 일 뿐, 본 발명은 상기의 일 실시예에 한정되는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허 청구 범위뿐 아니라 이 특허 청구 범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
[부호의 설명]
제1 실시예
100 : 무선랜 스캐너부
110 : 등록 MAC DB 120 : OUI DB
200 : 트래픽 수집부
300 : 트래픽 분석부
310 : 트래픽 분류부 311 : 필터 룰 DB
320 : 특성 추출부 321 : 특성 룰 DB
330 : AI 처리부
제2 실시예
400 : 무선랜 스캐너부
500 : 트래픽 수집부
600 : 트래픽 분류부
700 : 트래픽 분석부
710 : 트래픽 특성 분석부 720 : 트래픽 패턴 분석부
800 : 탐지 결정부
810 : 결과 DB부
900 : DB 검색부
910 : 등록 MAC DB 920 : OUI DB

Claims (29)

  1. 무선랜 주파수 대역의 AP(Access Point)를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단을 스캔하여, 각각의 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 무선랜 스캐너부(100);
    상기 무선랜 스캐너부(100)에서 분석한 각각의 상기 맥 어드레스 정보를 이용하여, 각각의 트래픽 정보를 수집하는 트래픽 수집부(200); 및
    상기 트래픽 수집부(200)에서 수집한 상기 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 상기 트래픽 정보에 대한 트래픽 패턴을 분석하여 상기 단말수단의 무선 IP 카메라 여부를 탐지하는 트래픽 분석부(300);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 무선랜 스캐너부(100)는
    저장되어 있는 등록 MAC DB(110)를 이용하여,
    분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 등록 MAC DB(110)에 포함되어 있는 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 무선랜 스캐너부(100)는
    저장되어 있는 OUI DB(120)를 이용하여,
    분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 OUI DB(120)에 포함되어 있는 OUI(Organizational Unique Identifier) 정보를 포함하는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라인 것으로 판단하고,
    판단 결과를 상기 트래픽 분석부(300)로 전달하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 트래픽 분석부(300)는
    저장되어 있는 필터 룰 DB(311)를 이용하여, 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 트래픽 분류부(310); 및
    저장되어 있는 특성 룰 DB(321)를 이용하여, 상기 트래픽 분류부(310)에 의해 상기 필터링된 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 트래픽 정보 별로 그룹 단위의 특성을 추출하는 특성 추출부(320);
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 트래픽 분석부(300)는
    저장되어 있는 무선 IP 카메라 탐지 모델을 이용하여, 상기 특성 추출부(320)로부터 전달받은 각각의 트래픽 정보의 특성을 상기 무선 IP 카메라 탐지 모델에 적용하여, 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론하고, 추론 결과에 따라 무선 IP 카메라를 탐지하는 AI 처리부(330);
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은
    상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)와 네트워크 연결되어, 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 저장 및 관리하는 중앙 서버;
    를 더 포함하여 구성되며,
    상기 중앙 서버는
    상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은
    상기 중앙 서버와 연결되어 있는 모니터링부;
    를 더 포함하여 구성되며,
    상기 모니터링부는 상기 중앙 서버로부터 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아, 출력하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은
    상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)와 네트워크 연결되어, 상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 외부 입력수단;
    을 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은
    상기 무선랜 스캐너부(100), 트래픽 수집부(200) 및 트래픽 분석부(300)와 네트워크 연결되어, 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 출력부;
    을 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  10. 제 3항에 있어서,
    상기 트래픽 분석부(300)는
    무선 IP 카메라 탐지 결과를 이용하여, 상기 OUI DB(120)의 업데이트를 위한 신규 OUI 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  11. 무선 네트워크 환경에 접속하고 있는 단말수단들 각각의 맥 어드레스 정보를 분석하여 추출하고, 분석하여 추출한 각각의 맥 어드레스 정보를 이용하여 트래픽 정보들을 수집하는 트래픽 수집부(500);
    상기 트래픽 수집부(500)에서 수집한 상기 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 단말수단 별로 트래픽 플로우 정보를 분류하는 트래픽 분류부(600);
    상기 트래픽 분류부(600)에서 분류한 상기 트래픽 플로우 정보를 전달받아, 각 트래픽 플로우 정보에 대한 특성 또는 패턴을 분석하는 트래픽 분석부(700); 및
    상기 트래픽 분석부(700)에서 분석한 상기 트래픽 플로우 정보에 대한 특성 또는 패턴을 이용하여, 상기 단말수단의 무선 IP 카메라 여부를 결정하는 탐지 결정부(800);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 트래픽 수집부(500)는
    무선랜 주파수 대역의 AP(Access Point)를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단들을 스캔하는 무선랜 스캐너부(400);
    를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은
    저장되어 있는 등록 MAC DB(910) 또는 저장되어 있는 OUI DB(920)을 이용하여,
    분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 등록 MAC DB(910)에 포함되어 있는 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하고,
    분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 상기 OUI DB(920)에 등록되어 있는 OUI(Organizational Unique Identifier) 정보를 포함하는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라 또는 모바일 디바이스로 판단하는 DB 검색부(900);
    를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 트래픽 분류부(600)는
    전달받은 상기 트래픽 플로우 정보를 이용하여, 무선 네트워크 환경에 의해 포함되어 있는 무선 네트워크 제어 패킷 또는 무선 네트워크 관리 패킷을 제거하고,
    각각의 단말수단 별로 트래픽 플로우 정보에 해당하는 상향 트래픽 정보와 하향 트래픽 정보로 분류하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 트래픽 분석부(700)는
    저장되어 있는 특성 탐지 모델을 이용하여, 상기 트래픽 분류부(600)에서 분류한 상기 상향 트래픽 정보만을 적용하여 상기 상향 트래픽 정보의 동영상 트래픽 특성의 포함 여부를 판단하는 트래픽 특성 분석부(710);
    를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 트래픽 분석부(700)는
    저장되어 있는 패턴 탐지 모델을 이용하여, 상기 트래픽 분류부(600)에서 분류한 상기 상향 트래픽 정보와 하향 트래픽 정보를 동시에 적용하여 상기 상향 트래픽 정보 또는 상기 하향 트래픽 정보의 카메라 트래픽 특성의 포함 여부를 판단하는 트래픽 패턴 분석부(720);
    를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  17. 제 13항에 있어서,
    상기 탐지 결정부(800)는
    상기 트래픽 분석부(700) 및 DB 검색부(900)로부터 각각의 단말수단에 대한 판단 결과 정보들을 전달받아 시계열순으로 데이터베이스화하는 결과 DB부(810);
    를 더 포함하여 구성되며,
    상기 결과 DB부(810)에 저장되어 있는 단말수단의 판단 결과 정보들을 통합 분석하여 허용된 무선 IP 카메라, 허용되지 않은 무선 IP 카메라 및 그 외의 단말수단을 구별하여, 허용되지 않은 무선 IP 카메라를 탐지하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  18. 제 13항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은
    상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)와 네트워크로 연결되어, 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 저장 및 관리하는 관리 서버;
    를 더 포함하여 구성되며,
    상기 관리 서버는
    상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은
    상기 관리 서버와 연결되어 있는 모니터링부;
    를 더 포함하여 구성되며,
    상기 모니터링부는 상기 관리 서버로부터 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  20. 제 13항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은
    상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)와 네트워크로 연결되어, 상기 트래픽 수집부(500), 트래픽 분류부(600), 트래픽 분석부(700), 탐지 결정부(800) 및 DB 검색부(900)에 저장되어 있는 정보들을 통합 관리하는 외부 관리 수단;
    을 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  21. 제 20항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 시스템은
    상기 탐지 결정부(800)와 네트워크로 연결되어, 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 출력 수단;
    을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  22. 제 13항에 있어서,
    상기 DB 검색부(900)는
    상기 탐지 결정부(800)의 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 이용하여, 상기 OUI DB(920)의 업데이트를 위한 신규 OUI 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 시스템.
  23. 무선랜 스캐너부에서, 무선랜 주파수 대역의 AP(Access Point)를 통해서 무선 네트워크 환경을 구축하고 있는 단말수단을 스캔하는 단말수단 스캔단계(S100);
    무선랜 스캐너부에서, 상기 단말수단 스캔단계(S100)에 의해 스캔된 상기 단말수단의 맥 어드레스 정보를 분석하는 MAC 분석단계(S200);
    트래픽 수집부에서, 상기 MAC 분석단계(S200)에서 분석한 각각의 상기 맥 어드레스 정보를 이용하여, 각각의 트래픽 정보를 수집하는 트래픽 수집단계(S300); 및
    트래픽 분석부에서, 상기 트래픽 수집단계(S300)에서 수집한 상기 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 상기 트래픽 정보에 대한 트래픽 패턴을 분석하여 상기 단말수단의 무선 IP 카메라 여부를 탐지하는 트래픽 분석단계(S400);
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 방법.
  24. 제 23항에 있어서,
    상기 MAC 분석단계(S200)는
    분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 등록 MAC DB에 포함되어 있는 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 허용된 무선 IP 카메라로 판단하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 방법.
  25. 제 23항에 있어서,
    상기 MAC 분석단계(S200)는
    분석한 상기 맥 어드레스 정보 중 OUI DB에 포함되어 있는 OUI(Organizational Unique Identifier) 정보를 포함하는 상기 맥 어드레스 정보에 해당하는 단말수단은 탐지하고자 하는 무선 IP 카메라로 판단하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 방법.
  26. 제 23항에 있어서,
    상기 트래픽 분석단계(S400)는
    저장되어 있는 필터 룰 DB를 이용하여, 전달받은 상기 트래픽 정보의 필터링을 수행하는 트래픽 분류단계(S410);
    저장되어 있는 특성 룰 DB를 이용하여, 상기 트래픽 분류단계(S410)에 의해 상기 필터링된 트래픽 정보를 전달받아, 각각의 트래픽 정보 별로 그룹 단위의 특성을 추출하는 특성 추출단계(S420); 및
    상기 특성 추출단계(S420)에 의해 전달받은 각각의 트래픽 정보의 특성을 저장되어 있는 무선 IP 카메라 탐지 모델에 적용하여, 무선 IP 카메라에 의한 트래픽 여부를 추론하고, 추론 결과에 따라 무선 IP 카메라 여부를 탐지하는 AI 처리단계(S430);
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 방법.
  27. 제 23항에 있어서,
    상기 무선 IP 카메라 탐지 방법은,
    무선랜 스캐너부, 트래픽 수집부 및 트래픽 분석부와 네트워크 연결되어 있는 중앙 서버에서, 각 단계에 의한 정보들 및 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 저장 및 통합 관리되며, 상기 중앙 서버에 의해 상기 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 연결되어 있는 모니터링부로 전달하는 모니터링 단계(S500);
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 방법.
  28. 제 23항에 있어서,
    무선랜 스캐너부, 트래픽 수집부 및 트래픽 분석부와 네트워크 연결되어 있는 외부 입력수단에서, 각 단계에 의한 정보들을 통합 관리되며, 무선랜 스캐너부, 트래픽 수집부 및 트래픽 분석부와 네트워크 연결되어 있는 출력부에서, 상기 트래픽 분석단계(S400)에 의한 무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 전달받아 출력하는 출력단계(S600);
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 방법.
  29. 제 23항에 있어서,
    상기 트래픽 분석단계(S400)는
    무선 IP 카메라 탐지 결과 정보를 이용하여, OUI DB의 업데이트를 위한 신규 OUI 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 무선 IP 카메라 탐지 방법.
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