視頻監(jiān)控系統(tǒng)安全傳輸復(fù)合加密算法設(shè)計(jì)

陶 槊，王曉芳，陳 濱

（合肥科技職業(yè)學(xué)院電子信息系，安徽合肥 231201）

全球視頻監(jiān)控系統(tǒng)在用攝像頭數(shù)量已達(dá)7.7億臺(tái)[1]，為保證監(jiān)控系統(tǒng)的安保效能，必須對(duì)系統(tǒng)存在的漏洞與安全隱患進(jìn)行防范與修補(bǔ)。目前常用的方法是依靠傳統(tǒng)加密方式，如3DES/AES/hash及改進(jìn)算法等，對(duì)圖像元素（pixel/bit/相移）加密[2]，或者對(duì)視頻編碼流實(shí)現(xiàn)全加密[3-4]?，F(xiàn)有方法的缺點(diǎn)是難以控制碼流的壓縮率，從而影響網(wǎng)速與視頻存儲(chǔ)，或者是解決方案因加密手段過(guò)于繁瑣、對(duì)設(shè)備要求過(guò)高而難以普及[5]。因此，本文采用非對(duì)稱與對(duì)稱加密分步結(jié)合的模式，在保證傳輸效率的前提下，盡量增加密鑰空間，提高系統(tǒng)的安全性。

1 技術(shù)方案與工作思路

在當(dāng)前視頻監(jiān)控產(chǎn)品都在向智能化、高清化的發(fā)展趨勢(shì)下，受硬件處理能力、帶寬時(shí)延等條件的限制，只能繼續(xù)依靠H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding）編碼標(biāo)準(zhǔn)[6]。視頻傳輸所依托的IEEE802.3架構(gòu)，面對(duì)Ethernet和無(wú)線移動(dòng)傳輸技術(shù)自身的諸多不足與漏洞[7]，最有效的解決策略是讓視頻在生成、通信連接和調(diào)用過(guò)程中實(shí)現(xiàn)可靠的身份驗(yàn)證。在信息傳送過(guò)程中，對(duì)碼流采取符合監(jiān)控特點(diǎn)和要求的加密方式來(lái)保護(hù)傳輸安全。

根據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)有技術(shù)與條件，選取高效算法，進(jìn)行針對(duì)性改進(jìn)及合理組合。連接通過(guò)連續(xù)的雙向身份驗(yàn)證：利用建立連接時(shí)所包含的隨機(jī)信息不易被掌握的特點(diǎn)，用于生成增強(qiáng)ElGamal算法密鑰。在視頻中斷/重連后，不定時(shí)的交換握手驗(yàn)證信息與非對(duì)稱加密公鑰，使非法入侵者難以實(shí)現(xiàn)“中間人劫持”[8]。

鑒于高清數(shù)字監(jiān)控對(duì)實(shí)時(shí)性和大流量的要求，首要工作是加密代碼的快速生成，其次是低冗余與時(shí)延、兼容現(xiàn)有產(chǎn)品編碼格式，再保證合理可靠的安全性。基于此，利用H.265特定熵編碼格式，結(jié)合改進(jìn)的logistic混沌加密算法控制編碼長(zhǎng)度，改進(jìn)對(duì)稱加密RC6算法，實(shí)現(xiàn)碼流置亂，提升破解難度。

2 設(shè)計(jì)原理與過(guò)程

2.1 身份驗(yàn)證

為保證監(jiān)控設(shè)備在建立連接時(shí)的及時(shí)性和可信性，本文提出利用視頻碼流和生成時(shí)間的不確定性作為參量實(shí)現(xiàn)身份驗(yàn)證。在連接建立時(shí)，可以追溯發(fā)送者身份，通過(guò)連續(xù)身份檢驗(yàn)保證連接雙方可靠通信。相對(duì)其他傳統(tǒng)的非對(duì)稱算法，數(shù)字簽名算法（DSA）的ElGamal算法[9]具有生成迅速、安全可靠的特點(diǎn)，所以在1991年被NIST（National Institute of Standards&Technology）確定為數(shù)字簽名標(biāo)準(zhǔn)（DSS）。為保證雙方驗(yàn)證安全，以該算法為基礎(chǔ)進(jìn)一步改進(jìn)，基本過(guò)程為：監(jiān)控兩端設(shè)備內(nèi)部有各自信息串x（圖像首碼流定時(shí)截?。x散握手時(shí)間戳t、t1、t2（t＜t1＜t2），生成隨機(jī)大素?cái)?shù)p=P(xt,t)，g=G(xt,t)，且p≠g，生成公鑰：

被驗(yàn)證方利用收到的公鑰key(p,g,y)，對(duì)要發(fā)送的驗(yàn)證信息M(t,t1,t2,x)=M1M2加密：

驗(yàn)證方獲得密文C=(C1C′1)(C2C′1)進(jìn)行解密：

雙方互換對(duì)方的握手信息M M′，作為動(dòng)態(tài)更新的雙方驗(yàn)證碼，包含本機(jī)序列號(hào)、時(shí)間序列、背景參量n階矩陣抽取Dn瞬時(shí)協(xié)商函數(shù)f(t)、迭代數(shù)i等參數(shù)，用于后續(xù)傳輸加密的初始信息。在系統(tǒng)脫機(jī)重新建立鏈路再鑒別身份時(shí)，由于對(duì)方需要斷網(wǎng)前一時(shí)間握手時(shí)某個(gè)瞬間的x，冒充者難以提供，無(wú)法生成正確的p或g，即無(wú)法通過(guò)雙向驗(yàn)證，可有效阻止被頂替/劫持，控制端及時(shí)收到報(bào)警[8]，過(guò)程見(jiàn)圖1所示。

圖1 收發(fā)端安全驗(yàn)證過(guò)程

2.2 編碼處理

根據(jù)H.265視頻流編碼過(guò)程：原始圖像首先實(shí)施GoP自行條片（Slice/Tile），矩陣4分叉為CTU（Coding Tree Unit）、轉(zhuǎn)編碼單元（CU）、預(yù)測(cè)單元（PU）、變換單元（TU）基本塊，進(jìn)行預(yù)測(cè)、DCT 變換（Discrete Cosine Transform）、量化、去塊濾波（deblocking filter）[10]，然后進(jìn)入熵編碼加密。在CABAC的DCT變換中，視頻移動(dòng)快，目標(biāo)能量主要集中到low_freq_coeff區(qū)間；紋理復(fù)雜圖像能量主要集中在high_freq_coeff區(qū)間。當(dāng)圖像呈連續(xù)變化時(shí)，二進(jìn)制流出現(xiàn)重復(fù)0/1，便于熵編碼預(yù)測(cè)。CABAC參數(shù)變換后二進(jìn)制流包括：常規(guī)部分（x+y+SCF+GR1+GR2）+旁路部分（SIGN+REM）[11]。在生成過(guò)程中，常規(guī)編碼本身具有很強(qiáng)的上下文相關(guān)性（Context Modeling），對(duì)其能量集中區(qū)進(jìn)行加密會(huì)對(duì)整個(gè)碼流的識(shí)別產(chǎn)生重要影響。而監(jiān)控產(chǎn)品出于通用性考慮，一般會(huì)在出廠時(shí)將QP（Quantization Parameter）固定（21-30），這樣就能把常規(guī)編碼復(fù)雜度控制在一定范圍內(nèi)。將TU局部熵編碼（局部SCF+旁路GR1+SIGN+REM）（64位）作為源碼，以改進(jìn)的logistic算法生成語(yǔ)法元素（Syntax Element）的密鑰，對(duì)熵編碼RBSP（Raw Bit Sequence Payload）實(shí)體部分實(shí)施加密，見(jiàn)圖2。

圖2 熵編碼復(fù)合加密流程

用改進(jìn)的RC6（Rivest Cipher-6）[12]對(duì)熵編碼關(guān)鍵信息分組置亂，在保證基本安全的前提下，兼容熵編碼格式，不會(huì)對(duì)HEVC視頻壓縮率造成太大的影響[13]。

2.3 加密過(guò)程

（1）加密算法

基本logistic混沌的缺陷是對(duì)初值和參數(shù)敏感，映射空間窄，安全性不高，優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單。對(duì)原算法進(jìn)行改進(jìn)，引入修剪和指數(shù)，得

作為新的混沌映射關(guān)系，式中k為控制系數(shù)，由監(jiān)控系統(tǒng)產(chǎn)品決定；xn為序列狀態(tài)，x0∈(0,1)，n∈N+，這樣在k、μ未知的情況下，求解反推xn困難[15]。當(dāng)μ＞3.127時(shí)，即進(jìn)入混沌狀態(tài)，好于原logistic分岔（bifurcation）混沌的分布性（信息點(diǎn)x分布情況見(jiàn)圖3）。因?yàn)楦倪M(jìn)函數(shù)具有比原logistic更寬闊的混沌區(qū)間，把k值的確定交由前后臺(tái)雙方不定時(shí)連接隨機(jī)協(xié)商函數(shù)f(t)決定，增加其破解難度。

圖3 改進(jìn)算法混沌映射分布

為保證該混沌分布的無(wú)序性和均勻性，用LE（Lyapunov Exponent）來(lái)考察此指數(shù)混沌函數(shù)的相空間相鄰軌跡的平均分布情況，用下列函數(shù)求LE[16]：

λ為L(zhǎng)E的計(jì)算值，其中x0=0，取N=1000，設(shè)偏差間隔Δxn=0.001，k=1，求f(xn)的導(dǎo)數(shù)，迭代得λ。從圖4 可知，當(dāng)μ=9.142，有λmax≈0.857 3。根據(jù)傳統(tǒng)logistic 混沌計(jì)算[17]，在所有參數(shù)一致的條件下，混沌區(qū)間的LE在（0.45，0.7）之間，而根據(jù)本文方法，LE最大值大于0.7，表明改進(jìn)算法優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

圖4 改進(jìn)logistic混沌的LE

（2）序列發(fā)生器與密文生成

取步長(zhǎng)Δxn=0.001，用Runge-kutta算法對(duì)改進(jìn)logistic混沌序列迭代n次，生成的xn∈R，還必須對(duì)混沌后的E(xn)二進(jìn)制展開(kāi)，表達(dá)式為[18]

（3）碼流置亂

為確保密文安全，不能被輕易反推，采用改進(jìn)的RC6算法進(jìn)行碼流置亂[19]。RC6分組加密算法可以自定義視頻流加密長(zhǎng)度塊LCi=64位，加密輪數(shù)r（由握手函數(shù)協(xié)商，r≥16），密鑰長(zhǎng)度LKi=64位。密鑰數(shù)組，定義4 個(gè)32 位寄存器：r1-r4=熵編碼參數(shù)段，則整個(gè)加密過(guò)程表示為：

將Entropy Bitstream按照SE idx參數(shù)表對(duì)應(yīng)的MVD（Motion Vector Difference）、DC系數(shù)陣、幀內(nèi)/間參數(shù)碼流、Regular&Bypass codes局部常量部分64 bits分組進(jìn)行置亂，獲得加密傳輸編碼流。收方根據(jù)bitstream段header提取字段，以逆算法解密。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

搭建仿真服務(wù)器，在Visual Studio 2010中加載HM-16.18（為適應(yīng)監(jiān)控環(huán)境，選擇MV-HEVC版），實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)編碼函數(shù)調(diào)用，加載HM_vc2010.sln，加/解密圖像效果如圖5所示。

圖5 加/解密圖像效果。（a）原圖像；（b）加密圖像；（c）解密圖像

3.1 效果測(cè)試

從圖5（a）～（c）加/解密圖像效果可以看到，改進(jìn)的算法處理直觀效果符合預(yù)期。為確定kμ取值區(qū)間，分別取多路視頻編碼加密，假設(shè)視頻硬件處理耗時(shí)平均以29幀/s計(jì)，獲得在不同分辨率（dpi）下總的平均耗時(shí)百分率統(tǒng)計(jì)表（見(jiàn)圖6）。從圖中可以看出，如果依據(jù)HEVC所面向的一般64位長(zhǎng)監(jiān)控設(shè)備，最好控制4 ＜kμ＜50，否則會(huì)快速增加監(jiān)控兩端加解密的運(yùn)算處理時(shí)延。

3.2 主要身份驗(yàn)證算法比較

對(duì)比幾種非對(duì)稱加密身份驗(yàn)證算法模式[22-23]（見(jiàn)表1），考慮安全性、算法效率、密鑰空間、抗攻擊性、設(shè)備要求等一系列綜合因素，本文是針對(duì)監(jiān)控環(huán)境特別設(shè)計(jì)的ElGamal算法結(jié)構(gòu)，更具實(shí)用性。

3.3 同類方法實(shí)驗(yàn)分析

為保證研究的客觀性，分別選取幾種具有代表性的混沌或復(fù)合加密算法進(jìn)行評(píng)估。在仿真環(huán)境相同的條件下，對(duì)比這些視頻加密方法的效果。

信息熵是反映編碼隨機(jī)性的重要指標(biāo)，用以衡量加密后圖像變換情況[21]。圖像熵值越高，表明編碼隨機(jī)性越好。信息熵的表達(dá)式如下：

其中p(xi)是圖像點(diǎn)xi出現(xiàn)的概率，N=256。信息熵的理想值為8。

視頻是連續(xù)變化的，存在加密圖像的相關(guān)敏感性，密文前后的變化，可以分別用像素變化強(qiáng)度（NPCR）和灰度平均變化強(qiáng)度（UACI）來(lái)考察加密效果，其表達(dá)式如下：

其中Pij，為圖像加密前后圖像像素點(diǎn)的灰度，M、N為圖像尺寸，理想值應(yīng)分別是99.6%與33.4%。

表2為幾個(gè)同類算法加密效果對(duì)比結(jié)果，由表2可知，本文算法的加密強(qiáng)度適中。

表2 各算法的信息熵、NPCR和UACI比較

算法效率可通過(guò)計(jì)算視頻生成時(shí)間獲得，如表3所示。由表3可知，文獻(xiàn)[13]中的logistic算法采取直接局部熵編碼，雖然耗時(shí)短，但安全性低；文獻(xiàn)[14]中的置換算法受算法復(fù)雜度限制不適于通用監(jiān)控產(chǎn)品；文獻(xiàn)[17]中的方法生成密鑰強(qiáng)度不足，圖像壓縮率低；文獻(xiàn)[19]報(bào)道的復(fù)合算法基于像素加密，編碼耗時(shí)大，算法效率低；文獻(xiàn)[20]中的方法隨著圖像分辨率的增加，處理耗時(shí)快速增加；本文的算法是以適度安全性為前提，針對(duì)監(jiān)控產(chǎn)品QP出廠初值固定的特點(diǎn)，對(duì)局部熵編碼特定分布加密來(lái)提高算法效率。結(jié)合上節(jié)LE分析可知，通過(guò)算法改進(jìn)，本算法具備比多數(shù)傳統(tǒng)算法更優(yōu)的安全性[23]，從功效比來(lái)看，更適用于監(jiān)控場(chǎng)合。

表3 各視頻生成-加密算法平均耗時(shí)統(tǒng)計(jì)（單位：min）

4 結(jié)束語(yǔ)

根據(jù)目前主流的視頻加密模式的各種優(yōu)缺點(diǎn)，本文針對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)合，提出了兩點(diǎn)改進(jìn)算法及組合：（1）利用改進(jìn)的ELGamal算法實(shí)現(xiàn)監(jiān)控兩端連接的可靠身份驗(yàn)證；（2）為保證視頻碼流的安全傳輸提出了一種改進(jìn)的指數(shù)logistic混沌系統(tǒng)和RC6 加密算法。本文算法在不增加算法復(fù)雜度的前提下，可以提高原算法安全系數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明，該復(fù)合算法是可靠的，有很強(qiáng)的實(shí)用性，并給出了合理的配置參數(shù)?？傊?，在同等條件下，改進(jìn)的算法不僅可以保證監(jiān)控視頻傳輸?shù)陌踩裕壹骖櫫舜a流的處理效率，可以被推廣應(yīng)用。