Раздел: СТОП-КАДР Тема: Системы видеонаблюдения Автор:
Слепая зона искусственного интеллекта: как «обмануть» камеры видеонаблюдения с ИК-подсветкой и что с этим делать
Многие камеры видеонаблюдения ночью переходят в ИК-режим — и теряют важную часть визуальной информации. Это открывает окно для атак, при которых видео-аналитика не распознаёт человека. Мы разобрали, как это работает, какие камеры подвержены риску и как усилить защиту без полной модернизации системы. Системы видеонаблюдения — это первая линия защиты на большинстве объектов: от складов и стройплощадок до частных домов и офисов. Именно в тёмное время суток активизируются злоумышленники, поэтому телекамера должна «видеть» не хуже, чем днём. Казалось бы, с задачей справляются камеры с ночным режимом: при снижении освещённости они автоматически переходят в чёрно-белый режим и включают встроенную инфракрасную подсветку для съёмки в темноте. Но есть важный нюанс: вместе с переходом в ИК-режим в системе появляются уязвимости, которыми можно воспользоваться. Современные системы видеонаблюдения с поддержкой искусственного интеллекта (ИИ) умеют не просто записывать видеоизображение, но и анализировать его в реальном времени уже на борту камеры — обнаруживать людей, отслеживать движение, формировать тревоги. Однако в ИК-режиме даже продвинутые алгоритмы становятся уязвимыми. Разберёмся, почему так происходит, как это используется для обхода камер и что можно сделать для защиты. Как работает ночная съёмка в системах видеонаблюдения Когда освещённость падает ниже заданного уровня, камера, как правило, автоматически переключается в ночной режим. При этом отключается инфракрасный фильтр, который в дневное время блокирует ИК-излучение, чтобы сохранить корректную цветопередачу. После отключения фильтра сенсор камеры начинает воспринимать свет ближнего инфракрасного диапазона, который излучают встроенные ИК-светодиоды, расположенные вплотную к объективу. Такие светодиоды работают на длине волны около 850 нм и почти невидимы для человеческого глаза. В результате камера переходит на монохромное изображение. Для человека оно выглядит просто как «чёрно-белая картинка», но для алгоритма искусственного интеллекта это — резкое упрощение визуальной информации. Что теряет камера ночью Переключение в ИК-режим даёт возможность вести съёмку в полной темноте, но качество получаемого изображения сильно изменяется. Во-первых, полностью исчезает цвет. Это связано с тем, что спектральная чувствительность сенсора в диапазоне 850 нм становится почти одинаковой для всех трёх каналов RGB, и камера выдаёт монохромную картинку. Во-вторых, теряется текстура. Материалы одежды, кожи, поверхностей, которые в видимом спектре отражают свет по-разному, в ИК-диапазоне становятся практически неразличимыми. Также страдает детализация. Контуры объектов смазываются, яркость распределяется неравномерно, пропадает привычная визуальная структура изображения. Уменьшается глубина сцены — тени исчезают, объекты сливаются с фоном, особенно при сильной ИК-подсветке. Все эти изменения ухудшают работу систем компьютерного зрения, особенно если они были обучены на дневных (RGB) данных. Даже если обучение проводилось на ИК-снимках, модель сталкивается с резким снижением разнообразия визуальных признаков, что делает её уязвимой. Почему ИИ в камерах ошибается Алгоритмы распознавания объектов основаны на обучении: они «учатся» видеть человека, анализируя огромные массивы изображений с аннотациями. Чем больше и разнообразнее данные, тем надёжнее работает модель. В дневных условиях — с цветом, текстурой, тенью — таких данных достаточно. Но в ночном ИК-режиме почти все опорные признаки пропадают. Это приводит к нескольким типичным ошибкам. Камера может не обнаружить человека вовсе, особенно если он одет в одежду без ярко выраженных контуров. Может принять за человека объект с подходящей формой и яркостью — например, мешок, отражающий ИК-свет. Иногда система выдаёт «пустые» тревоги из-за световых артефактов: капля на объективе, отражение от стекла, блик от металла. Чем проще изображение, тем выше вероятность сбоя. Даже при дообучении моделей на ИК-изображениях проблема остаётся: невозможно предусмотреть все реальные условия съёмки. И именно на этом основан следующий способ обхода систем (рис. 1).
Как обмануть ИИ: атака с лентой Учёные из Университета Токио провели эксперимент, показав, что для обмана ИИ в ИК-режиме не требуется ничего сложного. Достаточно наклеить на одежду специальные материалы — световозвращающие и изолирующие ленты — в определённом порядке. Эти материалы по-разному влияют на яркость участков изображения: световозвращающая лента делает участок ярким, а чёрная изолента — тёмным. Если разместить такие участки в виде определённого шаблона, то камера видит не фигуру человека, а искажённый набор пятен. ИИ не распознаёт такого человека как цель. Причём атака пассивна: никакой электроники, излучателей, кодов. Только физические свойства материалов. Особенно хорошо атака работает, если камера и ИК-подсветка находятся рядом и смотрят в одну точку. В этом случае свет, отражённый от световозвращающей ленты, попадает прямо в объектив, вызывая локальную засветку. Автоматическая экспозиция затемняет остальной кадр, и человек исчезает для алгоритма (рис. 2–3).
Что это значит на практике? Такая атака может использоваться для скрытого проникновения на объект. Нарушитель приближается к камере в ночное время и остаётся незамеченным системой. Детектор не срабатывает, тревога не активируется. Если запись активируется только при срабатывании видеоаналитики, то запись может не сохраниться вовсе. А если камера пишет по расписанию или по детектору движения, то в архиве останется видеозапись, на которой человек есть, но ИИ его проигнорировал. Это особенно критично на удалённых объектах, где наблюдение автоматизировано, а вмешательство оператора минимально. На уличных камерах, расположенных на входах, воротах, периметрах, подобные атаки могут привести к полному обходу системы. Причём выявить такой случай постфактум очень сложно, если только оператор вручную просмотрит видеоархив. Что происходит в реальности: экспериментальные данные В лабораторных условиях исследователи использовали как цифровую имитацию ночного наблюдения, так и реальные камеры с ИК-подсветкой, установленные в типичных уличных условиях. Были выбраны три модели камер массового сегмента с ИК-подсветкой 850 нм, расположенных на высоте 2,5 метра, с углом обзора около 90° и дальностью действия до 15 метров. В качестве видеоаналитики использовалась модель YOLOv4 — открытая архитектура нейросетевой детекции объектов в реальном времени, популярная в системах видеонаблюдения благодаря высокой скорости работы — дообученная на датасете с ночными изображениями (рис. 4).
На расстоянии от 3 до 5 метров человек, на одежде которого был закреплён паттерн из световозвращающей ленты и чёрной изоленты, в большинстве случаев не детектировался как объект. Причём форма паттерна подбиралась заранее с использованием цифровой симуляции — это важно, так как произвольная наклейка не работает. Таким образом, был доказан факт: ИИ действительно может быть обманут физическим способом, без вмешательства в код или данные (рис. 5).
Более того, при приближении к камере на расстояние менее 3 метров алгоритм иногда начинал срабатывать, но уже в неустойчивом режиме: например, фиксировал объект на одном кадре, но терял на следующем. Это делает обход более эффективным именно на дистанциях, характерных для периметрального наблюдения. Почему это нельзя игнорировать Важно понимать: такие атаки не требуют высокой квалификации или дорогостоящего оборудования. Весь набор «инструментов» укладывается в карман и может быть приобретён в строительном магазине. Это открывает возможности для нарушителей, которые готовы изучить уязвимость и применить её на практике. Для высокозащищённых объектов подобный сценарий может выглядеть маловероятным, но для строительных площадок, автостоянок, дачных посёлков, логистических центров — вполне реальным. Если ИИ пропускает человека, система лишается ключевого звена — автоматической фиксации события. А это значит, что с высокой вероятностью не будет не только тревоги, но и внимательного просмотра архива. Сценарий обхода становится рабочим. Какие камеры уязвимы в первую очередь Уязвимость особенно характерна для камер, которые: имеют встроенную ИК-подсветку и объектив в одном модуле; работают только в ИК-режиме без дублирующего видимого освещения; не проходят регулярное тестирование видеоаналитики на нестандартные объекты; эксплуатируются в местах, где возможен прямой доступ к зоне действия камеры. Не менее важно учитывать тип сенсора. Камеры с обычной КМОП-матрицей без расширенного спектрального диапазона воспринимают инфракрасный свет ограниченно и не различают тонкие нюансы, которые могли бы помочь в распознавании. Это снижает точность аналитики и делает систему более уязвимой. Профессиональные рекомендации для инсталляторов Если вы проектируете или обслуживаете системы видеонаблюдения, особенно в ночном режиме, стоит заранее включать в ТЗ и проектные решения следующие меры: разносить ИК-подсветку и объектив, либо использовать внешние прожекторы; сочетать ИК-наблюдение с освещением в видимом спектре (например, тёплая LED-подсветка); использовать камеры с технологией ночного цветного изображения; проводить испытания видеоаналитики на устойчивость к физическим паттернам; добавлять в архив выборочную верификацию событий оператором; обновлять прошивки и ИИ-модели с учётом новых угроз. Дополнительно рекомендуется вести базу примеров «слепых» зон и тестировать объекты на возможность обхода хотя бы раз в сезон. Это особенно важно для наружных систем, подверженных изменению условий (снег, пыль, освещение соседних объектов). Роль человеческого фактора и оператора видеонаблюдения Даже в системах, где применяется видеоаналитика, сохраняется роль оператора, особенно на этапах верификации событий и анализа архива. Однако важно понимать: если тревога не сработала, оператор с высокой вероятностью не увидит инцидент вовсе. Это означает, что любые обходы, не вызвавшие автоматическое срабатывание, рискуют остаться незамеченными навсегда. Обучение персонала должно включать представление о технических уязвимостях ИК-режима, о возможностях маскировки, и о признаках, по которым можно заметить попытку обхода (например, неестественная яркость участка изображения, пропадание фигуры с кадра, странные блики). В некоторых системах возможно внедрение меток на кадрах с аномальным распределением яркости, которые могут отслеживаться в логах или подаваться оператору видеонаблюдения как отдельная категория событий. Масштаб проблемы: где стоит волноваться в первую очередь Проблема особенно актуальна для объектов, где охрана работает в режиме патрулирования, а система видеонаблюдения выполняет роль «глаза в ночи». Это: периметры крупных территорий с удалёнными участками; временные строительные площадки и склады; автостоянки, контейнерные терминалы; дачные и коттеджные посёлки с камерой у ворот. На таких объектах распространены именно простые ИК-камеры с автоматическим режимом. За счёт их массовости и ограниченности в функционале они и становятся основной «мишенью». Важно подчеркнуть: речь идёт не о теоретической угрозе, а о технически реализуемом обходе. Даже если злоумышленник не знает деталей реализации атаки, он может экспериментально найти способ скрыться от камеры — тем более, если у него есть возможность заранее наблюдать за объектом, например, находясь поблизости, работая неподалёку или имея доступ к общей территории. Это позволяет изучить расположение камер, их реакцию на движение, углы обзора, а также протестировать в реальных условиях, как работает маскировка в ИК-режиме. Перспектива: куда движется защита Один из очевидных векторов — обучение ИИ на смешанных датасетах, включающих атакующие примеры. Также перспективным направлением остаётся развитие мультиспектральных решений: совмещение видимого, ИК и тепловизионных каналов. Такие решения уже применяются на высокозащищённых объектах, но могут со временем стать доступнее. Вторая перспектива — расширение логики видеоаналитики: фиксация не только объектов, но и «аномалий». Например, появление области, слишком яркой или слишком тёмной, может вызывать подозрение. Третье направление — интеграция с другими системами охраны: контроль доступа, освещение, охранная сигнализация. При комплексном подходе даже обход видеонаблюдения не гарантирует успех нарушителю. Слабые места ИК-видеонаблюдения Наиболее уязвимы камеры с ИК-подсветкой, встроенной в корпус и направленной в ту же точку, что и объектив. Такая конструкция удобна и компактна, но именно она делает возможной атаку засветкой. Если источник света и объектив находятся рядом, отражённый свет возвращается обратно и «перегружает» сенсор. Также уязвимы камеры, работающие на фиксированной длине волны (например, 850 нм). В этом диапазоне большинство материалов теряют уникальные отражательные характеристики, и изображение становится однородным. Автоматическая экспозиция ещё больше усугубляет ситуацию: чтобы уменьшить яркость от засвеченных участков, она затемняет всю сцену. Это снижает шансы на распознавание объекта в тени. Как защититься от атак в ИК-режиме Полностью исключить уязвимость сложно, но её можно существенно снизить. Один из способов — разнести объектив камеры и ИК-подсветку. Например, использовать внешние прожекторы, расположенные сбоку или выше уровня камеры. Это нарушает геометрию отражения: свет уже не возвращается точно в объектив, и эффект засветки ослабляется. Добавление источников света в видимом диапазоне также помогает. Даже слабая подсветка позволяет получить часть информации о цвете, тени и объёме сцены. Это улучшает работу ИИ-алгоритмов и усложняет маскировку. Использование тепловизионных или мультиспектральных камер позволяет оценить объект не только по отражённому свету, но и по тепловому излучению. Такие камеры сложнее обмануть с помощью простых физических средств. Они дороже, но могут применяться точечно — на критичных направлениях. Отдельного упоминания заслуживают камеры, которые способны сохранять цветное изображение даже в условиях низкой освещённости. Такие технологии, как WizColor, Full-Color, ColorVu и аналогичные, применяются в камерах некоторых производителей и используют сверхчувствительные сенсоры в сочетании с мощной апертурой и встроенной тёплой подсветкой в видимом диапазоне. В отличие от стандартных ИК-камер, такие устройства позволяют видеть ночью в цвете, что существенно повышает информативность изображения и точность работы видеоаналитики. Они лучше сохраняют текстуру и контуры объектов, делают идентификацию более надёжной и устойчивой к попыткам маскировки с использованием ИК-лент. С программной стороны, важно регулярно обновлять ИИ-модели, использовать выборки с атакующими паттернами и проводить тестирование на устойчивость к обману. Анализ аномалий яркости, резких контрастов, пропадания структуры кадра может служить дополнительным уровнем контроля. Не менее важна организационная составляющая. Проверка формы и поведения персонала, контроль доступа к объекту, тестирование системы с «тренированным нарушителем» — все эти меры снижают риск успешной атаки. Свет в конце туннеля ИК-видеонаблюдение — необходимая часть системы безопасности, особенно в условиях отсутствия внешнего освещения. Но важно понимать его ограничения. Упрощённая визуальная информация, особенности расположения подсветки, поведение сенсора и логика работы ИИ делают систему уязвимой в определённых сценариях. Хорошая новость в том, что большинство проблем можно обнаружить заранее и принять меры. Подбор оборудования, настройка освещения, обновление программного обеспечения, тестирование устойчивости и обучение персонала — всё это формирует устойчивую систему видеоконтроля, готовую к реальным угрозам. Ведь чем лучше мы понимаем, как «видит» камера ночью, тем эффективнее будет наша защита. Чек-лист: оценка уязвимости системы видеонаблюдения к обходу в ИК-режиме Этот чек-лист позволит быстро оценить уязвимость конкретной системы и определить приоритеты для её доработки. Не менее важно проводить регулярные тесты и следить за развитием методов обхода ИИ в системах безопасности. 1. ОСНАЩЕНИЕ КАМЕРЫ Используется инфракрасная подсветка с длиной волны 850 нм? Подсветка встроена в корпус и размещена рядом с объективом? Камера переходит в монохромный режим без дополнительного света? Включён режим автоматической экспозиции? 2. РАБОТА ВИДЕОАНАЛИТИКИ Применяется детекция или трекинг объектов с использованием ИИ? Обучалась ли модель на изображениях, снятых в ИК-режиме? В архиве встречаются кадры с засветкой или исчезающими объектами? 3. ОРГАНИЗАЦИЯ НАБЛЮДЕНИЯ В системе предусмотрены внешние ИК-прожекторы или только встроенные? Имеются ли участки, куда можно подойти близко к камере без контроля? 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ ПРОВЕРКА Проводились ли испытания устойчивости к попыткам обхода с помощью лент или иных физических маскировок? Источник: Пресс-служба ТЕРАТЕК
Внимание! Копирование материалов, размещенных на данном сайте допускается только со ссылкой на ресурс http://www.tzmagazine.ru Рады сообщить нашим читателям, что теперь нашем сайте работает модуль обратной связи. Нам важна ваша оценка наших публикаций! Также вы можете задавать свои вопросы.Наши авторы обязательно ответят на них. Ждем ваших оценок, вопросов и комментариев!

Добавить комментарий или задать вопрос

Правила комментирования статей

Версия для печати

Средняя оценка этой статьи: 0  (голосов: 0)
Ваша оценка: