Published January 1, 2022
| Version v1
Publication
Privacy Protection in Surveillance Videos Using Block Scrambling-Based Encryption and DCNN-Based Face Detection
- 1. Zagazig University
- 2. Idaho State University
Description
Surely surveillance cameras are certainly important in all aspects of life. We have become in an era where we need to use surveillance cameras everywhere, homes, schools, banks, hospitals, and companies, even in the general streets, to monitor everything that happens and follow the progress of those places with all safety by surveillance videos. However, the pervasiveness of surveillance cameras has become an issue for people's privacy. This paper proposes a novel method for surveillance video privacy protection using block scrambling-based encryption and DCNN-based object detection. An object detection model based on DCNN You Only Look Once version 3 (YOLOv3) is used to detect the faces of the people. Then, the detected faces are scrambled using the fast block scrambling technique. Finally, the scrambled faces are encrypted using a secret key produced from a chaotic logistic map. The bounding boxes that output from the YOLOv3 are modified to include the entire edges of the detected faces to prevent any leaks of the sensitive regions. The simulation results and security analysis confirmed the proposed method's effectiveness in protecting the surveillance videos' privacy.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
من المؤكد أن كاميرات المراقبة مهمة في جميع جوانب الحياة. لقد أصبحنا في عصر نحتاج فيه إلى استخدام كاميرات المراقبة في كل مكان، والمنازل والمدارس والبنوك والمستشفيات والشركات، حتى في الشوارع العامة، لمراقبة كل ما يحدث ومتابعة تقدم تلك الأماكن بكل أمان من خلال مقاطع فيديو المراقبة. ومع ذلك، أصبح انتشار كاميرات المراقبة مشكلة لخصوصية الناس. تقترح هذه الورقة طريقة جديدة لحماية خصوصية فيديو المراقبة باستخدام التشفير القائم على كتلة التشويش وكشف الكائنات القائم على DCNN. نموذج اكتشاف كائن يعتمد على DCNN You Only Look بمجرد استخدام الإصدار 3 (YOLOv3) للكشف عن وجوه الأشخاص. بعد ذلك، يتم تشويش الوجوه المكتشفة باستخدام تقنية تشويش الكتلة السريعة. أخيرًا، يتم تشفير الوجوه المشوشة باستخدام مفتاح سري تم إنتاجه من خريطة لوجستية فوضوية. يتم تعديل الصناديق المحيطة التي تخرج من YOLOv3 لتشمل الحواف الكاملة للأوجه المكتشفة لمنع أي تسرب للمناطق الحساسة. أكدت نتائج المحاكاة والتحليل الأمني فعالية الطريقة المقترحة في حماية خصوصية مقاطع فيديو المراقبة.Translated Description (French)
Les caméras de surveillance sont certainement importantes dans tous les aspects de la vie. Nous sommes entrés dans une ère où nous devons utiliser des caméras de surveillance partout, dans les maisons, les écoles, les banques, les hôpitaux et les entreprises, même dans les rues, pour surveiller tout ce qui se passe et suivre la progression de ces endroits en toute sécurité par des vidéos de surveillance. Cependant, l'omniprésence des caméras de surveillance est devenue un problème pour la vie privée des gens. Cet article propose une nouvelle méthode de protection de la confidentialité des vidéos de surveillance utilisant le cryptage basé sur le brouillage de blocs et la détection d'objets basée sur DCNN. Un modèle de détection d'objet basé sur DCNN You Only Look Once version 3 (YOLOv3) est utilisé pour détecter les visages des personnes. Ensuite, les faces détectées sont brouillées à l'aide de la technique de brouillage rapide des blocs. Enfin, les visages brouillés sont chiffrés à l'aide d'une clé secrète produite à partir d'une carte logistique chaotique. Les boîtes englobantes qui sortent du YOLOv3 sont modifiées pour inclure tous les bords des faces détectées afin d'éviter toute fuite des régions sensibles. Les résultats de la simulation et l'analyse de sécurité ont confirmé l'efficacité de la méthode proposée pour protéger la vie privée des vidéos de surveillance.Translated Description (Spanish)
Seguramente las cámaras de vigilancia son ciertamente importantes en todos los aspectos de la vida. Nos hemos convertido en una era en la que necesitamos usar cámaras de vigilancia en todas partes, hogares, escuelas, bancos, hospitales y empresas, incluso en las calles generales, para monitorear todo lo que sucede y seguir el progreso de esos lugares con toda seguridad mediante videos de vigilancia. Sin embargo, la omnipresencia de las cámaras de vigilancia se ha convertido en un problema para la privacidad de las personas. Este documento propone un método novedoso para la protección de la privacidad de video de vigilancia utilizando cifrado basado en cifrado de bloques y detección de objetos basada en DCNN. Se utiliza un modelo de detección de objetos basado en DCNN You Only Look Once versión 3 (YOLOv3) para detectar los rostros de las personas. Luego, las caras detectadas se codifican utilizando la técnica de codificación rápida de bloques. Finalmente, las caras codificadas se cifran utilizando una clave secreta producida a partir de un mapa logístico caótico. Los cuadros delimitadores que salen del YOLOv3 se modifican para incluir todos los bordes de las caras detectadas para evitar fugas de las regiones sensibles. Los resultados de la simulación y el análisis de seguridad confirmaron la efectividad del método propuesto para proteger la privacidad de los videos de vigilancia.Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- حماية الخصوصية في مقاطع فيديو المراقبة باستخدام التشفير القائم على التشويش وكشف الوجه القائم على DCNN
- Translated title (French)
- Protection de la vie privée dans les vidéos de surveillance à l'aide du cryptage basé sur le brouillage de blocs et de la détection de visages basée sur DCNN
- Translated title (Spanish)
- Protección de la privacidad en videos de vigilancia mediante cifrado basado en cifrado de bloques y detección de rostros basada en DCNN
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4313180959
- DOI
- 10.1109/access.2022.3211657
References
- https://openalex.org/W1980122784
- https://openalex.org/W2008558077
- https://openalex.org/W2018789078
- https://openalex.org/W2026562310
- https://openalex.org/W2065738847
- https://openalex.org/W2103958416
- https://openalex.org/W2127146043
- https://openalex.org/W2129297265
- https://openalex.org/W2294479119
- https://openalex.org/W2526962699
- https://openalex.org/W2543135550
- https://openalex.org/W2796373315
- https://openalex.org/W2804561369
- https://openalex.org/W2910207341
- https://openalex.org/W2953957107
- https://openalex.org/W2963037989
- https://openalex.org/W2974240034
- https://openalex.org/W2996268501
- https://openalex.org/W2997295543
- https://openalex.org/W3009033244
- https://openalex.org/W3011726407
- https://openalex.org/W3015944045
- https://openalex.org/W3035791496
- https://openalex.org/W3037686054
- https://openalex.org/W3043193092
- https://openalex.org/W3092327016
- https://openalex.org/W3176898152
- https://openalex.org/W3210209876
- https://openalex.org/W4205232018
- https://openalex.org/W4206511399
- https://openalex.org/W4293584584