블록체인 기반의 CCTV 영상 전주기 무결성 검증 시스템 설계

2.1 블록체인 기술

블록체인은 분산 원장 기술(DLT, Distributed Ledger Technology)의 한 형태로, 거래 정보를 담은 블록을 해시값으로 서로 연결하여 체인 구조를 이루는 데이터 저장 방식이다. 각 블록에는 거래 내역, 생성 시각, 이전 블록 해시 등이 포함되며, 이들이 네트워크 참여 노드에 분산 저장·검증되기 때문에 단일 중앙 관리자가 부재한다 [9]. 이러한 구조는 데이터 변경 시에 체인 전체의 해시 불일치가 즉시 드러난다는 변조 저항성, 모든 노드가 동일 원장을 공유함으로써 확보되는 투명성, 합의 알고리즘 기반의 탈중앙화 구조를 통한 고가용성을 동시에 보장한다.

또한, 블록체인은 스마트 컨트랙트를 통해 조건이 충족되면 자동으로 실행되는 코드를 온체인에 탑재할 수 있다. 스마트 컨트랙트는 사람이나 기관의 개입 없이도 거래·검증·정산 등을 자율적으로 수행하므로, 중개 비용과 처리 시간을 절감하고 사람에 의한 에러 가능성을 최소화한다. 이러한 특성 덕분에 금융, 부동산, 보험, 공급망 관리 등 다양한 산업 분야에서 업무 효율성 및 자동화를 극대화하는 핵심 인프라로 활용되고 있다.

본 논문의 전주기 무결성 검증 시스템은 위와 같은 블록체인의 투명성·불변성·자동화 이점을 CCTV 영상 보안에 접목한다. 구체적으로, 머클 루트·시퀀스 해시 등 무결성 증거를 블록체인에 기록하여 법적 분쟁 상황에서도 신뢰할 수 있는 증명력을 확보하고, 스마트 컨트랙트를 이용해 무결성 데이터의 저장·조회·접근 제어를 자동화함으로써 운영 비용과 관리 부하를 동시에 경감한다.

2.2 블록체인 기반 CCTV 영상 무결성 검증 기법

앞서 언급한 블록체인의 장점들을 이용해서 CCTV 영상의 무결성을 검증하는 기법들이 최근에 제시되고 있으며, 주요 연구 내용은 다음과 같다.

P. Khan et al.[4]은 전체 영상 중 일정 간격으로 추출한 일부 프레임들을 선택해 해시 및 전자서명 한 뒤 블록체인에 기록하고, 관리 주체별 역할을 나누어 참가자들이 검증하는 시스템을 제안했다. 하지만, 이 시스템은 프레임 샘플링 방식이라서 영상의 시퀀스 단위에 대한 파일 삭제 및 순서 변조 공격을 탐지하지 못하며, 전주기 무결성에 대한 보장을 제공하지 못한다.

Z. Chen et al.[5]는 물류 모니터링 환경에서 영상은 IPFS에 저장하고 영상의 해시값을 블록체인에 기록하며, RBAC 기반의 접근제어를 수행하는 시스템을 제안했다. 하지만, 저 사양 CCTV에서의 효율적인 무결성 데이터 생성 방법이 제시되지 않아 현장 적용성이 제한적이며, 프라이빗 블록체인만 연계되어 투명성 및 신뢰성에 관한 부분이 미흡하다.

N. Alshuraify et al.[6]은 유전 파이프라인의 실시간 안전 감시에 초점을 두고 블록체인과 IPFS를 활용해 관제 시스템의 성능과 무결성을 향상하는 시스템을 제안했다. 하지만, 이 시스템은 이상 이벤트가 발생한 구간에 대해서만 해시값을 기록하는 방식이며 CCTV 영상 전체에 대한 무결성을 보장하지는 못하고 있다.

T. Kim et al.[7]은 블록체인을 기반으로 CCTV 영상의 특정 구간이 조작되었음을 검증할 수 있는 설명가능한 무결성 검증 체계를 설계했다. 하지만, 이 방식은 저장 효율성에 대한 한계가 존재하며, 성능 평가의 범위가 제한적이다. 또한, 조작의 탐지 범위가 I-Frame에 국한되어 있어 고수준의 무결성을 제공하기 어렵다.

V. Yatskiv et al.[8]은 각 프레임의 해시값이 블록에 저장되고 블록들이 연결되는 새로운 블록체인 구조를 제안했다. 하지만, 이 시스템은 무결성 데이터를 CCTV 기기에서 생성하지 않고 서버에서 처리하는 방식이며, 연속 시퀀스에 대한 고려가 없어 전주기 무결성을 제공하지 못한다.

3.1 CCTV 기기의 실시간 무결성 데이터 생성

CCTV 영상의 전주기 무결성을 보장하기 위해서는 영상을 생성하는 CCTV 기기에서 직접 실시간으로 무결성 검증 데이터를 생성해야 한다. 하지만, 기기의 낮은 성능과 기존 표준과의 호환성 문제로 어려움을 겪고 있다.

제안 시스템은 그림 2와 같이 효과적이고 안전한 검증 데이터 생성 방식을 제공한다. 현재 CCTV 기기에서 가장 많이 사용되는 H.264/H.265[10] 동영상 압축 표준은 I-Frame, P-Frame, B-Frame들을 묶어서 하나의 GOP(Group Of Pictures)를 구성한다. 제안 방식은 CCTV 기기에서의 실시간 검증 데이터 생성을 위해 개별 프레임이 아닌 개별 GOP마다 SHA-3 해시함수로 해시값을 계산해 GOP 무결성 검증 데이터를 생성한다. 그리고 이 데이터는 안전한 전송을 위해 AES 알고리즘으로 암호화되며, 암호화 키는 사전에 CCTV의 등록 및 초기화 시점에 기기별로 설정되어 서버와 공유되고 기기 내의 TPM(Trusted Platform Module)에 기반한 키 저장소를 활용해 안전하게 관리된다.

Fig. 2.

Process of GOP integrity data generation & verification in CCTV

제안 방식은 H.264/H.265 표준 포맷과의 호환을 위해 GOP 무결성 데이터를 SEI(Supplemental Enhancement Information) 헤더에 삽입하는 인코딩 방식을 적용하며, 기존 표준 코덱의 수정 없이 재사용이 가능하다는 장점이 있다. 생성된 영상과 검증 데이터는 NAL(Network Abstraction Layer)를 통해 검증 서버로 전송되며, 서버는 CCTV와 공유된 암호화 키를 이용해 복호화 후 검증 데이터에 기반해 GOP의 무결성을 검증한다.

3.2 단일 영상 파일의 블록체인 기반 무결성 검증

CCTV를 통해 스트리밍되는 영상은 정책에 따라 k개의 GOP를 묶어 하나의 파일로 관리된다. 제안 시스템은 블록체인과 연계해 단일 파일의 무결성 데이터 생성을 위해 그림 3(a)와 같은 프로세스를 수행한다. 검증 서버는 단일 파일의 효율적인 무결성 검증 데이터 생성을 위해 머클 트리를 사용한다. 각 GOP의 무결성 데이터를 기반으로 머클 트리를 구성하고, 최상단의 머클 루트가 무결성 데이터인 proof_i가 되어 영상 파일 v_i와 함께 서버에 저장된다.

Fig. 3.

Process of integrity data generation and verification of one video file

무결성 데이터의 저장과 검증을 검증 서버에만 의존하면 서버 내부의 조작이나 해킹으로 인한 변조의 위험성이 높으며, 분쟁 시 법적 증거로서의 신뢰성이 낮은 문제점이 있다. 제안 시스템은 블록체인과 연계해 이 문제점을 해결한다. 파일의 무결성 데이터는 블록체인에 기록되어 변조가 불가능해지며 높은 신뢰성을 보장한다. 또한, 블록체인의 타임스탬프 확인을 통해 영상 파일의 생성 시점에 대한 검증이 가능하며, 중앙집중식 시스템의 단일실패지점(Single point of failure) 문제로 인한 무결성 데이터의 손상을 방지하고 가용성을 높인다. 그리고 블록체인의 스마트 컨트랙트를 활용해 무결성 데이터 관리를 자동화하며, 블록체인 월렛 기반의 사용자 인증과 스마트 컨트랙트의 접근제어 기능을 이용해 보안성을 강화한다.

단일 파일의 무결성 검증 과정은 그림 3(b)와 같다. 클라이언트가 영상 파일 v_i에 대한 무결성 검증을 요청하면, 검증 서버는 v_i에 대한 머클 트리를 재구성해 머클 루트를 계산한다. 이후 블록체인 네트워크에 조회해서 무결성 데이터인 proof_i를 획득하고 두 값을 비교 검증한다. 또한, 서버 내의 로컬 저장소에 저장된 proof_i와 일치하는지 검사하고, 모두 일치하면 무결성이 검증되었음을 알린다. 블록체인에 저장된 proof_i는 변조가 불가능하므로, 만약 변조된 영상 파일 v_i’의 검증 요청이 오면 서버는 v_i’의 머클 루트와 proof_i가 불일치함을 항상 확인할 수 있다.

3.3 연속된 영상 파일 시퀀스의 블록체인 기반 무결성 검증

긴 시간 동안 스트리밍되는 CCTV 영상은 일반적으로 분 단위 혹은 시간 단위로 나뉘어 별도의 영상 파일이 연속적으로 생성된다. 즉, 단일 CCTV의 영상은 연속된 영상 파일의 시퀀스인 (v₁, v₂, ..., v_n)으로 표현할 수 있다. 하지만, 기존 연구들은 단일 영상 파일의 무결성 검증에만 집중되어 있으며, 여러 영상 파일들의 시퀀스에 대한 무결성을 고려하지 못하고 있다. 공격자는 특정 영상 파일을 변조하지 않고도 시퀀스에 대한 조작을 통해 다음의 두 가지 공격을 시도할 수 있다. 첫째, 공격자는 시퀀스 내의 특정 영상 파일을 삭제해 중요한 활동 정보가 담긴 부분을 제외할 수 있다. 둘째, 공격자는 시퀀스 내의 영상 파일들의 순서를 변경해서 범죄행위를 은폐하거나 혼선을 주는 시도할 할 수 있다. 이 공격들은 개별 파일의 무결성은 훼손하지 않는 형태의 공격이기 때문에, 기존 기법들은 효과적으로 공격을 방어하지 못하고 있다.

제안 시스템은 연속된 영상 파일 시퀀스 전체에 대한 무결성을 검증하고 위 공격을 효과적으로 방어하는 새로운 기법을 제공한다. 입력된 CCTV 영상에 대해 시퀀스 무결성 검증 데이터를 생성하는 과정은 그림 4(a)와 같다. 영상 파일 시퀀스 (v₁, v₂, ..., v_n)의 각 파일 v_i에 대해 시퀀스 검증 데이터인 seq_proof_i가 생성되며, 블록체인의 블록들이 체이닝되는 구조와 유사하게 각 seq_proof들도 체이닝된다. seq_proof_i는 해당 영상의 id인 vid_i, v_i의 무결성 데이터인 proof_i, 이전 영상의 vid_i-1을 포함하며, seq_proof_i-1의 해시값을 포함해서 이전 seq_proof에 연결되는 효과를 얻는다. 그리고 생성된 seq_proof_i는 스마트 컨트랙트를 활용해 블록체인에 저장되어 연속성에 대한 무결성 검증의 신뢰성을 확보한다.

Fig. 4.

Process of integrity data generation and verification of continuous video file sequence

연속된 영상 파일 시퀀스의 무결성 검증 과정은 그림 4(b)와 같다. 클라이언트가 특정한 영상 파일 구간 (v_i, v_i+1, ..., v_j)의 무결성 검증을 요청한다고 하자. 검증 서버는 블록체인에 조회해서 구간의 시작과 끝에 해당하는 seq_proof_i와 seq_proof_j를 획득한다. 이후에 서버는 seq_proof_i를 기반으로 다음 무결성 데이터인 seq_proof_i+1을 재생성하며, 마찬가지 방식으로 순차적으로 seq_proof_i+2, ..., seq_proof_j까지 재생성한다. 마지막 생성값과 앞서 블록체인에서 획득한 seq_proof_j가 일치하는지 검사해서 무결성 검증 결과를 결정해 반환한다. 검증 과정에서 생성되는 seq_proof들은 해시함수를 이용해 체이닝되기 때문에, 앞서의 파일 삭제 및 순서 변경 공격이 위의 검증 과정을 통과하지 못한다.

5.1 영상 파일 시퀀스 무결성 검증 절차

시퀀스 무결성 검증의 목적은 연속된 CCTV 영상파일 시퀀스 V=(v₁, v₂, ..., v_n)의 순서와 위변조 여부를 판별하는 것이다. 여기서 v_i는 개별 영상 파일이며, 각 파일의 무결성 데이터 proof_i를 가진다. 시퀀스 무결성 데이터 seq_proof는 다음과 같은 해시 체이닝 방식으로 계산된다:

• seq_proof_i = H(vid_i || proof_i || vid_i-1 || H(seq_proof_i-1))

여기서, 해시함수 H(·)는 충돌 저항성(collision resistance) 및 역상 저항성(preimage resistance)을 만족한다고 가정한다.

클라이언트가 CCTV 영상 시퀀스의 특정 구간 V_i:j=(v_i, v_i+1, ..., v_j)에 대한 무결성을 검증을 요청하면 Verify(V_i:j)는 다음과 같은 절차를 따른다.

입력

• • V_i:j = (v_i, v_i+1, ..., v_j) : 검증 대상 시퀀스
• • P_i:j = {proof_i, ..., proof_j} : 파일의 무결성 데이터
• • S_i:j = {seq_proof_i, seq_proof_j} : 구간 시작과 끝의 시퀀스 무결성 데이터

검증 절차

• 1. 초기 설정 : t = seq_proof_i
• 2. seq_proof 재생성for k = i+1 to j do　　 　t = H(vid_k || proof_k || vid_k-1 || H(t))
• 3. 최종 t와 seq_proof_j 값 비교

출력

• • $$ Verify\left(V_{i:j}\right)=\left\{\begin{array}{cc}True,\hfill & \mathrm{if} t=seq\_proo{f}_j\hfill \\ False,\hfill & otherwise\hfill \end{array}\right.$$

5.2 공격 모델 정의

영상 파일 시퀀스의 무결성을 위협할 수 있는 공격자 A의 3가지 공격 모델을 다음과 같이 정의한다. 공격자는 표 3과 같이 각 영상 파일의 무결성 데이터에 대한 읽기와 재배치 권한은 있으나 변경의 권한은 없으며, 이는 연계된 블록체인을 통해 제한된다.

Table 3.

Adversary capabilities for video file sequence manipulation

A. 파일 삭제 공격

공격자 A는 시퀀스 V에서 임의의 영상 파일 v_k를 제거하여 조작된 시퀀스 V’을 생성한다:

• V’=(v_i, ..., v_k-1, v_k+1, ..., v_j)

그리고 Verify(V’)=True가 되는 것을 목표로 한다.

B. 순서 변경 공격

공격자 A는 시퀀스 V 내 두 영상 파일인 v_p와 v_q (p < q)의 위치를 교환해 새로운 시퀀스 V’을 생성한다:

• V’=(v_i, ..., v_q, ..., v_p, ..., v_j)

그리고 Verify(V’)=True가 되는 것을 목표로 한다.

C. 파일 대체 공격

공격자 A는 특정 위치 k의 영상 파일 v_k를 다른 파일 v_k’로 대체해 새로운 시퀀스 V’을 생성한다:

• V’=(v_i, ..., v_k-1, v_k’, v_k+1, ..., v_j) where v_k’≠v_k

그리고 Verify(V’)=True가 되는 것을 목표로 한다.

5.3 공격에 대한 안전성 정리

앞서 5.1절에서 서술된 제안 시스템의 무결성 검증 절차가 5.2절에서 정의된 3가지 공격 모델들에 대해서 안전함을 보이기 위해, 본 논문에서는 무시가능한 함수(negligible function) ε(·)에 기반한 정형 보안 증명을 제공한다. 여기서, 보안 매개변수 λ에 대해 ε(λ)는 사실상 0에 수렴하며, 현실적으로 앞서 정의된 공격 모델들의 성공 확률이 매우 작아서 무시할 수 있는 수준임을 보여주게 된다.

Theorem 1. 시퀀스 무결성 보장

해시 함수 H:{0,1}^*→{0,1}^λ가 충돌 저항성 및 역상 저항성을 만족한다고 가정할 때, 제안된 시퀀스 무결성 검증 기법은 모든 조작 시퀀스 V’≠V에 대해 다음을 만족한다:

• Pr[Verify(V’)=True] ≤ ε(λ)

여기서 ε(λ)는 보안 매개변수 λ에 대해 무시가능한 함수이다.

증명

다음은 3가지 공격 방식들에 대한 보조정리이다.

보조정리 1. 파일 삭제 공격 저항성

공격자가 임의의 영상 파일 v_k를 삭제해 조작된 시퀀스 V’를 이용해 검증을 요청하는 경우, 다음이 성립한다:

• Pr[Verify(V’)=True] ≤ ε_col(λ)

증명.

공격자가 검증을 통과하기 위해서는 seq_proof_k+1’=seq_proof_k+1가 되어야 한다. 하지만, seq_proof_k+1’=H(vid_k+1||proof_k+1||vid_k-1||H(seq_proof_k-1)) 이며, 이 값이 seq_proof_k+1과 같아지게 하려면 H에 대한 충돌 저항성을 깨야 한다. 따라서, 공격자가 공격에 성공할 확률은 다음과 같다.

• Pr[Verify(V’)=True] ≤ Pr[충돌저항성 공격] = ε_col(λ)

보조정리 2. 순서 변경 공격 저항성

공격자가 두 개의 영상 파일 v_p, v_q (p < q) 의 순서를 바꾼 시퀀스 V’를 이용해 검증을 요청하는 경우, 다음이 성립한다:

• Pr[Verify(V’)=True] ≤ ε_col(λ)

증명.

순서가 바뀐 경우, 적어도 seq_proof_p’는 원래의 seq_proof_p와 다르게 계산된다.

• seq_proof_p=H(vid_p||proof_p||vid_p-1||H(seq_proof_p-1))
• seq_proof_p’=H(vid_q||proof_q||vid_p-1||H(seq_proof_p-1))

이때, 서로 다른 입력값이 사용되므로 두 결괏값이 같아지게 하려면 H에 대한 충돌 저항성을 깨야 한다. 따라서, 공격자가 성공할 확률은 다음과 같다.

• Pr[Verify(V’)=True] ≤ Pr[충돌저항성 공격] = ε_col(λ)

보조정리 3. 파일 대체 공격 저항성

공격자가 임의의 영상 파일 v_k를 다른 파일 v_k’≠v_k로 대체하고 검증을 요청하는 경우, 다음이 성립한다:

• Pr[Verify(V’)=True] ≤ ε_col(λ)

증명.

검증을 통과하기 위해서는 seq_proof_k’=seq_proof_k를 만족해야 한다. 이를 위해서는 proof_k’=proof_k 이어야 하며, 이 값들은 머클 루트이기 때문에 서로 다른 영상의 머클 루트를 동일하게 만들려면 H에 대한 충돌 저항성을 깨야 한다. 따라서, 공격자가 성공할 확률은 다음과 같다.

• Pr[Verify(V’)=True] ≤ Pr[충돌저항성 공격] = ε_col(λ)

위의 3가지 보조정리를 통해 각각의 공격은 해시 함수의 충돌 저항성에 의해 무시가능한 성공 확률을 가짐을 보였다. 이를 토대로 하면, 모든 조작 시퀀스 V’≠V에 대해 검증에 통과할 확률은 다음과 같다:

• Pr[Verify(V’)=True] ≤ 3ε_col(λ) = ε(λ)

따라서 제안된 시퀀스 무결성 검증 기법은 정의된 공격 모델 하에서 안전하다.

위의 3가지 보조정리를 통해 각각의 공격은 해시 함수의 충돌 저항성에 의해 무시가능한 성공 확률을 가짐을 보였다. 이를 토대로 하면, 모든 조작 시퀀스 V’≠V에 대해 검증에 통과할 확률은 다음과 같다:

• Pr[Verify(V’)=True] ≤ 3ε_col(λ) = ε(λ)

따라서 제안된 시퀀스 무결성 검증 기법은 정의된 공격 모델 하에서 안전하다.