Дослідження аномалій трафіку у системі «розумний будинок» за допомогою штучного інтелекту

Abstract

У бакалаврській кваліфікаційній роботі розроблено додаток з штучним інтелектом, який виявляє сторонніх осіб у відеопотоці з камер відеоспостереження в режимі реального часу системи “Розумний будинок” [1]. Реалізація проведена на мові програмування високого рівня Python із використанням бібліотеки OpenAI, що забезпечує можливість обробки зображень за допомогою алгоритмів машинного навчання [2]. AI-агент порівнює всі обличчя, які попали в об’єктиви камер, з базою зареєстрованих мешканців та у випадку виявлення незнайомої особи миттєво надсилає власнику сповіщення через сервіс WhatsApp [3]. У розробленій системі передбачена можливість поступового навчання, що дозволяє адаптувати систему до змін зовнішності мешканців та появи нових осіб без потреби повного перевчання моделі [4]. Система є простою в реалізації, не потребує дорогого обладнання та може ефективно функціонувати у реальному часі, що демонструє високий рівень надійності та зручності в експлуатації. Розроблений AI-агент може бути леко впроваджений у більшість систем "Розумний будинок" та може працювати з різними виробниками IoT-пристроїв [5], оскільки аналізує тільки відеопотік з камер спостереження. Це забезпечує високу сумісність, адаптивність та простоту розгортання додатку в існуючих помешканнях без необхідності модернізації системи та купівлі додаткового обладнання. Завдяки використанню штучного інтелекту реалізовано поступове донавчання AI-моделі, яка з часом підвищує точність розпізнавання і знижує кількість хибних спрацювань. Під час тестування розроблений AI-агент показав відмінну здатність швидко розпізнавати зареєстрованих та сторонніх осіб з камер відеоспостереження в режимі реального часу. Система продемонструвала стабільну роботу в умовах змін зовнішності користувачів та різного освітлення, що робить її ефективним, надійним та зручним рішенням для використання в середовищі "Розумний будинок". Для перевірки ефективності роботи рекомендовано провести тестування в реальних умовах. Метою бакалаврської кваліфікаційної роботи є аналіз трафіку системи «Розумний будинок» за допомогою штучного інтелекту. Досягнення поставленої мети здійснюється розв’язанням таких завдань: 1) аналіз обміну даними в IoT-пристроях; 2) аналіз загроз та вразливостей системи «Розумний будинок»; 3) дослідження обробки даних з IoT-пристроїв; 4) дослідження відомих рішень щодо захисту розумного житла за допомогою штучного інтелекту; 5) розроблення програмної реалізації AI-моделі для аналізу кадрів з відеопотоку даних з камер спостереження в режимі реального часу; 6) тестування розробленого AI-агента. Об'єкт дослідження – дані з IoT-пристроїв у мережі системи «Розумний будинок» Предмет дослідження – механізми виявлення аномалій у трафіку системи «Розумний будинок». Методи дослідження. У роботі використовувалися методи машинного навчання. У першому розділі проведено огляд літературних джерел щодо безпеки системи «Розумний будинок». Зокрема проведено аналіз роботи IoT-пристроїв та обмін даними між ними, основні загрози та вразливості системи, а також існуючі рішення щодо традиційного захисту системи. Описано вимоги до розумного житла. У другому розділі розглянуто моніторинг системи «Розумний будинок» із застосуванням штучного інтелекту. Зокрема досліджено можливості використання штучного інтелекту для безпеки системи, обробки великих обсягів даних від IoT-пристроїв, методи машинного навчання та підготовку даних для подальшої обробки, а також відомі рішення щодо захисту системи з використанням штучного інтелекту. У третьому розділі описано реалізацію AI-агента для виявлення аномалій трафіку системи «Розумний будинок» з камер відеоспостереження. Зокрема проведено опис вхідних даних, реалізацію AI-моделі на мові програмування Python, навчання AI-агента методами машинного навчання та його тестування при аналізі трафіку з камер спостереження в режимі реального часу при зміні образу людини та різному освітленні. Четвертий розділ присвячено охороні праці при роботі за комп’ютером. Зокрема проведено аналіз шкідливих та небезпечних чинників при роботі з комп’ютерною технікою та визначено вимоги до ергономіки робочого місця.

This bachelor's qualification work has developed an application with artificial intelligence that detects strangers in the video stream from the video CCTV cameras of the “Smart Home” system in real time [1]. The implementation was carried out in the high-level programming language Python using the OpenAI library, which provides the ability to process images using machine learning algorithms [2]. The AI-agent compares all faces that have fallen into the camera lenses with the database of registered residents and, in the event of detecting an unfamiliar person, instantly sends a notification to the owner via the WhatsApp service [3]. The developed system provides for the possibility of gradual learning, which allows the system to adapt to changes in the appearance of residents and the appearance of new people without the need for complete retraining of the model [4]. The system is simple to implement, does not require expensive equipment and can effectively function in real time, which demonstrates a high level of reliability and ease of use. The developed AI-agent can be easily implemented in most Smart Home systems and can work with different manufacturers of IoT devices [5], since it analyzes only the video stream from CCTV cameras. This ensures high compatibility, adaptability and ease of deployment of the application in existing homes without the need to upgrade the system and purchase additional equipment. Thanks to the use of artificial intelligence, the AI model is gradually trained, which over time increases the accuracy of recognition and reduces the number of false positives. During testing, the developed AI agent showed excellent ability to quickly recognize registered and unauthorized persons from surveillance cameras in real time. The system demonstrated stable operation in conditions of changing user appearances and different lighting, which makes it an effective, reliable and convenient solution for use in the Smart Home environment. To verify the effectiveness of the work, it is recommended to conduct testing in real conditions. The aim of the master's thesis is to analyze the traffic of the "Smart Home" system using artificial intelligence. The achievement of this goal is accomplished by the following tasks: 1) analysis of data exchange in IoT devices; 2) analysis of threats and attaks of the Smart Home system; 3) research into data processing from IoT devices; 4) research into known solutions for protecting smart homes using artificial intelligence; 5) development of a software implementation of an AI model for analyzing frames from a video stream of data from CCTV in real time; 6) testing the developed AI agent. Study object - data from IoT devices in the Smart Home network. The first section reviews the literature on the security of the Smart Home system. In particular, the operation of IoT devices and data exchange between them, the main threats and vulnerabilities of the system, as well as existing solutions for traditional system protection are analyzed. The requirements for smart housing are described. The second section deal with the monitoring of the Smart Home system using artificial intelligence. In particular, the possibilities of using artificial intelligence for system security, processing large amounts of data from IoT devices, machine learning methods and data preparation for further processing, as well as known solutions for system protection using artificial intelligence are examined. The third section describes the implementation of an AI agent for detecting anomalies in the Smart Home system traffic from video surveillance cameras. In particular, the input data is described, the AI model is implemented in the Python programming language, the AI agent is trained using machine learning methods and its testing when analyzing traffic from CCTV cameras in real time when the image of a person changes and different lighting is used. The fourth section is devoted to occupational safety when working with a computer. In particular, an analysis of harmful and dangerous factors when working with computer equipment is carried out and requirements for workplace ergonomics are determined.