論文の概要: Forensic analysis of video data deletion and recovery in Honeywell surveillance file system
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07430v1
- Date: Fri, 08 May 2026 08:31:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.921092
- Title: Forensic analysis of video data deletion and recovery in Honeywell surveillance file system
- Title（参考訳）: ハネウェル監視ファイルシステムにおける映像データの削除と回復の法医学的解析
- Authors: Jinhee Yoon, Sungjae Hwang,
- Abstract要約: リアルタイムビデオ監視システムは、デジタルビデオレコーダー(DVR)とネットワークビデオレコーダー(NVR)を使用して記録されたビデオを格納する。
これらのデバイスは、プロプライエタリで文書化されていない特殊な非標準ファイルシステムを使用している。
我々は,Honeywellビデオ監視装置が使用している,文書化されていないプロプライエタリなファイルシステムを分析した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.81006880749861
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-time video surveillance systems store recorded video using digital video recorders (DVRs) and network video recorders (NVRs). To support continuous high-volume video storage, these devices employ specialized, nonstandard file systems that are often proprietary and undocumented. This lack of documentation significantly increases the time and effort required for forensic analysis. In this study, we analyze an undocumented proprietary file system used by Honeywell video surveillance devices-one that, to the best of our knowledge, has not been examined in prior work-and investigate its deletion mechanisms and demonstrate the feasibility of video recovery after deletion. We perform a file system analysis using a binary diffing technique and evaluate three deletion methods supported by the target device: 1) formatting-based deletion, 2) data expiration, and 3) overwrite. For each method, we investigate changes in file system metadata and on-disk data structures and demonstrate the feasibility of video data recovery. Our findings aim to support more efficient and accurate forensic investigations of Honeywell surveillance products and provide foundational insights into the analysis of proprietary file systems used in video recording devices.
- Abstract（参考訳）: リアルタイムビデオ監視システムは、デジタルビデオレコーダー(DVR)とネットワークビデオレコーダー(NVR)を使用して記録されたビデオを格納する。
連続した高ボリュームビデオストレージをサポートするため、これらのデバイスはプロプライエタリで文書化されていない特殊な非標準ファイルシステムを採用している。
このドキュメントの欠如は、法医学的な分析に必要な時間と労力を大幅に増加させます。
本研究では,Honeywellビデオ監視装置が使用している未文書のプロプライエタリなファイルシステムを分析し,その削除メカニズムを事前に検討し,削除後のビデオリカバリの可能性を示す。
二分差分法によるファイルシステム解析を行い、対象装置がサポートする3つの削除方法を評価する。
1)フォーマットベースの削除
2【データの有効期限】
3)上書き。
各方法について,ファイルシステムメタデータとオンディスクデータ構造の変化を調査し,ビデオデータ復元の可能性を示す。
本研究の目的は,ハネウェル監視製品のより効率的かつ正確な法医学的調査を支援し,ビデオ記録装置で使用されるプロプライエタリなファイルシステムの解析に関する基礎的な知見を提供することである。
関連論文リスト
- Video Forgery Detection for Surveillance Cameras: A Review [4.384167706308244]
監視映像は、セキュリティ、法執行、司法プロセスにおいて重要な役割を果たす。
高度なビデオ編集ツールの登場により、デジタル録音の改ざんはますます容易になっている。
監視ビデオの完全性を確保することは不可欠であり、操作された映像は誤報を招き、司法判断を損なう可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-04T12:21:24Z) - VideoRepair: Improving Text-to-Video Generation via Misalignment Evaluation and Localized Refinement [63.4357918830628]
VideoRepairは、モデルに依存しない、トレーニングなしのビデオリファインメントフレームワークである。
微粒なテキストビデオの誤りを特定し、明示的な空間的およびテキスト的フィードバックを生成する。
VideoRepairは、テキストとビデオのアライメントの指標で、最近のベースラインを大幅に上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-22T18:31:47Z) - Restoration of Analog Videos Using Swin-UNet [28.773037051085318]
歴史的アーカイブのアナログ映像を復元するシステムを提案する。
提案システムでは,マルチフレーム方式を用いて,テープの誤り追跡を厳格に行うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-07T16:00:31Z) - UVL2: A Unified Framework for Video Tampering Localization [0.0]
悪意のあるビデオの改ざんは、世間の誤解、財産の喪失、法的な論争につながる可能性がある。
本稿では,映像の塗布とスプライシングの検知性能を大幅に向上させる,効果的なビデオ改ざん局面ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-28T03:13:09Z) - Ensembling object detectors for image and video data analysis [98.26061123111647]
本稿では,複数の物体検出器の出力をアンサンブルすることで,画像データ上の境界ボックスの検出性能と精度を向上させる手法を提案する。
本研究では,2段階追跡に基づく検出精度向上手法を提案することで,映像データに拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-09T12:38:16Z) - Efficient video integrity analysis through container characterization [77.45740041478743]
本稿では,ビデオ操作に使用するソフトウェアをコンテナベースで識別する手法を提案する。
提案手法は効率的かつ効果的であり,その決定の簡易な説明も可能である。
プリストインを改ざんされたビデオと区別し、編集ソフトを分類することで97.6%の精度を達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-26T14:13:39Z) - A Modified Fourier-Mellin Approach for Source Device Identification on
Stabilized Videos [72.40789387139063]
マルチメディアの法医学ツールは通常 取得したフレームに カメラセンサーが残した 特徴的なノイズの痕跡を利用する
この分析では,カメラを特徴付けるノイズパターンと,解析対象の映像フレームから抽出したノイズパターンを幾何学的に整列させる必要がある。
本稿では,周波数領域におけるスケーリングと回転パラメータの探索により,この制限を克服することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-20T12:06:40Z) - Multi-Modal Video Forensic Platform for Investigating Post-Terrorist
Attack Scenarios [55.82693757287532]
大規模ビデオ分析プラットフォーム(VAP)は、容疑者を特定し証拠を確保するために法執行機関(LEA)を支援する。
本稿では,視覚・音声分析モジュールを統合し,監視カメラからの情報と目撃者からの映像アップロードを融合するビデオ分析プラットフォームを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-02T14:29:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。