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PostgreSQL携手阿里云

从真假美猴王谈起 - 让套牌车、克隆无处遁形的技术手段思考

原作者:digoal/德哥  创作时间:2016-12-26 23:35:41+08  
doudou586 发布于2016-12-28 23:35:41   评论: 2   浏览: 479   顶: 76  踩: 82 

从真假美猴王谈起 - 让套牌车、克隆无处遁形的技术手段思考

作者: digoal

日期: 2016-12-26

标签: PostgreSQL , RFID , 物联网 , IoT , 套牌车 , 克隆车 , Wavelet , 图像相似度 , 传输加密 , 伪装


背景

西游记想必大家小时候都看过吧,其中有一集“真假美猴王”还记得吗?假的美猴王简直是克隆的,和孙悟空一模一样。一开始菩提祖师、如来佛祖、观音菩萨、就连最亲近的师父、师兄弟都分辨不出来,最后师父使出紧箍咒的绝招才辨别出来。

打假在现实世界中的需求也非常旺盛,诸如我们看到的一些商品的防伪码验证、水印验证、钞票的一些特征验证等等。

但是大多数的防伪手段是很容易模仿的,包括电话,网站的防伪验证。钞票也一样,再难也有人会去搞。

再往广泛的场景去想,还有更多的真假美猴王,比如套牌车(克隆车),克隆人,ip伪装,MAC伪装。

有什么技术手段可以真正的解决真假美猴王的问题呢?

我们接下来从套牌车谈起.

什么是套牌车

套牌车正是克隆车。这种车是参照真牌车的型号和颜色,将号码相同的假牌套在同样型号和颜色的车上,其中有很多是报废后偷运出来的旧车翻新的。 假设你的车牌号是“京A00001”,有一整套档案资料,做套牌车的人就找一部和你同厂牌型号同颜色的车,也做一副号牌也是“京A00001”,把原车的的发动机号和大架号码磨去,重新按照你的车档案中的发动机号和大架号做上去,这样就出现了一套档案两部同样的车,然后伪造行驶执照,此为套牌!

驾驶套牌车的危害非常多

  • 一是害自己,根据《道路交通安全法》的规定,一旦发现套牌现象,对于套牌车主除了给予经济处罚外,严重者还要予以刑事处罚,最终是" 搬起石头砸自己的脚" ;
  • 二是害他人,套牌车主因为套用别人的牌照,所以在路上行驶就胆大妄为,闯红灯、轧黄线,几乎没他不敢做的;
  • 三是害社会,由于套牌车主在路上行驶极少以交通法规来约束自己,随之带来的交通事故、法律纠纷势必给社会带来更大的不稳定因素!

传统手段判断套牌车的方法和难度

传统的检测方法完全靠人,靠经验

套牌车的方法有四招,可以简单概括成“望、摸、问、查”四种方法来识别真假牌。

  • 望是观察车牌外形,从形、色、字的角度进行基本判断。正规的车牌经过高科技处理,并采用一次成型技术,给人的视觉感受很好。而伪造的“套牌”在正常阳光下存在颜色偏红或者偏黄、字体较瘦等“硬伤”,只要细加端详就能发现。   
  • 摸是用手触摸车牌,尤其是周边棱角处,这是判断一辆车是否存在套牌的重要标志。由于并非一次性成型,“套牌”上的字体边缘会有棱角,即使打磨过也难以掩盖痕迹,拆下车牌,其背面会有敲打过的痕迹。   
  • 问是判断是否套牌的重要方法。目前二手车市场上一些“黄牛”喜欢把二手车牌卖掉,用打磨的“套牌”随车出售,从中牟取暴利。遇上这种情况,购车人只要多问几次可疑“套牌车”的车主就会发现,这些车主对正常领证程序说不清,或者说车牌是别人帮忙办的。
  • 查是最有效的一招:记下车牌号码后,到车辆管理部门上网查询车辆登记档案。挪用牌照的套牌车有的是“套”不同车型牌照,有的是“套”同种车型牌照,有的还涂改车架号和相关标志。

我们回想一下美猴王的鉴别,其实一开始用的都是传统的手段,望闻问切、甚至照妖镜都用上了,都没识别出来。

紧箍咒与RFID

最后假的美猴王是怎么鉴别出来的呢?没错紧箍咒,这是唯一不一样的地方。

从紧箍咒,我们可以联想到RFID,比如你去迪卡侬买衣服,衣服标签里就包含了一个RFID(由天线,耦合元件及芯片组成,一般来说都是用标签作为应答器,每个标签具有唯一的电子编码,附着在物体上标识目标对象)。

RFID就是唯一的,你买了两件一模一样,尺寸颜色都一样的衣服时,就可以通过RFID来辨别。

RFID除了防伪,还可以用来监控产品的生产流程,每一步都能唯一的挂钩起来。 https://en.wikipedia.org/wiki/Radio-frequency_identification,
http://baike.baidu.com/subview/531097/13865303.htm

RFID介绍

最初在技术领域,应答器是指能够传输信息回复信息的电子模块,近些年,由于射频技术发展迅猛,应答器有了新的说法和含义,又被叫做智能标签或标签。RFID电子标签的阅读器通过天线与RFID电子标签进行无线通信,可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,操作快捷方便。

在未来,RFID技术的飞速发展对于物联网领域的进步具有重要的意义。

比如在高速收费中的应用(ETC)

好了,回到套牌车(克隆车),传统方法在识别度、识别成本上就决定了,无法杜绝套牌车(原因是识别度低(纯靠经验)、识别成本高(纯靠人力))。

RFID给真正杜绝套牌车带来了希望,我们只需要在汽车上牌时,同时也给汽车贴上RFID,那么这事就好办了。

但是前路并不是一帆风顺的,我们来分析一下还有什么难点。

难题一、车牌与RFID的配对泥潭

首先我们要搞清楚车牌与RFID的识别手段。

车牌的识别手段,拍摄,识别车牌,海康威视是一个典型的供应商代表。

RFID的识别手段,磁场识别,当RFID终端进入识别磁场时,就会被识别。

由于识别手段的差异,决定了不能同时识别同一辆车。

比如同一个路口多辆车并排通过,一张照片中可能涉及多辆车,同时RFID识别也一样,可能一次识别到多辆车,导致RFID与车牌无法在识别时一一挂钩。

如何解决被识别的车牌与RFID的多对多的配对问题呢?

一般来说道路下面都埋设了路感,当汽车经过时,触发拍摄和RFID的识别,并且触发时,可以产生一个唯一的ID,然后拍摄与RFID都带上这个ID,这样RFID与照片就能关联起来了。

但是这可能还是无法解决一对一的关联问题,由于一次可以识别多个设备,所以可能还是多对多的。

难题一解法、多对多的问题解决

1. 数组类型

由于一次或一个短暂的时间窗口内,可能拍摄到多个车牌,或者识别到多个RFID,所以我们在设计结构时,可以使用两个数组分别来存储车牌与RFID。

2. 流式计算

识别套牌车只是公共服务的其中之一,我还写过一些文章,比如抓捕人贩,识别遮挡车牌,公安刑侦等都可能会调用到RFID与车牌的数据。 《金融风控、公安刑侦、社会关系、人脉分析等需求分析与数据库实现 - PostgreSQL图数据库场景应用》
《一场IT民工 与 人贩子 之间的战争 - 只要人人都献出一点爱》

流式计算是必不可少的,不能等数据都汇总了之后再进行处理,那样延迟会很大,办事效率就低了。

3. 流式计算时间窗口

前面讲了,由于识别手段的差别,一辆车的RFID与车牌可能不是同一时刻被识别到的,比如前后有可能会差几秒。

所以在进行配对时,我们需要用到前后几秒的数据进行配对。

4. 流式计算地域窗口

除了时间维度,我们还有另一个维度,即位置维度,比如RFID的识别可能不是与拍摄系统共同建设的,不如说RFID的识别在A路段,而拍摄在附近几百米的某个信号灯附近。

那么时间可能不是差几秒,可能差分钟以上,此时,需要的是地域维度的配对手段,比如说圈定出一个区域,在该区域内的摄像头与RFID识别设备,识别到的车牌与RFID进行配对。

这里需要用到的是GIS技术,如何根据区域快速的赛选记录(GIS索引)。

PostgreSQL可以很好的支撑。

参考PostGIS。 《如何建立GIS测试环境 - 将openstreetmap的样本数据导入PostgreSQL PostGIS库》 《PostgreSQL 百亿地理位置数据 近邻查询性能》

流计算细节

配对的问题解决掉之后,就需要用到流式计算,及时的

定义transform udf

输入(车牌数组,RFID数组)

处理逻辑,根据车牌找出RFID,RFID与RFID数组进行匹配,如果不能匹配,告警。

例子、未做任何优化,仅展示功能(依赖PostGIS地理位置插件)

--采集流  
create stream tbl_chepai (  
  sid timestamp, -- 序列或时间的epoch值, 入库时减去offset值,形成时差  
  -- loc geometry, -- 位置  
  loc point,  -- 测试时使用point代替经纬度  
  chepai text[]  
);  

create stream tbl_rfid (  
  sid timestamp, -- 序列或时间的epoch值  
  -- loc geometry, -- 位置  
  loc point,  -- 测试时使用point代替经纬度  
  rfid text[]  
);  

--字典库  
--车牌, RFID对应表  
create table chepai_rfid(  
  chepai text unique,  
  rfid text unique  
);  

--被套牌车库  
create table tbl_taopaiche(sid timestamp, chepai text, loc point);  

--流视图  
--1. RFID 流视图,保留30分钟的值  
CREATE CONTINUOUS VIEW rfid_cv WITH (ttl = '30 min', ttl_column = 'sid') AS  
  SELECT sid, loc, rfid FROM tbl_rfid;  

--2. 车牌 事件机制  
create or replace function tg1() returns trigger as $$  
declare   
  v_rfid text := null;  
  cv_rfid text[] := null;  
  v_loc point := null;  
  v_chepai text := null;  
  cv_chepai text[] := NEW.chepai;  
begin  
  for v_chepai in select chepai from (select chepai from unnest(NEW.chepai) as t(chepai)) t 
             where not exists (select 1 from chepai_rfid where chepai_rfid.chepai=t.chepai)   
  loop  
    raise notice '% 是套牌车', v_chepai;  
    -- 告警,这里可以写成异步通知,发现假车牌,或未登记RFID的车牌   
    -- 本例使用插入审计代替异步调用
    insert into tbl_taopaiche(sid, chepai, loc) values (now(), v_chepai, NEW.loc);  
    cv_chepai := array_remove(cv_chepai, v_chepai);  
  end loop;  

  raise notice '%', cv_chepai;
  for v_rfid, v_chepai in select rfid,chepai from chepai_rfid where chepai = any(cv_chepai)   
  loop   
    raise notice '%,%', v_rfid, v_chepai;
    if v_loc is null then   
      select loc into v_loc from rfid_cv order by loc <-> NEW.loc limit 1;  
      raise notice '%', v_loc;
    end if;   
    if cv_rfid is null then   
      select array_agg(t.unnest) into cv_rfid from (select unnest(t1.rfid) from rfid_cv t1 
                where t1.loc::text=v_loc::text and t1.sid between NEW.sid-interval '1 min' 
                      and NEW.sid+interval '1 min') t;  

      if cv_rfid is null then
        -- 该时间段内RFID没有上报信息,可能是RFID故障,也可能是套牌车造成
    raise notice '% 是套牌车', NEW.chepai;  
        -- 告警,异步通知,可能发现套牌车   
        -- 本例使用插入审计代替异步调用
        insert into tbl_taopaiche(sid, chepai, loc) values (now(), v_chepai, NEW.loc);  
    continue;
      end if;

      raise notice '%', cv_rfid;
    end if;  

    if (not cv_rfid && array[v_rfid]) then   
      raise notice '% 是套牌车', NEW.chepai;  
      -- 告警,异步通知,可能发现套牌车   
      -- 本例使用插入审计代替异步调用
      insert into tbl_taopaiche(sid, chepai, loc) values (now(), v_chepai, NEW.loc);  
    end if;  
  end loop;  
  RETURN NEW;  
end;  
$$ language plpgsql strict;  

CREATE CONTINUOUS TRANSFORM ct AS  
  SELECT sid::timestamp, loc::point, chepai::text[] FROM tbl_chepai  
  THEN EXECUTE PROCEDURE tg1();    

数据测试

insert into chepai_rfid values('浙A00001', '123');  
insert into chepai_rfid values('浙A00002', '234');  

insert into tbl_rfid (sid, loc, rfid) values (now(), '(1,2)', array['123']);  
insert into tbl_chepai (sid, loc, chepai) values (now()-interval '30 s', '(1,2)', array['浙A00002', '浙A00001']);  
--车牌 '浙A00002' 可能被套牌 

关于流计算的其他案例和部署方法,请参考 《流计算风云再起 - PostgreSQL携PipelineDB力挺IoT》

数据风险与安全解法

1. 在识别RFID时,需要确保无线传输的数据不被窃取,比如使用加密的手段进行通信

2. 数据采集后,传输给后台(比如数据库)的过程中也需要加密

3. 由于RFID与车牌绑定,所以RFID的数据安全非常的重要,一旦RFID值被泄露,就有可能被不法分子拿去伪造携带一样信息的RFID。从而继续制造克隆车。 数据库的安全(SQL注入、密码复杂度等。。。)也是需要注意的。

关于数据库的安全,可以参考如下 《DBA专供 冈本003系列 - 数据库安全第一,过个好年》

小结

随着物联网的发展,数据正发生爆炸式的增长,流式的数据处理也会成为将来的热门需求。

pipelineDB的优势

这是个拼爹的年代,pipelinedb有个很牛逼的爸爸PostgreSQL,出身伯克利大学,有扎实的理论基础,历经了43年的进化,在功能、性能、扩展能力、理论基础等方面无需质疑一直处于领先的位置。

搞流式计算,计算是灵魂,算法和支持的功能排在很重要的位置。

PostgreSQL的强大之处在于统计维度极其丰富,数据类型也极其丰富。

build-in 数据类型参考, https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/datatype.html

build-in 聚合,窗口,数学函数请参考, https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/functions.html

同时还支持扩展,常见的例如:

还有好多好多(为什么这么多?原因是PostgreSQL的BSD-Like许可,致使了PG的生态圈真的很大很大,深入各行各业)。

你能想到的和想不到的几乎都可以在pipelinedb 中进行流式处理,大大提高开发效率。

pg_bot_banner.jpg


评论:2   浏览: 479                   顶: 76  踩: 82 

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1# __ GUEST 回答于 2017-02-15 03:46:39+08
In the cotmaiclped world we live in, it's good to find simple solutions.

2# __ GUEST 回答于 2017-02-13 11:22:03+08
A rolling stone is worth two in the bush, thanks to this artcile.



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