Gözetleme kameraları artık sadece normal kameralar değil, artırılmış gerçeklikle donatılmış, yapay zeka destekli sistemlerle değişiyor. Bu durumu antitezlerde okuduğumuz şeyleri gerçek olarak kabul etmek zorunda kalan birçok insan için olumlu ya da olumsuz bir gerçeklik olarak görmemiz gerekiyor.

Büyük şehirlerdeki izleme sistemlerinin işleyişi ve devletlerin bunları neden hızla benimsediği konusunda Kşiştof Şpak araştırma yaptı.

2025 Eylül’ünde, Denver’daki Chrisann Elzer’ın evinin kapısında bir polis memuru mahkeme emriyle durdu. Ev sahibi, komşu kasabadaki başkasının kapısından çalınmış bir paketle suçlanıyordu.

Suçlamayı destekleyen kanıtlar, ticari bir firma olan Flock Safety’nin otomatik video izleme sistemi verileriydi ve bu verilerde Elzer’ın arabasını gösteriyordu. Ancak memur, şüpheliyle bu ayrıntıları paylaşmayı reddetti ve tüm itirazları mahkemeye götürmesini önerdi.

“Oradaki kameralarımızın olduğunu biliyorsunuz. Bir nefes bile almazsınız, bizim bilgimiz olmadan,” dedi polis.

Masumiyetinden emin olan Elzer, kendi kanıtlarını toplamaya başladı. Suç tarihi ​​olan gün gerçekten yakındaydı — terziye gidip gelmişti, ama başka insanların paketlerini çalmamıştı.

Cep telefonu ve araçtaki GPS izleyicilerinden verileri, araç kamerası kayıtlarını, sözlü tanıklıkları, hatta suç tarihi giydiği kıyafetin fotoğraflarını topladı.

Birçok başarısız girişimden sonra suçlamayı doğrudan polis şefine yazdı. O, yaptığı iş için onu övdü ve mahkeme emrini iptal ettiklerini bildirdi.

2025 Aralık ayına göre Flock Safety, 49 Amerikan eyaletinde 80.000 kameraya erişim sağlıyordu.

Sokaklardaki, mağazalardaki ve kurumlardaki izleme kameraları uzun zamandır alışılmış bir şeydir. Ancak modern akıllı kameralar ve bilgi işleme yöntemleri, öncüllerine göre yeni bir şeydir.

Kapalı devre televizyon sistemine (CCTV) eski çağlarda, kameradan gelen sinyali bir alışveriş merkezinin sıkılan güvenlik görevlisinin karşısındaki düzinelerce monitörde gördüğümüz bir kamerayı anladık.

Teknolojik kısımlar video sensörlerinden, ekranlardan ve kayıt ekipmanlarından ibaretti.

Kolluk kuvvetleri en azından geçmiş yüzyılın ortalarından itibaren izleme sistemleriyle deneysel çalışmalar yapıyor.

1960 yılında İngiliz polisi, Tayland kralı ve kraliçesi ziyaretine karşılık Trafalgar Meydanı’nda gözlem kamerası denemeleri yaptı. Monitörleri, montaj yerinin yanındaki kamyona koydular. Bu deney, birkaç teknik sorunun keşfedilmesini sağladı ve tartışmalı tepkilere neden oldu.

1979’da İngiliz hükümet araştırma şirketi Police Scientific Development Branch, o zamanki optik karakter tanıma yöntemlerini kullanarak ANPR teknolojisini geliştirdi.

1990’lara gelindiğinde, kavşaklar ve binalardaki kameralar standart hale geldi. Kolluk kuvvetleri, günlük işlerinde CCTV ve ANPR’yi bir araç setine dahil ettiler.

Mini küçültme ile birlikte bilgisayar bileşenlerinin, genel “bağlı olma” nın büyümesi ve geleneksel CCTV’nin yerini alan yapay zeka ile akıllı kamera çıkageliyor.

Bu cihaz, kendi işlemcisiyle işletim sistemi, depolama ve yerel ve internet bağlantıları için arayüzler, bazen de ses kaydı yapmak için bir mikrofon ile donatılabilir.

Bazı üreticiler, verileri gerçek zamanlı olarak işleyen II- hızlandırıcılar ve NPU (Nöral İşlem Ünitesi) modülleri içeren ekipmanlar yerleştiriyor. Diğerleri II analizi için harici ekipman kullanıyor.

Bu sistemler, nesneleri tanımlayabilir, araç plakalarını ve insan yüzlerini tanıyabilir ve gördükleri hakkında bir özet saklayabilir. Yazılım yapılandırması ve ekipman sağlayıcısının tercihlerine bağlı olarak özelliklerin seti değişir.

Kendi kendini yetenekli kamera yüzleri tanıyabilir ve bunların kimliklerini kaydedebilir – araç plakası numarasını, bir kişinin yüzünü veya yürüyüş tarzının karakterini. Analitik merkezi kameralardan, diğer kaynaklardan bilgilerle toplar ve sonuçları operatöre gönderir.

Flock Safety, Nova adında “halkın güvenliği için veri platformu” olarak benzer bir şey sunar, burada sadece gözlem kameralarından kayıtlar değil, aynı zamanda sızıntılardan, veri brokerlarının ve diğer ticari olarak erişilebilir kaynaklardan gelen bilgiler de yer alır.

Bu sistem, hareket haritaları, tercihler, görüntüleme geçmişi, alışkanlıklar, polis kayıtları ve diğer tüm verilerle bir dosya oluşturur.

Birçok bilgiye sahip olan II, insan davranışı hakkında varsayımlarda bulunabilir ve operatörü şüpheli bulduğu durumlar hakkında uyarabilir. Bu seçenek, Flock müşterilere zaten sunulmuştur.

Şirketin iddialarına göre Nova, kolluk kuvvetlerinin “bir tıklamayla” davaları kapatmalarına olanak tanır.

Eleştirmenlerin iddiasına göre, bu, insanların izlenmesi ve mahremiyetin masif ihlallerine zemin yaratma yoludur.

Çoğu insanı geniş çapta izlemekten umursamazlar. Bu, suçları çözüp önlemeye yardımcı olan bir araç olduğu için. Ancak herkes kişisel özgürlük sınırlarına karşı bu kadar kayıtsız değildir.

Akıllı kameralarla ve özel hayatın sınırlarını korumak isteyenler arasındaki mücadele birkaç farklı düzeyde devam ediyor.

Devlet politikası düzeyinde hukuk mücadelesinin yanı sıra, meraklılar gizleme sanatına ve daha klasik siber saldırı formlarına başvuruyor.

“Spoofing”

Bu cihazlara yapılan saldırıların en ilginç türlerinden biri, “spoofing” ya da “sunum saldırıları”dır. Bu kategori, kameranın aldığı görüntüyle çalışan yöntemleri içerir.

Maskeler, yansıtıcılar, özel tekstürler ve objektifin tanımasını veya tanımasını engellemek için görüntüyü “bozmak” için kullanılan diğer yöntemler buraya girer.

2016 yılında tasarımcı Scott Urban’ın Reflectacles projesi, yüzün görüntüsünü kameraya geri yansıtarak kızılötesi aydınlatmayı kameraya geri yönlendiren bir reflektörle bir dizi gözlük sundu.

Bu tür bir brute-force tekniği, izleme tek bir kameraya analiz için veri bırakmaz, ancak çoklu açılardan izlenme durumlarında etkisizdir.

Berlinli araştırmacı ve sanatçı Adam Harvey, yüz tanıma sistemlerine karşı koymanın bir yolu olarak CV Dazzle adlı bir dizi çözüm geliştirdi.

2010’ların örnekleri, kişi tanımlama sistemlerini aldatmak için tasarlanan asimetrik saç stilleri ve makyaj elemanları içeriyordu. Bu yöntem, gölgelerin altındaki göz ve burun, simetri ve burun köprüsünün konumu tespit etmek için Viola-Jones algoritmasının popüler olduğu zamanı tanıması için kullanılır.

Sanatçı, golge ve ten rengiyle çelişen a-simetrik stil ve renkler içeren mizansenler kullandı.

Yapay zeka tarafından yüz tanıma sistemlerinin gelmesiyle eski yöntemler eskidi ve 2020 yılında Harvey, makyajı güncelledi.

Yazar, bu tekniği, özel şekillerin, konumun ve makyajın gizlendiği makyajla ilgili tekniği tanıttı.

Benzer yöntemler plaka tanıma sistemlerine uygulanabilir. Amerikalı hayran Benn Jordan, ANPR dedektörleri için “düşmanca” dokular oluşturma yöntemlerini açıkladı.

Açık modelleri kullanarak, Jordan bir nöral ağın plakadaki yanlış sembolleri okumasını sağlayan görsel gürültü üretmeyi öğretti.

Görsel metodların dezavantajı genellikle güvenilir olmamalarıdır. Etkililikleri, koşullara ve kamera sayısına bağlıdır. Aynı zamanda izleme sistemleri sağlayıcıları, insan yürüyüşü veya arabanın rengi gibi tanıma için kullanılan özelliklerin setini genişletiyor.

Araştırmacılar, gelişmiş modellerin atlatılma yollarını aramaya devam ediyor, ancak akıllı kameralarla ilgili açık bir tehdit, hackerlar tarafından temsil edilmektedir.

Cihazlar ve ağ saldırılarına hacking

İnternete bağlı herhangi bir bilgisayar gibi, se Iı997l sınıfı bir güvenlik açığına sahiptir.

Bu sistemlerin varlığı boyunca, birçok farklı anlamlı zayıflık belgelenmiştir.

2021 yılında Hikvision izleme kamerasının kodunda bir bilgi enjeksiyonu saldırılarına karşı hassaslık bulundu. Güvenlik açığı, cihazlar üzerinde tam kontrol sağladı ve diğer kameralara erişim, yazılım yüklemek ve diğer ek kameraya erişim sağladı.

2023 yılında Axis’in akıllı kamer ürünlerinin işletim sisteminde, uygulamaları yüklerken keyfi komutları çalıştırmak için bir fırsat bulundu.

2025’te Dahua firmanın denetim sistemlerinde iki ayrı, uzaktan cihazları kontrol etme ve tam kontrol sağlayan güvenlik açıkları bulundu. Her ikisi, saldırganın kameranın tam kontrolünü elde etmesine izin verdi.

Doğrudan cihazlarla etkileşim ayrı bir saldırı vektörüdür, çünkü bunlar genellikle halka açık yerlerde sokakta bulunur. Bir hacker, kamera bakım arayüzlerini kullanarak yerel depolama birimine, ağ ayarlarına erişebilir veya cihazı kendi amaçlarına uygun bir şekilde değiştirebilir.

Sistemleri doğrudan saldırılardan korumak için, verileri şifreleme, yazılım doğrulama için donanım tabanlı yöntemler ve video dosyalarına kriptografik imzalar eklemek gibi önlemler alırlar.

Güvenlik önlemlerine uyan bir cihazı basitçe “yeniden yazılamaz” veya kullanıma hazır verilerle indirilmemesi zorunlu hale getiremezsiniz. Ancak bazen hatalar olur.

404 Media, 2025’te en az 60 Condor II kamerasının, halkın takibini takip eden suçlarda koruma eğiliminde olduğu için, en az 60 Condor II somut II kamerasının salındığını bildirildi.

İnternet güvenliği uzmanı John Gaines ve yukarıda adı geçen araştırmacı Benn Jordan, Shodan özel arama motorunu kullanarak cihazların IP adreslerini buldu ve giriş yapmadan bağlanabildiklerini tespit etti.

İsteyen herhangi bir insanın canlı yayınları izlemesine, son 30 gün içindeki arşiv verilerini indirmesine, ayarları değiştirmesine ve sistem günlüklerini okumasına izin veriyorlardı.

Ekipman tedarikçisi, bu sorunların “sınırlı sayıda cihaza zarar veren bir yapılandırma hatası” ndan kaynaklandığını bildirdi ve sorunların çözüldüğünü belirtti.

Aynı araştırmacılar, başka bir Flock kamera modelinin, cihazın ve yazılımının kontrolünü sağlamak için bir düğmeyi belirli bir şekilde tıklarsa açık bir WiFi noktası sağladığını belirttiler. Bu, cihazın ve yazılımın tam kontrolünü elde etmeyi ve yönlendirmeyi mümkün kılar.

Gaines, Flock’daki bu ve diğer açıklar hakkında 55 maddeden oluşan ayrı bir belge yayınladı.

Rakam, cihazın görüntüsündeki bir fotoğrafçı Flock’un kamerasındaki üstü. 404 Medya.

Herhangi birinin Flock cihazlarını izlemesine, geçmiş 30 günü boyunca arşiv verilerini indirmesine, ayarları değiştirmesine ve sistem günlüklerini okumasına izin veren bir güvenlik açığı olduğu bildirildi.

Ekipman tedarikçisi, belgelerin gösterdiği gibi, kullanıcı müdahalesiz tüm güncellemelerin sağlandığını ve sistem işlevlerine darbe almaya devam ediyor .

Kısmen Yetkin ile Mücadele

Otomatik gözetim sistemleri, özellikle AI ile, güvenlik güçleri için kullanışlı bir araç haline geldi.

Ekipman tedarikçileri, çözümlerinin yetenekleri konusunda müşterileri ikna ediyor – işte şüphelinin arabası ve hareketlerinin haritası, işte adres. Artık, darbelere kapanabilen davaları kapatmak mümkün.

Bunun alışılmama sürmesi kolaydır. Verilere aşırı güvenmek insanlar için yaygın bir yanılsama. Bu fenomen, tipik bilişsel çarpıtmalardan biriyle bağlantılıdır.

AI kullanarak otomasyon, ağ geçitlerini görmeyi zorlaştırma eğilimi gö

⚠️ Bu içerik yatırım tavsiyesi değildir.