Bezpečná infrastruktura pro provoz senzorů

Cílem
tohoto software bylo vytvořit bezpečnou infrastrukturu umožňující provoz
moderních senzorů se zajištěním autenticity, integrity a časového ukotvení
pořízených dat. Infrastruktura byla implementována a následně ověřeny její
parametry na úloze zpracování dat z kamerových senzorů v reálném a simulovaném
prostředí. Z provedených experimentů můžeme konstatovat že byly splněny
požadavky pro nasazení v dané aplikaci. 

Vytvořená infrastruktura pro provoz senzorů slouží především k
ověření možnosti nasazení a dosažení požadovaných parametrů. Převážná část
zdrojových kódu byla pro jednoduchost napsána v jazyce Python, který je velmi
vhodný pro experimentování ale méně už pro ostré nasazení v tak kritických
aplikacích jako je monitorování dopravy. Proto bude tento výsledek projektu
využit jako "golden standard" a bude následně re-implementována do stávajících
systému Camea.

Navržená infrastruktura je rozumně škálovatelná na systémy
obsahující desítky senzorů, což je více než dostatečné pro potřeby firmy Camea
v oblasti monitorování dopravy, avšak například v průmyslových aplikacích toto
může být limitující. Proto předpokládáme další možné rozšíření výsledku v
oblasti zpracování dat ze stovek a více senzorů, kde bude nutné vypracovat
nástroje pro inicializaci a správu těchto senzorů, případně vytvořit mechanismy
pro přerozdělování zátěže při ukládání a ověřování dat na více uzlů v cloudu.

The goal of this software was to create a secure infrastructure to enable the operation of modern sensors, ensuring the authenticity, integrity and temporal anchoring of the acquired data. The infrastructure was implemented and then its parameters were verified on a task of processing data from camera sensors in a real and simulated environment. From the conducted experimentations we can conclude that the requirements for deployment in the given application were met. 
The created infrastructure for the operation of the sensors serves mainly to verify the possibility of deployment and to achieve the required parameters. For simplicity, most of the source code was written in Python, which is very suitable for experimentation but less so for live deployment in critical applications such as traffic monitoring. Therefore, this project result will be used as a "golden standard" and will be subsequently re-implemented in existing Cameo systems.
The proposed infrastructure is reasonably scalable to systems containing dozens of sensors, which is more than sufficient for Camea's traffic monitoring needs, but in industrial applications for example this may be limiting. Therefore, we foresee further possible extensions of the result in the area of processing data from hundreds or more sensors, where tools for initializing and managing these sensors will need to be developed, or mechanisms for redistributing the data storage and verification workload across multiple nodes in the cloud will need to be developed.