Kameranetzwerke sind weit verbreitet in traditionellen Überwachungsanwendungen, sie werden aber auch in neuen Bereichen wie beispielsweise der Altenpflege oder im Home-Monitoring eingesetzt. Die ständig wachsende Zahl an Kameras wirft jedoch viele Sicherheitsfragen auf. Die Vertraulichkeit und Sicherheit der gespeicherten Daten ist eine wesentliche Voraussetzung für den Schutz der Privatsphäre der überwachten Personen. Ebenso ist eine Garantie der Echtheit von Aufzeichnungen unerlässlich, sobald die erfassten Daten als Beweise bei der Durchsetzung von rechtlichen Ansprüchen benutzt werden. Aufgrund des verteilten und kooperativen Charakters moderner Kameranetzwerke müssen diese Anforderungen nicht nur für die Übertragung an eine zentrale Überwachungsstation gelten, sondern auch für die Übertragung zwischen den Kameras im Netzwerk.

Das Forschungsprojekt Prosecco erforscht die Gestaltung einer sicheren, integrierten Überwachungskamera-Architektur. Prosecco erweitert den aktuellen Stand der Technik in mehrfacher Hinsicht. Erstens bietet es Vertraulichkeit und Beweisfähigkeit als inhärentes Merkmal eines Kamerasystems. Zweitens erreicht es sichere inter-Kamera Kooperation mit minimaler Beteiligung einer zentralen Steuereinheit. Drittens verwendet es moderne, hybride ARM/FPGA-System-on-Chip Lösungen um performante Sicherheits- und Bildanalysefunktionen zur Verfügung zu stellen. Hardware Eigenschaften in Form von physisch nicht klonbaren Funktionen werden ausgenutzt, um ein hohes Maß an Sicherheit ohne spezielle Hardware realisieren zu können.

Prosecco führt zunächst eine eingehende Bedrohungsanalyse durch und definiert darin die vorhandenen Anforderungen, Annahmen und impliziten Einschränkungen. Als nächstes werden Konzepte für Kamera-spezifische und inter-Kamera Sicherheitsmerkmale entwickelt. Diese Konzepte werden prototypisch auf off-the-shelf Hardware implementiert. Eine gründliche Auswertung der Machbarkeit und Leistungsfähigkeit der entwickelten Konzepte wird in einer Fallstudie zum sicheren Multi-Kamera Personen Tracking durchgeführt.