随着网络摄像头的普及以及在监控中的核心作用，我们有必要了解网络摄像头的分布特点及其隐私/安全内涵。为此，我们首次对聚合网站和个人网站的实时摄像头进行了系统研究。我们提出了一系列有效的、自动的技术来对实时网络摄像头进行检测和生成指纹。具体地，我们通过设备内置Web服务器的图形用户界面，并利用分布式算法检测聚集站点的摄像头并生成相应指纹。总体而言，我们观察到来自聚合网站的85万个网页托管实时网络摄像头以及公共IPv4空间的220万个网络摄像头。我们的研究发现，聚合网站在提供直播流方面具有典型的长尾分布，而85.4%的聚合网站会从其他网站获取视频。此外，我们发现（1）来自聚合站点和IP主机的277,239个网络摄像头（约11.7%）直接向公众开放实时流；（2）聚合站点公开187,897个网络摄像头的地理位置名称和23083个摄像头更详细的经纬度信息；（3）聚合站点上有38,942个摄像头使用默认的用户名和密码并以明文的形式可见；（4）1237个网络摄像头被检测到已被破坏并有恶意行为。

       该成果由中国科学院信息工程研究所以及北京交通大学在本项目的支持下完成，发表在CCF B类推荐会议ACM SIGMETRICS 2020，原文可由链接https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3393691.3394220查看。