AI 기반 자율주행차량은 개방형 네트워크를 사용하여, 컴퓨터 플랫폼에 인공지능을 기반으로 ICT 기술에 의한 자율주행차량을 개발하고 있다. 그러나 자율주행차량의 전자제어 시스템에 대한 해킹 공격이 가능해 짐에 따라 차량 ...
AI 기반 자율주행차량은 개방형 네트워크를 사용하여, 컴퓨터 플랫폼에 인공지능을 기반으로 ICT 기술에 의한 자율주행차량을 개발하고 있다. 그러나 자율주행차량의 전자제어 시스템에 대한 해킹 공격이 가능해 짐에 따라 차량 제어 시스템 공격, 원격제어 공격 등 여러 가지 해킹 사례가 발생하고 있다. 이러한 해킹 공격 사고사례는 외부 공격자에 의한 해킹 위협이 증가 하고 있으며, 자율주행차량이 대중화되면 해킹 피해 사례는 더욱 증가 할 것이다. 또한, 국방 분야에서도 육군의 드론과 로봇을 결합한 드롯봇을 군사과학 기술 영역에서 전투전력 핵심수단으로 활용하기 위해 개발 및 운영을 하고 있다. 국방개혁 2.0을 추진하기 위해 군은 병력감축, 인명손실 최소화의 문제점을 해결하고 자주 국방력 상승을 위해 노력하고 있다. 자주 국방력 상승을 위한 목적으로 드론봇을 통한 전투체계 구축은 유기적으로 조직 시스템을 융합한 운용개념으로 국방획득 체계 수립, 로봇체계 기술연구 등 군사 과학기술 영역에 그 적합성을 인정받아 연구를 하고 있다. 드롯봇 기술체계도 전장 환경에서 드론이 AI 판단에 의한 신속하게 임무를 수행할 수 있도록 AI 기반의 드론봇을 개발하여야 한다. 본 논문의 연구목적은 자율주행차량과 AI 드론봇에 대한 해킹 공격을 수행하고 S/W 및 네트워크 취약점을 발견하여, 그에 따른 사이버 보안 대책을 기술적, 제도적 측면에서 강구하고자 한다. 첫째, 자율주행차량 기능의 소형 모델을 제작하여, 머신러닝 개념, 해킹 공격 유형 및 기법에 관해 연구하였으며, 해킹 공격 실험을 통하여 증명하였다. 해킹 공격자는 통신체계를 확인한 후 Wi-Fi에 대해 패킷 공격을 하여, 무력화(통신 두절)시킬 수 있다는 것을 확인했다. 둘째, 자율주행차량의 네트워크와 스마트키에 대한 해킹을 이용한 차량 절도사건 사례를 연구하여, 해킹 도구인 HackRF One을 통해 특징과 기능을 분석하였다. 자율주행차량과 일반 차량의 스마트키 시스템은 동일하기에 자율주행차량 대신 일반 차량을 이용하여, RF 주파수 신호에 대한 스니핑 공격을 수행하고, 차량의 잠긴 문에 대한 재전송 전파 공격으로 문을 열어 탈취할 수 있다는 해킹 공격 실험결과를 확인했다. 셋째, AI 기반의 상용 드론을 대상으로 소프트웨어 방식의 Wi-Fi 해킹 공격을 수행하여, AP의 비밀번호 상관없이 무한대 패킷 공격으로 드론을 무력화하고 추락시킬 수 있는 실험결과를 얻었다. 넷째, AI 기반 탱크로봇은 군사용 탱크와 유사한 소형 모델을 제작 하여, 카메라 센서, 장애물 회피 센서 등의 기능에 대한 해킹 공격을 수행하였으며, 네트워크상에 블루투스 스니핑 장비(Bluefruit Le Friend –Bluetooth Low Energy(BLE 4.0)-nRF51822)를 이용하여, 조종상태(방향키 값)와 칼리리눅스를 이용한 해킹 공격 실험으로 조종기에 대한 블루투스 취약점을 확인할 수 있었다. 본 논문 연구의 주요 내용을 살펴보면, 자율주행차량의 머신러닝과 AI 드론봇의 인공지능 기능에 대해 분석하고, 해킹을 수행하기 위한 취약점으로는 S/W, 네트워크, 물리적 취약점, DDoS, GPS 조작, 사회적 공학기법 등에 대한 공격 기법이 있으며, 통신 네트워크 해킹은 이러한 기법들을 복합적으로 적용하여 해킹 공격을 하게 된다. 본 논문에서는 해킹 공격에 대응하기 위한 사이버 보안의 제도 및 기술적인 측면에서 해킹 공격 대응방안을 제안하였다. 첫째, 자율주행차량 내 MAC 정보를 통한 메시지 인증으로 통신 상호 간의 데이터 무결성을 유지하도록 보안성을 강화한다. 차량 내 다른 ECU와 데이터통신에도 제조단계에 메시지와 함께 지정된 MAC 정보를 이용하여, 센서 검증 절차에 신뢰성 검증을 하면 메시지 위변조를 못 하도록 보안성을 강화한다. 또한, 차량 운전자의 정보 노출 위협은 공개키의 운전자 정보 데이터 암호와 자율주행차량의 관리 시스템과 생체 인증(홍채 및 지문 인식)과 차대번호를 통해 해킹 공격 대응이 가능하다. 둘째, 자율주행차량 도난장비에 대한 물리적인 보안 대응방안으로는 알루미늄 포일 및 전자파차단 파우치를 이용하여, 실제 스마트키에 사용 시 해킹 공격에 대한 보안에 안전하다. 통신 내용을 암호화하면 데이터 변조 및 통신 프로토콜 정보 유출피해는 방지하지만, 암호화된 데이터를 똑같이 복제하여 전송하는 재전송 공격에는 여전히 취약하다. 이러한 재전송 공격의 취약점을 해결하기 위해 장치 간의 통신에 이용되는 RF 신호를 검증하여 사이버 보안을 강화해야 한다. 셋째, AI 드론 해킹 위협에 대한 기술적인 방어능력이 확보되어야 한다. 드론 피아식별 및 통제용 모듈을 도입하여, 군 드론의 경우 민간드론과 함께 중앙방공통제소에서 통합 관제 및 추적을 할 수 있도록 통합적인 사이버 보안 체계를 구축해야 한다. 넷째, AI 탱크로봇의 해킹 공격에 대비하기 위한 무선통신 구간에 암호 장비를 부착하면, 실시간 암호정보가 송수신됨에 따라 데이터 통신 속도가 저하되고 드론봇 전투체계에 중량이 증가하게 된다. 따라서 중・소형 탱크로봇에는 중량에 따라 적의 전파방해 및 교란을 차단 할 수 있는 소프트웨어 또는 하드웨어 방식의 암호 장비를 부착하여 사이버 보안성을 강화해야 한다. 본 논문은 자율주행차량, AI 드론, AI 탱크로봇의 해킹 공격에 대한 보안 문제를 해결하기 위한 기초 자료로 사용될 것이며, 사이버 보안에 관한 기술 및 제도 중심의 보안성 강화방안을 구분하여 제시함으로써, 자율주행차량에 대한 보안 구축과 국방 무인로봇 및 드론봇에 대한 사이버 보안 발전에 기여할 것이다.
AI 기반 자율주행차량은 개방형 네트워크를 사용하여, 컴퓨터 플랫폼에 인공지능을 기반으로 ICT 기술에 의한 자율주행차량을 개발하고 있다. 그러나 자율주행차량의 전자제어 시스템에 대한 해킹 공격이 가능해 짐에 따라 차량 제어 시스템 공격, 원격제어 공격 등 여러 가지 해킹 사례가 발생하고 있다. 이러한 해킹 공격 사고사례는 외부 공격자에 의한 해킹 위협이 증가 하고 있으며, 자율주행차량이 대중화되면 해킹 피해 사례는 더욱 증가 할 것이다. 또한, 국방 분야에서도 육군의 드론과 로봇을 결합한 드롯봇을 군사과학 기술 영역에서 전투전력 핵심수단으로 활용하기 위해 개발 및 운영을 하고 있다. 국방개혁 2.0을 추진하기 위해 군은 병력감축, 인명손실 최소화의 문제점을 해결하고 자주 국방력 상승을 위해 노력하고 있다. 자주 국방력 상승을 위한 목적으로 드론봇을 통한 전투체계 구축은 유기적으로 조직 시스템을 융합한 운용개념으로 국방획득 체계 수립, 로봇체계 기술연구 등 군사 과학기술 영역에 그 적합성을 인정받아 연구를 하고 있다. 드롯봇 기술체계도 전장 환경에서 드론이 AI 판단에 의한 신속하게 임무를 수행할 수 있도록 AI 기반의 드론봇을 개발하여야 한다. 본 논문의 연구목적은 자율주행차량과 AI 드론봇에 대한 해킹 공격을 수행하고 S/W 및 네트워크 취약점을 발견하여, 그에 따른 사이버 보안 대책을 기술적, 제도적 측면에서 강구하고자 한다. 첫째, 자율주행차량 기능의 소형 모델을 제작하여, 머신러닝 개념, 해킹 공격 유형 및 기법에 관해 연구하였으며, 해킹 공격 실험을 통하여 증명하였다. 해킹 공격자는 통신체계를 확인한 후 Wi-Fi에 대해 패킷 공격을 하여, 무력화(통신 두절)시킬 수 있다는 것을 확인했다. 둘째, 자율주행차량의 네트워크와 스마트키에 대한 해킹을 이용한 차량 절도사건 사례를 연구하여, 해킹 도구인 HackRF One을 통해 특징과 기능을 분석하였다. 자율주행차량과 일반 차량의 스마트키 시스템은 동일하기에 자율주행차량 대신 일반 차량을 이용하여, RF 주파수 신호에 대한 스니핑 공격을 수행하고, 차량의 잠긴 문에 대한 재전송 전파 공격으로 문을 열어 탈취할 수 있다는 해킹 공격 실험결과를 확인했다. 셋째, AI 기반의 상용 드론을 대상으로 소프트웨어 방식의 Wi-Fi 해킹 공격을 수행하여, AP의 비밀번호 상관없이 무한대 패킷 공격으로 드론을 무력화하고 추락시킬 수 있는 실험결과를 얻었다. 넷째, AI 기반 탱크로봇은 군사용 탱크와 유사한 소형 모델을 제작 하여, 카메라 센서, 장애물 회피 센서 등의 기능에 대한 해킹 공격을 수행하였으며, 네트워크상에 블루투스 스니핑 장비(Bluefruit Le Friend –Bluetooth Low Energy(BLE 4.0)-nRF51822)를 이용하여, 조종상태(방향키 값)와 칼리리눅스를 이용한 해킹 공격 실험으로 조종기에 대한 블루투스 취약점을 확인할 수 있었다. 본 논문 연구의 주요 내용을 살펴보면, 자율주행차량의 머신러닝과 AI 드론봇의 인공지능 기능에 대해 분석하고, 해킹을 수행하기 위한 취약점으로는 S/W, 네트워크, 물리적 취약점, DDoS, GPS 조작, 사회적 공학기법 등에 대한 공격 기법이 있으며, 통신 네트워크 해킹은 이러한 기법들을 복합적으로 적용하여 해킹 공격을 하게 된다. 본 논문에서는 해킹 공격에 대응하기 위한 사이버 보안의 제도 및 기술적인 측면에서 해킹 공격 대응방안을 제안하였다. 첫째, 자율주행차량 내 MAC 정보를 통한 메시지 인증으로 통신 상호 간의 데이터 무결성을 유지하도록 보안성을 강화한다. 차량 내 다른 ECU와 데이터통신에도 제조단계에 메시지와 함께 지정된 MAC 정보를 이용하여, 센서 검증 절차에 신뢰성 검증을 하면 메시지 위변조를 못 하도록 보안성을 강화한다. 또한, 차량 운전자의 정보 노출 위협은 공개키의 운전자 정보 데이터 암호와 자율주행차량의 관리 시스템과 생체 인증(홍채 및 지문 인식)과 차대번호를 통해 해킹 공격 대응이 가능하다. 둘째, 자율주행차량 도난장비에 대한 물리적인 보안 대응방안으로는 알루미늄 포일 및 전자파차단 파우치를 이용하여, 실제 스마트키에 사용 시 해킹 공격에 대한 보안에 안전하다. 통신 내용을 암호화하면 데이터 변조 및 통신 프로토콜 정보 유출피해는 방지하지만, 암호화된 데이터를 똑같이 복제하여 전송하는 재전송 공격에는 여전히 취약하다. 이러한 재전송 공격의 취약점을 해결하기 위해 장치 간의 통신에 이용되는 RF 신호를 검증하여 사이버 보안을 강화해야 한다. 셋째, AI 드론 해킹 위협에 대한 기술적인 방어능력이 확보되어야 한다. 드론 피아식별 및 통제용 모듈을 도입하여, 군 드론의 경우 민간드론과 함께 중앙방공통제소에서 통합 관제 및 추적을 할 수 있도록 통합적인 사이버 보안 체계를 구축해야 한다. 넷째, AI 탱크로봇의 해킹 공격에 대비하기 위한 무선통신 구간에 암호 장비를 부착하면, 실시간 암호정보가 송수신됨에 따라 데이터 통신 속도가 저하되고 드론봇 전투체계에 중량이 증가하게 된다. 따라서 중・소형 탱크로봇에는 중량에 따라 적의 전파방해 및 교란을 차단 할 수 있는 소프트웨어 또는 하드웨어 방식의 암호 장비를 부착하여 사이버 보안성을 강화해야 한다. 본 논문은 자율주행차량, AI 드론, AI 탱크로봇의 해킹 공격에 대한 보안 문제를 해결하기 위한 기초 자료로 사용될 것이며, 사이버 보안에 관한 기술 및 제도 중심의 보안성 강화방안을 구분하여 제시함으로써, 자율주행차량에 대한 보안 구축과 국방 무인로봇 및 드론봇에 대한 사이버 보안 발전에 기여할 것이다.
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