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자율주행자동차 보안 동향 원문보기

情報保護學會誌 = KIISC review, v.28 no.5, 2018년, pp.9 - 14  

서화정 (한성대학교 IT융합공학부) ,  권용빈 (한성대학교 IT융합공학부) ,  권혁동 (한성대학교 IT융합공학부) ,  안규황 (한성대학교 IT융합공학부)

초록
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운전자의 도움 없이 자동으로 운행하는 자율주행자동차는 차세대 IT 플랫폼으로써 그 중요도가 증가하고 있다. 현재 자동차 회사는 물론이거니와 대표적인 IT 기업들에서도 자율주행차량을 상용화하기 위한 노력을 기울이고 있다. 자율주행자동차는 주행과 관련된 기술적인 완성도도 중요하지만 이와 더불어 사소한 보안 취약점이 차량 탑승자의 생명을 위협할 수 있는 만큼 단 한차례의 사이버 공격도 허용할 수 없는 기술적 특징을 가진다. 본 논문에서는 자율주행자동차의 기술 발전 동향과 더불어 보안 취약점에 관련된 내용을 함께 확인해 보도록 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 자율주행자동차의 최신 발전 동향에 대해 확인해 보았으며 이와 더불어 대두되고 있는 보안이슈를 확인해 보았다. 논문에서 확인해 본 바와 같이 차세대 IT 플랫폼인 자율주행자동차에 대한 기술 개발과 이에 따른 보안 이슈가 매우 활발히 논의되고 있음을 확인할 수 있다.
  • 따라서 기존의 IT 시스템과는 차별화되고 강인한 보안 시스템 구축이 요구되고 있다. 본 논문에서는 최근 가속화되고 있는 자율주행자동차의 개발 동향에 대해 확인해 보고 이와 관련된 자율주행자동차 보안 이슈에 대해 확인해 보도록 한다.

가설 설정

  • 가장 먼저 살펴볼 이점은 안전성이다. 자율주행자동차를 활용하게 될 경우 교통사고의 확률을 획기적으로 낮출 수 있다.
  • 따라서 앞으로의 자동차 설계와 주행에도 크나큰 변화가 올 것으로 기대되고 있다. 먼저 자동차 내에서 큰 부분을 차지했던 운전석의 기능이 축소되게 될 것이다. 이를 통해 확보된 공간은 또 다른 역할을 하는 공간으로 재탄생되게 될 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자율주행차량의 특징은? 자율주행차량은 모든 판단이 자율주행자동차가 외부를 인식하는 방법인 센싱 정보와 이를 해석하는 인공지능에 의해 결정되는 특징을 가지고 있다. 하지만 단 하나의 정보와 시스템이 악의적인 해커에 의해 조작되는 상황에 처하게 될 경우 이를 통해 도출되는 잘못된 판단은 큰 사고로 이어질 수 있는 문제점을 가지고 있다.
자율주행자동차란? 운전자의 도움 없이 자동으로 운행하는 자율주행자동차는 차세대 IT 플랫폼으로써 그 중요도가 증가하고 있다. 현재 자동차 회사는 물론이거니와 대표적인 IT 기업들에서도 자율주행차량을 상용화하기 위한 노력을 기울이고 있다.
자율주행차량의 문제점은? 자율주행차량은 모든 판단이 자율주행자동차가 외부를 인식하는 방법인 센싱 정보와 이를 해석하는 인공지능에 의해 결정되는 특징을 가지고 있다. 하지만 단 하나의 정보와 시스템이 악의적인 해커에 의해 조작되는 상황에 처하게 될 경우 이를 통해 도출되는 잘못된 판단은 큰 사고로 이어질 수 있는 문제점을 가지고 있다. 기존의 IT 시스템의 경우 해킹을 당하더라도 생명과는 거리가 먼 정보 혹은 재원이 탈취되는 경우가 대부분이었지만 자율주행자동차의 경우 한 번의 해킹으로 인해 탑승자의 생명이 위협받을 수 있다는 특징을 가지고 있다. 따라서 기존의 IT 시스템과는 차별화되고 강인한 보안 시스템 구축이 요구되고 있다.
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참고문헌 (15)

  1. S. Anthony, "Google's self-driving car passes 700,000 accident-free miles, can now avoid cyclists, stop at railroad crossings," Extreme Tech, 2014. 

  2. "Inside Story: Look, No Hands," Economist Technology Quarterly, September, pp. 17-19, 2012. 

  3. D. J. Fagnant, K. Kockelman, "Preparing a nation for autonomous vehicles: opportunities, barriers and policy recommendations," Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol. 77, pp. 167-181, 2015. 

    상세보기 crossref

  4. J. Petit, B. Stottelaar, M. Feiri, and F. Kargl, "Remote attacks on automated vehicles sensors: Experiments on camera and lidar," Black Hat Europe, 2015. 

  5. J. Petit, M. Feiri, and F. Kargl, "Revisiting attacker model for smart vehicles," In WiVeC, pp. 1-5, 2014. 

  6. A. Nguyen, J. Yosinski, J. Clune, "Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for unrecognizable images," In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 427-436. 

  7. H. Shin, D. Kim, Y. Kwon, Y. Kim, "Illusion and dazzle: Adversarial optical channel exploits against lidars for automotive applications," In International Conference on Cryptographic Hardware and Embedded Systems, pp. 445-467, 2017. 

  8. X. Mao, D. Inoue, H. Matsubara, and M. Kagami, "Demonstration of In-Car Doppler Laser Radar at 1.55 for Range and Speed Measurement," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 14, no. 2, pp. 599-607, 2013. 

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  9. A. Samman, L. Rimai, J. McBride, R., Carter, W. H. Weber, C. Gmachl, and A. Y. Cho, "Potential use of near, mid and far infrared laser diodes in automotive LIDAR applications," In Vehicular Technology Conference, 2000. IEEE-VTS Fall VTC 2000. vol. 5, pp. 2084-2089, 2000. 

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  12. A. Greenberg, "Hackers remotely kill a jeep on the highway - with me in it," Wired, 2015. 

  13. J. Golson, "Car Hackers Demonstrate Wireless Attack on Tesla Model S," The Verge, 2016. 

  14. 권혁찬, 이석준, 최중용, 정병호, 이상우, 그리고 나중찬, "자율주행 자동차 보안기술 동향", 2018. 

  15. 이유식. "자동차 보안 기술 동향", 한국통신학회지 (정보와통신), vol. 35, no. 7, pp. 3-10, 2018. 

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