[논문]이중요소를 이용한 상황인지 기반 드론 제어 메커니즘 설계

오윤석; 김애영; 서승현

doi:10.13089/jkiisc.2019.29.1.57

초록
AI-Helper

최근 다방면으로 활용되고 있는 드론은 무인 환경에서 동작하고 보안이 취약한 무선 통신을 사용하기 때문에 물리적 탈취 공격, 정보 유출 공격 등 다양한 보안 위협에 취약하다. 특히, 불법 드론 탈취로 인해 저장정보 유출 및 무단 도용 등의 피해를 예방하기 위한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 드론이 불법적으로 탈취당한 경우에, 저장된 내부 정보를 보호하고, 무단 도용을 예방할 수 있는 상황인지 기반 드론 제어 메커니즘을 제안하고, 제안 메커니즘의 실현성을 프로토타입 구현 및 실험으로 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Drones, which are used in various fields, are vulnerable to various security threats such as physical deodorization attacks and information leakage attacks because they operate in an unmanned environment and use wireless communication with weak security. In particular, research is needed to prevent ...

Drones, which are used in various fields, are vulnerable to various security threats such as physical deodorization attacks and information leakage attacks because they operate in an unmanned environment and use wireless communication with weak security. In particular, research is needed to prevent damages such as leakage of stored information and unauthorized use due to illegal drone deodorization. In this paper, we propose a context - aware drone control mechanism that protects stored internal information and prevents unauthorized use when the drones are illegally deactivated. We also demonstrated the feasibility of the proposed mechanism as a prototype implementation and experiment.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1. Fuzzy Commitment Enrollment
그림 Fig. 2. Diagram for Drone Control Mechanism
표 Table 1. Enrollment Phase
표 Table 2. Reproduction Phase
표 Table 3. Validation Phase
그림 Fig. 3. Places that Drone Works or Does not
그림 Fig. 4. Example Images from Drone
그림 Fig. 5. The Prototype for Drone Control Mechanism
그림 Fig. 6. Temporary Landing Area
그림 Fig. 7. Images Taken from Many Places
그림 Fig. 8. Example 10 Images in Area 3
그림 Fig. 9. FRR Average of All Places
그림 Fig. 10. FAR Average of All Places
그림 Fig. 11. area 4 Images
그림 Fig. 12. area 9 Images
표 Table 4. FRR and FAR
그림 Fig. 13. Images on area 7 and 8

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서 탈취된 드론이 정상적으로 동작할 수 없도록 외부의 환경 정보와 내부의 고유한 잡음 정보를 이중 요소로 하는 상황인지 기반의 드론 제어 메커니즘을 제안하였다. 제안한 메커니즘은 드론이 탈취될 경우에도 수집된 내부 정보가 유출되거나, 탈취된 드론이 무단 도용되는 피해 방지를 가능하게 한다.
본 논문에서는 동작권한을 부여한 장소에서만 드론을 작동시킬 수 있도록, 상황인지 요소를 이용한 퍼지 커미트먼트 기반 드론 제어 메커니즘을 제안한다. 드론 카메라로부터 수집한 외부의 환경 정보와, PUF(Physical Unclonable Function)로부터 추출한 내부의 고유 잡음 정보는 드론의 비밀정보를 은닉하기 위해 사용한다.

제안 방법

본 논문에서는 동작권한을 부여한 장소에서만 드론을 작동시킬 수 있도록, 상황인지 요소를 이용한 퍼지 커미트먼트 기반 드론 제어 메커니즘을 제안한다. 드론 카메라로부터 수집한 외부의 환경 정보와, PUF(Physical Unclonable Function)로부터 추출한 내부의 고유 잡음 정보는 드론의 비밀정보를 은닉하기 위해 사용한다. 드론의 동작 권한이 부여된 장소에서 동일한 위치와 방향을 적용하여 수집한 외부 환경 정보가 있어야만 비밀정보가 복원되어 드론을 동작시킬 수 있도록 한다.
드론 카메라로부터 수집한 외부의 환경 정보와, PUF(Physical Unclonable Function)로부터 추출한 내부의 고유 잡음 정보는 드론의 비밀정보를 은닉하기 위해 사용한다. 드론의 동작 권한이 부여된 장소에서 동일한 위치와 방향을 적용하여 수집한 외부 환경 정보가 있어야만 비밀정보가 복원되어 드론을 동작시킬 수 있도록 한다. 따라서 제안하는 드론 제어 메커니즘을 적용하면 공격자에게 드론이 탈취되었어도, 임의의 장소에서 동작되지 않으며, 내부에 저장된 정보들의 유출을 어렵게 만든다.
본 장에서는 드론이 불법적으로 탈취된 경우 탈취된 드론이 정상적으로 동작할 수 없도록 외부의 환경 정보와 내부의 고유 잡음 정보를 이중 요소로 사용하는 퍼지 커미트먼트 기법[14] 기반의 드론 제어 메커니즘을 설계한다. 드론의 동작 제어 권한을 결정하는 비밀정보는 드론 내부의 PUF에서 발생한 잡음 정보와, 드론의 카메라로 촬영한 외부 잡음 정보로 은닉된다.

대상 데이터

본 절에서는 제안한 드론 제어 메커니즘에 대하여 다양한 장소에서의 이미지를 이용하여 실험을 진행하였고, 이때 적용한 실험 데이터는 열 곳의 장소에서 각각 10회의 촬영을 통해 획득한 이미지 100장이다. 이미지 획득을 위하여 Fig.

이론/모형

본 논문에서 제안하는 드론 제어 메커니즘의 안전성은 이중요소 퍼지 커미트먼트 기법[14]의 안전성에 기반한다. 하나의 요소만으로는 기기 레벨에서 안전하다고 할 수 없다.
본 프로토타입의 구현은 라즈베리파이에 설치된 Dronekit API를 이용하여 C/C++ 및 파이썬 (Python)으로 구현하였다. 상황인지 기반 드론 제어 메커니즘의 비밀정보 은닉 알고리즘 및 복원 알고리즘을 구현하기 위해, 오류 정정 기법으로는 BCH(Bose Chaudhuri Hocquenghem) 코드 [15], 컬러 이미지를 바로 사용하기는 어려우므로 gray scaling한 후 이미지 이진화를 위해 Otsu 기법을 사용하였다[16]. 암호키 생성 기법은 의사난수 생성기를 구현하는데 활용되는 SHA-256 해시 알고리즘을 사용하였다.
상황인지 기반 드론 제어 메커니즘의 비밀정보 은닉 알고리즘 및 복원 알고리즘을 구현하기 위해, 오류 정정 기법으로는 BCH(Bose Chaudhuri Hocquenghem) 코드 [15], 컬러 이미지를 바로 사용하기는 어려우므로 gray scaling한 후 이미지 이진화를 위해 Otsu 기법을 사용하였다[16]. 암호키 생성 기법은 의사난수 생성기를 구현하는데 활용되는 SHA-256 해시 알고리즘을 사용하였다.

성능/효과

본 논문에서는 제안 메커니즘을 구현하여 실험을 통해 실현 가능성을 보였다. 다양한 장소에서의 이미지를 대상으로 실험한 결과, t=25일 때의 FRR은 2.2%, FAR은 약 2.2%로 이미지의 위치 및 방향 때문에 작은 차이가 생기더라도 충분히 비밀정보 복원 및 드론 동작이 가능함을 보였다. 단, 변화가 큰 이미지나 어두운 이미지는 비밀정보 복원에 큰 영향을 줄 수 있다.
본 논문에서 탈취된 드론이 정상적으로 동작할 수 없도록 외부의 환경 정보와 내부의 고유한 잡음 정보를 이중 요소로 하는 상황인지 기반의 드론 제어 메커니즘을 제안하였다. 제안한 메커니즘은 드론이 탈취될 경우에도 수집된 내부 정보가 유출되거나, 탈취된 드론이 무단 도용되는 피해 방지를 가능하게 한다. 본 논문에서는 제안 메커니즘을 구현하여 실험을 통해 실현 가능성을 보였다.

후속연구

단, 변화가 큰 이미지나 어두운 이미지는 비밀정보 복원에 큰 영향을 줄 수 있다. 이는 이미지 획득 방법 모색, 이미지 처리 방법 개선 등의 향후 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	퍼지 커미트먼트 기법은 무엇인가?	퍼지 커미트먼트 기법은 비밀정보를 보호하고 공유하기 위하여 잡음 정보를 사용하는 기법이다[8]. Fig.
	무인환경에서 운용되는 드론은 어떤 보안위협에 취약한가?	최근 다방면으로 활용되고 있는 드론은 무인 환경에서 동작하고 보안이 취약한 무선 통신을 사용하기 때문에 물리적 탈취 공격, 정보 유출 공격 등 다양한 보안 위협에 취약하다. 특히, 불법 드론 탈취로 인해 저장정보 유출 및 무단 도용 등의 피해를 예방하기 위한 연구가 필요하다.
	퍼지 커미트먼트 기법을 예를 들어 설명하시오.	본 장에서는 드론이 불법적으로 탈취된 경우 탈취된 드론이 정상적으로 동작할 수 없도록 외부의 환경 정보와 내부의 고유 잡음 정보를 이중 요소로 사용하는 퍼지 커미트먼트 기법[14] 기반의 드론 제어 메커니즘을 설계한다. 드론의 동작 제어 권한을 결정하는 비밀정보는 드론 내부의 PUF에서 발생한 잡음 정보와, 드론의 카메라로 촬영한 외부 잡음 정보로 은닉된다. 특히 이 외부 환경을 재현하지 못한 공격자는 비밀정보를 알고 입력하더라도 제어 권한에 접근하지 못한다.

참고문헌 (17)

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상세보기
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Dooho Choi, Seung-Hyun Seo, Yoon-Seok Oh, and Yousung Kang, "Two-Factor Fuzzy Commitment for Unmanned IoT Devices Security," IEEE Internet of Things Journal(in press), May 2018.
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