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문제 정의
- "디바이스 DNA"의 고유성을 판단하기 위해 본 연구에서는 다른 위치에서 같은 기기가 같은 값을 생성할 수 없는지에 대한 실험과 같은 위치에서 다른 기기가 같은 값을 생설할 수 없는지에 대한 실험을 진행했다. 다음의 그림 4는 디바이스 #1이 Place 1에서 측정한 신호강도와 같은 디바이스가 Place 2에서 측정한 신호강도에 대한 비교이며, 그림 5는 디바이스 #1이 Place 3에서 측정한 신호강도와 디바이스 #2(라즈베리파이)가 같은 장소에서 측정한 신호강도에 대한 비교이다.
- "디바이스 DNA"로의 활용 가능성을 평가해 보면, 채널상태 정보는 위치에 기반한 데이터이기 때문에 다른 기기여도 매우 근접한 (약 6cm)에 있어도 유사한 데이터를 생성하기 때문에 고유성을 충족시키지 못한다. 따라서 본 논문에서는 RSSI에 초점을 맞추어 "디바이스 DNA"생성해 각각의 AP가 갖고 있는 공개된 고유의 데이터(MAC 주소, SSID 등)을 결합하여 Hash화하여 Digital Fingerprint를 구성하는 방안을 제안한다.
- 따라서 디바이스가 주변 환경에 상호작용하여 얻을 수 있는 데이터를 "디바이스 DNA"로 이용하여 보안 솔루션을 구축한다면, 사용자의 개입없이 인증이 가능하고, 고정된 위치에서 운용하는 IoT디바이스의 탈취되었을 때 동작을 불가능하게 하는 등의 대응이 가능할 것이다. 본 눈문에서는 디바이스가 무선 네트워크 인프라(Infrastructure)로서 구축된 AP의 신호강도를 이용하여 얻을 수 있는 Wi-Fi 신호강도(RSSI; Received Signal Strength Indication)를 분석하여 유일성과 불변성을 갖추고있는지 확인하고, 이를 "디바이스 DNA"로서 사용할 수 있는 가능성을 보인다.
- 본 연구에서는 Wi-Fi 신호강도 데이터의 불변성과 고유성을 평가하여 "디바이스 DNA"로 이용할 수 있는 가능성을 보기 위해 실험을 진행하였다.
- "디바이스 DNA"로 사용하기 위해선 데이터가 불변성을 갖추고 있어야 한다. 그를 위해선 특정한 디바이스가 같은 위치에서는 항상 같은 데이터를 추출할 수 있어야 하며, 이를 확인하기 위해 같은 장소에서 시간이 흐른 뒤에도 기존에 측정했던 결과와 같은 결과를 얻을 수 있는지에 대한 실험을 진행했다. 그림3은 그림 2 와 같이 디바이스 #1이 Place 1에서 측정된 신호강도를 100회 단위로 평균을 그래프화 한 것과 시간이 흐른 뒤 같은 조건에서 같은 기기로 측정한 것을 그래프화 한 것에 대한 비교이다.
- 그러나 무인 환경에서 운용되는 IoT 디바이스들은 이러한 생체 인식 기술을 보안 솔루션에 적용하기 어려워 디바이스가 디바이스의 환경과 상호작용하여 잡음 데이터를 생성해내는 "디바이스 DNA"를 추출하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 현대 사회에 흔하게 사용하고 있는 무선 네트워크의 핵심인 Wi-Fi의 신호강도를 이용하여 디바이스 DNA를 생성할 수 있는 가능성을 보인다. 현재까지 Wi-Fi의 신호를 이용한 보안 솔루션들은 여러 디바이스가 공유하는 키를 생성하거나 합의할 때, 같은 시점에 동시에 측정해야 되고, Wi-Fi 신호강도를 수신하는 소자의 상태에 따라서 측정되는 파장이 달라질 수 있다는 한계가 있다.
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