공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.
나날이 발전하고 있는 ICT 기술과 차량과의 융합은 차량을 대상으로 하는 사이버 위협과 공격을 더욱 증대시킨다. 그러나 차량 보안을 연구하는 산업계, 학계 연구 그룹들 또한 다양한 접근 방법을 통해 이러한 위협과 공격을 앞서 예방하고 탐지하기 위해 노력하고 있다. 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지에서는 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙을 마련하였다. 이는 운전자별 주행 데이터에 대한 분석을 통해 현재 주행 중인 운전자를 식별하는 챌린지로써 국내 및 해외에서 처음으로 진행된 트랙이다. 이번 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지 중 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙에 참가한 참가자들은 주행 데이터를 통계적 기반으로 분석하여 모델링 하였으며, 분석하는 과정에 있어 의미 있는 분류 결과를 도출해 내었다. 일반적으로, 한 가정이 보유하고 있는 차량이 가족들 이외 다른 이들에게는 잘 공유되지 않는다는 점을 고려한다면, 비록 소수의 운전 참가자이지만 5명을 대상으로 하는 본 실험이 의미가 있다고 본다. 이번 정보보호 R&D 데이터 챌린지를 통해, 운전자 주행 데이터가 도난 탐지를 위한 운전자 분류뿐만 아니라, 운전자에게 특화된 의료와 보험과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
사이버 물리 시스템(CPS: Cyber-Physical System)은 물리시스템과 사이버시스템이 통합되어 운영되는 시스템을 말한다. CPS는 대상 물리시스템을 안정적으로 운영하기 위해 다수의 센서를 이용하여 끊임없이 물리 대상을 모니터링하고 현재 상태에 따라 액추에이터 제어를 수행한다. 만약 악의적인 공격자가 자신들의 공격을 은닉하기 위해서 센서들의 측정값을 대상으로 위변조 공격을 수행한다면, 수집된 데이터에 기반하여 운영되는 사이버시스템은 현재 물리시스템의 운영 현황을 확인할 수 없게 된다. 이는 자동화 시스템 및 운전원의 대응을 지연시켜 더욱 큰 피해가 발생하게 된다. 점차 정교해지는 타겟형 공격들로부터 CPS를 안전하게 보호하기 위해서는 센서 및 측정값을 대상으로 수행되는 은닉형 공격을 탐지할 수 있는 대응기술을 개발해야 한다. 그러나 다양한 이기종 장치들이 존재하는 CPS에서 실제 현장장치들을 대상으로 취약점을 분석하고 실증하는 과정은 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 CPS 은닉형 공격 탐지 기술의 성능 검증에 활용 가능한 중간자 PLC 실험환경 구축 방안을 제안하고 그 실험결과를 제시한다.
최근에 많은 IT기술들이 자동차에 적용되고 있다. 하지만 일부 자동차 IT 기술들은 보안에 대한 적절한 고려 없이 자동차에 적용되어 보안 사고를 야기할 수도 있다. 특히 최근의 연구 결과들은 차량 소유자 인증을 해주는 특정 모델의 스마트키가 무선 신호를 재전송하거나 이를 위조하는 공격으로부터 안전하지 않고, 이를 통해 차량을 탈취할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 따라서 본 논문에서는 스마트키의 무선 신호 조작 공격을 이용한 차량도난으로부터 안전한 차량 운전자 인증 방법을 제안한다. 오늘날 차량에 구축된 전자장치간의 네트워크에서는 운전자의 운전 패턴에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 소유자의 운전 패턴 정보를 학습시켜 이를 표준 정규분포화한 후, 운전자에 대한 인증이 가능한 인증 모델을 설계하였다. 또한 제안하는 인증 모델을 검증하기 위해 k-묶음 교차 검증을 수행하였고, false positive rate가 0.35일 때 true positive rate 0.7 로 운전자 인식이 가능함을 확인하였다. 제안하는 인증모델은 차량 소유자에게 연락할 수 있는 모듈(eg. 3G/4G 통신 module)과 함께 사용된다면 기존의 소유기반(스마트 키)의 인증 방식 보다 더 안전하게 차량을 보호할 수 있다.
원자력발전소(원전) 계측제어시스템은 원전을 안전하게 운전하기 위해 계측, 제어 및 보호, 감시 기능을 수행하는 설비로서, 2000년대에 들면서 아날로그 기술에서 컴퓨터와 데이터통신망을 기반으로 하는 디지털 기술로 변하고 있다. 디지털 기술의 도입은 원전에 많은 이점을 부여하였지만 한편으로는 최근 이란 핵시설 및 중국에서 발생한 사이버 사고를 통해 디지털 계측제어시스템이 사이버공격으로부터 취약함이 입증되었다. 이에 따라 사이버보안 기술을 도입하여 원전의 안전성을 확보하기 위한 방안이 요구되고 있다. 하지만 원전 계측제어시스템의 최상위 설계요건으로 요구되는 안전성 확보는 복잡한 기기검증 절차와 긴 시간이 요구되는 인허가 과정 등으로 인해 사이버보안 기술을 적용하는데 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 원전 계측제어시스템의 특성을 살펴보고 현재 국내외에서 개발 및 적용중인 원전 사이버보안 기술동향을 소개한다.
고분자전해질 막의 전기화학적 열화에 미치는 온도의 영향에 대해 연구하였다. 가속 열화 조건(OCV, anode 무가습, cathode 65% RH)에서 셀 온도를 변화시켜 144시간 운전한 후 셀 성능은 12에서 35%까지 감소하였다. 이러한 성능 감소는 FER(Fluoride Emission Rate) 측정에서 알 수 있듯이 과산화수소 혹은 산소라디칼(${\cdot}OH$, $HO_2{\cdot}$)의 공격에 의한 막의 열화에 따른 것으로 라디칼 형성을 위한 가스 crossover의 증가를 가져왔다. 전극에서의 라디칼 생성은 ESR로 확인하였다. 고분자막 열화의 온도 의존성을 나타내는 Arrhenius plot에 얻어진 활성화 에너지 값은 66.2 kJ/mol이었다. 셀 작동온도 증가는 라디칼 형성속도와 라디칼이 막을 공격하는 반응 속도뿐 아니라 가스 crossover 속도도 증가시켜 막 열화를 가속화시켰다.
원자력 발전소(이하 원전)의 계측제어시스템은 원자력 발전소를 안전하게 운전하기 위한 설비로 아날로그 기술에서 디지털기술로 변하고 있다. 그리고 2010년 이란의 부셰르 원자력 발전소의 원심분리기의 가동을 중단시킨 스턱스넷 공격으로 인해 원전의 사이버공격의 가능성이 많이 증가하고 있다. 하지만 국내외 원전 디지털 계측제어시스템의 사이버 보안 강화를 위해 발간된 규제지침들은 보안요구사항들과 정책 및 절차 수립 방법들에 대하여 기술하고 있으며, 실제 적용 가능한 사이버보안 기술을 개발하기 위한 지침으로는 사용하기에 적합하지 않다. 이러한 이유로 원전 디지털 계측제어시스템의 보안을 강화 할 수 있는 원전에 특화된 사이버보안 기술 개발이 필요하다. 이에 본 논문은 원전에 특화된 사이버보안 기술 개발을 위한 기술 개발 체계를 제안하고, 이를 KINCS 사업에서 개발된 공학적안전설비-기기계통에 적용하였다.
원자력발전소의 계측제어계통은 제어, 감시기능을 수행하여 안전운전을 위한 두뇌 역할을 하는 핵심적인 분야이다. 최근 계측제어계통은 마이크로프로세서기반의 디지털 기술을 받아들여 디지털화되었다. 그러나 계측제어계통의 디지털시스템은 아날로그 기반 시스템에 비해 사이버위협에 매우 취약하여, 사이버공격에 의해 발전소 안전에 부정적인 영향을 받을 수 있다. 따라서 사이버침해에 대응할 수 있는 사이버 보안 대책이 계측제어계통에 요구된다. 사이버 보안성이 우수한 계통 설계를 위해서는 계측제어계통을 구성하는 자산에 대한 효과적인 자산분석이 요구된다. 본 연구에서는 원자로 계측제어설계의 사이버보안 적합성을 분석하기 위한 전 단계로 계측제어계통의 디지털 자산을 분석하기 위한 방법론을 제안한다. 제안된 디지털자산 분석 방법은 자산식별, 식별된 자산에 대한 평가방법으로 구성된다. 제안된 자산분석방법은 원자력발전소 계측제어계통의 사이버보안을 위한 자산분석에 응용하였다.
대부분의 최신 자동차들은 편안하고 안전한 운전 환경을 위해 다양한 종류의 ECU들을 탑재하고 있다. ECU들 사이의 효율적인 통신을 위해 대부분의 자동차 제조사들은 Controller Area Network(CAN) 프로토콜을 사용하고 있다. 그러나 CAN은 데이터 인증을 제공하지 않는다. 이러한 취약점 때문에 CAN은 메시지 재생공격에 취약하다. 본 논문은 자동차 내부 네트워크에 적용 가능한 현실적인 메시지 인증 기법을 제안한다. CAN 데이터 프레임의 제한적인 공간을 고려하여, 데이터와 메시지 인증 코드 (MAC)를 동시에 전송하기 위해서는 짧은 길이의 MAC을 사용하는 것이 가장 적합하다. 그러나 짧은 길이의 MAC은 암호학적 안전성을 충분히 보장하지 않기 때문에 안전성을 보장하기 위한 추가적인 조치가 필요하다. 본 연구에서 제안한 메시지 인증 기술은 CAN의 제한된 데이터 페이로드를 고려하기 때문에 차량 내부의 안전한 네트워크를 설치하는데 유용하게 활용될 수가 있다.
발전소 주제어시스템(DCS, Distributed Control System)은 원격지의 설비를 계통현황에 따라 실시간 조작, 감시 및 운전 효율성을 향상시키기 위해 튜닝을 하도록 구현된 자동화 시스템이다. DCS는 IT 기술의 발전과 함께 점차 지능화, 개방화되고 있다. 많은 전력회사들이 DCS에 설비 관리용 패키지 시스템을 접목하여 예측진단을 통한 유지 보수 및 Risk Management를 실현시키기 위한 투자를 확대하고 있다. 하지만, 최근 해외사례에서 보듯이 원전 전력망 등 국가 주요기반 시설인 산업 제어시스템(ICS)을 마비시키고 파괴할 목적으로 개발된 최초의 사이버 전쟁무기인 스턱스넷이 출현하는 등, 폐쇄형 시스템으로 구성된 발전소 주제어시스템도 점차 외부 공격으로부터 위협의 대상이 되고 있음을 알 수 있다. 높은 수준의 가용성(낮은 고장빈도와 신속한 복구)과 운영 신뢰성의 이유로 10년 이상 장기 사용이 요구되는 발전소 주제어시스템의 경우 전적으로 해외 기술에 의존하고 있고 패치 업데이트 등 주기적 보안관리가 이뤄지지 못해 잠재된 취약점이 노출될 경우 심각한 우려가 예상된다. 본 논문에서는 국내 발전회사에서 사용 중인 Ovation 1.5 버전의 간이 시뮬레이터 환경에서 범용 취약점 분석툴인 NESSUS를 활용하여 인가된 내 외부 사용자의 악의적 행위(모의해킹)를 수행하였다. 이를 통해 취약점 탐지 및 발전소 제어시스템 내 사이버 침해사고 발생 시 효과적으로 대응 할 수 있는 취약점 분석 및 로그분석 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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