자동차에 정보기술 도입비율이 높아짐에 따라서 최근 스마트 카, 커넥티드 카로 일컬어지기 시작했다. 스마트자동차 시스템이 적용되어 외부 네트워크에서 차량과 접속하게 되면서 통신보안 위협 또한 증가하고 있다. 차량에 다양한 보안 위협에 대한 모의시험 결과로 관련된 취약성이 사회적 이슈와 기사화 되고 있으며, 자동차 융합 보안통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자동차 해킹이 일반적인 해킹보다 위험한 것은 운전자의 생명위협 및 사회적인 혼란을 야기할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 차량 대 차량, 차 내부 통신 등에 안전한 통신을 위해 해시함수, 난수, 공개키, 타임스탬프 및 Password 등을 이용하여 융합 프로토콜을 설계하였다. 정형검증 도구인 Casper/FDR을 이용하여 검증하였으며 제안한 프로토콜이 보안적으로 양호하게 동작되며 외부 공격자의 공격에 안전함을 확인하였다.
차량 탐지와 차량 추적 기술은 교통관리 시스템, 자율주행 자동차 시스템 및 이를 응용한 보안 감시 시스템, 군사 작전 및 안전 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 차량 탐지는 YOLOv7 모델을, 차량 추적은 DeepSORT 알고리즘을 사용하여 도로의 차량들에 대해 탐지 및 추적을 순차적으로 진행하였다. 실험환경은 차량 탐지 데이터 셋(dataset)을 직접 라벨링(labeling) 하여 실험하였고, 차량 추적은 차량 탐지에서 학습해서 얻은 체크포인트(checkpoint) 모델을 가중치로 설정하여 실험을 진행하였다. 차량 탐지 실험결과는 validation 과 test 에서 높은 정확도를 확인할 수 있었고, 차량 추적은 Namsa 비디오 및 Seohaegyo 비디오에서도 차량 추적이 잘 되고 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 텔레매틱스를 위한 센서네트워크 기반의 이동체 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터링 장치에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 텔레매틱스 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터 및 에어콘을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동조절기를 구현하였다.
사용자의 편리함과 유익함 뒤에는 높은 위험성이 공존한다. 특히 자동차의 경우에는 빠른 속도로 장소를 이동할 수 있다는 장점이 있지만, 사고 발생 시에 생명을 위협할 만큼의 위험을 가지고 있다. 자동차 사고 발생 후에는 시시비비를 가리기 위해서 많은 분쟁이 발생하는 것이 일반적인 판례였다. 자동차용 블랙박스는 자동차 사고 발생 시에 정확한 현장의 영상, 음성 및 기타 센서 정보를 기록한다. 이를 이용해서 전후좌우, 차량의 상태를 분석하여 사건 발생의 실마리를 찾을 수 있는 중요한 단서로 사용된다. 하지만, 아직은 블랙박스 영상만으로는 법적인 자료로 사용될 수는 없다. 즉, 법적인 자료로 채택되기 위한 기밀성과 무결성 측면에서 약점을 가지고 있다. 이에 따라서 기록된 정보를 암호화하고, 접근 자에 대한 기록을 남기는 기능이 연구 및 표준화 제정되고 있다. 차량 내외에서 수집된 정보에 암호화를 적용하여 이종 기기간 데이터 공유를 차단하고, 자동차 정보기기 보안 인증서를 가지고 있는 단체를 통하여 보안키를 이용하여 정보를 활용하기 위한 시스템이 구성되고 있다. 이를 통하여 자동차 융합 정보통신 장치들로부터 기록된 정보를 법적인 객관적 근거로 활용할 수 있도록 자동차용 정보통신 기기들이 기밀성과 무결성을 준수할 수 있도록 발전할 것이다.
JPMP SID Tag는 센서 모듈을 이용한 물리적인 정보보호 기능을 제공하는 보안센서태그로써 저장되는 데이터의 복제 및 위조가 불가능한 특징을 가진다. 따라서 JPMP SID Tag저장되는 데이터의 진정성, 무결성, 원본성을 가지게 되어, 데이터의 보안이 요구되는 곳에 응용될수 있다. 이 논문에서는 이러한 JPMP SID Tag가 가지는 물리적 보안 특징을 활용하여 사고 원인 규명이 필요한 도난 및 차량 사고를 대상으로 하여 디지털 증거를 획득 및 보호하고자 하는 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템에서는 JPMP SID Tag의 접근 제어를 위한 2차적인 제어로직을 구성하여, 제안 시스템의 소프트웨어 보안을 보완하고자 하였다.
본 논문은 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량에서 SCMS와 파일롯 정책에 대해 분석하였다. SCMS는 인증, 무결성, 프라이버시, 그리고 상호운용성을 보장한다. 미국의 SCMS 지원위원회는 국가단위의 SCMS를 설립하고 시스템 전반에 대한 통제 역할을 수행하고 있다. 물론 보안 정책 수립 그리고 절차와 훈련 프로그램을 도입한다. 본 논문에서는 C-ITS에 적용하는 SCMS의 필요성에 대해 논의하였다. 그리고 SCMS의 구조에 대해 분석하였고 미국 정부의 커넥티드 차량의 파일롯 정책에 대해 고찰하였다. SCMS의 필요성에 대한 논의에서 차량과 차량 사이에 SCMS의 역할과 책임성이 중요하다는 사실을 강조하였다. 보안 인증 관리시스템에서는 구조를 살펴보았는데 차량이나 RSU에 사용되는 인증서의 유형에 대해 분석하였다. 인증서에 따른 기능과 특성을 분석하였다. 또한 SCMS가 가지는 비정상 행위에 대한 탐지와 경고 기능에 대한 고찰과 함께 기본 안전성 메시지의 기능에 대해서 분석하였다. 마지막으로 현재 미국 정부가 추진하고 있는 커넥티드 차량의 파일롯 프로젝트의 현황을 분석하였다. 테스트에 사용되는 환경과 함께 관련 메시지에 대해서도 분석하였다. 파일롯 프로젝트를 추진함에 있어서 발생하는 논의점에 대해서도 살펴보았다.
고속으로 이동 중인 차량들 간의 긴급한 정보를 주고받아 고속도로에서의 다중충돌사고를 미연에 방지할 수 있는 차량 통신 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는, 도로위의 차량들은 서로 연계성이 없기 때문에 위치추적시스템인 GPS에서 수신한 거리 값을 연계하여 클러스터를 구성한다. 클러스터를 IEEE 802.11 MAC 계층에서 구성하기 때문에 경로 설정으로 인한 과부하문제를 해소 하였다. 논문에서 제안한 액티브 네트워크 기반의 멀티 홉 라우팅 프로토콜은, Active Network를 이용하여 안정된 통신이 이루어 질수 있도록 한다.
V2X 카 융합서비스 환경에서, 인포테인먼트 서비스와 운전자 관리 서비스 가운데 주요 서비스는 드라이버, 유지보수 관리자, 고객, 익명의 사용자의 중요한 정보를 중심으로 지원되어야 한다. 많은 소프트웨어 어플리케이션들이 운전 관리 프로그램과 계획의 특정 요구조건을 만족하기 위해 솔루션을 고려해오고 있다. 본 논문에서는 V2X 융합서비스 환경에서 클리닉 환경설정, 클리닉, 클리닉 페이지, 맴버십, 클리닉 요청 처리, 운전자 프로파일 데이터, 클리닉 맴버십 데이터 그리고 클리닉 인증을 포함한 운전자용 차량 진단을 위한 안전한 관리 시스템의 Data flow diagram을 설명하였다. STRIDE 모델 가운데 스푸핑, 탬퍼링, 부인방지, 노출, 서비스 거부, 권한 관리와 같은, ITS 진단 시스템의 보안 위협 이슈를 중심으로 고찰하였다.
최근 스마트카 기술은 안전운전지원 센서 기반의 단독형 시스템에서 도로 인프라와 빅 데이터를 기반으로 ICT와 연계하여 교통흐름을 예측하고 대응할 수 있는 협력형 자율주행 서비스 개발로 발전하고 있다. 협력형 자율주행 서비스를 실현하거나, IoT 환경과 스마트카의 융합을 위해서는 스마트카에서 커넥티비티 역량이 무엇보다도 중요하게 되었으며 이를 위한 요소기술로 차량용 이더넷, V2X(Vehicle to Everything) 네트워킹, 네트워크 보안기술을 꼽을 수 있다. 본고에서는 스마트카에 적용되는 차량 내부 네트워크 및 게이트웨이, V2X 네트워킹 및 보안에 관한 최근 표준 기술동향 및 이슈를 살펴보고자 한다.
운전자 보조 시스템을 통한 차량의 전자적인 제어를 위하여, 최근 차량에 탑재된 전자 제어 장치 (ECU; Electronic Control Unit)의 개수가 급증하고 있다. ECU는 효율적인 통신을 위해서 차량용 내부 네트워크인 CAN(Controller Area Network)을 이용한다. 하지만 CAN은 기밀성, 무결성, 접근 제어, 인증과 같은 보안 메커니즘이 고려되지 않은 상태로 설계되었기 때문에, 공격자가 네트워크에 쉽게 접근하여 메시지를 도청하거나 주입할 수 있다. 악의적인 메시지 주입은 차량 운전자 및 동승자의 안전에 심각한 피해를 안길 수 있기에, 최근에는 주입된 메시지를 식별하기 위한 침입 탐지 시스템(IDS; Intrusion Detection System)에 대한 연구가 발전해왔다. 특히 최근에는 AI(Artificial Intelligence) 기술을 이용한 IDS가 다수 제안되었다. 그러나 제안되는 기법들은 특정 공격 데이터셋에 한하여 평가되며, 각 기법에 대한 탐지 성능이 공정하게 평가되었는지를 확인하기 위한 평가 프레임워크가 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 machine learning/deep learning에 기반하여 제안된 차랑용 IDS 5가지를 선정하고, 기존에 공개된 데이터셋을 이용하여 제안된 기법들에 대한 비교 및 평가를 진행한다. 공격 데이터셋에는 CAN의 대표적인 4가지 공격 유형이 포함되어 있으며, 추가적으로 본 논문에서는 메시지 주기 유형을 활용한 공격 유형을 제안하고 해당 공격에 대한 탐지 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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