본 논문에서는 차세대 통신 플랫폼을 위한 PCI 익스프레스의 전송계층과 데이터 연결계층의 모든 기능을 지원하는 PCI 익스프레스 컨트롤러를 설계하였다. 설계된 컨트롤러는 재전송 메커니즘을 효과적으로 지원하기 위해 제안된 송신버퍼 구조를 가지고 있다. 이 버퍼 구조는 전송 버퍼와 재전송 버퍼를 한 개의 버퍼로 통합하여 재전송 버퍼의 공간을 유동적으로 할당할 수 있는 방법이다. 또한 설계된 컨트롤러의 송신단 전송계층은 제안된 버퍼 구조를 효과적으로 지원하도록 설계되어 졌다. 흐름제어를 지원하기 위해 PCI 익스프레스의 모든 수신 디바이스는 각 명령어를 위한 3개의 수신 버퍼를 가지고 있어야 하며, 각 수신 버퍼의 빈 공간을 주기적으로 상대 디바이스에 알려주어야 한다. 설계된 컨트롤러에서는 단지 하나의 수신 버퍼를 이용하여 흐름제어를 보다 쉽게 지원하기 위한 방법을 제안하였다. 또한 설계된 컨트롤러는 제안된 테스트 벤치를 통해 검증되었고 동작함을 확인할 수 있었다.
애니매트로닉스(animatronics) 기술은 CG(Computer Graphic)기술, 특수효과, 특수 장치의 결합을 통해 영상표현의 다양한 가능성의 제시와 함께 시각적인 이미지의 완성도를 높일 수 있는 중요한 요소기술이라 할 수 있다. 본 논문에서는 개와 곰과 같은 4족형 동물 애니매트로닉스 모형의 복합제어를 위해 지그비기반의 무선 송수신 제어기와 통신 프로그램을 설계하여 구현하였다. 지그비 프로토콜을 이용한 무선제어는 블루투스보다 전력소모가 적고 데이터 전송의 신뢰성이 좋다는 장점을 가진다. 구현된 송수신 제어기와 프로그램은 노말 제어기능과 메모리 기능을 갖는 반복재생 기능을 탑재하고 있다. 최종적으로 구현된 시스템을 애니매트로닉스 모형에 적용하여 무선 환경에서 기능과 동작성 테스팅을 완료하였다.
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.
고전적인 결정적 테스팅 방법은 명세와 프로그램의 동치 관계를 기반으로 병행 프로그램의 수행 경로를 제어한다. 따라서, 주어진 시퀀스를 직접 구현하지 않고, 그와 의미적으로 동일한 다른 시퀀스를 구현한 프로그램에 대해서는 결정적 테스팅 방법을 적용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해서, 우리는 테스트 시퀀스와 의미적으로 동일한 모든 시퀀스들을 허용하는 동치 집합 오토마타를 이용한 오토마타 기반 테스팅 방법을 제안하였었다. 이 논문에서는 Java 다중 스레드 프로그램에 대한 오토마타 기반 테스팅 환경을 제안하고, 테스팅 환경 내의 테스트 수행 지원 도구를 설계하고 구현하는 방법을 제안한다. 테스트 수행 지원 도구에서는 주어진 Java 다중 스레드 프로그램을 오토마타 기반의 결정적 테스팅 방법이 적용된 프로그램으로 변환하고, 이 변환된 프로그램을 수행함으로써 테스트의 결과를 알 수 있다. 이를 위해서 테스트 수행 지원 도구 내에서 동치 집합 오토마타를 생성하는 오토마타 생성기와 프로그램의 수행을 제어하기 위한 재연 제어기를 설계하고 구현한다. 그리고, 가스 충전소 예제를 이용하여 오토마타 기반의 결정적 테스팅의 과정 및 효과를 기술한다.
차량 기술이 발전함에 따라 차량 내부에는 많은 수의 ECU(Electronic Control Unit)가 탑재되고 있다. 차량 내부에 탑재된 ECU간의 통신은 CAN(Controller Area Network)을 통해 이루어진다. CAN은 높은 신뢰성을 갖기 때문에 안전한 차량통신을 지원한다. 하지만 별도의 보안메커니즘이 적용되어 있지 않기 때문에, 많은 취약점을 내포하고 있다. 최근 연구에서는 CAN의 취약점을 이용한 공격이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이동 통신망을 이용한 차량 내부 네트워크에 대한 원격공격 모델을 제시한다. 또한 차량 내부 메시지의 기밀성과, 무결성을 보장하면서 동시에 리플레이 공격을 방지할 수 있는 안전한 차량 내부 네트워크 메시지 인증 메커니즘을 제시한다.
승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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