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오늘은 자율주행차에서 해커의 침입을 판별하는 데이터 침입 탐지기를 소개합니다.
자율주행차는 주변 환경을 감지하기 위한 다양한 센서가 탑재돼 스스로 주행 환경을 판단하며 주행합니다.
또한 차량에 통신 모듈이 탑재되어 외부 교통 시설과 데이터를 송수신하고 차량 주변의 위험 상황을 감지합니다.
현재 양산되고 있는 지능형 자동차에는 수십 개 이상의 전자제어장치(ECU)가 내장돼 있어 CANBUS를 통해 정보를 주고받고 있습니다.
네트워크 기능이 탑재된 차량은 외부로부터 다양한 데이터를 수신하기 때문에 악의적인 목적으로 차량 ECU에 대한 공격을 가하면 차량 제어에 문제가 발생해 운전자에게 큰 위협이 될 수 있습니다.
김영식 조선대 교수 연구팀은 네트워크 기능이 탑재된 차량에 대해 외부 데이터 침입이 발생했는지 탐지할 수 있는 장치를 발명했습니다.
CAN 통신망을 통해 차량에서 전송되는 메시지는 주행 상황에 따라 규칙적이고 균일한 특징을 가지고 있습니다.
따라서 도로 환경이나 장애물 유무, 주행 속도 등에 따라 패킷 ID의 종류가 규칙적인 특성을 가지고 있기 때문에 정보 엔트로피가 일정한 값으로 수렴되는 특징이 있습니다.
그러나 해커에 의해 외부 데이터 침입이 발생하면 임의의 패킷이 삽입되기 때문에 패킷 발생 확률이 달라지고 정보 엔트로피 값에 대한 변화가 발생합니다.
연구팀이 개발한 기술은 CAN 통신에서 사용되는 차량 내부 패킷 ID에 대한 정보를 기반으로 차량 네트워크로 전송되는 데이터에 대한 여러 차수의 레니 엔트로피를 동시에 효율적으로 추정할 수 있는 기술입니다.
실시간으로 발생하는 데이터를 기반으로 동시에 여러 엔트로피 수치를 업데이트함으로써 외부에서 주입된 이질적이고 악의적인 데이터로 인한 변화를 빠르게 감지할 수 있습니다.
본 기술을 활용하면 차량 해킹으로 인한 피해를 방지할 수 있어 미래 지능형 자동차의 안전성 개선에 기여할 것으로 기대됩니다.
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