IoT 기술을 이용한 다양한 제품과 서비스의 출시로 국내·외 IoT 산업의 급성장 및 초연결사회로의 진입이 가속화되고 있는 가운데, 보안에 취약한 IoT 기기를 공격 목표 및 도구로 악용하여 다양한 침해사고가 발생되고 있다. 이와 같은 상황은 IoT 기기 보급 활성화와 더불어 더욱 증가할 것으로 전망되고 있으며, 피해의 범위 및 정도에 있어서 막대한 사회적·경제적 손실을 유발하게 될 것으로 우려되고 있다. IoT 기기를 대상으로 하는 침해사고는 주로 디폴트 계정이나 추측하기 쉬운 패스워드를 사용하는 등 관리적 미흡 혹은 기기 자체의 취약점을 악용하여 발생하는 공격으로 인하여 발생되고 있다. 이에 정부 및 산업체에서는 IoT 기기의 보안 내재화, 기기 소유자의 보안인식 제고 등 IoT 기기의 보안성 강화를 위한 다양한 활동을 진행하고 있다. 하지만 IoT 기기 및 사용 환경의 특징 상 모든 IoT 기기를 안전하게 배포하여 관리하는 데에는 한계가 존재하기 때문에, 침해사고 예방 및 대응의 관점에서 공격에 노출되기 쉬운 취약한 기기를 파악하여 사전에 조치하는 노력이 필요하다. 이와 관련하여 본 논문에서는 IoT 기기 취약점을 악용하여 발생하는 공격 대응을 위해, 다양한 채널을 통해 IoT 기기 취약점 및 익스플로잇 정보를 수집하여 IoT 기기 취약점 악용 공격의 유형을 분석하고 대응의 일례를 제시함으로써 IoT 위협 탐지 및 대응 전략 수립을 위한 기초정보를 제공하고자 한다.
IoT 기기는 임베디드 장비와 컴퓨터 네트워크의 발전으로 그 수가 폭발적으로 늘어나고 있다. 이에 따라 IoT에 대한 사이버 위협이 증가하고 있으며, 현재 IoT 기기를 대상으로 악성코드를 유포하여 감염시키고 DDoS 공격에 악용하고 있다. 현재 이와 같은 공격의 대상이 되고 있는 IoT 기기는 설치 환경이 다양하며 기기의 자원이 제한적이다. 또한 IoT 기기는 한번 설정하면 소유자가 관리에 신경을 쓰지 않는 특성이 있다. 이 때문에 IoT 기기는 악성코드가 감염되기 쉬운 관리의 사각지대가 되어가고 있다. 이러한 어려움 때문에 IoT 기기는 악성코드의 위협이 항상 존재하며, 감염되면 대응이 제대로 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 IoT 환경 특성을 고려하여 IoT 전용 악성코드 탐지 시스템을 설계하고 해당 시스템에서 사용하기 적합한 탐지 규칙을 제시할 것이다. 해당 시스템을 활용하면 이미 설치되어 사이버 위협에 노출되어 있는 IoT 기기의 구조를 변경하지 않고 저렴하고 효율적으로 IoT 악성코드 탐지 시스템을 구성할 수 있을 것이다.
IoT 시장은 지속적으로 확대 성장하고 있지만, IoT 기기에 대한 보안 위협 또한 증가하고 있다. 그러나 자원 한정의 문제점을 가지고 있는 IoT 기기에 기존 시스템에 적용되었던 보안기술을 적용하는 것은 어렵다. 이에 본 논문에서는 IoT 기기의 자원 한정이라는 특성 하에서 보안 기능 적용에 따른 오버헤드를 줄일 수 있는 인증 및 경량 암호알고리즘 적용하여 IoT 기기의 보안성을 향상시킬 수 있는 서비스를 제시하여 IoT 기기가 제공되는 홈네트워크 등에 보안성을 제공하고자 한다. 이에 본 논문에서 제시하고 있는 인증 및 경량 암호알고리즘 적용 서비스는 기존 연구에서 증명되었던 IoT 환경에서 적용 가능한 LEA 암호화 알고리즘의 이용과 더불어 비밀키 생성에 있어 이용자, IoT 기기와 서버가 참여하여 3자의 상호인증기반 비밀키 생성을 통해 서비스의 안전성을 확보하였으며 실험에서 랜덤하게 비밀키를 생성하는 방식과 속도의 차이가 없으나, 부가적으로 비밀키 공유를 위한 로직을 IoT 기기에 적용하지 않음으로써 IoT 기기의 자원 한정의 문제점을 해결할 수 있음을 검증하였다.
현재 IoT 기기들은 일상생활에서 필수 가전기기가 되어가고 있다. 가정에서는 스마트홈으로 연결된 냉장고, 세탁기, 인공지능 스피커 등이 이미 많이 사용되고 있으며, 자율주행 차량과 키오스크 등 하루에도 매우 다양한 IoT 기기들을 가깝게 접하고 있다. 스마트 워치(Smart Watch)가 출시된 이후로는 IoT 기기가 매 순간 사용되며 사용자 개인정보와 사생활 등 중요하고 예민한 정보와 기업의 기밀 정보가 자동으로 기기에 저장되고 있다. 이러한 이유로 해커들의 타깃이 되어 새로운 해킹 수법이 발생하고 보안 취약점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기기에 관련하여 최근에 발생하는 해킹 사건들과 보안 취약점을 분석하고 이에 따른 대책을 알아보고자 한다.
IoT와 모바일 기기 사용이 급격히 증가하면서 IoT 기기를 대상으로 한 사이버 범죄 역시 늘어나고 있다. IoT 기기 중 Wireless AP(Access Point)를 사용할 경우 자체 보안 취약성으로 인해 패킷이 외부로 노출되거나 Bot과 같은 악성코드에 손쉽게 감염되어 DDoS 공격 트래픽을 유발하는 등의 문제점이 발견되고 있다. 이에 본 연구에서는 최근 급증하는 IoT 기기 대상 사이버 공격에 능동적으로 대응하기 위해 공공분야 시장 점유율이 높은 IoT 기기를 대상으로 침해사고 흔적을 수집하고, 침해사고 분석 데이터의 유효성을 향상시키기 위한 방법을 제시하였다. 구체적으로, 샘플 IoT 악성코드를 대상으로 동작 재현을 통해 취약점 발생 요인을 파악한 후 침해 시스템 내 주요 침해사고 흔적 데이터를 획득하고 분석하는 방법을 제시하였다. 이에 따라 대단위 IoT 기기를 대상으로 한 침해사고 발생시 이에 효율적으로 대응할 수 있는 체계를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
IoT 기술이 발달하면서 기기들 간의 안전한 통신을 위한 보안 시스템 탑재의 필요성이 대두되었다. 보안 시스템은 암호 키의 안전성과 밀접한 관련이 있기 때문에, 안전한 난수발생기를 통해 생성한 난수를 키로 사용하는 것이 중요하다. 그러나 제한된 리소스를 갖는 IoT 기기들의 특성으로 인해, 기존 난수발생기를 IoT 기기에 구현하기 어려운 문제가 있다. 이에 IoT 기기에서 사용 가능한 난수발생기에 대한 연구들이 진행되어 왔으며, 특히 IoT 기기들이 탑재하고 있는 각종 센서를 활용한 난수발생기의 설계 방안들이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기기에 주로 탑재되는 센서를 5가지로 분류하고, 각각의 센서별로 난수성을 측정하는 연구들을 분석한다. 우리가 조사한 바에 따르면 이러한 센서들의 출력이 충분한 난수성을 제공하고 있으며, 본 논문에서 각 센서들을 활용하여 난수발생기를 설계한 연구들을 분류하고 특징을 살펴본다.
IoT 환경에서 서로 다른 사양을 갖는 기기 간 통신에서의 보안 취약성, 사용자의 프라이버시 데이터 유출, 인가 받지 않은 기기나 사용자로 인한 기기 위 변조, 기기 오작동 등의 보안 위협 발생 가능성이 증가할 것이라는 예측과 더불어 다양한 보안 위협에 대응할 수 있는 보안 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 신뢰 보안 모듈과 클라우드 서버를 이용한 기기 간 원격 인증 및 기기 관리 방법에 대해 기술한다. 수 많은 기기가 인터넷으로 연결되어 운용되는 IoT 환경에서 신뢰 보안 모듈을 활용한 IoT 기기 간 원격 인증, 기기 보안 업데이트 및 안전한 기기 관리 기능 등을 통해 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 IoT 서비스 제공이 가능해짙 수 있을 것이다.
뉴로모픽 컴퓨팅은 일반적으로 CPU와 GPU를 이용하여 신경망 연산을 하는 것보다 전력, 면적, 속도 측면에서 매우 뛰어난 성능을 보여준다. 이러한 특성은 에너지 사용량이 중요시되는 자원 제약적인 IoT 환경에 매우 적합하다. 하지만 뉴로모픽 컴퓨팅을 지원하는 이기종 IoT 기기에 따라 환경설정 및 응용 프로그램 동작을 위한 소스코드의 수정이 필요하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 NAAL을 제안하고 구현하였다. NAAL은 공통의 API를 기반으로 다양한 이기종 IoT 기기 환경에서 IoT 기기의 제어와 뉴로모픽 아키텍처의 추상화 및 추론 모델 동작에 필요한 기능을 제공한다. NAAL은 향후 새로운 이기종 IoT 기기 및 뉴로모픽 아키텍처와 컴퓨팅 장치의 추가적인 지원이 가능하다는 장점을 가진다.
태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.
Internet of Things(IoT) 기술이 발전하면서 다양한 IoT 기기들을 이용하여 사용자의 편의성을 높이기 위한 서비스가 늘어나고 있다. 또한, IoT 센서가 다양해지고 가격이 낮아지고 있어서 다양한 데이터를 수집 및 활용하여 서비스를 제공하는 사업자도 증가하는 추세이다. 스마트 IoT 홈 시스템은 IoT 기기를 이용하여 사용자의 편의성을 향상하는 대표적인 활용 사례이다. 본 논문에서는 스마트 IoT 홈 시스템의 사용자 편의성을 향상하기 위하여 데이터를 분석하여 연관 기기의 제어를 위한 방법을 제안한다. 스마트 IoT 홈 시스템의 센서에서 수집한 내부 환경 측정 데이터, 기기 제어 엑츄에이터에서 수집한 데이터 및 사용자의 판단 데이터를 학습하여 현재 홈 내부 상태를 분석하고 기기 제어 방법을 결정한다. 특히 기존 기술들과 다르게 최신 딥 러닝 기반의 심층 신경망을 도입하여 데이터를 분석하여 홈 내부 상태를 판단하고 최적의 홈 내부 환경 유지를 위한 정보를 제공한다. 실험에서는 실제 장기간 측정한 데이터와 추론 결과를 비교하여 제안한 방법의 판별 성능에 대한 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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