자율주행 자동차 시대, 해킹에 취약한 교통 시스템 강화가 제일 먼저! 대박

>

​ 이는 영화 다이 하드 4.0(2007)의 한 장면에서 대규모 해킹 조직이 사회 갈등을 조장하기 위한 하나 이다니다. 그러나 그때까지 대부분의 사람들이 3G폰을 쓰고 가끔 PDA을 사용하는 얼리 어댑터가 도드라지게 귀하던 시절 이다니다. 네트워크의 접속성은 지금보다 희박했습니다. 따라서 영화에 등장하는 파이어 세하나 "Fire Sale*"는 다소 과장된 면이 있습니다. *총 3단계에서 교통, 긴류, 방송 시스템을 해킹한 뒤 최종 단계에서 행정부 시스템을 마비시킨다는 가상의 시나리오 ​

하지만 지금은 그때와 달리 우려가 현실이 될 수 있습니다. 이미 초연결 사회로 접어들어 교육, 교통, 금용, 방송, 국방 자산의 상당 부분이 디지털 형태로 관리되고 유통되며 물리적 실체도 네트워크에 연결되어 운용되기 때문입니다. 숨은 벽 **몇 개를 부壊버리면 파이어 세일은 가능한 재난입니다. * 방화벽 : 네트워크 간 접근을 통제하는 가상의 성벽

>

게다가 본인의 민감한 하드웨어 소프트웨어 통신 등에서 작동하는 자율주행차의 경우는 좀 더 탄탄한 시스템이 필요하다. 게다가, 이것은 단지 기술적인 문제에만 머무르지 않는 것도 있어, 이 분야의 조사와 개발에 다양한 주체의 참가도 필요하다.​

>

실제로 자율주행차 개발 분야에는 기존 자동차 회사뿐 아니라 보안 통신 교통 금융 분야의 기업과 기관이 참여하지만 자율주행 기술이 상용화되기 위해서는 교통 통신 등 인프라에 대한 혁신이 뒤따라야 하기 때문이다. 아니면 어느 일부분의 취약성에 의해서 영화 다이 하드 4.0로 묘사한 대규모 교통 사건과 도로 시스템의 마비가 하나오날 것으로 이는 과거보다 더 크고 심각할 수 있습니다.​ 봉잉눙 앞서고 분노의 질주:더 익스트림(20하나 7)에 관한 글에서 좀비의 차이에 대해서 소개한 바 있습니다. 이것은 네트워크에 물린 커넥티드 카로 누군가에게 해킹을 당해 원격으로 조정됩니다. 사건은 이 경우 범죄의 대부분이 쓰인다는 것. 또 향후 마이너 흰색 티 리포트(2002)과 업그레이드(20하나 8)에 관한 글로는 자율 주행 자동차 해킹과 원격 통제 현실성에 대해서 이야기했다. 이상, 각각 정세와 행동은 다르지만, 공통적으로 차량에 대한 공격이다. 그러나 이번 영화 다이 하드 4.0을 통해서 소개한 교통 시스템에 대한 해킹은 규모가 남다릅니다. ​요 키에서 봉잉눙 이를 2007년이 아니라 2050년에 대입하고 보겠습니다. 현재 관련자나 기업도 정부기관의 기대에 따르면 도로를 달리는 차량의 절반 이상이 완전 자율주행 시스템을 갖추고 있을 것으로 기대되는 가까운 미래다.​

이 때의 교통 시스템 해킹은 심각합니다. 과거 2007년 교통 제어는 행정부가 설치한 시스템에 한국 됩니다. 대부분 신호등을 비롯한 한 방향 안내장치입니다. 그러나 현재의 자율 주행 차 휘장 와잉리오에 따르면 2050년에는 교통 분야를 비롯한 다수의 행정부 시스템이 직간접적으로 연결됩니다. 이른바 이야기하는 V2X communication즉 차량·사물 통신입니다. ​

>

도로를 달리는 차량들은 통신, GPS 위성, 신호등 체계, 도로 아래에 매설된 센서들과 수시로 소통하면서 최적의 경로와 안전하고 경제적인 운행 행동을 택할 것이다. 하지만 해킹당한 교통시스템은 자율주행차에 잘못된 정보를 제공하거나 일부러 사건을 일으키도록 유도할 수 있습니다. 이는 스포츠 수단을 직접 통제하는 하이재킹보다 더 진보된 방법입니다. ​

>

또한 미래의 교통 시스템은 전문 관리자가 입력한 한정된 정보 자신이 시스템 내에 위치한 CCTV도 센서로 수집한 정보의 한계를 넘어서려고 할 것입니다. 이미 이 분야에서는 온라인상의 각종 빅데이터를 활용한 딥러닝 방식에 대한 연구가 이루어지고 있습니다. 편리한 반면 위험성은 더 커집니다. 최근 온라인에서 만들어지는 가짜 뉴스처럼 계획을 갖고 만들어진 교통 관련 정보가 차량에 탑재된 AI에 잘못된 확신을 심어줄 수 있기 때문입니다. 이를 막고 효용가치가 높은 교통정보를 제공하기 위해 보다 광범위한 관리와 개별 데이터 검증단계가 추가되어야 하는 이유입니다.​

>

반대의 경우도 가능합니다. V2V즉 차량 간 의사 소통까지 진행되는 상황에서는 특정 차량으로 발발한 오류, 자신의 조작된 정보가 다른 차는 쟈싱풍 판단의 근거로 일할 수 있다 슴니다. 또한 신호등이 자보행자 횡단 보도 센서로 잘못된 정보 자신이 조작된 정보가 발발할 수도 있습니다. ​

>

관련 기술이 발달해 자율주행 자동차의 보급이 늘 그랬듯이 유통되는 데이터의 양은 기하급수적으로 항상 그렇다. 이에 대비하려면 자율주행차 개발에 수십 배의 자원이 교통시스템과 보안 분야에 투자돼야 한다.​

지금까지 나쁘지는 않은 자율주행차 내부의 AI가 어떤 가치를 판단하고 그 책임 소재는 어디에 있는지가 이 분야에서 가장 난이도 높은 과제라고 설명했습니다. 바로 <트롤리 딜레마>입니다. 하지만 실제 자율주행차 시대가 오면 교통시스템에 드는 부하가 new 이슈로 떠오를 가능성이 크다. 자율주행시스템에 맞는 교통시스템과 인접한 인프라 구축이 필수입니다.​​

​